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云计算|深度干货｜让数据存得起 看得见，云原生Lindorm技术解析( 二 )


云计算|深度干货｜让数据存得起 看得见，云原生Lindorm技术解析
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2.2 业务流量的不可预测
互联网场景中业务流量的快速变化和不可预测是数据库维护者一直以来的痛点 ， 在过去的日子里 ， 我们面对的生产稳定性问题 ， 很多是可以扩容解决的 ， 但由于成本的约束 ， 又不得不限制容量 ， 使得成本与稳定性这两个问题被耦合在一起 。这种计划式的资源管理模式 ， 不仅浪费大量时间精力去进行容量规划预测、资源调度搬迁等工作 ， 也无法保障资源的充分利用 ， 更时刻承受着资源不足导致问题的稳定性风险 。
云计算的兴起 ， 唤醒了业务对于资源按需即时获取的强烈需求 ， 弹性能力（区别于扩展性）也成为云上开发者对于云产品的默认理解 ， Lindorm需要重新思考这个方向的解决思路和挑战 ， 我们期望在不久的某一天 ， 大家不用再时刻担心容量水位 ， 只需要异步地去统计和控制资源使用量 ， 让资源利用率提升和系统稳定性风险成为两个相互独立的问题 。
2.3 面向成本的存储碎片化
数据驱动是互联网业务的基础特征 ， 通过数据进行拉新、推广、统计等几乎是所有应用的常规需求 ， 让我们看到了数据给业务带来的价值 ， 但另一方面 ， 业务数据化过程中依赖的海量数据的存储成本 ， 使得业务不得不仔细权衡数据维护的经济效益 。如何降低数据的单位存储成本 ， 是过去所有数据化应用都在考虑的核心问题 ， 并逐渐形成了冷温热的多系统异构混合方案 。比如 ， 常见的是热数据存于MySQL ， 温数据存于HBase ， 全量冷数据归档到对象存储OSS或数仓中 ， 由此产生的数据同步、查询维护、生命周期管理、冷热数据的业务差异化等给所有应用带来了很大的痛苦 。
低成本存储是用户选择Lindorm的重要因素 ， 也是持续不断的要求 ， 但我们在过去也看到了部分业务因成本压力而分拆极冷数据转存OSS的应用复杂改造 ， 甚至是业务侧自身的结构化数据编码压缩和缓存加速等 ， 给系统维护和数据正确保障带来了复杂的挑战 。这种因数据价值差异产生的异构化数据存储是一种通用的诉求 ， 如何原生解决好这个问题 ， 不让用户在低成本和复杂之间做纠结的选择 ， 是Lindorm面对成本诉求的一个重要挑战 。
2.4 开放的标准接口
从去年开始 ， Lindorm以"HBase企业增强版"的方式服务于阿里云上的企业客户 ， 凭借其多年内部实践沉淀出的性能、成本、稳定性等企业级优势 ， 快速形成了阿里云HBase产品与友商、开源自建的差异化竞争力 。通过兼容开源标准接口 ， 使得Lindorm快速切入商业化 ， 但同时也面临着能力被约束的瓶颈 ， 比如用户无法很好用到Lindorm的二级索引、多一致性、数据Schema等能力 ， 使得整体产品的能力定位和市场规模很大程度上取决于开源的发展 ， 而Hadoop和HBase社区这几年处于较为明显的下坡趋势 ， 我们需要一个相对独立的发展思路和市场方向 ， 来解决开源红利变现后期的市场挑战 。
但这并不意味着 ， 我们要去推出Lindorm在公司内部使用的私有标准接口 。相反 ， 存量业务上云仍然是很长一段时间内的主节奏 ， 应用平滑迁移是上云过程中的核心诉求 ， 私有标准无疑于背离市场 。所以 ， 如何包容更多的开放标准接口 ， 如何无缝对接开放技术生态 ， 如何兼顾内部使用的私有标准 ， 是Lindorm自研技术商业化过程面临的又一大挑战 。
三趋势与思路
3.1 融合的多模数据管理
随着业务的多样化 ， 应用对于数据的多类型处理能力提出了新的要求 ， 而传统多套系统组合解决方案又有架构复杂、维护成本、起步门槛高等痛点 ， 使得用户对于数据库系统提供Multi-model能力的诉求越来越明显 。同时 ， Multi-model也作为一个技术趋势热词 ， 频繁出现在近几年的Gartner等前沿报告中 。通过db-engines网站 ， 我们可以看到已经有大量流行的数据库系统打上了Multi-model的能力标签 ， 反映了各个厂商和市场在此领域的实质性响应 。


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