云平台数据库架构设计（云数据库系统架构）

本篇文章给大家谈谈云平台数据库架构设计，以及云数据库系统架构对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享云平台数据库架构设计的知识，其中也会对云数据库系统架构进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、云计算架构?
• 2、云+本地的部署模式整个体系架构是怎么样的？整体的数据流转是怎么样的
• 3、论分布式数据库架构的“存”与“算”
• 4、五大数据库理念，读懂亚马逊云科技的数据库布局
• 5、云平台架构及系统安全及稳定性说明
• 6、云计算需要学习哪些课程？

云计算架构?

云计算架构主要可分为四层，其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。下面介绍每个层次的作用和属于这个层次的主要技术。

显示层

这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：

HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频和本地存储等方面。

JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够极大地丰富Web页面的功能，最流行的JS框架有jQuery和Prototype。

CSS：主要用于控制Web页面的外观，而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离。

Flash：业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面，非常不错。

Silverlight：来自业界巨擎微软的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#来进行编程，所以对开发者非常友好。

在显示层，大多数云计算产品都比较倾向HTML，、JavaScript和CSS这对黄金组合，但是Flash和Silverlight等RIA技 术也有一定的用武之地，比如VMware vCloud就采用了基于Flash的Flex技术，而微软的云计算产品肯定会在今后使用到Silverlight。

中间件层

这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：

REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。

多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。

并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。

应用服务器：在原有的应用服务器的基础上为云计算做了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用服务器。

分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台服务器的压力，而且还能加快相应的反应速度，最著名的分布式缓存例子莫过于Memcached。

对于很多PaaS平台，比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台，应用服务器和分布式缓存都是必备的，同时REST技术也常用于对外的接口， 多租户技术则主要用于SaaS应用的后台，比如用于支撑Salesforce的Sales Cloud等应用的Force.com多租户内核，而并行处理技术常被作为单独的服务推出，比如Amazon的Elastic MapReduce。

基础设施层

这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：

虚拟化：也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟 机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。

分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统，在这方面，Google的GFS是典范之作。

关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应。

NoSQL：为了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。

现在大多数的IaaS服务都是基于Xen的，比如Amazon的EC2等，但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud，同时业界也有几个 基于关系型数据库的云服务，比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。关于分布式存储和NoSQL，它们已经被广泛用于云平台的后端，比如Google App Engine的Datastore就是基于BigTable和GFS这两个技术之上的，而Amazon则推出基于NoSQL技术的Simple DB。

管理层

这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：

帐号管理：通过良好的帐号管理技术，能够在安全的条件下方便用户地登录，并方便管理员对帐号的管理。

SLA监控：对各个层次运行的虚拟机，服务和应用等进行性能方面的监控，以使它们都能在满足预先设定的SLA(Service Level Agreement)的情况下运行。

计费管理：也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计，来准确地向用户索取费用。

安全管理：对数据，应用和帐号等IT资源采取全面地保护，使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。

负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。 运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化 ，从而降低云计算中心成本。

负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。

运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化，从而降低云计算中心的运维成本。

现在的云计算产品在帐号管理，计费管理和负载均衡这三个方面大都表现地不错，在这方面最突出的例子就是Amazon 的EC2，但可惜的是，大多数产品在SLA监控，安全管理和运维管理等方面还有所欠缺。

举例

接下来，将以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine这两个著名的云计算产品为例，来帮助大家理解本文所提到的云计算架构：

Salesforce Sales Cloud

也就是之前的Salesforce CRM(客户关系管理)，属于云计算中的SaaS层，主要是通过在云中部署可定制化的CRM应用，来让企业用户在很低初始投入的情况下使用上CRM，并且 可根据自身的流程来进行灵活地定制，而且只需接入网络就能使用。在技术层面上大致的架构：

采用的主要技术：

显示层：基于HTML、JavaScript和CSS这对黄金组合。

中间件层：在此层，Salesforce引入了多租户内核和为支撑此内核运行而经过定制的应用服务器。

基础设施层：虽然在后端还是使用在企业环境中很常见的Oracle数据库，但是其为了支撑上层的多租户内核做了很多的优化。

管理层：在安全管理方面，Salesforce提供了多层保护，并支持SSL加密等技术，除此之外，其还在帐号管理、计费管理和负载均衡这三方面有不错地支持。

Google App Engine

App Engine属于云计算中的PaaS层，其主要提供一个平台，来让用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序，同时App Engine会根据应用所承受的负载来对应用所需的资源进行调整，并免去用户对应用和服务器等的维护工作，而且支持Java和Python这两种语言。由 于App Engine属于PaaS平台，所以关于显示层的技术选择由应用的自身需要而定，与App Engine无关，关于App Engine在技术层面上大致的架构。

采用的主要技术：

中间件层：既有经过定制化的应用服务器，比如上面已经提到过的Jetty，也提供基于Memcached的分布式缓存服务。

基础设施层： 在分布式存储GFS的基础上提供了NoSQL数据库BigTable来对应用的数据进行持久化。

管理层：由于App Engine是基于Google强大的分布式基础设施，使其在运维管理技术方面非常出色，同时其计费管理能做到非常细粒度的API级计费，而且App Engine在帐号管理和负载均衡这两方面都有非常好地支持。

以上内容分析源自OFweek物联网，希望对大家有帮助。

云+本地的部署模式整个体系架构是怎么样的？整体的数据流转是怎么样的

     在信息化时代，“云服务+本地化部署”部署的模式，简而言之是以云提供各类融媒体中应用服务，本地实现数据的同步和本地化存储为设计基础，充分发挥云平台的大规模、高可靠性、高扩展性、高易用性的优点，结合本地部署的易管控性，为融媒体提供稳定而高效的服务。

    云+本地的部署整体体系架构：由云+本地组成的混合部署模式通常由以下基础部分组成，包括公有云内网区、公有云DMZ区、本地应用区、本地DMZ区，区域的划分取决于区域中待处理数据的特性。以下图为例：

中科闻歌“云+本地部署”架构

     如图所示，公有云和本地环境间通过公网进行数据交互，公有云内部网络采用Vnat划分。将公有云划分成一个虚拟网络下多个网络组，分别为DMZ区（本区域用与对外发布业务）和内网区（分布式存储组、数据库组以及计算组，该区域用于保障核心数据的安全处理），各区域中间由vSwitch连接，并在每个网路组上层添加Vfirewall进行安全防护；本地部署的部分通过交换机（或Vswitch）划分成应用区（本区域主要用于用户通过内网访问）和DMZ区（本区域主要用于用户在外网访问），由本地防火墙、交换机、网闸、日志审计、主机防病毒、入侵检测等进行互联互通和安全防护。

     值得一提的是，在建设“云服务”为主或“云服务+本地化部署”模式的融媒体中心时，因平台以全网大数据为依托，其信息化管理水平和安全防范能力尤为重要。以中科闻歌的“红旗”融媒体平台为例，今年4月通过了国家网络安全等级保护三级测评，意味着平台在系统安全、数据安全、管理安全等指标上的升级。

     整体的数据流转：对于云+本地的混合部署数据流转，与单独使用公用云或本地部署模式的数据流转差异不大，区别在于混合部署的数据流转过程中经过了公网传输。对于业务数据流而言，简单来说，数据需要经过统计、模型处理后，为上层应用系统所提供最终数据。

论分布式数据库架构的“存”与“算”

作者 石默研

在云计算基础设施IaaS服务中云平台数据库架构设计，“存”与“算”云平台数据库架构设计的分界是清晰的云平台数据库架构设计，客户会分别为“存”与“算”按需消费。不只是专门的存储服务如S3、对象存储、文件存储、NAS等云平台数据库架构设计，即使是在最基本的虚拟机服务ECS上，“存”也需要由消费者进行选择，而选择的对象是云盘，即位置对用户透明，不需要消费者关心是否在计算节点的本地：其实连计算节点本身位于何处也是无需关心，又何谈本地。随着云计算服务的持续发展，“存”与“算”的界限，无论是从消费模式上，还是从技术上，都呈现出越来越清晰的趋势。

而在PaaS层的数据库服务中，则出现两种情况。一种是“存”与“算”也由消费者分别选择并扩缩，而另一种则是购买服务时，“存”与“算”是固定捆绑的架构组合，可以定义大小，但无法相对独立地选择、部署与扩缩。

引发上述数据库服务不同消费模式的因素，实质上是在云中部署的数据库产品本身不同的技术架构，即“存”“算”分离，或“存”“算”一体。由于对单体数据库谈“存”与“算”的分离与一体，并没有多大意义，因此，主要是针对分布式数据库而言，其不同的特性带来了业界较为广泛的讨论。

那么，首先分析一下，在“存”“算”基础设施愈来愈独立清晰的趋势下，建立在其上的数据库服务“存”“算”一体现象从何来呢？不难发现，云平台上这样的数据库服务，大多都是基于“从非云环境中、应企业级On Premise需求产生与发展而来”的数据库产品。也就是说，其产品本初的设计理念就与“云”无关，只是后来为了寻求不同的商业模式而部署在云上而已云平台数据库架构设计；而大多数“存”“算”分离的数据库产品，其创始之初，就面向云环境进行设计。这里，顺便澄清一下现在极为流行的云原生概念，相当多的人混淆了云适配部署与云原生的概念，认为只要部署在云上，就是云原生了。其实云原生的概念与其字面意思极为直白契合，就是指在“云环境”中“原生”的，而不是从别的地方迁来的，即 “云原生”就是生长于云上的，而非云原生则是迁移到云上的 。这与要深入理解目前同样火热的NFT，就必须先正确理解“区块链原生”概念的道理是一样的。

相信现在，关于“云”的问题应该是比较清晰了：“存”“算”分离是云原生的架构，而“存”“算”一体则不是，这一点相信读者不会有太多的疑问。那么，接下来的问题是：“云原生”就一定好吗？面向企业级的需求，“存”“算”分离与“存”“算”一体孰优孰劣？

世界上本来就没有绝对的好与绝对的坏，“存”“算”一体架构的设计，也是在满足企业需求的过程中自然产生的，对分布式数据库而言，“存”“算”一体的设计，无论是对传统单体数据库的替代上，还是对采用业务单元化策略的局部性满足上，还是对基于已有成熟数据库体系以二次开发构建分库分表数据库产品的方便性上，都产生了积极的 历史 作用。在那种情况下，不去考虑“云”的趋势与设计需求，也是合理的。

然而，过去几十年的 历史 已经证明，计算机技术的发展是极为迅速的，无论是软件还是硬件，当然包括数据库技术同样如此。

首先，往远处看的话：从计算机科学发展的角度，在云计算大趋势的驱动下，“计算”与“存储”技术相对独立的发展道路已经越来越明显，越来越清晰。可以想见，未来“计算”力相关的技术、架构与产品必将会发展到比如今所有极为先进的状态；未来“存储”相关技术、架构与产品也必将会进展到一个无法完全预计的崭新阶段，同时越来越“智能”。并且从目前的形势看，这个未来并不会太久远，“存”“算”分离无疑是适合那个未来的各种可能的，因为它本身就是为此而原生的，“存”“算”一体在未来或许将变得无从谈起；而从国际上先进数据库技术发展的实际情况来看，绝大多数崭新的、最前沿的数据库相关技术与产品，都是云原生的，换句话说，都是采用“存”“算”分离的架构，这一点，几乎少有例外。

（或许可以猜测，把磁盘挂在本地这种现存商业计算机的架构，也是由企业/个体对计算机使用的商业模式驱动的，而不一定是技术驱动的必然结果）

其次，往近处看：对企业级现阶段数字化转型中，传统单体数据库替换的紧迫需求而言，大量的事实已经证明，云原生架构的数据库完全可以满足各种实际的业务转型需求：

例子还有很多.......

最后还有一点需要强调：对于那些 将“云”策略当成技术与业务核心发展战略 的企业来讲， 云原生架构 无论是面向现在与未来，自然是 最为适合 的；

或许可以这样说，“存”“算”一体的架构是现代分布式数据库技术进化过程中的一个重要过渡阶段，其 历史 作用不可否认，毋庸质疑；而不久的将来，分布式数据库架构向云原生快速发展普及的趋势将会越来越明显，步伐将会越来越加快......

世界潮流，浩浩荡荡；顺之者昌，逆之者亡，顺应 历史 的潮流与趋势的选择一般都是明智的。

五大数据库理念，读懂亚马逊云科技的数据库布局

1970 年，关系型数据库之父 E.F.Codd 发表《用于大型共享数据库云平台数据库架构设计的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表云平台数据库架构设计的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。

云平台数据库架构设计我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨云平台数据库架构设计：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？

01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念

后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：

一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。

二是开源数据库的广泛应用。

三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。

四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。

在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：

一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。

02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型

顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。

所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。

这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：

亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。

从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。

以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。

据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。

医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。

据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：

第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。

Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类操作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。

Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。

智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。

DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 0.25%，系统可用性指标达到 99.99%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。

最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。

第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。

亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。

第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。

今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。

第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习操作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。

今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。

目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。

云平台架构及系统安全及稳定性说明

文件

采用双机主从（Master-Replica）架构，高可用HA模块侦测到主节点故障时，会自动进行主从切换，将Replica提升为Master，而原来的Master恢复连接后会成为新的Replica。实例默认开启数据持久化功能，支持数据自动备份。

[站外图片上传中...(image-c9a857-1593710500895)]

相较于普通的IDC机房以及服务器厂商，我们的服务器使用更严格的IDC标准、服务器准入标准以及运维标准，以保证云计算整个基础框架的高可用性、数据的可靠性以及云服务器的高可用性。
再次基础上,我们的服务器部署在电力和网络互相独立的不同的物理区域,搭建双活服务.

我们采用的云服务通过了诸多国际安全标准认证，包括ISO27001、MTCS等，这些安全合规对于用户数据的私密性、用户信息的私密性以及用户隐私的保护都有非常严格的要求。
服务架构搭建在专有网络上,面对互联网上不断的攻击流量，专有网络天然具备流量隔离以及攻击隔离的功能。业务搭建在专有网络上后，专有网络会为业务筑起第一道防线。

机房部署采用自主研发的直流电服务器，绿色机房设计，PUE（Power Usage Effectiveness，电源利用效率）值低;骨干机房，出口带宽大，独享带宽;BGP（Border Gateway Protocol，边界网关协议）多线机房，全国访问流畅均衡.
安全可靠,有效阻止MAC欺骗和ARP攻击;有效防护DDoS攻击，可进行流量清洗和黑洞;
支持端口入侵扫描、挂马扫描、漏洞扫描.

通过监控服务器的 CPU 使用率、内存使用率、公网流出流速（带宽）等基础指标，确保实例的正常使用，避免因为对资源的过度使用造成用户业务无法正常运转。

根据您设置的报警规则，在监控数据达到报警阈值时发送报警信息，可以及时获取异常通知，查询异常原因。

对带宽、连接数、磁盘使用率等监控项设置报警规则后，可以方便的了解云服务现状，在业务量变大后及时收到报警通知进行服务扩容。

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探测您站点的可用性、响应时间、丢包率，全面了解站点的可用性并在异常时及时处理。

记录各类接口和管理端操作,如果系统发生错误会立马通知负责人在最短时间内修复.
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云计算需要学习哪些课程？

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。
云计算学习课程大纲如下：
1. Linux云计算网络管理实战
2. Linux系统管理及服务配置实战
3. Linux Shell自动化运维编程实战
4. 开源数据库SQL/NOSQL运维实战
5. 大型网站高并发架构及自动化运维项目
6. 网站安全渗透测试及性能调优项目实战
7. 公有云运维技术项目实战
8. 企业私有云架构及运维实战
9. Python自动化运维开发基础
10. Python自动化运维开发项目实战 关于云平台数据库架构设计和云数据库系统架构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 云平台数据库架构设计的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于云数据库系统架构、云平台数据库架构设计的信息别忘了在本站进行查找喔。

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