关于云原生数据库，你需要了解的一切

学习一下云原生数据库。原文请移步：https://www.percona.com/blog/what-is-a-cloud-native-database/

 

云原生数据库不仅仅是一个碰巧位于云上的数据库；它从底层开始构建，以充分发挥云计算的潜力。与只适合在云上运行的传统数据库不同，云原生数据库旨在与云的分布式架构协同工作，以优化性能、动态管理资源，并根据不断变化的需求进行无缝扩展。

 

但这又有什么关系呢？与传统数据库相比，云原生数据库具有几个显著优势，它们能够快速、高效地实时处理大量数据，支持应用的快速开发，确保高可用性，提供可靠的灾难恢复能力，并且具有成本效益。

 

在本文中，我们将介绍云原生数据库的特点、优势和实际应用。

 

1.云原生数据库概述

让我们先来了解一下云原生数据库的独特架构设计和特点，重点是它们与微服务架构和容器化的整合，以及所有这些元素如何使它们有别于传统的云计算方法。

 

云原生数据库的关键组成部分：

微服务

云原生应用程序通常采用微服务架构。这种架构强调模块化，将数据库功能分解成更小的、独立的服务，这些服务通过网络进行通信，与传统数据库系统相比，具有更强的可扩展性、灵活性和弹性。

利用云计算的优势（如资源弹性和地理分布），采用微服务架构的云原生数据库可动态适应不断变化的需求和工作负载，确保有效利用资源并提高性能。

云原生应用程序中微服务的基本特征

·分散控制： 在传统架构中，单个应用程序是一个相互关联的大单元，而微服务则不同，它可以分散控制。每个微服务负责应用程序的特定功能或特性，这种分离使开发和维护更加灵活。

·独立部署：微服务可以独立部署，这意味着可以针对特定服务推出更新、变更或新功能，而不会影响整个应用程序。这就加快了发布周期，并最大限度地减少了更新期间的停机时间。

·可扩展性： 每个服务都可以独立扩展，从而提高资源利用效率。例如，可以在不扩展整个应用程序的情况下扩展需求量大的组件，从而节约成本并提高性能。

·灵活性： 微服务允许为不同的服务使用不同的技术栈。这意味着开发人员可以根据每项服务的需求选择最合适的技术，而不必受限于应用程序其他部分的选择。

·弹性： 微服务的隔离特性增强了应用程序的整体恢复能力，因此如果一个服务出现故障，不会导致整个应用程序瘫痪。这对于确保高可用性和可靠性至关重要。

·快速迭代和灵活性： 微服务架构简化了开发流程，使团队能够专注于特定的服务，从而降低了复杂性，加快了开发和迭代的速度。

容器和编排（Containers and orchestration）

容器是云原生开发的核心要素，它将应用程序的整个运行时环境--代码、运行时、系统工具、库和其他依赖项--封装到一个单一、可移植的单元中。这种封装可确保软件在任何计算环境中（无论是开发人员的笔记本电脑还是大容量云服务器）都能统一、一致地运行。这有助于解决软件开发中的一个常见难题：开发、测试和生产环境之间的差异可能导致意想不到的错误和部署问题。

 

像 Kubernetes 这样的协调工具可以管理这些容器，实现部署、扩展和操作的自动化。Kubernetes 能够在不同环境中高效管理容器集群，这使其成为云原生数据库运行的关键组件。

 

容器与 Kubernetes 等编排工具的结合可实现动态扩展以适应不断变化的需求，确保高可用性和灾难恢复，并使更新和迁移顺畅无阻，从而增强云原生数据库的功能。

声明式 API

声明式 API 已成为管理云原生数据库的关键要素，代表着云环境中资源管理方式的重大转变。传统的命令式 API 需要明确的命令才能执行操作，而声明式 API 则不同，它侧重于定义系统所需的状态，将如何实现该状态的细节留给底层系统本身。让我们来深入了解一下两者的区别：

命令式 API： 这是一种传统的应用程序接口，要求用户提供明确的命令来执行特定的操作。例如，用户必须指定更新数据库的每个流程步骤。这包括连接到数据库、启动事务、执行更新、提交事务以及最终断开与数据库的连接。

声明式 API： 相比之下，声明式应用程序接口强调的是定义系统所需的状态，而不是详细说明实现该状态的步骤。使用这种方法，只需描述所需的结果，底层系统就会确定达到该状态的必要步骤。例如，在处理云原生数据库时，可能会指定需要一个具有特定大小和性能特征的数据库。然后，云系统会自动处理资源调配、扩展和维护数据库，以满足这些指定要求。

 

声明式 API 允许系统自主适应不断变化的需求，无需人工干预，从而简化了资源管理的复杂性。它们还有助于提高部署和管理的自动化程度，简化操作并降低人为错误的可能性。

云原生监控工具

监控对于管理任何数据库的性能和健康状况都至关重要，云原生数据库也不例外。Percona Monitoring and Management (PMM) 和 Prometheus 等工具提供了强大的监控解决方案，旨在为云中运行的应用程序和服务提供实时洞察和分析。

 

这些工具专为处理微服务和容器等云原生架构的复杂性和可扩展性而量身定制，可确保分布式系统的全面可见性。这些工具使团队能够跟踪关键性能指标（KPI）、检测异常情况并监控资源利用率，从而帮助保持最佳性能和可靠性。高级功能通常包括自动警报、日志汇总以及与持续部署管道的集成，从而能够主动解决问题并持续改善系统健康状况。

分布式持续集成和持续交付（CI/CD）

CI/CD 是一种软件开发方法，用于开发人员将代码更改持续集成（CI）到共享资料库中，然后进行自动构建和测试。它大大减少了集成问题，并鼓励采用更加敏捷和迭代的方法进行开发。对于通常涉及复杂分布式架构的云原生数据库来说，它能确保新功能、更新和错误修复无缝、一致地集成到数据库系统中，而不会破坏其运行稳定性。

 

持续交付（CD）通过确保代码不仅经过测试，而且始终处于可随时部署的状态，进一步推进了 CI 原则。这样就可以快速、安全地实施数据库修改，无论是模式更改、引入新的索引策略，还是增强性能。这种灵活性在云原生环境中至关重要，因为在这种环境中，对可扩展和高性能解决方案的需求至关重要。

 

CI/CD 管道通常包括额外的步骤，如容器化、编排配置和管理数据库版本，所有这些都是为了保持数据库的运行完整性和效率而协调进行的。

 

通过将这些流程自动化，CI/CD 加快了开发周期，提高了云原生数据库的可靠性和稳定性。

数据库托管服务

数据库托管服务在云原生环境中越来越受欢迎，它提供了一种既高效又经济的简化数据库管理方法。由 Percona 等公司提供的这些服务的吸引力在于它们能够简化与数据库管理相关的复杂性。

 

例如，它们可以自动处理更新和补丁，确保数据库系统始终运行最新、最安全的软件。此外，这些服务还提供按需可扩展性，允许根据工作负载的波动进行动态资源调整，这对于流量激增或快速增长的企业来说至关重要，可确保数据库性能始终如一。

 

通过利用托管数据库服务提供商的专业知识和资源，企业可以减少运营开销，降低与数据库管理相关的风险。

 

2.云原生数据库的兴起

云原生数据库在企业中的普及率不断上升，标志着企业的数据存储和处理方法发生了重大转变。随着数据量的空前增长，传统数据库往往难以满足不断升级的需求，从而导致处理和分析瓶颈。相比之下，云原生数据库具有固有的可扩展性和灵活性，可根据不同的工作负载高效地扩展资源。云原生数据库简化了数据库管理，优化了成本，并能快速开发和部署新的应用程序、服务和功能，因而变得至关重要。

 

推动这一趋势是几个关键因素：

技术的进步，尤其是 Kubernetes

Kubernetes 和类似技术的兴起是采用云原生数据库的主要催化剂。如前所述，Kubernetes 简化了容器化应用程序的部署、扩展和管理，使云原生数据库的编排变得更加容易和高效。这种易于管理的特性使云原生数据库更易于访问和管理，即使是没有大量 IT 资源的企业也不例外。

增强弹性和性能

转向云原生数据库的另一个驱动力是对增强弹性和性能的需求。这些数据库的设计具有容错性，其分布式架构可确保高可用性和最少的停机时间，这对于需要持续正常运行和快速数据访问的应用程序来说至关重要。此外，云原生数据库可轻松处理大规模数据操作，并提供实时数据访问，

这对数据驱动型决策至关重要。

经济和运营效率

简而言之，与传统数据库相比，云原生数据库通常更具成本效益。通过利用云资源，企业可以大大降低与硬件、维护和可扩展性相关的成本。许多云服务的 "即用即付"定价模式与云原生数据库的可扩展性非常吻合，提供了财务灵活性和可预测性，而且数据库管理的许多操作方面都能实现自动化，从而减少了对额外员工的需求。

安全性和合规性

随着数据安全和法规合规变得越来越重要，云原生数据库提供了强大的安全功能和合规能力。通过在这些平台中集成高级加密、访问控制和合规性工具，企业可以确保数据的安全性和完整性，同时满足监管要求。

数字化转型计划

许多组织正在进行全面的数字化转型，这些举措通常涉及对组织使用技术、处理数据以及与客户互动的方式进行全面改革。云原生数据库在这种转型中发挥着至关重要的作用，因为它具有适应快速变化的市场条件和技术进步的灵活性。它们使企业能够利用大数据分析和机器学习对客户数据进行实时处理和分析，提供推动创新和竞争优势的洞察力。

现在，远程工作已成为常态，云原生数据库可支持这种新的工作方式，让团队无论身处何地，都能无缝访问数据和工具，从而营造一个更具协作性和生产力的工作环境。

标准化的云服务

云服务的标准化对企业越来越多地采用云原生数据库产生了重大影响。标准化通过在各种云平台上建立统一的框架、协议和技术来确保互操作性和无缝集成，使云原生数据库能够与各种基于云的应用程序和服务协同工作。它简化了迁移和部署流程，使从传统数据库的过渡更加顺利，同时降低了复杂性和风险。这对规模较小或 IT 资源有限的组织尤其有利。

 

3.云原生与传统云计算的区别

虽然云原生和传统云计算都在云环境中运行，但它们在方法和执行上有很大不同：

设计理念

在传统的云计算中，应用程序经常被"移花接木"到云上，而没有经过重新设计以利用云的特定功能。而云原生应用程序则是利用分布式系统和微服务架构，专门为云环境设计应用程序。

可扩展性和弹性

云原生应用程序旨在实现高弹性和无缝可扩展性。它们的微服务架构可根据需要扩展各个组件，使其能够顺利处理故障，并根据需求自动扩展。传统云应用程序则不然，它们更容易出现单点故障，可能需要人工干预才能进行扩展。

弹性和容错

云原生应用程序对故障的恢复能力更强，因为微服务的分布式架构意味着，即使单个组件出现故障，也不会导致整个应用程序瘫痪。

开发和运营

云原生开发采用敏捷和 DevOps 方法，可确保快速迭代开发周期和持续改进。传统云计算可能无法充分利用这些方法，从而导致开发和部署周期变慢。

弹性和容错

云原生应用程序对故障的恢复能力更强，因为微服务的分布式架构意味着，如果单个组件出现故障，不会导致整个应用程序瘫痪。

开发和运营

云原生开发采用敏捷和 DevOps 方法，可确保快速迭代开发周期和持续改进。传统云计算可能无法充分利用这些方法，从而导致开发和部署周期变慢。

基础设施利用率

云原生应用程序通常通过无服务器计算和动态资源分配来优化使用云资源。传统云应用程序可能无法充分利用这种弹性和可扩展性，从而导致潜在的利用不足或过度配置。

 

4.云原生数据库的优势

那么，为什么越来越多的企业转向云原生数据库呢？虽然我们不做最终评判，但与传统数据库相比，云原生数据库为希望优化数据战略的企业提供了一些令人信服的优势。

增强性能和效率

弹性可扩展性和分布式架构是云原生数据库的两大优势。由于这些数据库可根据不同的工作负载进行动态调整，因此可确保高可用性和一致的性能。

成本效益和节约

经济实惠是云原生数据库的最大特点之一。企业可以通过 "即用即付"的定价方式避免与传统数据库相关的大量前期支出。

由于不需要对主要硬件进行维护或更新，因此运营费用大大降低。此外，根据需要扩大或缩小资源规模的能力意味着公司只需为其使用的资源付费，避免了在未使用的容量上浪费支出。

灵活性和敏捷性

云原生数据库具有无与伦比的灵活性和敏捷性，因为它们支持多种编程语言和框架，可以轻松与一系列云服务和应用程序集成。这种适应性使企业能够快速适应不断变化的市场需求和技术改进，从而帮助企业保持竞争力和创新性。

提高安全性和合规性

任何数据库都必须考虑安全性和合规性，而云原生数据库在这些方面表现出色。它们可以从云提供商实施的强大安全控制（如频繁更新和打补丁）中获益。此外，由于许多云原生解决方案都内置了针对不同行业标准的合规控制，因此监管合规变得更加简单。

灾难恢复

云原生数据库的另一个重要优势是其灾难恢复能力，因为这些系统通常内置冗余和备份程序，即使在灾难或系统故障的情况下也能确保数据的可用性和完整性。恢复方法通常比传统数据库更快、更可靠，从而减少停机时间和数据丢失。

自动化管理

云原生数据库通常包括自动化管理，可最大限度地减少大量人工交互的需要。性能优化、备份和更新都由自动化处理，这可以降低人工成本，减少人为错误，提高数据库的可靠性。

生态友好性

云原生数据库可在资源效率更高的数据中心运行，减少对物理硬件的需求，优化资源使用，从而促进环境的可持续发展。这就减少了对环境的影响，而这对于希望提高环保意识的企业来说越来越重要。

 

5.云原生数据库面临的挑战

采用云原生数据库并非没有困难。任何使用或打算迁移到云原生数据库的企业都必须了解这些挑战。

管理复杂性

采用云原生环境，尤其是那些涉及容器和 Kubernetes 的环境，会带来一定程度的复杂性，令人望而生畏。根据《DoK（Data on Kubernetes）2022》报告，有两个主要挑战非常突出：确定正确的工具和平台（52%）以及应对架构复杂性（51%）。在这些环境中配置和管理数据库时，这些挑战更加复杂，增加了额外的复杂性。

 

对于那些致力于让数据工作负载在 Kubernetes 上运行的人来说，初始设置仅仅是个开始。更艰巨的任务是在这些工作负载的整个生命周期内对其进行管理，这通常被称为 Day-2 操作。根据 DoK 2022 报告，自动化应用配置和管理是企业面临的头号挑战。这突出表明，需要一支熟练掌握 Kubernetes、Helm 和 YAML 的精干团队，再加上一个可靠的、生产就绪的数据库引擎，能够根据特定需求调配资源。

 

这一困难不仅涉及环境的技术方面，还涉及寻找技术熟练的员工。目前，具备管理云原生技术的深厚知识的人才短缺，这就需要投资培训和提高现有团队的技能，或者招聘具备必要技能的新人才，而这两种方式都可能成本高昂。

云中的安全问题

确保数据安全是云原生数据库的主要问题之一。云计算中的责任分担模式突出了一个关键的平衡点：虽然云提供商提供了强大的安全措施，但保护数据安全的责任也落在了使用这些服务的企业身上。当数据在各种云服务之间移动时，需要持续警惕未经授权的访问、网络威胁和数据泄露，这表明需要专业的技术和知识。在这方面，托管服务的价值显而易见，它提供了一种战略性方法来应对云安全方面的严峻挑战。通过利用专业人员的专业知识，企业可以确保其数据免受未经授权的访问，并符合最新的安全标准和法规。

成本可预测性

虽然云原生数据库因其可扩展性而具有成本效益，但预测成本可能具有挑战性。现收现付的定价方式可能会产生意想不到的成本，尤其是在资源利用率没有得到监控的情况下。公司需要制定成本和资源控制策略，这就要求深入了解定价模式和使用趋势。

成本可预测性

虽然云原生数据库因其可扩展性而具有成本效益，但预测成本可能具有挑战性。现收现付的定价方式可能会产生意想不到的成本，尤其是在没有监控资源利用率的情况下。公司需要制定成本和资源控制策略，这就要求深入了解定价模式和使用趋势。

锁定供应商的风险

另一个重大挑战是锁定供应商的风险。依赖于单一云提供商的技术和服务，会使未来迁移到其他提供商的过程充满挑战且成本高昂。这种锁定会限制灵活性，因此企业应考虑多云战略，或使用无长期合同的云原生数据库，以方便数据移植和互操作。

网络延迟

网络延迟是一个令人担忧的问题，对于需要实时数据处理的应用程序来说尤其如此。读取和处理数据的速度可能会受到终端用户与云数据库服务器之间物理距离的影响。尽管云提供商努力将延迟降到最低，但企业仍应考虑地理位置，并选择离用户群最近的数据中心（如适用），以最大限度地提高性能。

合规性和数据本地化

对于云原生数据库来说，遵守数据本地化的法律要求和监管标准可能比较困难。必须遵循专门的数据处理和存储程序，以符合 GDPR、HIPAA 和其他国家数据保护法等法规。因此，企业需要了解在云平台上存储和处理数据的位置和方式的法律后果。

 

6.云原生数据库用例和应用

云原生数据库已成为许多行业不可或缺的工具。以下是不同行业如何利用云原生数据库来提高运营水平。

金融服务

要处理金融业所需的高交易量和实时数据处理，云原生数据库是必不可少的。它们能快速处理和分析交易数据，有助于发现欺诈行为。此外，由于云原生数据库具有可扩展性，金融机构和银行可以在高流量期间（如股市波动）管理峰值负载。

医疗保健

医疗保健公司采用云原生数据库来处理患者记录和医疗数据。敏感的健康数据需要合规、安全的数据存储，而云原生数据库可以提供这些功能。它们还能进行实时数据分析，这对个性化医疗和患者监控中的预测分析至关重要。

游戏

云原生数据库可帮助游戏行业管理用户和游戏状态数据，并提供流畅的游戏体验。这些数据库支持多人在线游戏的高扩展性要求，确保低延迟和高可用性，这对于保持用户参与度和满意度至关重要。

供应链物流

使用云原生数据库可简化库存管理、实时跟踪产品以及利用预测分析估算供应链需求。它们能快速处理和分析各种来源的数据，有助于降低运营成本和改善物流。

教育领域

教育机构使用云原生数据库管理学生信息、课程材料和互动学习资源。特别是在考试或课程注册等高需求时期，它们可提供维持在线学习平台所需的可扩展性。

社交媒体

社交媒体平台依靠云原生数据库来管理大量用户生成的内容，如点赞、评论、分享和帖子。实时数据馈送和定制内容交付所需的高速度和可扩展性是云原生数据库的完美用途。

实用工具管理

云原生数据库可用于监控资源消耗、管理计费系统以及预测公用事业管理系统的需求模式。它们还能使智能电网技术更容易集成，从而使能源分配和使用监控更加有效。

零售业

零售企业使用云原生数据库进行库存管理、消费者数据分析和有针对性的营销。它们使零售商能够处理季节性需求，并迅速适应不断变化的市场趋势。

科研

云原生数据库可满足科学研究所需的处理能力和存储容量，尤其是气候建模或基因组学中使用的庞大数据集。

 

云原生数据库改变了各行各业的运营，为他们提供了处理大数据、确保可扩展性和保持高可用性的工具。云原生数据库在各种用例和应用中的适应性凸显了其重要性。现在的问题是：你将如何使用云原生数据库？

 

7.选择合适的云原生数据库

在选择云原生数据库时，应考虑几个因素。以下是一些可供参考的决策标准，可帮助确定最能满足组织要求的选项。

评估需求和要求

第一步也是最重要的一步是彻底评估组织的特定需求和要求。了解要处理的数据种类、预测交易量、评估可扩展性要求以及确定所需的性能水平都至关重要。此外，还必须考虑合规性和安全性要求，特别是如果数据比较敏感或受到监管限制的。

评估云原生选项

在充分了解企业的具体需求后，下一步就是评估市场上的各种云原生数据库选项。寻找能满足需求的数据库，包括高级安全功能、性能优化功能以及与特定数据格式（如 NoSQL 或 SQL）的兼容性。评估数据库的成熟度、用户和开发人员社区的规模和活跃度、供应商提供的支持程度以及未来计划也很重要，这样才能确保数据库的长期可行性。

 

供应商锁定的可能性是评估过程中需要考虑的另一个重要因素。选择一个既能保持灵活性，又不会将与特定云提供商的生态系统捆绑在一起的数据库。数据库的高度互操作性和数据便携性受到广泛重视，因为它们允许用户在业务需求发生变化和发展时无缝过渡到不同的云环境。

 

此外，鉴于对数据分析和实时处理的重视程度不断提高，还要考察哪些数据库能够有效处理海量数据并提供实时洞察力。自动扩展、与分析工具轻松集成以及支持高级数据处理技术等功能，对于利用数据进行战略决策非常有价值。

与现有系统集成

选择云原生数据库的一个重要方面是评估它与当前应用程序和技术堆栈中的其他系统集成的有效性。这一步不仅是为了确保兼容性，也是为了让过渡更轻松。

 

在检查集成能力时，请考虑以下几点：

·评估数据库与当前应用程序、数据分析工具和其他关键系统的连接情况。

·检查数据库是否提供与当前软件架构相匹配的强大 API。

·检查将数据从现有系统传输到新数据库的工具。

·确保数据库与当前系统的格式和数据标准兼容。

·审查当前的安全协议以及新数据库与现有安全基础设施集成的能力。

考虑性能、可扩展性和成本

性能和可扩展性是云原生数据库的关键属性，但不同解决方案的性能和可扩展性各不相同。如果再加上开支限制，选择云原生数据库可能会很困难。以下是几个考虑出发点：

分析性能需要将潜在数据库的功能与适用于特定用例的基准进行比较。其中包括检查查询响应时间、数据处理速度以及各种负载情况下的可靠性。

云原生数据库的一个显著特点是其可扩展性，可应对不断变化的数据量和增长趋势。评估一个数据库是否有能力支持预期增长，并提供扩大或缩小资源规模所需的适应性至关重要。

成本考虑因素不仅包括初始设置费用，还包括长期运营费用。有些数据库最初看似经济实惠，但由于扩展、维护和供应商锁定等因素，最终可能导致成本上升。选择一个经济上可扩展的解决方案，这样随着需求的变化，费用会以可预测的方式按比例增加。

迁移的难易程度

最后，考虑迁移到新的云原生数据库的难易程度。有些数据库包含用于简化迁移过程的服务和工具，这可能是非常有用的功能。了解每个数据库支持的迁移策略并估算成功迁移所需的时间、精力和资源非常重要。为减少运行中断，应考虑整个过程中停机的可能性以及可用的支持服务。

在选择合适的云原生数据库时，必须详细了解业务需求，仔细考虑各种选择，避免被供应商锁定，验证与当前系统的兼容性，并在性能、可扩展性和成本之间取得平衡。牢记这些要素，就能做出明智的决定，支持业务目标，同时为未来发展留有余地。

平衡创新与复杂性

云原生数据库具有可扩展性、灵活性和弹性，是对传统数据库的彻底革新。对于需要在不同工作负载下实现动态资源管理和性能的现代应用程序来说，它们是完美的选择。

然而，正如前面所讨论的那样，驾驭云原生技术的复杂性可能具有挑战性，从管理微服务和容器到确保安全性和合规性。

 

8.云原生数据库常见问题解答

什么是云原生数据库？

云原生数据库是一种专为在云环境中运行而设计和构建的数据库。它利用云计算的可扩展性、灵活性和分布式资源等特点，提供优化的性能、弹性和成本效益。

云原生数据库与传统数据库的区别是什么？

云原生数据库与通常为适应云环境而调整的传统数据库不同，是专门为云而设计的。它们旨在自动扩展、高效管理资源并与云服务无缝集成，从而提供更高的性能和弹性。

云原生数据库有哪些优势？

云原生数据库有许多优点，如增强的可扩展性、更大的灵活性和更高的成本效益。这些数据库专为优化云环境而设计，便于根据不同需求自动调整资源。它们还能确保高可用性和强大的灾难恢复选项，这对维护数据完整性和最大限度地减少运行中断至关重要。云原生数据库还能减少对大量硬件和维护的需求，从而节约成本。

云原生数据库有哪些共同特点？

云原生数据库的主要特点包括可扩展性、自动备份和恢复、与其他云服务的无缝集成，以及支持 SQL 和 NoSQL 等各种数据模型。它们还提供高可用性和灾难恢复功能。