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kubeblocks 数据库容器化和标准化之路.pdf

上传人: 张** 编号:170595 2024-08-01 53页 8.64MB

1、数据库容器化和标准化之路KubeBlocks蔡松露云猿生 CTO自 主 创 新 引 领大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会云、K8s和数据库演化趋势KubeBlocks的设计理念和核心特点dbPaaS的挑战数据库容器化的常见问题0 01 10 02 20 03 30 04 4目 录Contents数据库私有化平台案例0 05 5大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进

2、委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会云、K8s 和数据库演化趋势zz大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会GKEEKSACKAKSOpenShiftRancher阿里云AWSGCPAzure物理机PODservicePVC/PVsecretconfigmapTaintTolerationAffinityAnti-Affinitye

3、ventAppPaaS层MiddlewareWorkflow业务层K8sAIIaaS透明调度器服务发现声明式APICI/CDBig Data配置管理K8s:构建 PaaS 的基础大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会K8s PaaS 全景图里还缺最后一块:大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员

4、会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会研研发发和和运运维维人人力力不不足足运运维维操操作作复复杂杂数数据据库库种种类类太太多多dbPaaS 的挑战大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会开开发发和和维维护护成成本本高高引引入入新新引引擎擎成成本本高高MySQLPGRedisMongoDBClickHouse,ES,Kafka,HA备份恢复迁移监控报警审计扩缩容容灾调度虚拟机物理机容器存储网络升级账号授权环环境

5、境引引擎擎运运维维操操作作陷阱:烟囱式架构大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会能不能像一样在K8s上进行管理呢?数据库容器化后大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会APPSystem callVFSPOSIX-open()-read()-wr

6、ite()ext4xfszfsnfsfuses3fs文文件件系系统统的的模模型型网网络络系系统统的的模模型型K K8 8s s扩扩展展的的模模型型CRICSICNI抽抽象象抽抽象象分分层层首先思考:如何解决软件工程复杂性问题大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会大数据技术标准推进委员会KubeBlocks Operator实现C Cl lu us st te er r C Co on nt tr ro ol ll le er rC Co om

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本文主要介绍了KubeBlocks的设计理念和核心特点,以及如何通过抽象和分层来管理数据库。KubeBlocks是一个开源的多数据库引擎管理平台,它基于Kubernetes,通过抽象和API标准对多种数据库引擎进行统一的管理。KubeBlocks的设计理念是自主、创新和引领云、K8s和数据库的演化趋势。 KubeBlocks的核心特点包括:通过抽象和分层来管理数据库,实现数据库引擎无关的Operator,管理数据库的API是一致的,支持配置、参数、ENV的动态更新,支持容器的原地升级、启停等。 此外,文章还讨论了数据库容器化是否会影响数据库的性能,K8s是否适合管理有状态服务,以及如何解决K8s和Operator的升级等问题。文章指出,K8s通过taint、toleration和affinity实现主机组隔离,通过Localpv将Pod绑定在Node上,设置资源分配上限,从而控制K8s的调度与重调度。
数据库容器化如何影响性能? K8s适合管理有状态服务吗? 如何解决K8s和Operator的升级问题?
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