注意!你不能不知道的遗留数据库环境的5个缺陷

全文共1975字,预计学习时长5分钟

注意!你不能不知道的遗留数据库环境的5个缺陷

发现遗留数据库环境的5个缺陷

对于许多公司而言,如Microsoft SQL Server、Oracle、SAP HANA、PostgreSQL、MySQL等,数据库是其成功的重要原因之一。但是由于其中许多数据库仍在遗留IT基础架构上运行,导致其发展潜力受到限制。

遗留IT架构上布满筒仓(Silos),且复杂度高,因此持续运行数据库的效率及伸缩性不足。在遗留基础架构上运行关系数据库,除了性能差、效率低外,公司的IT团队还可能要面临解决以下一个、两个或所有缺陷。

一、多筒仓=低利用率

筒仓可以说是所有使用遗留基础架构的企业熟悉的痛点——虽然确实可以满足个别特殊数据库和应用程序需求,但却增加了直接资本成本和运营成本。许多公司如果想提高仅为20%的CPU利用率,就需要配置更多的硬件,而这意味着更高的许可成本。

不仅如此,拥有全部额外设备之后,公司的设备环境也需要进行繁复的部署和支付管理。电力、空间和冷却需求都在进行成本叠加。

从基础设备到员工

公司的基础设备并不是封闭在温室中的。基础架构发生改变不仅会影响业务流程,最重要的是还会影响到员工。下表是其工作原理:

注意!你不能不知道的遗留数据库环境的5个缺陷

如果一个公司的员工在数据中心耗时过多,而在业务转移项目耗时过少时,该公司不仅将面临员工留存率下降的风险,而且其业务也将陷入创新炼狱之中。

二、应用程序无效

大部分企业主要的关注点在于能否找回丢失数据以及修复缺陷应用程序,然而事实是大多数公司关键业务的应用程序都无法得到足够的保护。为什么呢?因为对于这些使用遗留基础架构支持其虚拟化应用程序的企业而言,其关键业务应用程序需要过多的停机整顿时间。

另外,并非所有数据库应用程序都是平等创建的,因此了解哪些指标最能反映公司的应用程序情况非常重要。以下3种措施可供使用:

· IOPS:面向事务处理的应用程序(例如数据库、OLTP和电子邮件),存储性能通常以每秒I / O操作(IOPS)来衡量。为形成有效的IOPS比较数据,必须考虑操作大小(通常为4 KB和8 KB)以及读/写操作组合。

· 延迟:延迟衡量的是I / O完成所需的时间。尤其在衡量IOPS性能时,延迟至关重要。实时交易、OLTP等有时效性的应用程序也极易受延迟的影响。

· 吞吐量:吞吐量也称为“带宽”,它衡量的是移入和移出存储的数据量。因为数据仓库和OLAP之类的应用程序依赖对大型数据块的顺序流访问,所以它们的I / O性能以兆字节/秒(MB / sec)或十亿字节/秒(GB / sec)为单位。

三、复杂的虚拟监控环境

如今,89%的公司表示其IT环境过于复杂。但即便如此,这些企业的IT团队采用的监控方法仍旧是多个虚拟监控程序并用,这造成了冗余复杂度、运营开销以及数据中心“混乱”。

此外,大多数企业的IT解决方案存在明显局限性,致使其IT团队陷入窘境,增加高昂的管理程序许可费等企业总成本。

四、走出云端

我们正处在云计算时代。更确切地说是正处于混合云和多云时代。因此,越来越多的企业希望利用云功能来运行传统的企业应用程序和原生云应用程序。

但是,如果想要使用混合云和多云的功能,公司的基础架构需要能够同时支持混合云和多云程序,然而这一点遗留IT体系结构根本无法胜任。许多企业也完全无法提供云服务来补充支持其数据库环境进行复杂的多云管理,也无法承担昂贵的数据保护和灾难恢复费用风险。

五、选择合适的基础架构管理数据库

转移数据库时,公司可能会产生一些性能方面的担忧。例如:转移后的数据库会发生变化吗?使用会受到阻碍吗?如何确定其一致性?

如果是首次进行虚拟化,就要更加关注性能方面的可靠性。若是在传统基础架构上运行数据库,为了确保其半可靠性能,需要进行繁复枯燥的调整。

相反,若是在超融合基础架构(HCI)上运行,则无需进行任何调整。Nutanix企业云服务公司以HCI架构为基础,使用适配群集为事务工作提供完备随机读写性能(IOPS),为流工作提供流畅顺序读写性能(带宽)。

无论其增长速度如何,HCI能够支持公司的所有数据库应用程序工作负载。遗留基础架构需要经常性地进行昂贵且复杂的升级操作,导致希望扩展其数据库的企业并非一直处于具备良好状态的阶段。这就是为什么超融合基础架构一次扩展一个节点,采用一个平台服务,取代复杂昂贵的遗留组件,并在整个集群中分配所有操作功能以提高性能的原因。

简而言之:扩展方便,无需停工。

从灾难恢复到简化,再到自动化,超融合是最明智的选择,以最高效、最具成本效益的方式运行数据库。若切换到HCI架构时,出现显示模糊不清的状况。

注意!你不能不知道的遗留数据库环境的5个缺陷

注意!你不能不知道的遗留数据库环境的5个缺陷

留言点赞关注

我们一起分享AI学习与发展的干货

如转载,请后台留言,遵守转载规范

相关推荐