基于schema集中的数据库云服务方法研究_安徽

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1、业务支撑网优化提升项目经验总结概要说明项目类别系统优化省公司名称安徽项目名称基于SCHEMA集中的数据库云服务方法研究联系人尹宁联系电话13955119574主要完成人（根据实际填写即可）姓名职务是否为专家人才沈波信息系统部科室经理沈权信息系统部科室副经理尹宁高级项目经理项目实际应用范围：数据库，云计算项目硬件及系统要求：使用ORACLE11G的service技术，资源管理技术项目完成时间：项目应用开始时间：9针对优化提升项目，对存在问题或不足，潜在风险等背景及根源分析（重点说明内容）：传统的数据库建设模式具有资源无法共享、部

2、署周期长、资源配置不合理、弹性扩展能力差、运维成本高等问题。云计算的多租户方法能够解决传统系统数据库建设的不足，同时随着云计算技术的不断成熟，如何在IT系统中提供数据库云服务成为热点研究的内容。电信运营商的数据库具有计算密度高、IO压力大、事物数据量小的特点，如何在电信运营商的IT系统中实现数据库云服务，至今仍没有较为成熟的体系与方法论。通常有三种数据库云服务的架构实现方式，基于服务器集中的数据库云，基于数据库集中的数据库云和基于Schema集中的数据库云。三种架构各有特点，其中基于Schema技术的具有最好的投资回报，最大的

3、资源整合和最出色的弹性扩展能力，但实施难度较高，需要较好的应用隔离策略。9优化提升项目采取的措施及创新点（重点说明内容）：安徽公司研究了不同的数据库云服务实现方法以及优缺点，采用Schema集中的方式实现了安徽移动IT系统数据库云服务。主要创新点：1.实现多租户管理本项目通过oracle11g的service技术实现了数据库云服务的多租户管理。每个使用数据库的应用能使用到一个独立的数据库service，可以对这个service进行定制化要求，比如CPU、内存、存储大小、数据库连接数等。2.使用TNS客户端service配置，关

4、联数据库服务通过规范客户端的TNS配置，使用service_name连接数据库，改变了传统连接数据库的方式。将数据库的连接与service进行了关联。3.使用服务器端TAF技术，实现数据库服务的高冗余与高灵活首次使用服务器端的ORACLETAF技术，解决了数据库云服务高可用以及应用高灵活的要求。4．使用资源管理技术，实现数据库服务的资源隔离通过使用oracle资源管理技术，实现了service的资源管控，解决了多service之间资源分配与争用的问题。5.以service为粒度，进行性能监控首次提出了以service为粒度进行

5、资源监控与优化的观点与解决方案。项目搭建的数据库云服务平台具备多租户，高扩展、高可靠性，多业务共享等特点。9优化提升项目成果或效益分析（重点说明内容）：平台搭建后，已完成12套数据库服务的部署，应用效果良好。(一)降低硬件维护成本，提高资源利用率通过整合,将12台数据库服务器整合到4个数据服务器，平均每台数据库服务器利用率从15%增加到40％。从12台服务器192CPU整合到4台112CPU,降低软件维保成本。将原有12台主机的耗电空调降温成本，降低为对4台主机的耗电空调降温成本。将原有12台主机整合到1-2个机柜，减少了数据

6、中心空间占用。减少硬件以及软件维保120万元。(二)减少应用部署时间预先设置，开箱即用，部署时间可以从5天减少到30分钟。(三)提高系统高可用性使用数据库集群业务可靠性增强，为计划停机和意外停机提供保护。减少业务停机时间。使用数据库集群可根据系统压力，灵活的提供处理能力。(四)降低运维管理成本通过整合,将原有12台主机的日常维护，健康检查，补丁升级工作，降低为对4台主机的日常维护。运维管理效率提高3倍。通过统一监控进行诊断和调优，实现自动诊断和调优操作，提高使运维人员工作效率提高。(五)缩短系统切换时间通过使用服务器端TAF技

7、术，将部分分钟级的应用切换场景缩小到秒级，大大缩短了应用切换时间。9基于SCHEMA集中的数据库云服务方法研究一、项目背景(一)传统项目建设中存在的不足传统的数据库建设模式具有资源无法共享、部署周期长、资源配置不合理、弹性扩展能力差、运维成本高等问题。1.资源无法共享传统的系统建设多为烟囱式的建设模式，系统资源之间互为孤岛，资源固定，无法进行共享。项目建设根据业务峰值规划系统资源需求，容易造成占用资源大，设备利用率低。异构阵列环境下不同的存储采用不同的数据复制、数据迁移软件，导致不同品牌阵列之间数据无法自由复制和迁移。2.部署

8、周期长随着移动业务的高速发展，新业务层出不穷，传统的新业务支撑需要从立项、采购、安装、开发、测试、上线等一系列流程，数据库部署周期长。同时IT支撑系统资源能力规划困难，尤其是服务器，TPMC的估算方式和实际运算能力存在较大偏差，加之用户和业务发展存在不确定因素较多，往往未达到