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云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB

云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB

為什么選擇云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB

高彈性,實現(xiàn)計算分鐘級擴(kuò)容,存儲秒級擴(kuò)容

高彈性,實現(xiàn)計算分鐘級擴(kuò)容,存儲秒級擴(kuò)容

  • Shared Nothing + Shared Storage 架構(gòu):多個無狀態(tài)的計算節(jié)點(diǎn)共享一個有狀態(tài)的分布式存儲引擎

  • 高資源利用率:集群動態(tài)負(fù)載均衡,由內(nèi)部proxy集群提供數(shù)據(jù)的動態(tài)負(fù)載均衡

  • 彈性極致擴(kuò)容:一鍵下發(fā)任務(wù),計算資源分鐘級擴(kuò)容,存儲空間秒級擴(kuò)容

高可靠,保障企業(yè)級數(shù)據(jù)0丟失,性能穩(wěn)定

高可靠,保障企業(yè)級數(shù)據(jù)0丟失,性能穩(wěn)定

  • 數(shù)據(jù) 0 丟失 & 強(qiáng)一致:GeminiDB基礎(chǔ)組件服務(wù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)三副本冗余,確保0丟失。同時滿足多點(diǎn)訪問強(qiáng)一致性要求,業(yè)務(wù)設(shè)計更輕松

  • 高可用:節(jié)點(diǎn)故障秒級完成接管,對業(yè)務(wù)影響小。即使N-1節(jié)點(diǎn)同時故障,實例依然可用

  • 性能穩(wěn)定:計算層分布式多線程模型,存儲層RDMA高速網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?,深度?yōu)化RocksDB存儲引擎,冷熱分離加速熱點(diǎn)數(shù)據(jù)訪問。全鏈路的性能設(shè)計無處不在,穩(wěn)定可靠

高性價比,實現(xiàn)計算專用,降低存儲成本

高性價比,實現(xiàn)計算專用,降低存儲成本

  • 計算專用:基于GeminiDB計算存儲分離架構(gòu),通過專門的計算節(jié)點(diǎn),提升計算性能,降低傳統(tǒng)組網(wǎng)的備份機(jī)計算資源的浪費(fèi)

  • 低內(nèi)存成本:GeminiDB Redis相對開源Redis純內(nèi)存架構(gòu),對內(nèi)存的容量要求更低,硬件成本下降75%~90%

  • 低存儲成本:針對時間序列類數(shù)據(jù),GeminiDB Influx采用自適應(yīng)壓縮算法、自動冷熱分級存儲,相同數(shù)據(jù)量下存儲成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的1/10

靈活完善的解決方案滿足多場景需求

靈活完善的解決方案滿足多場景需求

鍵值數(shù)據(jù)場景
數(shù)據(jù)特征

Key-Value類型數(shù)據(jù), 以及Hash、List、Sorted Set、Set、Stream等傳統(tǒng)Redis結(jié)構(gòu)

海量數(shù)據(jù),訪問低延時

業(yè)務(wù)場景示例

廣告:AI業(yè)務(wù)需要低延時、大容量的KV數(shù)據(jù)庫,用于存儲特征畫像。同時滿足媒體端對時延的高要求,適合RTA、DSP等廣告業(yè)務(wù)。

游戲:存儲玩家數(shù)據(jù)、活動、排行和好友等信息;支持原地指定時間點(diǎn)PITR回檔(游戲業(yè)務(wù)剛需需求),幫助游戲業(yè)務(wù)敏捷處理數(shù)據(jù)問題。

電商:商品庫存海量數(shù)據(jù),可靠性要求高。

協(xié)議兼容

兼容 Redis 協(xié)議接口,支持主備版、集群版全生態(tài)架構(gòu)

兼容 DynamoDB 接口

寬表數(shù)據(jù)場景
數(shù)據(jù)特征

寬表模型,列字段可以靈活擴(kuò)展,支持結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

PB級數(shù)據(jù)存儲

業(yè)務(wù)場景示例

社交:在社交場景下,存儲用戶信息、關(guān)注、發(fā)帖、點(diǎn)贊、內(nèi)容分發(fā)等,平滑的彈性擴(kuò)展可急速應(yīng)對社交熱點(diǎn)的流量沖擊,比如:Facebook、Discord、暢連通話等應(yīng)用。

IoT:適用于 IoT 設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),高并發(fā)寫入。如物流、穿戴、智慧城市監(jiān)控等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都可以進(jìn)行高并發(fā)存儲。

數(shù)據(jù)倉庫:在廣告、歷史訂單、feeds流、消息、日志、推送等海量數(shù)據(jù)的場景下,通過對平臺數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)再分析,形成新的用戶/行為等畫像。

協(xié)議兼容

兼容開源Cassandra協(xié)議接口,開發(fā)體驗類似MySQL,支持集群架構(gòu)

兼容開源HBase協(xié)議(公測中)

時間序列數(shù)據(jù)場景
數(shù)據(jù)特征

時序數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)都帶有時間戳信息

極簡的數(shù)據(jù)類型:布爾、int、string、 float

海量數(shù)據(jù)寫入和查詢?yōu)橹?,很少有更?/p>

數(shù)據(jù)流量平穩(wěn),沒有明顯的峰谷波動

數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的,數(shù)據(jù)由單一的數(shù)據(jù)源生成

數(shù)據(jù)按時間保留,到期后刪除

業(yè)務(wù)場景示例

車聯(lián)網(wǎng):汽車狀態(tài)、位置、電池等狀態(tài)信息。

物聯(lián)網(wǎng):工廠設(shè)備、終端、環(huán)境等上報的狀態(tài)數(shù)據(jù)。

應(yīng)用運(yùn)維監(jiān)控:虛擬機(jī)、容器的CPU,內(nèi)存,磁盤的使用情況的監(jiān)控。

商業(yè)智能:業(yè)務(wù)流水、用戶行為等數(shù)據(jù)聚合計算分析。

協(xié)議兼容

兼容InfluxDB接口,支持集群架構(gòu)

攜手?jǐn)?shù)百萬客戶持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

攜手?jǐn)?shù)百萬客戶持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB 服務(wù)接口

云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB 服務(wù)接口