導語
為從海量數(shù)據中高效、實時、安全、簡便地挖掘價值，柏睿數(shù)據推出一站式大數(shù)據平臺Rapids Lizard，采用無中心架構，實現(xiàn)數(shù)據庫的高可擴展性、高可靠性、高安全性和易運維，能夠更好地支持海量數(shù)據處理和分析，助力企業(yè)加速實現(xiàn)數(shù)字化運營，驅動業(yè)務增長和創(chuàng)新。
從單機、集群架構到無中心架構
大數(shù)據時代，為滿足不斷增長的數(shù)據規(guī)模和并發(fā)訪問需求，數(shù)據庫經歷了從單機架構到集群架構、分布式架構的演進，以提高數(shù)據庫的可用性、可擴展性和處理分析性能。其中分布式架構又分為主從架構、多主架構和分布式無中心架構等常見類型。
我們可以通過“開飯館”的故事簡單直觀地了解這幾種分布式架構的特點。
假設我們創(chuàng)業(yè)開了一家小飯館，經過辛勤經營，飯店的生意越來越好，單靠我們自己已經很難兼顧后廚管理了，于是提拔了一位老員工擔任廚師長，來專門管理后廚各個廚師。此時廚師長相當于主節(jié)點，其他廚師相當于從節(jié)點;主節(jié)點負責協(xié)調所有從節(jié)點的工作，而從節(jié)點則負責執(zhí)行具體的任務，此時整個后廚構成了主從架構;這種架構簡單易于實現(xiàn)，但存在單點故障問題;如果主廚請假了，整個廚房可能無法正常運行。
后來，我們的業(yè)務越做越大，后廚設立了兩個出餐組，并在兩個區(qū)域各任命一個主廚來分別管理各自區(qū)域;兩位主廚之間協(xié)調合作，確保整個廚房順利運作。此時，兩位主廚相當于多個主節(jié)點，它們協(xié)調所有從節(jié)點的工作，整個后廚構成多主架構。這種架構可以實現(xiàn)更高的容錯性，但可能出現(xiàn)數(shù)據不一致或不完整的情況。
還有一種便是完全無中心架構。假如我們沒有在兩個出餐組內分別任命主廚，因此廚師們之間沒有固定的主從關系，而是通過協(xié)商來決定由誰負責制作哪道菜。此時，每個出餐組相當于一個節(jié)點，整個后廚相當于一個分布式無中心系統(tǒng);每個節(jié)點都獨立運作，負責處理分配給它的請求。這種架構在后廚中運用看起來會面臨分工不明確、缺乏管理等問題，但作為數(shù)據庫的技術架構，它較其他架構有著無可比擬的優(yōu)勢。
如上圖，具體而言，在無中心架構下，整個數(shù)據庫系統(tǒng)沒有一個中心節(jié)點，集群中每個節(jié)點都是平等的，每個節(jié)點都可以向其他節(jié)點發(fā)送或接收信息，獨立處理和存儲數(shù)據，并通過節(jié)點之間的協(xié)調和通信完成整個系統(tǒng)的任務。該架構系統(tǒng)具備高可擴展性、可靠性、安全性和易運維，避免傳統(tǒng)的單點故障問題，這也是柏睿數(shù)據大數(shù)據平臺Rapids Lizard采用無中心分布式架構的重要原因。
柏睿數(shù)據大數(shù)據平臺Rapids Lizard是集成數(shù)據采集、存儲、計算分析、治理與可視化的實時大數(shù)據平臺與解決方案，擁有開源架構數(shù)十倍的性能優(yōu)勢，基于低代碼、全流程、模塊化的方式，為企業(yè)提供一站式數(shù)據資產管理和大數(shù)據智能應用與服務。
為打造平臺化一體化產品，集成數(shù)據存儲平臺、數(shù)據計算平臺、數(shù)據應用平臺等子平臺，以及子平臺內部的多個功能項，柏睿數(shù)據Rapids Lizard采用無中心分布式架構構建湖倉一體化解決方案，支撐大規(guī)模數(shù)據存儲，解決數(shù)據表的分布式讀寫存放，滿足高并發(fā)、大規(guī)模的計算查詢等大數(shù)據應用場景需求。
二、Rapids Lizard無中心架構優(yōu)勢
柏睿數(shù)據大數(shù)據平臺Rapids Lizard采用無中心架構，具備以下核心優(yōu)勢：
高可擴展性：根據實際需求支持集群動態(tài)擴容縮容，集群擴展幾乎是無限制的。同時整體集群可達到查詢性能高于開源Spark數(shù)十倍。
高可靠性：使用分區(qū)鍵進行Hash分區(qū)實現(xiàn)數(shù)據在不同數(shù)據節(jié)點中的均衡負載，當某個節(jié)點發(fā)生故障時，其他節(jié)點仍然工作，從而保證了系統(tǒng)的可靠性;同時多節(jié)點數(shù)據備份不會導致整個系統(tǒng)的數(shù)據丟失或不可用。
高安全性：每個節(jié)點都具有相同的權限和責任，因此不存在單點故障和單點攻擊的問題。分布式散列算法分配數(shù)據和任務，保證數(shù)據的最終一致性、安全性和完整性。
易于維護和升級：集群角色統(tǒng)一化，用戶能夠單獨對每個節(jié)點進行維護和升級，過程不會影響整個系統(tǒng)的運行，大大降低維護者運維的復雜性。同時，通過自動化部署和管理，減少了人力和物力成本。
三、Rapids Lizard無中心架構原理與實踐
柏睿大數(shù)據平臺 Rapids Lizard 以松耦合多層級架構，其主要核心模塊由數(shù)據存儲、數(shù)據計算分析和任務調度系統(tǒng)組成，下面將逐步介紹Rapids Lizard在這三大核心模塊中如何實現(xiàn)統(tǒng)一的無中心架構。
1、數(shù)據存儲
Rapids Lizard 基于分布式、無中心架構設計的柏睿存儲管理系統(tǒng)Rapids Store作為底座，滿足支持海量存儲容量管理，為用戶提供高性能的穩(wěn)定網絡存儲。
存儲客戶端能夠同時從所有存儲節(jié)點讀寫數(shù)據，大大提升了數(shù)據讀寫速度與可用性。
多副本技術保障數(shù)據文件的可靠性。Rapids Store將每份數(shù)據分成多份，每份數(shù)據同時寫入多個主機的不同磁盤中，當某個磁盤或主機出現(xiàn)故障時，存儲客戶端還能從其他副本中正常讀寫數(shù)據。
支持故障域自治，自動遷移故障數(shù)據、恢復平衡數(shù)據。
Rapids Store為虛擬機提供磁盤快照功能，通過快照方式快速保存虛擬機磁盤中的重要文件、程序配置信息等。
內部集成KVE虛擬化計算和RapidStore功能。集群的物理節(jié)點可以同時用于計算(運行虛擬機和容器)和多副本存儲;因此傳統(tǒng)的計算資源和存儲資源管理功能可以由統(tǒng)一的超融合應用實現(xiàn)，無需再部署專用存儲網絡設備(SANs)和網絡存儲設備(NAS)。
2、數(shù)據計算分析
Rapids Lizard 基于柏睿數(shù)據全內存分布式數(shù)據庫RapidsDB作為計算分析引擎，滿足PB級別數(shù)據存儲和在線實時分析;采用分布式計算與存儲分離架構，支持集群動態(tài)擴容縮容。
其基本原理包括：
數(shù)據分片：將整個數(shù)據集按照某種規(guī)則劃分成多個片段，然后將這些片段存儲在不同的節(jié)點上;能夠解決單一節(jié)點存儲數(shù)據量過大，導致性能下降和可擴展性受限的問題。
數(shù)據復制：為了保證數(shù)據的可靠性和容錯性，RapidsDB支持內部HA模式，即數(shù)據會復制到多個節(jié)點上。主要支持成對模式和負載均衡模式。
數(shù)據一致性：RapidsDB基于CAP原理滿足數(shù)據最終一致性。對于在內存中的數(shù)據，支持以事務日志和快照的方式，保障數(shù)據一致性。
負載均衡：為避免節(jié)點之間出現(xiàn)負載不均衡的情況，RapidsDB采用基于算法的負載均衡策略進行資源和任務的調度。
分布式計算：把需要進行大量計算的工程數(shù)據劃分為多個小任務，由各個數(shù)據節(jié)點進行獨立計算處理，各個節(jié)點基于通訊協(xié)議保障任務正確執(zhí)行和結果正確，并合并得到最終結果。Rapids Lizard作為開放性大數(shù)據平臺，除了自研計算引擎RapidsDB外，兼容Spark、Flink等分布式計算引擎。
故障恢復：RapidsDB支持主備集群切換、集群內HA數(shù)據復制、數(shù)據備份恢復等策略，應對節(jié)點之間通信和協(xié)調出現(xiàn)延遲、丟包及節(jié)點本身故障等問題。
安全機制：RapidsDB支持常見的安全措施，包括數(shù)據權限、身份驗證、訪問控制等，來保障數(shù)據的安全性。
3、任務調度
Rapids Lizard的任務調度部分由Rapids Schedulis負責，它基于去中心化架構，是一個分布式易擴展的可視化工作流任務調度平臺。以可視化DAG工作流、任務調度、資源管理等功能，致力于解決Rapids Lizard平臺中的復雜數(shù)據處理和計算資源分配問題。
其具體組件包括：
MasterServer：主要負責DAG任務切分、任務提交，以及檢測健康狀態(tài)
WorkferServer：支持定義任務插件，負責任務執(zhí)行和日志服務
RapidsDB：工作流元數(shù)據管理、告警相關功能支持
API：處理前端UI請求。提供統(tǒng)一RESTFUL API服務
UI：系統(tǒng)前端頁面
四、應用場景與收益
采用柏睿大數(shù)據平臺Rapids Lizard基于無中心分布式架構，具備了橫向擴展能力、高數(shù)據負載均衡性、低運維成本、低延遲和高吞吐量等優(yōu)勢，能夠更好地應對實時數(shù)據處理要求。
因此，Rapids Lizard適用于金融、運營商、交通等行業(yè)中數(shù)據量大、安全性要求高的業(yè)務場景中，以及智能短信、搶購秒殺等對實時性能和并發(fā)性能要求高的實時分析場景中，同時非常有利于在云上提供高性價比的服務，讓企業(yè)的大數(shù)據應用更高效、更安全、更簡便靈活、更高性價比，加速實現(xiàn)數(shù)字化運營，驅動業(yè)務增長和創(chuàng)新。
某地市軌道交通公司依托柏睿大數(shù)據平臺Rapids Lizard，搭建了基于無中心分布式架構的智慧交通大數(shù)據平臺，充分解決了用戶數(shù)據量大且多元化及應用架構復雜化帶來的性能瓶頸、數(shù)據安全等問題，同時實現(xiàn)了平臺長期安全穩(wěn)定的運轉，不僅在日程使用過程中，實現(xiàn)了存儲、計算資源的統(tǒng)一負載管理，還在運維管理中滿足了數(shù)據多副本、數(shù)據多種形式備份、數(shù)據分區(qū)容錯等要求。
五、未來展望
柏睿大數(shù)據平臺Rapids Lizard的無中心架構演變遵循技術和市場的發(fā)展趨勢，將朝著更加高性能、智能化、安全可靠、靈活的方向發(fā)展，以滿足數(shù)字經濟時代下大規(guī)模數(shù)據的實時采集、存儲、計算分析、治理與可視化需求。
Rapids Lizard的無中心架構重點關注以下技術發(fā)展方向：
智能化管理：Rapids Lizard的原生AI機器學習模塊AIworkflow通過對平臺內部數(shù)據的建模分析，能夠實現(xiàn)自動化的節(jié)點管理和控制，提高系統(tǒng)的可靠性和效率，還能夠對用戶系統(tǒng)進行預防性設備檢測和運維處理。未來Rapids Lizard將更深層運用機器學習和人工智能技術，實現(xiàn)平臺的智能化管理。
更加靈活的數(shù)據分片：未來的無中心架構將會采用更加靈活的數(shù)據分片方式，以適應數(shù)據的動態(tài)變化和多樣化的數(shù)據訪問需求。例如，可以使用動態(tài)數(shù)據分片技術來自適應數(shù)據的變化，并根據數(shù)據的重要性和訪問頻率進行優(yōu)化。
更智能的故障恢復機制：未來的無中心架構可能會使用更加智能的故障恢復機制來提高系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。例如，可以使用自動化故障檢測和恢復技術來快速發(fā)現(xiàn)故障并自動化修復。
超大規(guī)模數(shù)據處理：目前Rapids Lizard能夠滿足PB級別海量數(shù)據的穩(wěn)定存儲和高效分析，未來也會向著超大規(guī)模的平臺集群演進。
云原生應用：無中心架構具備適應云原生應用的獨特優(yōu)勢，支持快速部署和擴展應用程序，未來Rapids Lizard將同時滿足本地化部署和云原生，以適應用戶靈活多變的交付需求。
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