Oracle11g及数字校园一体化解决方案

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1 <Insert Picture Here> Oracle 数字校园一体化解决方案 姜龙高级咨询顾问

2 数字化校园含义 数字化校园是利用计算机技术 网络技术 通讯技术对学校与教学 科研 管理和生活服务有关的所有信息资源进行全面的数字化 ; 并用科学规范的管理对这些信息资源进行整合和集成, 以构成统一的用户管理 统一的资源管理和统一的权限控制 ; 把学校建设成面向校园内, 也面向社会的一个超越时间 超越空间的虚拟大学 2

3 数字化校园信息系统现状 校园信息系统的建设基本完成 3

4 危害数字化校园建设的 七宗罪 一. 没有统一的信息系统架构 二. 信息孤岛, 系统独立, 重复建设 三. 横向纵向的数据交换和流程互通不畅通 四. 信息分散不统一, 无法看到全貌, 无法重复利用五. 信息安全能力比较差 六. 业务模块紧耦合, 不能即插即用七. 高昂的 IT 建设和维护成本 4

5 下一步数字化校园的建设和发展原则 重点 : 在统一架构 基础上的深度整合 5

6 系统整合和统一 1 数据整合 2 业务整合 3 界面整合 4 内容整合 5 用户整合 整合和统一数字化校园信息系统 6

7 单点登录 历史库 统一门户平台 Oracle 门户解决方案 业务整合 学生管理系统 应用整合和发布服务 消息服务 信息发 布 个性化服务 安全组件 企业服务总线 (ESB) 信息标准 数据适配服务 应用系统 交换和共享数据库 综合教师管理系统 SOA 整体设计构架 Oracle SOA 解决方案 路由服务 数据中心 Oracle 智能决策支持系统 BI 解决方案 其它组件 Oracle 新一代数据中心解决方案 数据仓库 Oracle 数据同步 / 复制解决方案 交换服务 公共服务系统 BPM Oracle 业务控制服务 BPM 解决方案 流程管理服务 数据集市 Oracle 统一身份认证和授权平台 安全解决方案 ORACLE 的解决之道 原应用系统资源库 教务系统 财务系统 科研系统 邮件系统 图书馆系统 一卡通 其它资源库 7

8 GoldenGate 实时数据同步 GoldenGate 提供异构环境下基于数据库日志文件的交易数据的实时捕捉 变换 投递 特性 : 收益 : 实时性 秒一级延迟 高性能 能够以低资源消耗完成每秒数千交易的复制 异构环境支持 在不同平台和数据库环境下复制数据 以交易为单位复制 维护交易一致性 可扩展 可靠 开放的结构使客户适应各种异构数据平台 保证数据的连续可用 8

9 批量数据集成 E-LT 架构的 ODI 异构 / 声明式 / 知识模块 /SOA 好处 : 100% Java, 开放 APIs, 迅速的 E-LT 内嵌 Java 代理消耗极低的 CPU 或 RAM E-LT 结构利用数据库系统 CPUs, 不是应用程序 CPUs 开放的 APIs, 开放元数据, 开放的 XML 知识模块 ERP Application ODI Agent Business Intelligence & Data Warehouse ODI Agent may be deployed in any part of the architecture LKM JKM IKM A B C$_0 D File C RKM LKM C$_1 I$ E$ (Errors) IKM CKM Extract-Load Transform Check-Load 9

10 Oracle 数据同步复制和 ELT 联合解决方案数据实时同步 / 复制 / 数据中心 / 数据仓库 业务系统 EM P 日志文件 业务系统 EM P DE PT DE PT 日志文件 Oracle GoldenGate 从日志文件中获取实时变化数据 对源端非侵入性 支持异构环境 交易事务完整性 亚秒级别实时同步 Oracle GoldenGate Oracle GoldenGate EM P Oracle Data Integrator EE 高性能的 ELT 批量数据处理 强大数据转换功能 异构环境支持 Oracle Data Integrator DE PT DI M DI M FA CT DI M DI M 10

11 数据中心统一用户管理平台 档案管理系统 用户数据库管理 图书查阅系统 人事管理系统 用户数据库 电子邮件系统 教务管理系统 网络计费系统 11

12 迈向云计算的校园数据中心建设维度 12

13 新一代数据中心的需求点 数据中心的现实需求 分散数据库的整合 应用大集中的数据库支撑 众多分散的数据库的整合, 尤其是 MES 和 ERP 基于整合平台提升数据生命周期管理能力及数据质量 整合符合绿色计算的发展趋势 通过标准化及自动化管理的采用有效降低运维成本 有效提升数据安全并降低数据分发的难度 满足全企业内集中的 标准化的数据管理要求 整合与共享可以带来数据服务能力的持续可用 集中化 标准化是 IT 演进大趋势的要求 集团集中的应用带来高性能数据库集群的需求, 尤其是 MES ERP 大集中的混合负载需求 海量数据管理能力及动态扩展能力 DB 实例的快速提供 弹性能力 自动化 总部应用所需的数据一致性保障及关系数据管理能力 集中化的灾备中心 考虑建设双活的灾备中心, 有效提升资源利用率 基于资源共享及动态调整能力, 有效节约硬件投资 通过集中化的灾备中心建设, 促进 IT 系统的管控集中化 技术标准化的演进 确保稳定性 改善性能 降低复杂度 提高响应速度! 13

14 EquityEdge ReconNet Aspect BlueBird TopPlan TMS PeopleSoft (FMS) Planalytics Tandem (Fine Jewlry) PeopleSoft (HR) RDW Credit Authorizer AIM RMS Sales Audit Stores Stores Stores Stores Credit Switch MAS RDM RDM RDM Stores Business Warehouse MAS (Tandem) EJ RTE(Z) Tandem Sorter 新一代数据中心的驱动力 高效 战略层面 : 业务 简单 绿色 低成本 战术层面 : 技术 整合 信息安全 虚拟化 IT 集中管理 业务持续性 高性能 14

15 应用系统数据库集中部署 -- 降低复杂性, 节约硬件资源 教学系统 学生管理系统 学生 老师 档案管理系统 教学 老师管理系统 档案 图书 图书管理系统 集中部署多个数据库 15

16 云体系架构评定选择最适合你的体系架构 商业价值服务器整合数据库整合 实施容易容易难 * 应用适合度某些所有某些 隔离级别最高高有限 可用性高最高最高 可扩展性有限很好很好 整合密度低高最高 投资回报率低高最高 数据库设计整合 * = 需要确保应用设计可以共存 2011 Oracle Corporation 16

17 云计算 SaaS, PaaS and IaaS Software as a Service Applications delivered as a service to end-users over the Internet Platform as a Service App development & deployment platform delivered as a service Infrastructure as a Service Server, storage and network hardware and associated software delivered as a service 17

18 云服务的使用 Application server platform as a service 24.7% Database platform as a service 21.4% Identity as a service 4.7% Compute as a service 10.2% Storage as a service 18.1% Software development and test as a service 14.9% Don t know/unsure 20.5% None 37.2% PaaS IaaS Most popular: App Server as a service Database as a service Preliminary findings from the IOUG ResearchWire member study on Cloud Computing, conducted in August-September

19 Public 数据库云的市场 Not a complete mapping Private database.com Infrastructure Cloud Database Cloud 19

20 数据库云最高可用性架构充分利用私有云中的所有冗余 自动存储管理 快速恢复区 Data Guard 真正应用集群 Active Data Guard 2011 Oracle Corporation 20

21 Oracle 数据库私有云及融合中间件云 PaaS 私有云

22 Oracle 云解决方案与整体设计的系统 应用程序 云管理 定制应用程序 Oracle 应用产品 ISV 应用程序 Oracle Enterprise Manager 平台即服务 应用程序性能管理 Oracle SOA Oracle BPM Oracle Data Integration Oracle WebCenter 内容管理 Oracle Identity Management 生命周期管理 应用网格 :WebLogic Server Coherence Tuxedo JRockit 数据库网格 :Oracle 数据库 RAC ASM 分区 IMDB Cache Active Data Guard Database Security 基础架构即服务 Oracle 操作系统 Solaris :Oracle Enterprise Linux Oracle Linux Oracle VM for SPARC (LDom) Solaris Containers Oracle VM for x86 配置管理应用程序质量管理 Ops Center 物理与虚拟系统管理 2010 Oracle Corporation 22

23 cloud.oracle.com 23

24 利用 Oracle Exadata 是雄才大略者的利器, 她将使您具有无可比拟的竞争优势, 使您的业务同祥云般蒸蒸日上! 24 24

25 巨变的技术 改变 IT 规则, 带来业务创新 2010 Oracle Corporation

26 Oracle 数据库技术的发展演进 更多的通道 更宽的通道传统 4-8 Gb/S 更少的数据传输 Exadata: 40Gb/S 26 26

27 Exadata 不是软硬件的堆叠 27 27

28 Exadata 数据处理架构的革命打破数据带宽瓶颈 传统架构 Exadata 架构 Exadata 提供更多的并发带宽和存储网格 模块化存储单元 CELL, 高度并行的存储网格 带宽与容量成正比 Exadata 采用更高的单路带宽 InfiniBand 提供 40G bits/s 的带宽, 比高端阵列的光纤通道技术快 5~10 倍 带有智能的存储 Exadata 传送更少的数据 数据查询过程被下移到智能存储层, 传送到服务器中的数据只包括最相关的结果数据, 显著的减少了发送到服务器的数据, 减轻了服务器 CPUs 负荷 Exadata 使用智能闪存 提供更高的 IOPS 智能闪存技术 Smart Flash Cache 提供高达 100 万的 IOPS 50GB/s 的 IO 28 28

29 数据库的性能瓶颈 : 根源是 IO 问题 [ 真实案例 ] X 系统数据库的 AWR 性能报告 29 29

30 Exadata 的性能不会随数据量递增而降低 10 Hours 表扫描时间 典型高端阵列 典型中等规模阵列 5 Hours 典型 NAS 1 Hour 存储 带宽 处理能力同比增加 Oracle Exadata 1TB 10 TB 100TB 表大小 30 30

31 根据不同的规模可以灵活地选择起步模式 在线升级 全部的冗余性 X2-2 1/4 配 X2-2 半配 X2-2/X2-8 满 2~8 个满配级联 配 扩展性 通过线缆联接可以扩展到多个机架 更多扩展需要外部 InfiniBand 交换机 可以单独购买 Exadata 存储服务器单元 扩展到上百个存储服务器 支持 PB 级数据库 31 31

32 Exadata 极限性能的设计 DB Servers 高性能理由 1 Smart Scan : 计算负载部分卸载至并行智能存储层, 并只传输经筛选的有用数据 请求 InfiniBand Exadata Storage 高性能理由 2 混合列压缩 (EHCC) : 技术获得 10x-50x 超高压缩比, 并提高磁盘 I/O 效率高性能理由 3 Smart Flash Cache : 高达 5.3TB 的 Flash Cache, 随机 I/O 性能高达 1M IOPS 高性能理由 4 Infiniband : 提供 40Gb/s 端口带宽, 聚合带宽高达 880Gb/s, 端口延时 (0.1um ) 小于以太网的 1/1000 Smart Scan EHCC Smart Flash Cache 等是 Oracle Exadata 独有的关键性能突破技术

33 传统扫描处理技术 SELECT customer_name FROM saves WHERE balance > ; DB 主机确定表的存储分区 发起 I/Os 请求 返回数据行 DB 主机筛选 1 TB 数据, 得到 1000 行客户要求的数据, 计算并返回给客户端 I/Os 执行 : 返回 1 TB 数据 基于传统存储技术, 全部的数据库智能存在于数据库主机 来源于存储的数据大部分被数据库主机所丢弃 大量的废弃数据占用了宝贵的数据库主机资源 (I/O 内存和 CPU), 严重影响其它任务执行, 处理缓慢 Copyright 2009, Oracle Corporation and/or its affiliates

34 Exadata 智能扫描技术 问题 : 昨天的销售业绩如何? Exadata 为什么快 x 倍? Select sum(sales) where Date= 24- Sept 数据库网格 构建并发 Smart Scan 请求 Exadata 智能存储层 Smart Scan 在 TB 级数据中扫描匹配请求的数据 SUM 仅仅返回满足条件的数据 34 34

35 Oracle Exadata 综合海量数据管理软件技术 10 TB 用户数据需要 10 TB 磁盘 I/O 混合列压缩后 1 TB 通过数据库分区技术分区修剪后 100 GB 数据库一体机 智能存储的存储索引技术后 20 GB 经过智能存储扫描后 5 GB 秒以内的响应速度 数据少了 10x 倍, 扫描速度快了 2000x 倍! 35 35

36 36 版权所有 2011,Oracle 和 / 或其分支机构 保留所有权利 从幻灯片 8 中插入信息保护策略分类 36

37 统一界面下进行全面的 IT 管理 Oracle Restricted 定制或 Oracle 应用 Oracle 网格监控 套装软件 - Fusion, OCS Business Flows Custom Apps 中间件和应用服务器报表数据库 WebLogic Tuxedo Oracle 应用服务器 Oracle 数据库 管理控制台 主机和 OS 主机和操作系统 CMDB Repository 存储 网络 和硬件

38 Oracle 的远景 : 交付最完善和开放的企业软件群 管理软件 Enterprise Manager Tivoli 3 rd Parties Systems Management Server 应用软件 开发工具 Fusion Applications Third Party Applications mysap Microsoft Business Solutions Oracle Tools / J2EE Rational / WebSphere Visual Studio.NET 中间件 Fusion Middleware WebSphere NetWeaver.NET 数据库 Database 10g DB2 Oracle, DB2, MySQL, SQL Server SQL Server 操作系统 Linux/Unix/Windows Linux/Unix/Windows Linux/Unix/Windows Windows 开放标准 私有技术 38

39 利用 Oracle Exadata 云技术建立绿色数据中心 39

40 Exadata 在全球已有上千个客户 40

41 PICC 综合报表系统 Exadata 1.4 亿条记录数据库表全表扫描, 耗时 6.7 秒 41

42 Exadata 部署混合负载应用, 提供极限计算能力 -- 在线交易与数据分析的混合负载 真实绿色数据中心 清算 主机系统 证券实时交易温备 证券实时交易 主机系统 网络 清算 历史数据查询分析 CRM 历史数据查询 主机系统 Exadata 业务平衡的系统架构 与 极限的计算性能 42

43 平均相应时间 ( 毫秒 ) TPS 吞吐量 ( 笔数 ) 场景 : Exadata 线性可扩展能力 Exadata 1/4 配一体机 Exadata 1/4 配一体机 交易类 ( 深圳 ) 数库连并数 据长接发 平均响应时间 ms 毫秒 TPS( 吞吐量 ) 每秒交易笔数 Exadata 线性扩展 : 随着并发数的增加,TPS 呈线性增加, 平均相应时间增加较为平缓 说明 Exadata 具有较好的可伸缩性和较大的吞吐量 数据库长连接并发数 数据库长连接并发数 错误率

44 场景 : 最消耗系统资源的复杂 SQL(OLTP&OLAP) 湘财历史库主机 Exadata 1/4 配一体机 Exadata 性能提升倍数 清算汇总 : 上海成交汇总 ( 中间过程 ) call_pd_sett_business_total 秒 0.78 秒 27.8X 清算汇总 : 深圳成交汇总 ( 中间过程 ) call_pd_sett_szbusiness_total 秒 0.41 秒 32X 清算汇总 : 资金汇总 ( 中间过程 ) call_pd_sett_fund_total 秒 秒 5.6X 302 委托确认 (DML ) ( 中间过程 ) ( 应用会产生 row lock) 500 笔 / 秒 3000 笔 / 秒 6X 保证金日结表查询 ( 时间跨度 1 年 ) 秒 秒 100X 44

45 日本软银 customer billing system 60 台 teradata 整合到 3 台 Exadata 性能最高提升 7 倍 100 TB data warehouse 40 亿条 web 访问日志分析及 8 亿请求记录分析,100TB 数据 45 45

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