专2-4 Oracle database futures-Joyce

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野员支
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1 Think Forward 数据库技术的 10 大变革 Joyce Li Senior SC Director, Oracle China

2 数据库领导力持续在数据库技术及市场领先源于新的科技和新的需求, 数据库架构正在发生根本性的改变组织机构需要理解和拥抱这些变革, 从而去赢得未来数据库 12c 拥有超过 700 项技术更新, 在保护现有客户的投资的同时, 拥抱变革的未来 2

3 Oracle Positioned Highest for Ability to Execute On Gartner Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics 3

The Forrester Wave TM : In- Memory Databases, Q1 2017 Oracle In- Memory Databases Scored Highest by Forrester on both

4 The Forrester Wave TM : In- Memory Databases, Q Oracle In- Memory Databases Scored Highest by Forrester on both Current Offering and Strategy imdb- wave pdf 4

5 Oracle Database 12c Release 2 正式发布 Oracle 公有云平台上 (September - November, 2016) Exadata Express Service Oracle Database Services Exadata Cloud Service 客户内部环境版本已经发布 Oracle Exadata Linux 86, Solaris Sparc & x86 Windows 5

6 适用于云端的 Oracle Database 12c R2 多租户使用在线克隆, 刷新和在线迁移实现敏捷支持 4096 PDBs SaaS 应用容器 In- Memory 内存列格式能在 Active Data Guard 环境中使用提高性能 ( 比 12.1 快 60 倍 ) 数据分片 Sharding 对于一些全球范围的应用程序能使用原生的数据分片实现弹性扩展 Public 6

7 创新 Oracle 数据库创新 Performance Cost Availability Big Data Cloud 在软件和硬件层面同时的变革创新 Far Ahead of ALL Alternatives and Competitors 7

8 变革 # 1 性能从基于磁盘到基于内存的数据库 8

9 甲骨文数据库内存选件支撑非常好的分析和交易内存 SALES 行格式内存 SALES 列格式分析和报表使用内存的列格式性能提升 100 倍对于向量处理的优化列格式仅在内存中, 所以修改操作仍然很快支撑交易型和分析型的混合负载表的数据同时按照行格式和列格式完全一致的保存交易型负载使用成熟的行格式 SALES 应用无需改变, 无琐碎的部署步骤完全的横向 / 纵向扩展高可用性等 9

10 变革 # 2 Big Data SQL 性能从数据仓库到统一的大数据 10

11 无缝集成的大数据 NoSQL 数据库和关系型数据库数据仓库正被专门的多节点大数据存储所扩充出现了隔离的数据孤岛和不兼容的数据访问甲骨文大数据 SQL 提供透明大量并发查询, 跨越甲骨文数据库 NoSQL 数据库和 Hadoop/Spark 完全的甲骨文 SQL 能力, 跨越各类数据存储比 Hadoop/Spark 更快和更易于理解使用 Big Data SQL 数据过滤处理下移到每类数据存储与 Exadata 智能扫描类似不限定于甲骨文的硬件 11

12 变革 # 3 { } JSON 性能从关系型到以 Web 应用为中心的数据 12

13 原生 SQL 支持 JSON JSON 是新 web 应用中非常普遍使用的数据格式数据库中处理 JSON 极大地简化应用开发在应用中和在数据库中, 相同的非模式化的数据表示甲骨文数据库的 SQL 可以直接使用表的列来保存 JSON 示例 :SELECT c.json_column.address.city FROM customers c; 所有的甲骨文数据库的特性都支持 JSON 分析加密内存计算群集数据库复制并行 SQL 另外, 可以管理 JSON 文档和索引 JSON 的元素 { } JSON 更好的 JSON, 比仅支持 JSON 的数据库 13

14 变革 # 4 性能从通用到集成化系统 14

15 Exadata & Supercluster PCI Flash 数以千计的生产部署一半交易型一半分析型更快的和更划算的硬件更好的计算能力 : 横向扩展数据库和存储服务器更好的网络 : 极速统一的 InfiniBand 光纤更好的存储 : 更快的企业级 PCIe 闪存, 更大的充氦硬盘比传统架构省 70% 机房空间 ; 功耗比传统低 50% 独特的跨整个系统的数据库优化更快的分析 : 数据库查询下移到存储更快的 OLTP: 特有的 InfiniBand 和 PCIe 闪存算法更划算 : 5~20 倍的混合列压缩, 最好的数据库整合前 5 位中的 4 位 - 银行 - 电信 - 零售 15

数据库云服务器构建数据库云平台多租户内存数据库 RAC 活跃数据卫士分区高级压缩高级安全, 标签安全, Database Vault Real Application Testing OLAP, 高级分析, 空间数据库管理包数据库技术创新 Exadata 技术创新数据库存储分流,SQL 下沉 InfiniBand Fabric

16 数据库云服务器构建数据库云平台多租户内存数据库 RAC 活跃数据卫士分区高级压缩高级安全, 标签安全, Database Vault Real Application Testing OLAP, 高级分析, 空间数据库管理包数据库技术创新 Exadata 技术创新数据库存储分流,SQL 下沉 InfiniBand Fabric 数据库优化 PCI Flash Smart Flash Cache, Smart Flash Log 数据库优化混合列压缩 I/O 资源管理网络资源管理内存故障冗余数据库优化 InfiniBand 消息队列 Exafusion Direct-to- Wire Protocol 10:1 PCI Flash HCC I/O I/O I/O 16

17 人社大集中双活数据中心主数据中心实时备份生产中心内网云平台内网应用 : 五险合一人力资源与就业城乡居民养老异地就医决策分析 Golden Gate 生产中心外网云平台外网全部应用 : 指纹卡系统持卡库财务统一运维安全管理平台 (DB360+ EM12C) 虚拟带库零丢失备份一体机实时同步灾备中心实时数据库容灾协助报表查询灾备云平台内网全部应用 Active Data Guard 远程实时灾备外网云平台外网全部应用 17

18 变革 # 5 成本从专用的到多租户的数据库 18

19 甲骨文多租户数据库在一个独立的容器数据库中虚拟出多个可插拔数据库, 应用的使用并不改变更加敏捷简单快捷地供应移动克隆可插拔数据库更低的运维成本管理多个可插拔数据库作为一个数据库来管容器数据库层面实现补丁升级备份备用容灾等更低的资本支出 Lower CAPEX 服务器支撑更多的可插拔数据库可插拔数据库共享内存和后台进程相比虚拟机技术, 多租户数据库仅需少得多的管理和硬件资源 19

20 变革 # 6 高可用从巨大的数据库到分片数据库 20

21 原生分片数据库 - Sharding 一些全球规模的交易型应用倾向切分巨大的数据库为一群小数据库 NoSQL 只提供有限的数据模型, 所以切分在 NoSQL 上很容易, 原生分片的特性使得甲骨文数据库的切分也变得很容易 - 获得分片的好处, 同时也获得成熟的 SQL 数据库的好处 1 个巨大数据库到很多小数据库原生 SQL 用于切分表, 可分布到 1000 个分片 - 基于分片键为 SQL 语句提供路由, 和跨分片查询 - 在线添加和重整分片 - 数据和负载的线性扩展, 用户隔离度切片数据库 Shard DB #1 切片数据库 Shard DB #2 切片数据库 Shard DB #3 21

22 变革 # 7 高可用从容易损坏到完全数据保护 22

23 零数据丢失恢复一体机 Zero Data Loss Recovery Appliance (ZDLRA) 零数据丢失实时重做日志传送为时刻进行的交易提供即时的保护对生产系统最小影响生产系统只需要送出变化数据. 所有备份和磁带相关的处理都可以有效减负数据库级别的恢复为数据库提供端到端的可靠性, 可见性与全面控制而不只是管理大量离散文件云规模的数据保护用支持海量扩展的备份服务为全数据中心的大量数据库非常方便地提供保护 23

24 高容错性 - 五个九 - 业务连续可用 Exadata 和 SuperCluster 都达到了 AL4 容错标准在最大可用性架构 ( Maximum Availability Architecture*) FIVE NINES 5X % 其他 AL4 系统 IBM - z Systems HPE - Integrity NonStop & Superdome Fujitsu GS & BS2000 NEC FT Server/320 Series Stratus ftserver & V Series Unisys Dorado *Gold or Platinum reference architecture A New Gold Standard 24

25 变革 # 8 ACCOU NTS 从应用到数据库实施的安全 25

26 数据库实施的申明式最终用户数据安全历来都是, 应用逻辑控制最终用户的数据访问将访问规则镶嵌在应用中使得验证调试控制安全变得很困难数据访问完全不可控, 当使用其他应用或者工具访问数据库时甲骨文数据库集中实施最终用户数据安全数据库防护罩阻止管理员查看业务用户数据数据编撰动态掩饰敏感数据 ( 例如 : 信用卡 ) 真正应用安全集中规则控制每位用户可以访问的行和列账户 ACCOUNT S 26

27 变革 # 9 手工搭建到集成化大数据 27

28 甲骨文大数据一体机承载运行 Hadoop 和 Spark 负载大数据可扩展甲骨文数据仓库和 ETL 基于 Cloudera 发行版本极速 InfiniBand 连接预先集成, 预先优化, 软硬一体甲骨文提供端到端的支持服务相比自建大数据群集, 降低 45% 的成本, 提高 2 倍性能 28

29 变革 #10 从通用到数据库优化的云 29

30 100% 兼容混合云 100% 在私有云和公有云之间平稳共存和平滑迁移甲骨文公有云为运行甲骨文数据库而优化本地数据中心 On- Premises 相同架构相同软件相同技能相同支持甲骨文公有云 Oracle Cloud 在本地数据中心与公有云之间自动迁移应用与数据 30

31 甲骨文数据库 Exadata 云服务最好的数据库 : 包含所有高级选件与客户数据中心的数据库 100% 兼容, 便于迁移最快的和最可靠的数据库云平台 :Exadata 横向扩展的计算能力和智能存储,InfiniBand, PCIe 闪存, 数据库优化的协议完全的租户隔离, 没有超载供应所有的公有云带来的收益快速, 弹性, 自助服务甲骨文专家部署和管理基础架构按月 / 年订阅, 满足在线容量快速扩容 31

32 甲骨文大数据云服务 Oracle Big Data Cloud Service 获得大数据一体机的所有的特性和能力安全的开箱即用的 Hadoop 群集最快的最可靠的大数据平台 : 专用的实例提供高性能 Infiniband 连接与 Exadata 云服务共同工作, 提供极速数据加载使用甲骨文大数据 SQL 统一甲骨文数据库和大数据的数据访问所有的公有云带来的收益快速, 弹性, 自助服务甲骨文专家部署和管理基础架构按月 / 年订阅, 满足在线容量快速扩展 32

33 Exadata 快捷版云服务 Exadata Express Cloud Service 为中小型数据库设计的 Exadata 云服务版本与 Exadata 云服务相同的业内最佳的数据库, 所有选件, 相同的硬件和管理低成本每月仅以 175 美元起订阅面向简单和敏捷优化部门级应用的生产环境应用开发测试原型分析和沙箱 33

34 甲骨文公有云服务云在客户现场与甲骨文公有云相同的平台云和架构云的软件和硬件架构云 IaaS 数据库大数据 Big Data 由甲骨文管理, 以服务的形式提供在客户的数据中心, 运行在客户防火墙之后与甲骨文公有云相同的划算的订阅价格模式帮助满足业务和政府安全需求通过快速局域网连接现有系统 34

35 完全的选择, 完全的兼容性客户数据中心 Exadata 数据库云服务器云在客户现场 Customer Exadata 数据库云服务器公有云 Exadata 云服务 Exadata Cloud Service 客户数据中心购买的客户管理客户数据中心订阅甲骨文管理甲骨文公有云订阅甲骨文管理 35

36 数据库的未来数据库创新在加速, 拥抱变革, 迎接未来 Oracle 12c 拥有超过 700 种增强功能甲骨文已经无缝地集成这些变革到业界最快的最安全的和最可靠的数据库和云五个维度 : 性能成本可用性大数据云 36

37 Future of Database

38 权威技术行业经验专家交流视频学习 DEMO 演示网络资源 38

背景概述企业需要一种灵活的平台来快速构建测试和扩展新的应用程序服务并对市场中发生的数字化变革作出反应数字化变革正在加快步伐, 因为流程和信息的日益融合带来

背景概述企业需要一种灵活的平台来快速构建测试和扩展新的应用程序服务并对市场中发生的数字化变革作出反应数字化变革正在加快步伐, 因为流程和信息的日益融合带来白皮书平台即服务 : 助力实现数字化转型赞助商 :Oracle Robert P. Mahowald 2015 年 1 月 Larry Carvalho 执行概要传统业务模式正在受到为客户提供多渠道数字体验的新业务模式的越来越强烈的冲击 IDC 预测, 到 2015 年, 在营销