KunDB4.0:安全能力与Oracle兼容性提升,支持跨系统多租户部署

KunDB是星环科技自主研发的分布式交易型数据库,高度兼容Oracle和MySQL,提供数据强一致、高可用、高性能、高扩展、应用透明等能力,可在云上和物理机上容器化部署运行,一站式解决企业数据存储、管理、计算与安全性问题。

过去半年时间里,KunDB通过了信通院首批“软件自研创新能力”专项评估、GM/T 0028《密码模块安全技术要求》安全等级第二级认证,GB18030-2022《信息技术 中文编码字符集》(强制性国家标准)最高级别认证等权威认证。近期,KunDB4.0正式发布,进一步提升安全能力与Oracle兼容性,并支持跨系统多租户部署,为用户提供高性能、高安全、高可靠的国产数据库产品

高度兼容Oracle对象与语法,支持数据快速迁移

KunDB4.0在Oracle兼容性以及数据快速迁移方面进一步加强,主要体现三个核心能力:

核心能力一:高度兼容Oracle对象、语法及PL/SQL,覆盖率超90%

KunDB在完整支持Oracle PL/SQL基础上,进一步提升对Oracle表对象、数据类型、SQL语法、函数、高级包等的兼容能力,整体覆盖率超过90%。在多个Oracle迁移实践中,表对象、存储过程、函数等迁移成功率整体超过99.5%,极少量失败原因通过分析均为人为创建表顺序错误和遗漏表创建等原因导致。

核心能力2:标准化Oracle迁移流程与专用工具,人力成本下降60%

经过多年实践,KunDB建立了标准化的Oracle迁移流程,保障整个迁移过程高效、安全进行。自研的Oracle的编译器,高度兼容Oracle语法,完整支持PL/SQL,配合自动化对象校验能力,迁移效率相比传统方式提升了10倍。同时,KunDB提供自研CDC工具,整个过程支持完全的可视化流程监督,数据和对象的校验工作量和时长大幅缩减。

核心能力3:基于大表分片哈希聚合算法对数据重分布,数据处理吞吐量提升30%

Oracle集中式架构向KunDB分布式架构迁移过程中,KunDB支持透明的哈希重新分布,对业务透明,无需业务重写应用,并重新设置了业务规则对数据分片,提升并行的吞吐处理效率。基于KunDB分布式架构,企业可以通过可视化管理平台进行灵活扩展,对业务无影响,并且性能线性扩展比超90%,轻松处理高并发、大流量访问。此外,KunDB支持X86和ARM架构混合部署,最大化利旧设备资源,助力用户逐步实现国产化改造。

应用案例:帮助某头部金融机构实现Oracle国产化平滑改造

基于对Oracle的高兼容性以及数据快速迁移能力,KunDB帮助某头部金融机构的检测系统实现了Oracle国产化平滑改造。在半小时内完成了上千个存储过程和数千张表的对象迁移,几个小时完成了数百G的数据量迁移。迁移后,系统架构由原先2套Oracle架构(RAC和非RAC)整合成一套KunDB分布式架构,硬件资源降低25%以上,同时整体系统性能大幅提升,业务处理性能提升了60%,单日数据处理时间缩短了25%以上。

支持多个应用共享一个数据库实例,能快速由集中式扩展成为分布式

KunDB4.0支持基于一个数据库实例上通过硬件资源控制来实现多租户能力,可以很好地支撑政务前置库、系统配置库等场景。

核心能力1:基于用户资源管控技术,实现多个应用共享一个数据库实例

KunDB4.0通过设置“用户”和“资源组” 的对应关系,把会话与用户组进行绑定,利用“用量 (RU)”对资源限额进行定义,实现多个应用共享一个数据库实例,并可对租户的数据存储空间、QPS使用量、计算单元数量等进行配额和动态调整。

核心能力2:超强的数据隔离性和单实例服务能力,单StoreGroup管理数据总量超6TB

各个租户之间通过云原生的调度方式将数据调度到不同的硬件上,通过业务分时作业的方式分批进行使用,同时通过硬件的部署隔离来把租户资源隔离开,通过数据的隔离和单实例中不同租户使用不同硬件的方式,使其之间互不影响。

核心能力3:支持从单Shard扩容至多Shard,助力业务快速扩展

针对前期规划不完善,后期业务数据量和处理需求越来越高,导致存储和计算资源不足的问题,KunDB支持从集中式向分布式架构扩展,并支持将部分数据量增长较快的表快速地从一个Shard扩展到多个Shard里,充分适应业务发展需求。

应用案例:某大数据中心前置库业务,硬件成本下降 50%,资源利用率提升 30%

某大数据中心前置库场景下,基于KunDB多租户能力,相同硬件和稳定运行条件下,前置库部署数量增加50%,CPU和内存使用率分别下降了23%和43%,实现了降本提效的效果。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/49780.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构经典测题3

1. 设有定义: char *p; ,以下选项中不能正确将字符串赋值给字符型指针 p 的语句是【多选】( ) A: pgetchar(); B: scanf("%s",p); C: char s[]"china"; ps; D: *p"china"; 答案为ABD A选项&…

SQL Server中 LOP_FORMAT_PAGE日志记录解释

在SQL Server中,LOP_FORMAT_PAGE是日志记录的一种类型,用于描述页面的格式化操作。了解LOP_FORMAT_PAGE详细的背景和任务类型有助于深入理解SQL Server的内部机制,尤其是在恢复和日志管理方面。以下是有关LOP_FORMAT_PAGE的详细解释&#xff…

如何优化 Selenium 和 BeautifulSoup 的集成以提高数据抓取的效率?

摘要 在互联网时代,数据的价值日益凸显。对于电商网站如京东,其商品信息、用户评价等数据对于市场分析、产品定位等具有重要意义。然而,由于这些网站通常使用 JavaScript 动态生成内容,传统的爬虫技术难以直接获取到完整数据。本…

pyaudio VAD通过声音音频值分贝大小检测没人说话自动停止录制

效果可能说话声音小可能不被监听到,需要更改QUIET_DB阈值,另外delay_time值是低于阈值多久就可以停止保存当前的语音 import pyaudio import waveimport sys import numpy as npdef record_auto(MIC_INDEX=1):开启麦克风录音,保存至temp/speech_record.wav音频文件音量超过…

洛谷 P1151 子数整数 题解

题目描述 对于一个五位数 a1​a2​a3​a4​a5​​,可将其拆分为三个子数: 𝑠𝑢𝑏1𝑎1𝑎2𝑎3 𝑠𝑢𝑏2𝑎2𝑎3&#x1d44…

vue3 reactive原理(二)-代理Set和Map及ref原理

Set和Map类型的数据也属于异质对象,它们有特定的属性和方法用来操作自身。因此创建代理时,针对特殊的方法需要特殊的对待。 Vue 的ref 是基于reactive函数实现的,它在其基础上,增加了基本类型的响应性、解决reactive在解构时丢失…

目标检测原理分析

目标检测 图像分类(一张图像只属于一个类别)目标检测(一张图像有N个物体) 图像分类(一张图像只属于一个类别) 输入: 一张图像,image 输出: 这张图像属于各个预定义类别的…

【Unity实战】yield return null还是WaitForEndOfFrame

当在Unity中编写协程(尤其是协程套无限循环)时,常常会用到yield关键字来控制协程的执行流程避免程序假死。以下是常见做法: yield return null 当使用yield return null时,协程会在下一帧继续执行。这意味着协程将暂…

SSM超市管理系统-计算机毕业设计源码12393

目 录 摘要 Abstract 1 绪论 1.1研究的背景和意义 1.2研究内容 1.3论文结构与章节安排 2 开发技术介绍 2.1 SSM框架 2.2 MySQL数据库 3 超市管理系统系统分析 3.1 可行性分析 3.2 系统流程分析 3.2.1 数据流程 3.3.2 业务流程 3.3 系统功能分析 3.3.1 功能性…

机器学习 | 回归算法原理——最速下降法(梯度下降法)

Hi,大家好,我是半亩花海。接着上次的最小二乘法继续更新《白话机器学习的数学》这本书的学习笔记,在此分享最速下降法(梯度下降法)这一回归算法原理。本章的回归算法原理基于《基于广告费预测点击量》项目,…

使用 AntV G2 绘制折线图

本文由ScriptEcho平台提供技术支持 项目地址:传送门 使用 AntV G2 绘制折线图 应用场景介绍 AntV G2 是一款基于 Vue 的数据可视化框架,可用于创建交互式图表。本代码展示了如何使用 AntV G2 绘制折线图,以可视化时间序列数据。 代码基本…

数据结构——队列(java实现)及相应的oj题

文章目录 前言队列队列的概念队列的实现队列的链表实现实现的方法与属性内部类实现节点入队列出队列获取队头元素但不删除判空获取队列元素个数 队列的数组实现循环队列方法属性实现:构造方法向循环队列插入一个元素,成功插入则为真。从循环队列中删除一…

Axivion Suite 7.8现已发布

现已实现100%覆盖MISRA规则,并加入了高级功能来提高代码分析能力。 我们很高兴地宣布Axivion Suite 7.8发布。全新版本的Axivion Suite对编译器、配置、分析、仪表板 (WebUI)和IDE插件的架构验证和静态代码分析功能均进行了升级。 100%覆盖所有可测试的MISRA规则 …

昇思25天学习打卡营第15天|K近邻算法实现红酒聚类

这个实验是关于如何使用MindSpore框架在红酒数据集上实现K近邻(KNN)算法来进行聚类分析的。KNN是一种简单但非常有效的机器学习算法,它通过计算样本之间的距离来决定其分类KNN算法的核心思想是,一个样本的类别可以通过它与训练集中…

Pytorch使用教学1-Tensor的创建

0 导读 在我们不知道什么是深度学习计算框架时,我们可以把PyTorch看做是Python的第三方库,在PyTorch中定义了适用于深度学习的张量Tensor,以及张量的各类计算。就相当于NumPy中定义的Array和对应的科学计算方法,正是这些基本数据…

【Nacos安装】

这里写目录标题 Nacos安装jar包启动Docker单体Docker集群 Nacos相关配置日志配置 Nacos安装 jar包启动 下载jar包 在官方下载链接,根据需求选择相应的版本下载。 解压 tar -zxvf nacos-server-2.4.0.1.tar.gz或者解压到指定目录 tar -zxvf nacos-server-2.4.0…

HarmonyOS Next原生应用开发-从TS到ArkTS的适配规则(九)

一、需要显式标注泛型函数类型实参 规则:arkts-no-inferred-generic-params 级别:错误 如果可以从传递给泛型函数的参数中推断出具体类型,ArkTS允许省略泛型类型实参。否则,省略泛型类型实参会发生编译时错误。 禁止仅基于泛型函数…

Perl脚本学习(一)-- 基础语法

系列文章目录 第一章 Perl脚本学习(一)-- 基础语法 一、Perl Perl 程序由声明与语句组成,程序自上而下执行,包含了循环,条件控制,每个语句以分号 ; 结束。Perl 语言没有严格的格式规范。 二、Perl简单使用…

TikTok达人合作中的消费者行为研究:精准营销新趋势

随着全球社交媒体技术的飞速发展,TikTok作为短视频领域的佼佼者,其独特的达人带货模式不仅成为驱动消费市场发展的新力量,还深刻改变了消费者的购买行为。本文Nox聚星将和大家探讨TikTok达人合作过程中消费者的行为模式和偏好变化。 一、消费…

SkyWalking入门搭建【apache-skywalking-apm-10.0.0】

Java学习文档 视频讲解 文章目录 一、准备二、服务启动2-1、Nacos启动2-2、SkyWalking服务端启动2-3、SkyWalking控制台启动2-4、自定义服务接入 SkyWalking 三、常用监控3-1、服务请求通过率3-2、服务请求拓扑图3-3、链路 四、日志配置五、性能剖析六、数据持久化6-1、MySQL持…