科创中国

行业领域

新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

随着计算机技术和移动互联网的高速发展，产生的数据量呈现急剧增长的趋势。为了存储和处理由此产生的海量数据，分布式系统和分布式数据库随之产生。数据库产品是信息系统广泛使用的核心技术组件之一，对保障系统稳定运行起着至关重要的作用。随着分布式架构转型，分布式数据库技术在应用领域逐渐成熟。

为应对业务数据持续增长压力，满足基础软件技术安全可控的监管要求，拟围绕产品对现有分布式数据库系统建设高并发、可扩展、支持海量数据存储及高可用灾备等能力的分布式数据库系统，技术上实现自主可控，满足使用需求，具备使用的可行性。

需解决的主要技术难题

基于分布式数据库系统的技术需求，我们对本项目建设的数据库技术需求理解下：

1、安全性

（1）保证系统的安全性。从计算集群、存储集群、管理节点、网络通讯等多个层面提供安全保障措施，保证数据信息的安全；

（2）保证数据的安全。做到分布式数据库操作可追溯性，保障数据安全；

（3）管理用户的安全。做到不同的功能需要有不同层次的安全接入，即不同级别的人只能进行各自权限范围内的操作；

（4）提供健全的安全控管机制，系统运行中不安全、异常因素能提出预警，可有效防范外部及内部的操作风险。具有完善的监控功能，对网络、数据库、服务等异常能提出预警，并记录下错误日志，能提供错误原因的分析。便于异地维护。

2、灵活性与可扩展性

（1）系统整体架构应具有创新性，考虑未来业务发展的要求，采用模块化设计，保证系统的技术领先。

（2）系统构建模块化、功能模块组件化，具有相对独立的软件层次和清晰的系统结构，以便于灵活的增加和修改某个功能，以满足个性化需求和新业务拓展的要求；

（3）产品业务逻辑和通讯、报文转换模块相对独立，屏蔽不同系统的差异，提供统一的接入密管平台的方式。

3、友好性

分布式数据库平台提供良好的人机接口与灵活多样的展现方式。操作便捷简单。系统异常时主动通过OA和短信进行报告。

4、高效性

（1）充分考虑大量交易时的处理，保证在大并发量的情况下，系统仍能高效稳定的运行。

（2） 设计合理的业务处理流程。采取措施优化增强系统处理能力，最大限度发挥系统潜能。

5、稳定性

（1）系统日常运行自动化程度高，人为干预程度低。

（2）系统支持7*24小时不间断服务

（3）计算节点或是存储节点出现异常，自动切换到可用的计算、存储节点上，保证业务稳定

（4）应具有系统恢复建议方案，该方案的实施应能保证系统在出现故障时能够迅速恢复系统，恢复机制需包括：应用程序恢复，应可通过安装包或安装光盘进行；数据恢复，应可通过执行脚本程序，通过数据备份文件恢复;服务器恢复,应可通过主备机切换（或采用负载均衡架构）,迅速恢复系统,确保业务持续性。

6、可集成性

支持丰富的工具软件，支持不同工具软件的接入，提升分布式数据库易用性。

7、开放性

采用可扩展的系统架构，开放式语言。对系统中的各种网络通讯协议、硬件接口、数据接口等进行统一规划，满足现有系统及与未来可与其他异构系统平台实现对接，为未来的系统扩展奠定基础。硬件平台必须能够支持当今主流硬件厂商的硬件服务器。

期望实现的主要技术目标

产品应包含，数据库产品及运维管理平台等两大核心部分应包含如下功能

• 服务可用性：4个”9”(达到金融生产级要求)　
• 数据保障能力：缺省利用引擎的 Raft 算法实现3副本强一致性数据副本保护，可根据要求提高副本数量；
• 故障感知和转移：无单点故障，所有故障秒内检测和转移，业务应用不受影响；
• 故障自愈：支持可配置的故障自愈；
• 集群级灾备：支持通过主备集群同步的方式实现灾备；
• 机架级灾备：支持内置的机架感知功能；
• 机房站点级灾备：支持跨数据中心的多中心灾备级集群；
• 单集群异地强一致性多活：支持单套数据库集群异地强一致性多活模式；
• 多集群异步复制：支持多集群间跨站点异地复制模式。

需求解析

解析单位：“科创中国”开源产业科技服务团（中国通信学会） 解析时间：2022-12-07

黄向东

清华大学软件学院

助理研究员

综合评价

该需求描述足够清晰，对需解决的技术问题和技术指标的要求非常明确。 近年来，时序数据管理已成为业界与研究界关注焦点，物联网（IoT）尤其是工业物联网（IIoT 与Industry 4.0）的发展进一步激发了时序数据管理技术的市场需求，使其进而成为该领域重要的软件基础设施。 随着工业物联网的发展，对机器设备产生数据的管理成为工业生产提质增效、精益求精的重要手段。但工业机器设备所产生的数据具有产生频率快、严重依赖采集时间、测点多、信息量大等特点，传统数据库难以实现对时间序列数据的有效存储、处理和查询，因此时序数据库管理的需求被迅速点燃。 物联网、大数据管理作为近年来国家政策的鼓励方向，时序数据库技术的发展可以大幅提升工业企业管理数据、应用数据成果的速度，应用前景广阔。

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处理进度