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云和恩墨zCloud数据库云管平台,是一个多种数据库统一运维管理和服务化运管平台。

用于帮助大型企业实现企业 私有云或行业云的数据库服务化。在实现数据库资源云化和服务化的基础上,通过标准化、自动化、智能化实现数据库的自动化和智能化运维,以达到数据库服务化后带来的资源有效利用、快速响应业务需求的目标。

产品功能

平台目前规划有八大核心功能模块,全部通过REST API服务的方式提供服务,本身也提供了一个Portal界面。

zCloud 目前已经实现的核心功能:数据库自动安装部署、数据库性能监控、数据库智能健康检查。后续要实现的核心功能:数据安全、备份恢复管理、高可用及容灾管理。已经实现和即将实现的功能模块如上图所示。

核心价值

  1. 清晰掌握多种数据库资源的状况

    统一的数据库资源管理,实现多种平台下的多种数据库统一管理。不同角色的使用者可以在系统中看到对应的数据库资源。除了生产库,开发测试环境的数据库也能统一管理,避免了开发测试环境在开发商手中处于不可管理和不可控状态。

  2. 自动化安装部署快速响应业务对数据库资源的需求

    数据库自动化安装部署,能够帮助数据库管理人员,从平时大量的安装部署工作中解放出来。数据库自动化安装部署模块不仅能够帮助数据库管理人员进行数据库部署工作,更重要的是,这个模块能够帮助数据库实现标准化的构建,避免了不同能力的人,安装的数据库存在的不标准化以及遗留的各种问题。

  3. 业务和开发部门自助式服务申请,大量减少运维人员工作量

    通过服务化平台,数据库使用人员自助式服务,减少对运维人员的依赖和干扰;资源整合利用算法,整合多套数据库到一套数据库中。

  4. 自动化和智能化运维,保障系统更加安全稳定

    数据库智能深度巡检,通过云和恩墨专家团队多年的经验以及云和恩墨全国几百家大型企业客户服务的经验为基础,通过数据库运行数据的深度分析,从专家思考方式的角度,帮助诊断数据库存在的问题,并提出改进建议。

    通过监控快速发现数据库的问题,以帮助快速解决问题,避免问题出现扩大而影响业务。

  5. 数据库资源整合,资源利用更加高效

    通过性能数据的趋势分析,为系统计算能力的扩容提供依据。

    通过容量的趋势分析,为系统空间容量的扩容提供依据。

    在表空间容量不够时,实现自动容量增加,减轻人工工作。

适用场景与优势

·适用场景

  • 适合大型客户数据库数量多、类型多,运维复杂,通过云管平台统一管理数据库资源。

  • 客户实施数据库服务化,建设云平台,我们通过在数据库专业上的优势帮助客户建立服务化的数据库服务平台。

  • 政务云等专有云平台,云服务厂商通过zCloud向云用户(如各政府委办局)提供数据库云服务。

·主要优势

  • 支持多种平台包括AIX/Linux,小型机、x86物理机,虚拟机。

  • 支持多种数据库,Oracle、MySQL、Redis。后续将支持DB2、MongoDB、MariaDB、SQL Server。

  • 支持一键安装部署数据库、一键安装补丁升级数据库软件,主流平台都支持(X86服务器、小型Vmware环境、OpenStack环境)、标准化安装、最佳实践配置,根据业务等级自动配置集群、容灾、多机房高可用。在标准化的机车上实现自动化安装部署、自动化空间扩容、自动化深度巡检、自动化高可用管理。

  • 智能化

    SQL推荐引擎:智能给出需要优化的SQL语句;基于AWR;基于实时采集数据

    SQL分析优化引擎:基于规划的分析;基于统计信息的分析;基于性能数据的分析;索引优化推荐。

    空间容量分析引擎:分析空间容量增长趋势;分析最消耗空间的对象;预估空间容量可用时间

    连接和安全引擎:分析应用连接特性;数据库漏洞扫描

客户与案例

  • 恒丰银行(恒丰银行金融云数据库PaaS平台)

    云和恩墨与恒丰银行联合开发的金融云DBaaS平台,达到金融级要求的数据库平台,该平台运行在恒丰银行的金融云IaaS平台之上,支持两地三中心的双活架构,为恒丰银行自身已经中小金融行业客户提供高可靠 、高安全的数据库平台。主要满足了用户以下需求:

    ·满足金融行业数据安全需求

    ·满足金融行业监控要求

    ·高可靠、高性能、高可用

    ·为中小金融行业客户提供“好用、用得起”的数据库平台。

  • 天翼支付(翼支付数据库自动化运维平台)

    通过一体化运维管理平台将对平台数据库(包含MySQL、Oracle、Redis数据库)进行统一运维管理,将原有数据库运维管理功能组件整合到统一运维管理平台,同时对数据库提供统一的监控告警入口。可视化的统一运维管理平台,大大降低了数据库运维管理难度,保障数据库有序管理,提升自动化运维管理程度,保障数据层稳定运行。


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