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雲資料庫(kù) GeminiDB

雲資料庫(kù) GeminiDB

GeminiDB 熱門(mén)接口產(chǎn)品類(lèi)型,滿(mǎn)足各類(lèi)行業(yè)訴求

GeminiDB 熱門(mén)接口類(lèi)型,滿(mǎn)足各類(lèi)行業(yè)訴求

  • GeminiDB Redis 接口
  • GeminiDB DynamoDB 接口
  • GeminiDB Cassandra 接口
  • GeminiDB Influx 接口

為什麼選擇雲資料庫(kù) GeminiDB

高彈性,實(shí)現(xiàn)計(jì)算分鐘級(jí)擴容,存儲(chǔ)秒級(jí)擴容

高彈性,實(shí)現(xiàn)計(jì)算分鐘級(jí)擴容,存儲(chǔ)秒級(jí)擴容

  • Shared Nothing + Shared Storage 架構(gòu):多個(gè)無(wú)狀態(tài)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)共享一個(gè)有狀態(tài)的分布式存儲(chǔ)引擎

  • 高資源利用率:集群動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡,由內(nèi)部proxy集群提供數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡

  • 彈性極致擴容:一鍵下發(fā)任務(wù),計(jì)算資源分鐘級(jí)擴容,存儲(chǔ)空間秒級(jí)擴容

高可靠,保障企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)0丟失,性能穩(wěn)定

高可靠,保障企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)0丟失,性能穩(wěn)定

  • 數(shù)據(jù) 0 丟失 & 強(qiáng)一致:GeminiDB基礎(chǔ)組件服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)三副本冗餘,確保0丟失。同時(shí)滿(mǎn)足多點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)強(qiáng)一致性要求,業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)更輕鬆

  • 高可用:節(jié)點(diǎn)故障秒級(jí)完成接管,對(duì)業(yè)務(wù)影響小。即使N-1節(jié)點(diǎn)同時(shí)故障,實(shí)例依然可用

  • 性能穩(wěn)定:計(jì)算層分布式多線(xiàn)程模型,存儲(chǔ)層RDMA高速網(wǎng)絡(luò)拓撲,深度優(yōu)化RocksDB存儲(chǔ)引擎,冷熱分離加速熱點(diǎn)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。全鏈路的性能設(shè)計(jì)無(wú)處不在,穩(wěn)定可靠

高性價(jià)比,實(shí)現(xiàn)計(jì)算專(zhuān)用,降低存儲(chǔ)成本

高性價(jià)比,實(shí)現(xiàn)計(jì)算專(zhuān)用,降低存儲(chǔ)成本

  • 計(jì)算專(zhuān)用:基於GeminiDB計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),通過(guò)專(zhuān)門(mén)的計(jì)算節(jié)點(diǎn),提升計(jì)算性能,降低傳統(tǒng)組網(wǎng)的備份機(jī)計(jì)算資源的浪費(fèi)

  • 低內(nèi)存成本:GeminiDB Redis相對(duì)開(kāi)源Redis純內(nèi)存架構(gòu),對(duì)內(nèi)存的容量要求更低,硬體成本下降75%~90%

  • 低存儲(chǔ)成本:針對(duì)時(shí)間序列類(lèi)數(shù)據(jù),GeminiDB Influx採用自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)冷熱分級(jí)存儲(chǔ),相同數(shù)據(jù)量下存儲(chǔ)成本僅有關(guān)係型資料庫(kù)的1/10

靈活完善的解決方案滿(mǎn)足多場(chǎng)景需求

靈活完善的解決方案滿(mǎn)足多場(chǎng)景需求

鍵值數(shù)據(jù)場(chǎng)景
數(shù)據(jù)特徵

Key-Value類(lèi)型數(shù)據(jù), 以及Hash、List、Sorted Set、Set、Stream等傳統(tǒng)Redis結(jié)構(gòu)

海量數(shù)據(jù),訪(fǎng)問(wèn)低延時(shí)

業(yè)務(wù)場(chǎng)景示例

廣(guǎng)告:AI業(yè)務(wù)需要低延時(shí)、大容量的KV資料庫(kù),用於存儲(chǔ)特徵畫像。同時(shí)滿(mǎn)足媒體端對(duì)時(shí)延的高要求,適合RTA、DSP等廣(guǎng)告業(yè)務(wù)。

遊戲:存儲(chǔ)玩家數(shù)據(jù)、活動(dòng)、排行和好友等信息;支持原地指定時(shí)間點(diǎn)PITR回檔(遊戲業(yè)務(wù)剛需需求),幫助遊戲業(yè)務(wù)敏捷處理數(shù)據(jù)問(wèn)題。

電商:商品庫(kù)存海量數(shù)據(jù),可靠性要求高。

協(xié)議兼容

兼容 Redis 協(xié)議接口,支持主備版、集群版全生態(tài)架構(gòu)

兼容 DynamoDB 接口

寬表數(shù)據(jù)場(chǎng)景
數(shù)據(jù)特徵

寬表模型,列欄位可以靈活擴展,支持結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

業(yè)務(wù)場(chǎng)景示例

社交:在社交場(chǎng)景下,存儲(chǔ)用戶(hù)信息、關(guān)注、發(fā)帖、點(diǎn)讚、內(nèi)容分發(fā)等,平滑的彈性擴展可急速應(yīng)對(duì)社交熱點(diǎn)的流量衝擊,比如:Facebook、Discord、暢連通話(huà)等應(yīng)用。

IoT:適用於 IoT 設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),高並發(fā)寫(xiě)入。如物流、穿戴、智慧城市監(jiān)控等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都可以進(jìn)行高並發(fā)存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):在廣(guǎng)告、歷史訂單、feeds流、消息、日誌、推送等海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下,通過(guò)對(duì)平臺(tái)資料庫(kù)的數(shù)據(jù)再分析,形成新的用戶(hù)/行為等畫像。

協(xié)議兼容

兼容開(kāi)源Cassandra協(xié)議接口,開(kāi)發(fā)體驗(yàn)類(lèi)似MySQL,支持集群架構(gòu)

兼容開(kāi)源HBase協(xié)議(公測(cè)中)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)場(chǎng)景
數(shù)據(jù)特徵

時(shí)序數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)都帶有時(shí)間戳信息

極簡(jiǎn)的數(shù)據(jù)類(lèi)型:布爾、int、string、 float

海量數(shù)據(jù)寫(xiě)入和查詢為主,很少有更新

數(shù)據(jù)流量平穩(wěn),沒有明顯的峰谷波動(dòng)

數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的,數(shù)據(jù)由單一的數(shù)據(jù)源生成

數(shù)據(jù)按時(shí)間保留,到期後刪除

業(yè)務(wù)場(chǎng)景示例

車(chē)聯(lián)網(wǎng):汽車(chē)狀態(tài)、位置、電池等狀態(tài)信息。

物聯(lián)網(wǎng):工廠(chǎng)設(shè)備、終端、環(huán)境等上報(bào)的狀態(tài)數(shù)據(jù)。

應(yīng)用運(yùn)維監(jiān)控:虛擬機(jī)、容器的CPU,內(nèi)存,磁碟的使用情況的監(jiān)控。

商業(yè)智能:業(yè)務(wù)流水、用戶(hù)行為等數(shù)據(jù)聚合計(jì)算分析。

協(xié)議兼容

兼容InfluxDB接口,支持集群架構(gòu)

攜手數(shù)百萬(wàn)客戶(hù)持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

攜手數(shù)百萬(wàn)客戶(hù)持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

雲資料庫(kù) GeminiDB 服務(wù)接口

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