ApsaraDB for SelectDB oferece três estratégias de gerenciamento de recursos — multi-instância, multi-cluster e grupo de carga de trabalho — para isolar e gerenciar recursos de computação conforme as necessidades do seu negócio.
Estratégias de gerenciamento de recursos
O ApsaraDB for SelectDB é compatível com três estratégias de gerenciamento e isolamento de recursos: multi-instância, multi-cluster e grupo de carga de trabalho.
Estratégia multi-instância
O ApsaraDB for SelectDB permite crie várias instâncias implantadas independentemente na mesma conta. Essa estratégia é ideal para sistemas de negócios totalmente independentes.
Os recursos de computação e armazenamento têm isolamento físico entre as instâncias, e cada instância possui seus próprios endpoints.
Estratégia multi-cluster
O ApsaraDB for SelectDB oferece suporte à separação de armazenamento e computação. É possível criar vários clusters de computação com isolamento físico dentro da mesma instância. Cada cluster de computação consiste em um conjunto de nós de backend (BE), semelhante a um grupo ou fila de computação em sistemas de big data. Essa estratégia é recomendada para isolar o tráfego de leitura do tráfego de escrita, ou o tráfego online do offline.
Os clusters dentro de uma instância compartilham os mesmos dados. Conecte-se a vários clusters usando o mesmo endpoint e execute o comando USE @cluster_name para alternar entre eles. Para mais informações, consulte Múltiplos clusters de computação.
Estratégia de grupo de carga de trabalho
O ApsaraDB for SelectDB permite usar grupos de carga de trabalho para isolar recursos de computação no nível de software. Um cluster pode conter vários grupos de carga de trabalho. Cada grupo restringe o uso de computação e memória em um único nó BE por tarefa. Essa abordagem é adequada para cenários que exigem isolamento de recursos, mas permitem certo grau de preempção.
Os recursos de computação têm isolamento lógico por grupo de carga de trabalho, enquanto todos os grupos compartilham os mesmos dados. Use contas de banco de dados associadas aos grupos de carga de trabalho para acessar diferentes grupos. Para mais detalhes, consulte Grupo de carga de trabalho.
Comparação das estratégias
A tabela a seguir compara as três estratégias quanto ao método e nível de isolamento.
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Estratégia |
Método de isolamento |
Nível de isolamento |
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Estratégia multi-instância |
Os recursos de computação e os dados de diferentes instâncias têm isolamento completo entre si. |
Altíssimo |
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Estratégia multi-cluster em instância única |
Os recursos de computação têm isolamento físico, mas os dados são compartilhados entre os clusters de computação. |
Alto |
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Estratégia de grupo de carga de trabalho |
Os recursos de computação têm isolamento lógico, mas os dados são compartilhados entre os grupos de carga de trabalho. |
Médio |
A estratégia multi-instância oferece o isolamento mais forte, mas pode resultar em armazenamento redundante e baixa utilização da computação. Já a estratégia de grupo de carga de trabalho permite preempção moderada dos recursos de computação, o que garante alta utilização, porém com isolamento mais fraco. De modo geral, adote a estratégia multi-instância quando seus sistemas forem totalmente independentes. Opte pela estratégia multi-cluster quando os dados precisarem ser compartilhados, mas os recursos de computação exigirem isolamento físico. Escolha a estratégia de grupo de carga de trabalho quando houver compartilhamento de dados e necessidade eventual de isolamento de recursos de computação.
Recomendação de estratégias
É possível combinar essas estratégias de acordo com as necessidades do seu negócio. Por exemplo, combine a estratégia multi-instância com a multi-cluster, ou a estratégia multi-cluster com a de grupo de carga de trabalho.
Estratégia multi-instância
Considere a estratégia multi-instância nos seguintes cenários:
Não há compartilhamento de dados entre sistemas de negócios ou equipes independentes.
Os sistemas de negócios são críticos ou contêm informações sensíveis, e você precisa minimizar riscos de vazamento de dados e evitar interferências mútuas.
Estratégia multi-cluster
Considere a estratégia multi-cluster em instância única nas seguintes situações:
Há compartilhamento de dados, mas os recursos de computação precisam de isolamento por nível de sensibilidade. Por exemplo, a análise de dados online deve ter isolamento da análise offline.
As cargas de trabalho de importação de dados necessitam de isolamento em relação às cargas de consulta.
Não existem requisitos especiais quanto à utilização de recursos.
Estratégia de grupo de carga de trabalho
Considere a estratégia de grupo de carga de trabalho nos seguintes cenários:
Os dados são compartilhados e os recursos de computação não exigem isolamento físico. Recursos básicos devem ser garantidos para cada carga de trabalho, enquanto recursos ociosos podem sofrer preempção.
Você deseja maximizar a utilização de recursos ou tem requisitos específicos de eficiência.