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SphereEx分布式数据库增强计算平台

SphereEx分布式数据库增强计算平台为解决原有方案的技术瓶颈，降低更换架构带来的复杂性风险，在不更换原有架构前提下，实现数据库同步，管理多个异构数据库集群，线性提升数据存储容量及并发吞吐。为用户提供基于数据分片，分布式事务、弹性伸缩的分布式数据库解决方案，兼具单机交易型数据库稳定性和分布式数据库的扩展能力。
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数字化产品分布式数据库SphereEx分布式数据库增强计算平台
icon三种分布式技术路线icon
分布式中间件+单机数据库
优势 • 兼容性好，学习成本低；
• 资源投入足够大时节点可以扩展到很大规模。
不足 • 业务代码修改成本高；
• 下层计算节点无法按需扩展；
• 全局事务能力、高可用等方面有短板；
• 复杂度高，机器冗余多。
非对称计算节点+分布式存储
优势 • 兼容性好，应用无需改造；
• 共享存储中一致性好，产品整合较高。
不足 • 扩展性有限，数据处理
规模较高时， 需分库处理；
• 难以做到跨地域高可用；
• 对高性能基础设施底座有较大依赖。
原生分布式数据库
优势 • 可按需扩展，没有数量和规模限制；
• 数据一致性的安全保护机制更好；
• 支持跨地域的访问和容灾；
• 硬件依赖少，可灵活进行混合云和多云部署；
• 硬件利用率高，可以通过普通
PC服务器实现集群和高可用。
不足 • 产品成熟度仍需时间沉淀；
• 上下游生态适配还需进一步完善。
icon特点及使用场景icon

 

技术路线
路线优点
路线缺点
适用场景
分布式中间件
+单机数据库
稳定性高
极致性能
超大规模
功能不完整
潜力不足
大规模 OLTP
高性能、高并发
原生分布式数据库
高弹性
无侵入
功能完整
风险中高
稳定性待验证
中小规模 OLTP
混合负载场景
高可用场景
业务自研+开源单机数据库
灵活可控
风险低
侵入强
成本高
小规模 OLTP
数量众多外围系统

 

icon分布式数据库解决方案icon

分布式数据库解决方案：为解决原有方案的技术瓶颈，降低更换架构带来的复杂性风险，在不更换原有架构前提下，实现数据库同步，管理多个异构数据库集群，线性提升数据存储容量及并发吞吐。为用户提供基于数据分片，分布式事务、弹性伸缩的分布式数据库解决方案，兼具单机交易型数据库稳定性和分布式数据库的扩展能力。

 
icon案例：某大型国有银行（核心交易场景）icon

用户收益：分布式数据库中间件与国产库组合， 解决银行核心交易场景；实现动态伸缩、弹性扩展、业务无感， 满足金融业“稳态+敏态”业务。

icon案例：京东白条 - 千亿数据量级金融场景icon

用户收益：高并发和海量数据的极致处理能力，节约研发成本，改善架构可扩展性。

icon行业/场景icon
icon常见数据存储加密方案icon
icon数据安全解决方案icon

数据安全解决方案：为了防止数据泄露，保护数据安全，提供基于产品的数据加密功能。在不改动原有代码的前提下，为企业提供跨平台、异构环境 的数据安全解决方案。功能特性 极致性能 & 多接入端 多数据库方言 & 访问协议支持 数据加密 / 国密支持 密态计算 在线加密 / 转加密 权限控制 / 对接 LDAP & 第三方 在线洗数。

icon案例：某跨境电商 - 云端密钥管理场景icon
项目背景
既有业务加密改造
云端密钥管理
符合 GDPR 要求客户收益
业务零改造
高效、稳定上线
在线完成洗数
一站式加密处理
平台扩展性强
预留分片等扩展插槽
icon行业/场景icon
icon改造阶段说明icon
架构选型阶段
该阶段需完成信创技术栈的选型问题。
研发测试阶段
该阶段需完成业务系统针对信创技术栈的改造及测试。这其中涉及到 较大的成本（人力、时间）的投入。 
系统验证阶段
完成业务系统改造后，需针对新平台的功能、稳定性、可用性等方面 进行验证。一般为保证真实性，可通过业务并行方式进行。
系统上线阶段
在系统已经得到充分验证后，需将业务系统从原技术栈完全迁移到新 技术栈。此阶段需重点解决迁移及出现问题的保障维护方面。
icon阶段：选型评估icon
信创技术栈分散
尚未形成选型标准，选型困难。在生态兼容性上，有兼容 MySQL、PG、Oracle、 自有标准等多种形式。架构上包括单机、集中式、分布式等多种,包括以NewSQL为代表的产品受到关注。在部署平台上，包括私有部署及云端部署 (含私有云带底座、公有云)等多种形式。
产品能力层次不齐
产品能力层次不齐，不同产品间功能差异明显，包括内核 层面、周边生态层面及管理维护层面等多方面。无法面对统一的服务界面会很困难。此外,在产品部署形态上，云数据库产品成为很多企业的选择。但在云产品选择上，用户的自主权较差，存在与原有方式的管理差异。
icon阶段：研发测试icon
系统评估难
在实际工作中，经常会面临一类问题就是旧有系统已无人 了解或干脆是由第三方开发的。如在存量业务的改造中, 缺乏有效的手段去收集、进而很难评估改造任务工作量。
改造成本高
原系统，对旧技术栈依赖严重,之前多采用Oracle、DB2为 代表商业数据库，应用端依赖数据库方言、库内计算、生态工具等。新技术栈功能不足，需应用改造故存在较大工 作。策略上，部分需改造适应新架构，部分需在异构平台 (如大数据、缓存)或应用层解决。
评估结果难
对新产品兼容性存疑,仅通过语法兼容或少量改造,难保 证语义一致,造成上线风险。缺乏有效的评测手段,针对 语义等价(数据一致性)及性能等能做到评估。
icon阶段：系统验证icon
风险高、回退难
为了在验证阶段,验证系统是否工作正常, 一般需要开发大量验证类的代码。这部分工作为了满足系统支持新旧技术栈及必要的对比等工作，但往往工作量巨大。如很多应， 用常见的数据双发逻辑，就是通过数据双写，同步验证两 边执行结果。为达到这一-诉求, 不得不在原有业务逻辑上 开发两套适应不同技术栈的代码。
验证难,无从下手
在验证阶段还有一个比较难的地方在于如何验证，最好的 验证方式是带着真实流量的验证，但同时还需考虑风险问 题。如果对业务访问做好精准的控制，按需求进行业务验证，且还需提供必要的退化能力保证安全。如常用的基于读写的分配、基于流量的分发(甚至基于业务特征的分发 能力)。
icon阶段：系统上线icon
 
窗口短、 迁移难
在系统上线阶段, -个突出问题是迁移窗口期的问题，其 普遍的.上线窗口期很短。这就需要在较短的时间内能够完成数据库间(一般是异构)的数据的迁移工作，同时还需 针对迁移后的数据提供质量对比，能够保证迁移数据是正确的。
不稳定、无逃生
系统上线后的稳定性问题，用户最为关心。作为新产品、 新架构，很难保证上线后不出问题。虽可通过充测试、并 行验证等手段尽量减少风险，但显然无法完全避免。较好 方式是提供能力，根据可能出现的运行问题,通过-些手 段可以尽量减少问题影响范围，恢复业务。
icon方案亮点icon
解决问题
信创改造
亮 点
行业唯一：开发角度：提升开发效率，降低开发成本，缩短开发周期，降低运行风险；管理角度：统一数据库访问管理，降低使用风险，便于使用追踪；运维角度：降低应用访问及数据安全风险 • 兼容广泛：兼容多款数据库产品（MySQL、PG、SQLServer、Oracle、openGauss、KingBase...）
icon案例：某大型国有银行 – 异构数据网关icon

用户收益：多源异构数据库统一接入处理能力；标准化数据库访问，简化研发投入；改善数据库接入方式，灵活可扩展。

icon案例：某国企信息系统 - 异构数据双写场景icon
项目背景
替 “O” • 硬性指标：稳定
双轨运行
逐步切流
客户收益
平滑替 “O”：双轨+切流
逃生机制完善：极端情况，可直接回切 Oracle
扩展性强：预留扩展方案，如分片、读写分离 及加密等能力。

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