企業(yè)“去O”六大難點及應對策略

去O的話題，可謂由來已久。從十年前阿里提出了這一口號，并率先在公司內部實現了數據庫的整體去O開始，到后面從互聯(lián)網公司到傳統(tǒng)企業(yè)也紛紛跟進，可以說去O的理念已逐步深入人心。但到直到現在，我們可以看到Oracle在國內的市場依然占有相當大的比例。即使在對外的很多去O宣傳中，也大多是以非重度O記案例或非關鍵業(yè)務系統(tǒng)居多，大量核心、關鍵業(yè)務系統(tǒng)仍然采用O的方案。那造成這一現象的原因是什么呢？本文嘗試對去O可能存在的難點及應對策略加以分析。下面文字代表個人觀點，僅供參考。1.難點：功能完備度Oracle從上世紀七十年來發(fā)展而來，經過四、五十年的發(fā)展，其功能的完備程度達到相當高的水平?？梢哉f，Oracle仍然是數據庫業(yè)內功能最為強大的一款產品。從早期關系模型的實現、率先提出集群理念、到引入多模異構存儲、軟硬件一體化、人工智能在數據庫的應用等等。Oracle在產品能力上不斷增強。在本世紀早期的一段時間內，開源、大數據、云等確實對Oracle造成了一定的沖擊，但后者加速迭代更新速度，可以說現在Oracle更是一個“全能”選手。在各個領域，均有著不俗的表現，甚至從某種程度來講，技術選型采用Oracle基本都可以滿足功能需要。但也正是這一現象，造成去O的選擇是困難的，很難找到一款產品可以完美替代Oracle的全部產品能力。所以，去O的過程往往不是一個簡單的“蘋果換桔子”的問題，而是需要從應用架構、基礎架構、數據庫架構綜合考慮，進而造成較大的困難。舉個簡單的例子，很多案例中是采用MySQL作為Oracle的替代方案。但在真正使用中，會發(fā)現很多問題。排除底層的內核差異等外，僅從承載數據規(guī)模來看，兩者的差異就很大。當數據量增大后，容量、性能問題暴露出來，你不得不去考慮使用類似分庫分表等方案來解決，但這勢必會帶來應用架構的調整。在應用通過改造、引入中間件等解決這一問題后，又會發(fā)現數據分片后的整體分析變得困難，此時又需要引入分析類產品，還要解決數據同步等問題。可以看到一個看似簡單的底層數據庫技術選型的改變，變得越來越復雜。如果上述過程是在“在線”的狀態(tài)下完成，這個過程又將難上加難。綜上可見，Oracle全面而強大的功能，是在去O中不得不去面對的問題。應對策略在應對策略上，首先要接受這一事實，功能差異是客觀存在的。不存在一個完美的產品可以替代Oracle。此時能做的更多是細化場景分析，找出更適合項目情況的技術方案（或方案組合）。細化場景的目的，就是在于對功能需求做減法，找出替換功能邊界，進而為后面的選型提供參考依據。如果是一個重度O的用戶，就需要梳理所有場景，提出若干種差異化的技術方案來滿足不同的需要。甚至針對同一場景，也要有幾種方案可選，以面對成本、風險等其他因素的考慮。例如下圖是多年前在公司整理的去O方案總結，其中場景部分正是基于上面的考慮。2.難點：性能有差異性能問題，可以說是數據庫使用中大家最為關注的，也是在很多評測中經常拿來說事的，但這點是需要理性來看待的。性能指標，是受到工作負載（workload）、軟硬件環(huán)境、測試方法、驗收指標等很多種因素有關。很多數據庫在評測中談到性能碾壓Oracle，此時要辯證來看待。例如前一階段國內數據庫廠商OceanBase，在TPCC的評測中再次刷新了此前成績，可以說性能指標遙遙領先，這點也確實看到國內廠商取得了長足的進步，值得夸獎；但同時也要理性看待，性能打榜成績不能完全代表性能好?？蛻舾鼮殛P注的是在通用場景下的性能表現及性能上持續(xù)穩(wěn)定輸出?；谶@兩點，Oracle產品無疑做的非常出色。這里面重點談到兩點，一是Oracle的優(yōu)化器能力，二是其軟硬一體機方案。如果說數據庫是基礎軟件的皇冠的話，那么優(yōu)化器就是皇冠上的明珠。優(yōu)化器的好壞，直接反映數據庫的性能表現。筆者之前曾有過這樣的體驗，某項目去O遷移（包括應用改造等）總共花費三天時間，但上線后的優(yōu)化足足花了一個月，甚至很多代碼不得不重寫。造成這一問題的原因，正是優(yōu)化器的差異造成同樣語句，在不同數據庫的表現差異巨大。通俗來說，就是寫的很爛的SQL，在Oracle中也可以執(zhí)行得很好。第二點是軟硬一體化方案，這方面Oracle是走在各廠商的前列，其最早提出一體機的理念，經過十余年的迭代發(fā)展，其綜合性能表現令人印象深刻。其將最新的硬件技術，與數據庫軟件相結合，爆發(fā)出強大能量?？梢哉f在極致性能表現場景下，一體機仍然是非常好的一種選擇。應對策略如何面對性能的差異呢？企業(yè)要做到以下幾點：一是理性看待性能指標，提出適合自己的性能要求。過高的指標要求，只會帶來后面技術選型的偏差。比單一指標更為重要的是，性能指標的多維度。要結合場景提出自己的指標規(guī)范，是滿足低延遲，還是滿足大吞吐；是滿足高并發(fā)，還是滿足穩(wěn)態(tài)輸出。針對這些，要提出一個綜合性的測試標準。二是構建適合企業(yè)自身的測試集，TPCC等測試標準可以用來參考，但不要完全依賴而是從更貼近企業(yè)業(yè)務入手，構建自有的測試集。三是關注長期發(fā)展，做有預測性的性能評估。產品的性能表現是存在所謂拐點現象，很難做到完全線性擴展，要在評估初期就關注到這點，并根據業(yè)務發(fā)展做好預測評估及可能的備選方案。四是注意新技術的tradeoff。很多新技術確實給人眼前一亮的感覺，例如性能表現非常好，但此時要理性注意到其背后的取舍問題，進而評估是否選擇及可能的解決方案。例如以Redis為代表的KV產品，在某些場景有很好的性能表現，但它的背后是舍棄了什么？什么場景適合它？后端架構如何適配這一技術，在解決了性能問題的同時，避免其他可能帶來的問題？3.難點：生態(tài)完整性Oracle的生態(tài)，無疑是其成功的主要因素之一。其發(fā)展的四、五十年來，在很多領域是其引領了整個行業(yè)的發(fā)展，其產品實現方式，很大程度上也成為了事實標準。后續(xù)的很多企業(yè)在產品設計上，也參考了Oracle的做法，某種程度將Oracle成了數據庫的代名詞。伴隨著其成熟穩(wěn)定的生態(tài)，也有很多相關企業(yè)，從底層基礎設施廠商、到數據庫周邊的備份、監(jiān)控，到上層的數據建模、治理，再到應用軟件開發(fā)，這些企業(yè)伴隨著Oracle共同發(fā)展，共存共榮。例如：Oracle在傳統(tǒng)金融領域布局多年，服務了大量銀行客戶。而這些銀行的業(yè)務系統(tǒng)，則是有很多ISV來開發(fā)支持，他們已經非常習慣使用Oracle作為底層數據的存儲、計算基礎，此時更換數據庫已不是簡單的一替了之，而是需要大量的應用系統(tǒng)改造適配的過程。這其中還需要考慮新老系統(tǒng)的共存、數據遷移帶來的應用適配等種種問題?？梢哉f這方面帶來的工作量，是整個去O工作中的主體部分，也是關乎到其最終替換效果能否達到預期的關鍵。此前看到的陸金所的分享，正是在業(yè)務梳理、服務化改造到后面遷移、切流等做了大量工作后，才逐步將數據庫從Oracle遷移到MySQL上。應對策略面對Oracle成熟的生態(tài)，作為企業(yè)要做好充分的準備，認識到去O工作不是簡單的底層替換而已，要從方方面面著手準備。后者所占的工作比例，甚至超過前者，而這些“細節(jié)”會決定最終的實際效果。那么作為技術提供方來說，不要試圖僅僅通過全新建立生態(tài)來替代Oracle，而是可做兩手準備，做好一定的適配Oracle的工作。一方面，要盡量兼容Oracle的生態(tài)標準，方便其周邊生態(tài)企業(yè)可以非常低成本的切換過來。這也是我目前認為國內產品做的相對薄弱的部分，很多產品都號稱可完美地兼容Oracle，是實際效果往往大打折扣。第二方面是做好差異化聲明。一個產品要完美地兼容另一款產品是不可能的，雙方的差異勢必存在。重要的是，將這個差異明確地傳達給客戶，不要等上線后才發(fā)現兩者的行為不同。第三方面是做好遷移輔助工作，可通過文檔、工具、專家服務等形式，提供給客戶遷移輔助能力。比如阿里的ADAM平臺，就是一款遷移評估產品，可以很方便地評估兩者的差異并給出建議、甚至是部分遷移邏輯的實現。這樣可大大減少客戶遷移的憂慮。4.難點：成本不便宜成本，是大家經常來談到去O可能帶來收益的一個說辭，但這里是有一個誤區(qū)的。僅僅從字面成本代表的經濟投入來說，去O往往就是不劃算的；再從外延所涉及的人力成本、時間成本、風險成本、機會成本來說，更是如此。先從經濟成本來看，Oracle采取的綁定資源的許可證+后期服務費的方式，是比較昂貴的；而且往往在議價方面也是比較強勢。很多企業(yè)也是看到這一點，因而才考慮去O的。選擇了去O，僅從經濟投入角度也會帶來很大一筆投入。這里面可能包括選擇其他商業(yè)產品（或商業(yè)服務）可能的投入，需構建新的服務體系帶來的人力投入，上下游適配帶來的更換類、改造類的投入等等。再從人力成本來看，引入一款或多款新的數據庫/大數據類產品來替代O，需要人力投入；如引入例如分庫分表等中間件產品，在應用架構上、應用開發(fā)上也是需要人力投入的。如采用的是開源產品，還需要企業(yè)有很好的掌控開源產品能力，在必要內核上及構建周邊生態(tài)工具平臺上同樣需要人力投入。三從時間成本來看，去O往往有個周期較長的過程，是需要花費較長的時間成本。企業(yè)是否有足夠的時間來完成這一過程？是否在快速業(yè)務發(fā)展中，有足夠的空間來做？是采取大刀闊斧還是小步快跑的方式，這些都是與企業(yè)整體發(fā)展節(jié)奏相關，需要統(tǒng)籌來考慮。四方面的風險成本，也是不可回避的一個問題。做任何技術決策都可能帶來風險，針對這樣的風險企業(yè)是否有足夠的認知？為規(guī)避這一風險，是否采取了必要的措施？而這些措施，是否又帶來了額外的經濟、人力、時間成本，甚至新的風險點…（好吧，有點燒腦）應對策略面對上述種種成本，企業(yè)該如何來解決呢？這里能采取的應對策略就是充分評估，將上述可能的成本因素都羅列出來。針對不同的解決方案，在不同成本投入上有所差異，這也是后面做選型時的重要考量因素之一。此外，還需要從長遠及戰(zhàn)略層面考慮這一問題，不要僅依靠成本說話。該需要長期投入的，要舍得投入；該納入企業(yè)技術戰(zhàn)略決策的，要敢于投入。不要被短時的成本收益所左右。5.難點：服務健全性很多企業(yè)選擇Oracle，是看中其良好的服務能力。所謂的“交鑰匙”項目，讓企業(yè)可以更安心在自身業(yè)務上，而不是技術本身。能夠達成這點，一方面是Oracle產品本身發(fā)展多年，其功能完備度已經很高，并已形成了很好的交付能力；第二方面，完備的生態(tài)帶來的交付閉環(huán)，大量的服務類企業(yè)保證了很好的交付質量。相比較而言，無論是國產數據庫或者開源產品，都需要企業(yè)在產品服務上面有更多的關注。應對策略針對這點，作為甲方的企業(yè)要更多做好選擇把關工作，選擇那些真正有實力交付的企業(yè)及產品。特別是某些基于開源產品衍生而言的商業(yè)產品，企業(yè)是否對內核有足夠的把控力，尤為關鍵。此外，在其服務體系（流程、標準等）、客戶案例等，都需要加以考慮。如果是企業(yè)選擇自研或開源方案解決，則需要構建其成熟的運維體系，這點可參照商業(yè)解決方案。對涉及數據安全、可用性等關鍵指標，做好必要的預案并定期演練。而作為乙方來說，提升交付服務能力是需要一個過程，要承認與傳統(tǒng)商業(yè)數據庫廠商服務積累多年的差距。有意識地去模仿構建成熟的服務體系，同時加大對生態(tài)合作伙伴的支持，讓大家共同參與到服務中來。6.難點：風險可控度風險問題，是大家做去O選擇時不得不面對的問題。作為基礎軟件，出現bug是難以避免的，但以Oracle為代表的大型商業(yè)數據庫，經過多年的打磨積累已經可以做到風險可控。Oracle從最早物理邏輯的備份恢復、到高可用集群（RAC）、到數據衛(wèi)士（DataGuard），再到獨立的備份一體機。經歷了數十年的發(fā)展，在多方面做到數據保障。這也是之前用戶，敢于將核心、關鍵業(yè)務放在上面的原因之一。某種程度上講，用戶可以接受一定的服務降級，但在關鍵的數據安全、可用性上面，是需要嚴格得到保障的。與之相對比，去O之后的方案同樣需要規(guī)避上述可能的風險。應對策略為解決上述問題，甲方企業(yè)需要本著嚴謹的原則，將可能的風險因素都納入到評測之后，以此來考察候選方案。同時，在推進過程中可以按照“先邊緣、后核心；先局部、后整體”的原則，來推進去O工作。在這一過程中，不斷完善打磨整個方案。作為乙方產品，如何能夠打消客戶的顧慮，讓客戶可以無憂選擇也是非常值得探討的。比如支持產品混部，將自有產品放在后端，通過全部只讀->讀寫混合->全部可寫的步驟，逐步替代的方式減少出現風險的可能。再比如支持前端路由選擇，嘗試使用小部分業(yè)務流量來驗證，并逐步擴大等等。通過這些手段的使用，逐步提升用戶使用的信心。同時，針對產品自身質量，同樣需要嚴格把關，做好交付輸出。7.寫在最后如何理性看點去O的價值？或者說，企業(yè)為何做出這樣的選擇？一方面，隨著國內外形勢變化，對