拋開舊系統束縛 GCP 雲端資料庫助企業應用升級,發揮更多創造力!

這場主題為「資料管理與資料庫」的 Next OnAir 線上研討會,主要介紹協助許多遊戲業輕鬆達到全球擴展的 Google Cloud Spanner 資料庫代管服務。除了 Cloud Spanner ,在 GCP 上還有多種不同特色的資料庫服務,也將說明企業如何依照場景與需求做選擇。而實際導入案例則有 Uber 、知名遊戲業者 Colopl 及台灣知名媒體平台等企業服務,透過 Cloud Spanner 等資料庫服務來解決其過去所面臨的資料庫效率不彰、資料管理一致性及可用性等方面的問題。

兼具關連式與 NOSQL 資料庫優點, SPANNER 助企業拓展規模提升使用體驗

過去遊戲業者在業務成長遊戲玩家增加後,為了水平擴展會透過手動自製方式來進行數據分片(Sharding),但這容易造成數據一致性與關聯性的問題,又或者另一方法是搬遷到NoSQL上,但這樣除了移轉困難之外,可能還有開發設計上的問題。

Cloud Spanner是雲端企業級全球分佈的資料庫代管服務,它能結合關聯式資料庫的架構性以及NoSQL資料庫水平擴展的優點,很輕鬆就可進行擴充或縮編節點。重點是,Spanner擁有高可用性,還可做到跨區複製,開發人員無需額外撰寫程式(圖1)。Cloud Spanner能讓遊戲應用改版升級再進化、拓展規模並同時提升玩家的體驗。

圖 1 – Cloud Spanner 能支援跨區部署,6 月剛宣布在亞洲建立一新區域 instance 配置,名為 asia1,位於東京、大阪與首爾
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CLOUD SPANNER 成功案例: COLOPL 遊戲開發商

開發「勇者鬥惡龍」的遊戲開發商 Colopl ,因為 Spanner 的可擴展性、較低的成本以及穩定性佳等原因,而決定從 MySQL 轉移到 Spanner 。過去他們每個月在新功能發佈後,總要花上幾天的時間去進行擴展或縮編。自從搬移到 Google Cloud Spanner 後,只需 1 個按鍵在幾分鐘內就可縮放。

Colopl 過去自行處理數據切片,使程式碼變複雜且難維護,不論要增加新功能或解決 bug 的成本都很高; Spanner 則能簡化程式碼。

在系統穩定性方面, Spanner 擁有至少 99.99% 的服務層級協定(Service Level Agreement,SLA),在搬遷到 Spanner 後沒有當機事件,過去他們自行管理數百台伺服器時往往每個月至少1次當機。目前 Colopl 每個月有數百萬個活躍用戶由 GKE 上的 1 萬個 pods 處理,其後端運行數百個 Spanner 節點,每秒處理數千個查詢。

CLOUD SPANNER 成功案例: UBER 乘車與外送服務平台

每月有 1.03 億活躍使用者、每天有高達 1800 萬次(註: 2020Q1 的統計)乘車與外送記錄的 Uber ,在如此大量的交易規模下,希望能打造一個促進載客、送餐流量的穩定平台,因此需要有高一致性、高可用性的資料庫,不僅可擴充又能支援大規模複雜的交易環境,以解決在平台效率與資料管理上的挑戰。

經過審慎評比,Cloud Spanner 滿足了 Uber 各項核心需求,包括能在跨資料中心間維持資料一致性、支援關聯式模型等。而 Uber 也瞭解在使用 Spanner 前,還需有前置作業環境的部署使 Spanner 能更加與 Uber 既有架構融合,包括他們建置非同步的 gRPC Spanner 用戶端、打造後台任務執行系統、TTL 支援、交易執行框架以及 Spanner 監測服務等。

除了 Cloud Spanner 及 Cloud SQL 是關聯式資料庫外,GCP 提供代管服務的資料庫還包括非關聯式的 Firestore、Bigtable,記憶體資料庫 Memorystore 等。若是其他第三方資料庫如 SAP Hana 或 IBM DB2 亦可運行在 GCE 上。資料庫種類與適合應用請見(圖2)。

Firestore 是文件資料庫,能讓企業打造強大的行動 App,Firestore 可支援整合包括 iOS、Android、Web 用戶端、伺服器函式庫等,且裝置之間可即時同步。另一項也是開箱即用不需寫大量程式的是離線支援的功能,即使網路斷線也可確保資料完成快取,讓 App 體驗不中斷,許多用戶就將 Firestore 應用在舊有應用程式的現代化。

而 Bigtable 則是效能極佳的鍵值寬行資料庫,適合需要快速查詢、寫入、掃描的應用,以及需要低延遲、可擴充性且有龐大負載需處理的應用。此外,GCP 及合作夥伴也能代管開放原始碼的資料庫,包括協助作業系統、資料庫的更新修補,維護系統安全,並整合監控、登入工具及收費功能等。

圖2 – 資料庫種類與合適應用
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為了提升用戶體驗達到低延遲、效能一致等訴求,找了擁有專業技術支援的 CloudMile 合作。CloudMile 建議使用 Cloud Spanner 上的 Multi-region 功能,將資料的使用情境進行分類讀取,如像是使用者資料、瀏覽貼文、私訊等更新速度快的需求,可調用 Stale Read 達到好的效能,而若像是交易資料則可用 Strong Read 達到跨區域的強一致性。

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