高校云數據庫平臺的設計與實現

張坤濤 吳思瑩 王世華

（廣東石油化工學院理學院 廣東省茂名市 525000）

1 緒論

近年來，云計算進入突飛猛進快速發展階段，正日益演變成為新型的信息基礎設施。在各國紛紛大力扶持云計算產業的背景下，中國率先實行“云優先”政策，云計算技術不斷演進發展成熟，并快速在政務、醫療、金融等重要領域普及，其市場也從十幾億規?？焖僭鲩L至千億規模。而信息系統的建立越來越依賴數據庫的支持，云數據庫已成為當前的一個研究熱點[1-4]。

目前國內外越來越多企業或組織將自身業務數據從基礎設施移到云數據庫，以充分利用云數據庫的優勢，從而極大降低運維成本和提高數據庫性能。也越來越多的企業、組織和研究人員進行云數據庫的設計與開發。如國內阿里云的云數據庫，擁有關系型數據庫、NoSQL數據庫，具有穩定可靠、可彈性伸縮等特點，同時在性能、監控等方面具有優勢；國外的如Amazon RDS,一種關系型云數據庫。使用這個數據庫，很多部署管理的工作不需要使用者來做，或者說做起來很容易，如數據庫安裝、版本升級、環境準備、備份/還原等[5]；文獻[6]則基于PaaS平臺和云編排引擎設計出了新的云數據庫平臺，實現了自主研發。

雖然云數據庫是當前的一個研究熱門，但是在針對于高校云數據庫的研究卻少之甚少。數據庫技術是計算機科學技術中發展最快的領域之一，也是應用最廣的技術之一，它是計算機信息系統與應用系統的核心技術和重要基礎[7]。但是在數據庫的相關教學中,采取的教學設備在設計中存在一定的缺點，如教學機每次重啟設備自動還原、學生電腦與教學機不統一、設備卡頓等，造成學生的時間的浪費，課后沒法繼續深入研究等問題，導致學生的深入研究的興趣逐漸降低，嚴重抑制了學生的進一步思考與分析。另外，在信息化快速發展的背景下，傳統的數據庫已經無法滿足需求。隨著高校師生所產生的信息不斷增多，傳統的信息技術早已無法滿足高校師生的日常需要，高校教生對信息技術有了更高的要求[8]。

一個專門針對于高校的數據庫勢在必行。高校云數據庫在高校教學中的應用不僅能有效降低硬件、軟件的運行成本，同時還為高校教學提供優質的云服務，促進高校的教學。

本文對廣東地區大學院校對云數據庫的需求進行了調研，通過研究目前高校在數據庫教學中存在的缺陷和不足以及基于現有云計算和云數據庫的相關技術，提出并設計出了一種專門針對于為高校服務的云數據庫平臺。

2 云數據庫在高校計算機教學中的需求分析

高校云數據庫在基礎功能上需求基本與目前國內大部分云數據庫需求一致?；竟δ苣K需求有用戶管理、容器管理、鏡像管理、實例管理、物理機管理和監控報警。由于本文主要針對于高校的云數據庫研究，主體用戶為高校師生和高校管理員，所以主要進行了對學生、教師、管理員三方的需求分析。

2.1 學生對云數據庫的需求

學生主要在于目前大多數教學學生機器每次啟動會自動還原，學生需重復配置環境，浪費課堂時間。另外，如SqlServer、Oracle等常見數據庫軟件，它們占用空間大，運行所需要消耗的計算機資源較多，這對于性能一般的計算機會出現卡頓、運行緩慢等現象，導致學生無法再運行或運行卡頓其它軟件等問題。學生主要需求在于能根據自己的需求申請指定的數據庫，并能支持任意一臺機器均能訪問，支持數據庫備份，當操作失誤時能夠快速還原等。

2.2 教師對云數據庫的需求

教師在課堂數據庫教學當中，目前主要存在問題是上課地點不統一、課室機器不同教師之間安裝不同環境導致沖突，有些機器甚至自動還原，在教學中重復配置環境等浪費時間。所以教師需要一個獨立的數據庫，并且支持任一地點訪問，不與其他服務沖突。

一般情況下，個人計算機的軟件不能達到“共享”使用的目的。而在我們的教學過程中往往需要操作數據庫中共同的數據，一般方式是從教師數據庫導出數據后再導入每個學生自己的本地數據庫，數據的遷移會浪費很多時間，而且還會因為數據庫版本不兼容等原因造成無法導入或數據丟失的問題。所以教師的主要需求還有獨立的數據庫空間，能夠自定義數據庫并能實現快速共享等。

2.3 管理員對云數據庫的需求

管理員的需求在于能夠減輕管理員的負擔，系統能夠自動化完成大部分任務。所以管理員主要需求為擁有可視化管理平臺，能自動化管理平臺，自動化監控資源使用情況，自動生成報表和預警。

3 系統設計與實現

基于SpringBoot技術開發出一套云數據庫管理系統，再通過Java操作Kubernetes API實現管理由Kubernetes架構搭建的云數據庫平臺。即實現了云數據庫系統的實現，又實現了云數據庫平臺可視化管理。

3.1 設計內容

基于現有的Kubernetes云計算平臺，通過分析其框架原理和API管理接口，搭建出基本的云數據庫平臺。然后主要根據對高校云數據庫的需求，對其功能和設計進行創新，以滿足高校對云數據庫的需求，其主要功能有如下幾個方面：

（1）支持師生申請自己獨立的數據庫，且根據管理員設置的申請限制條件，符合條件系統即可自動生成數據庫，無需任何人工審核和運維操作；

（2）支持自定義數據庫。如選擇Mysql、Oracle、Redis、MongoDB數據庫等、版本號、初始環境；如上課所需環境需要定制，教師只需通過拷貝自己的數據庫環境，即可實現一鍵分發至每一位學生；

圖1：云數據庫平臺架構圖

（3）用戶數據庫之間環境沒有任何影響，每個用戶可獨立操作、修改自己的數據庫環境；

（4）資源動態可視化。每個用戶可查看自己數據庫的資源使用情況；管理員亦可查看每個用戶和云數據庫整體集群的資源使用情況；

（5）區分臨時數據庫和長期數據庫，臨時數據庫到期資源自動回收，數據會臨時保存指定期限后刪除，也可申請延期；長期數據庫系統自動監控使用情況，長期未使用系統自動提醒，避免資源浪費。

3.2 Kubernetes架構云數據庫平臺設計與實現

本文Kubernetes架構設計在每個控制節點都安裝Docker容器，利用Docker容器技術和Kubernetes容器編排技術搭建了高校云數據庫平臺，整個云數據庫平臺的架構如圖1所示。

Kubernetes是Google公司用Go語言開發的一個開源容器集群管理平臺，它可以實現 Docker 容器的自動部署維護、自動調度、服務發現、自適應負載伸縮等功能，能高效簡單地管理Docker容器應用[9]。整個云數據庫平臺底層采用Docker容器技術實現[10]。采用Docker容器部署數據庫，可有效節約資源、部署時間和啟動時間，且部署多個數據庫時，每個容器之間互相隔離，容器之間不會相互影響，具有獨立性，能夠區分計算資源，可實現每個用戶可根據自己需求調整環境、變量和資源消耗統計。當用戶需重置或卸載數據庫時，只需重置或卸載其對應的Docker容器即可，實現一鍵重置或卸載。

相比于傳統模式下安裝數據庫，Docker容器技術只需從鏡像倉庫中拉取我們所需的鏡像，再利用鏡像直接生成對應的容器，即可實現數據庫的部署，大幅度提高了數據庫部署的時間，同時傳統模式比Docker容器要消耗更多的CPU、內存和IO資源，因此，采用Docker部署數據庫，資源利用率更高。

本文采用多master集群方式部署，master節點主要負責整個集群的管理，采用3臺方式部署，任意一臺master節點發生故障時，另外兩臺還能進行正常保證系統的運行。三臺機器同時出現故障的概率是相對較低的，綜合資源利用，三臺是相對合適的。而node節點部署數量可根據每臺node節點的配置、集群用戶量、資源使用情況等進行彈性伸縮，將資源利用率最大化。

3.3 可視化管理平臺設計與實現

本可視化管理平臺采用SpringBoot架構實現微服務，最終將其打包成Docker鏡像部署在集群中。通過Kubernetes API實現管理和監控云數據庫。當師生向平臺申請數據庫時，平時將根據申請者的用戶類型、申請的數據庫類型、版本抓取相應的數據庫鏡像，通過創建Pod API在指定的Node節點中創建一個新的數據庫容器，同時采用NodePort的方式將數據庫容器訪問端口暴露在云數據庫外，申請者通過系統分配的Node ip地址和暴露的端口即可實現訪問自己的數據庫，并可在自己的賬號登錄的可視化平臺中進行查看數據庫運行狀態，資源消耗情況等，并可進行數據庫備份、還原和卸載等操作。

4 結語

本文通過研究高校對云數據庫的需求，進行了調研、需求分析、系統設計等方面的研究，并最終設計與實現滿足于高校所需求的云數據庫及其管理平臺。該設計充分利用了高校的服務器計算和存儲資源，另一方面降低師生使用數據庫開發的學習成本和時間成本，為高校師生的教學、學習和研究等方面提供優質的云服務。云數據庫及其管理平臺的建設能夠為高校師生教學與研究帶來極大便利。