客户说｜政采云选用阿里云PolarDB实现架构升级，成本与体验双优化

企业背景与数字化转型挑战

• 当前生产环境中运行的 MySQL 实例众多，并且存在较多实例的 CPU 使用率在大部分时间段都处于低水位，利用率不够充分。另外由于存在较多的只读 MySQL 实例，导致数据存储冗余率也相对较高。

• 传统 MySQL 存在物理限制：传统集中式MySQL架构能支持的数据容量有限，无法满足招投标文件等结构化数据的增长需求。

2. 运维复杂度攀升

• 实例过于分散，导致业务维度监控告警配置、日志收集、慢SQL告警配置等日常基础操作过于复杂。

• 部分实例数据增长较快，磁盘空间使用率长时间维持在较高水位（约 80%），需要定期进行复杂的数据清理工作。

• 传统主从架构下，大数据平台每日需从近百个实例、200 多个业务库抽取数据。数据的快速增长和较多任务上线导致 ETL 任务处理时间波动较大，制约实时分析能力。

3. 业务拓展瓶颈

• 区域性采购高峰期间（如年末集中采购季），临时扩容需 2 小时人工介入，响应滞后可能会导致一定的客户投诉率。

技术选型：PolarDB MySQL的架构革新

• 弹性扩展：存储层支持 PB 级容量线性扩展，计算节点 5 分钟内完成垂直升配，应对突发流量无需业务停机。

• 全局一致性读：依托 TSO（Timestamp Oracle）机制，只读节点延迟控制在 10ms 内，使大数据分析查询直接路由至 RO 节点，主节点负载下降 37%。

• 智能分级存储：基于访问热度自动迁移数据至 NVMe SSD/ESSD AutoPL/OSS，历史数据归档成本降低 68%。

• 无缝迁移：利用 DTS 实现 300+ 应用平滑迁移，通过 SQL 闪回功能可以将数据误操作修复时间从 6 小时缩短至 3 分钟。

• 混合负载支持：整合 OLTP 与 IMCI 列存引擎，招投标数据多维分析性能提升 23 倍，单日统计报表生成时间从 55 分钟压缩至 142 秒。

迁移实施：全链路改造方法论

• 使用工具对数据库实例进行 SQL 全量采集，识别出 28 个高频复杂查询（占比62% 业务负载），针对性设计读写分离策略。

阶段二：灰度迁移与流量切换（2024.06-2024.09）

• 采用"业务优先级分片"策略：先迁移采购目录管理等低频子系统，再逐步切入招投标核心模块。

• 搭建验证环境，通过工具实现资源配置模板化，扩容耗时从2小时降至9分钟。

阶段三：稳态运营与效能验证（2024.10-2024.11）

• 构建智能监控体系：基于 Prometheus + AI 异常检测，提前 12 小时预测存储水位异常，运维介入频次降低70%。

• 冷数据归档自动化：通过生命周期策略每天释放1.2TB存储空间。

成果与行业启示

▶︎ 业务效能飞跃

高并发支撑：在 2024 年年底的政府采购高峰期中，系统平稳承接单日 21 万次投标文件提交，PolarDB 主节点 CPU 峰值仅 61%。

成本结构优化：总拥有成本（TCO）下降 53%，释放的 IT 预算投入至 AI 评标算法研发，异常投标识别准确率提升至 98.7%。

▶︎ 技术演进规划

多租户架构落地：2025年Q1将基于PolarDB的Resource Group实现供应商资源隔离，支持百万级供应商并发接入。

HTAP深化应用：通过IMCI列存加速采购目录价格分析，复杂关联查询性能目标提升40倍，赋能采购决策智能化。

▶︎ 行业参考价值

本案验证了云原生数据库在政企领域的规模化落地路径：

• 对于年均采购额超千亿的区域，建议采用"逻辑集中+物理分布"架构，通过1个中心集群 + N 个边缘节点实现数据合规与性能平衡。

• 根据Gartner测算，类似改造可使政府采购平台运维效率提升 65%，建议将节省成本的 30% 反哺业务创新，构建数字化转型正循环。

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