原文作者：Behnam Eliyahu，Excelero 技术传播者
多年来，Oracle Exadata 一直是运行 Oracle 数据库的首选硬件/软件平台——当组织寻求简化数字化转型、提高数据库性能和降低成本时部署的资源。然而，随着企业继续进行云迁移，有关如何有效地将数据库工作负载从 Oracle 的 Exadata 数据库云服务器迁移到公共云的问题出现了。评估风险与通常可观的回报的技术主管特别关注数据库性能、弹性和成本。
最近推出的 Oracle 云 Exadata 产品线因其显着增强而赢得了分析师的赞誉，但它需要对 Oracle 云的承诺。
挑战在于确保 Exadata 系统上的海量数据库和分析工作具有足够的性能——关键任务工作负载对延迟跳跃或最终用户响应时间的滞后零容忍。这在金融服务等行业尤其值得关注，因为及时的报告和数据是绝对关键的。强大的计算、网络和存储三巨头之间的薄弱环节通常是存储。对于此类数据密集型工作负载，实现性能、确保弹性和保持成本效率（包括 Oracle 许可模型的要求）是一项艰巨的任务，尤其是在基于云的模式中。
三个注意事项
最近将基于 Exadata 的工作负载部署到公共云中的经验教训表明，三个关键参数必须定义架构方法的简短列表。
1) 数据密集型工作负载的性能
事务性工作负载通常需要低延迟，即尽可能快地读取和写入少量数据的能力。相比之下，数据仓库工作负载依赖于高吞吐量，即以尽可能高的带宽通过数据库泵送大量数据。实现足够的分析速度是在云中运行 Oracle 数据库的第一个挑战。通过云提供商的访问速度和吞吐量上限来预测数据性能是非常重要的。为了保持良好的用户体验并确保查询或批处理作业快速执行，数据可以高速读取和写入以使单个操作尽快完成至关重要。
新的 NVMe SSD 可提高性能并降低总拥有成本。运行它们的软件的进步现在允许更低的延迟和更高的吞吐量。然而，即使有了这项技术，当今云提供商产品组合中最大的差距还是在高性能关系数据库领域，主要是 Oracle 数据库和 Microsoft SQL Server。PaaS 解决方案是为普通工作负载设计的，而不是高端的。例如，在 Oracle Exadata 上运行的复杂数据库将难以在“普通”基础架构即服务 (IaaS) 部署上运行，而将数据库迁移到托管 PostgreSQL 所需的重构几乎是不可想象的。
例如，一个组织部署了 6 个 HBv3 Microsoft Azure 虚拟节点，用于为单个 Oracle 应用程序节点提供高速存储，该节点也在 HBv3 机器上运行。该团队使用 HBv3 的 RDMA 连接与其余支持 HBv3 的节点形成了一个分布式 NVMe 存储池（使用 Azure 上的 NVMesh）。它汇集了来自 7 台机器的 14 个 NVMe 驱动器，并创建了一个独特的镜像 RAID-10 卷。每个 HBv3 节点都有两个容量为 1TB 的 NVMe 驱动器。由于数据被镜像保护，每个 HBv3 节点有效地提供了 1TB 的最高性能存储。
在上线之前，IT 团队使用 SLOB 进行 Oracle 量身定制的基准测试，有 20 个模式，每个模式 125GB。本地和远程 NVMe 访问时间为 100 微秒。存储访问带宽可达 27 GB/s [1]。该数据库实际上每秒可以使用大约 800,000 次数据库 I/O 操作执行超过 1,300 个事务[2]。这对于极具挑战性的数据库工作负载来说已经足够了。
这个 HBv3 节点集群也可以访问远程存储。它可以使用 HBv3 的 40Gbps 以太网 NIC 来访问 LSv2 机器和 Premium SSD。这可以从 LSv2 媒体生成第二个性能层，从每个 HBv3 节点中继高达 5GB/s 的此类存储。Premium SSD 层的第三个性能层可提供高达 4GB/s 的速度。
2) 增加弹性并降低风险
许多本地 Oracle 数据库客户使用 Real Application Clusters (RAC) 选项需要支付大量许可费用，该选项允许跨多个节点构建高度可用的解决方案。然而，在公共云中，Oracle RAC 仅在 Oracle 自己的云中得到支持，希望迁移到 Azure 或 AWS 的客户必须寻找替代方法来构建弹性架构。
为了克服这一限制并实现高可用性，企业考虑依赖企业版中的 Oracle Data Guard 特性——包括切换和故障切换到存在于不同可用区的备用数据库的情况。
3) 成本效益
离开 Exadata 时的一个重要考虑因素是对 Oracle 许可成本的影响。Oracle 的核心保理表将增加在云中运行时所需的许可证数量。此外，离开 Exadata 将意味着该资源无法访问 Oracle 的混合列压缩 (HCC) 技术，并且现在未压缩的数据库将扩展，因此成本更高。最后，根据 CI/CD 流程的要求创建数据库克隆的需求可能意味着生产副本会消耗更多的存储容量并需要更多的 IT 时间来管理。
为了避免许可成本成为成功云迁移的障碍，团队需要使用受限的 VM 大小来限制 VM 实例，使其仅使用总可用内核的子集。该部署节省了不必要的数据库许可证成本，尽管它仍然具有虚拟机的全部成本。
这种方法可以满足苛刻的工作负载，同时控制总拥有成本。这组配置的范围从具有多节点可靠性的终极性能到大型数据库上的可靠高性能。通过为关键数据库环境提供这样的范围，决策者可以根据他们的需求做出正确的选择。
新选项应对趋势
在以“降低环境风险”为口号的金融服务等行业，以及竞争需求需要基础设施来支持优于组织同行的行业，IT 领导者面临着企业要求多样化数据中心设备超越任何一家供应商的需求，以及降低成本。将 Exadata 级工作负载迁移到公有云是一种正在被越来越多地探索的策略。新技术，尤其是存储技术，正在降低迁移的风险，同时为以更低的复杂性和成本实现最佳性能奠定基础。
[1] OLAP 测试中的读取带宽 — 100% 表扫描，400 个 SQL 进程没有更新
[2] OLTP 测试——0% 表扫描和 20% 更新——使用 240 个 SQL 进程
