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RDS for MySQL Serverless公测上线:弹性伸缩,最高可降成本超80%

RDS for MySQL Serverless公测上线:弹性伸缩,最高可降成本超80%

本文分享自华为云社区《RDS for MySQL Serverless公测上线:弹性伸缩,最高可降成本超80%》,作者:GaussDB 数据库。

随着科技的快速发展,我们正在迅速步入一个全新的数字化时代。数字化时代,数据是最宝贵的资源。数据库作为存储数据的仓库,重要性更是不言而喻。

一、业务背景及痛点

为了确保数据库的可用性和可靠性,开发者在服务器资源配置时往往慎之又慎,以保障业务高峰时数据库能正常运行。在传统云主机架构下,用户购买的服务器,只要运行就会持续消耗资源,持续产生费用。通常每台服务器资源是固定且有限的,而服务器负载情况是动态的,这也导致资源使用率有浮动造成浪费。

举个例子,A公司是互联网教育培训行业,其业务负载随课程时间变化明显;B公司,传统行业工作考勤,业务负载主要集中在上下班高峰期,其余时间负载不到5%。这些场景业务波动较大,业务高峰期时资源利用率高,甚至出现资源不足的情况;业务低谷期时资源利用率低,大量的资源冗余闲置,成本浪费严重。

二、解决方案

RDS for MySQL最新推出的Serverless实例则有效地解决了这一行业痛点。Serverless实例可以根据用户业务负载自动进行资源分配,客户对资源按量付费,提高了资源利用率。相比于普通包周期实例,Serverless实例平均降低使用成本超30%,特定场景下可降低成本超80%。

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那什么是Serverless?

Serverless即无服务器,所谓无服务器并非是说不需要依赖和依靠服务器等资源,而是开发者再也不用过多考虑服务器的问题,可以更专注在产品代码上,并且无须管理和操作云端或本地的服务器。

三、RDS for MySQL Serverless的实现方法

RDS for MySQL Serverless实例以RCU为计算单元(1RCU约等于1U2G处理器),通过CPU与内存资源的实时弹性伸缩,协助客户自动快速应对业务峰谷流量,实例使用期间只需要为占用的资源按使用量付费。降低成本的同时,减少运维量,让客户能够专注业务。

其中,弹性伸缩是基于资源指标阈值的响应式伸缩算法来实现,资源指标包括CPU使用率、内存使用率等。通过周期性对这些资源指标进行数据收集计算,再与所设定的指标阈值进行比较,从而动态调整节点能使用的计算资源,保证能秒级弹性伸缩,减少扩缩容场景对业务的影响时间。

资源指标的数据收集计算使用额外计算资源,不占用节点能使用的计算资源,保证算法的计算与预测不影响到节点业务。

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计算资源极致实时弹性伸缩,协助客户自动快速应对业务峰谷流量

四、RDS for MySQL Serverless的价值及核心优势

RDS for MySQL Serverless的价值:

1.降低运维需求

不用过多地去考虑数据库实例配置是否合适,如规格大小、存储类型、网络带宽、自动扩缩容等方面。业务上线前无需预估资源,无需变更数据库的配置,业务上线后也无需再对数据库进行变更类运维,进一步降低了底层运维工作量。

2.降低使用成本

数据库实例可根据客户业务实时负载,自动、快速地进行弹性伸缩,用户只需要为占用的资源按使用量付费。Serverless实例做到快速响应业务变化的同时,减少了资源浪费,进一步助力企业降本增效。

RDS for MySQL Serverless的核心优势:

  • 6秒内可完成弹性扩缩容,业内领先
  • 弹性范围为0.5RCU-8RCU,最小步长为0.5RCU
  • 支持MySQL 5.7以及MySQL 8.0两个大版本

五、RDS for MySQL Serverless的适用场景

  • 数据库使用频率不高,如企业测试环境、个人开发者等场景。
  • 业务有间歇性定时任务,如数据统计归档、学校教学和科研等场景。
  • 业务有不易预测的波动,如签到打卡、边缘计算等不确定负载的场景。
  • 希望实现数据库的免运维或全托管的用户。
  • 希望在业务低峰期降低数据库使用成本的用户。

六、总结

RDS for MySQL Serverless实例实时弹性扩缩,资源按量付费,极大地降低了使用成本,解决了负载峰均比高场景下,传统包周期实例资源浪费的问题。同时,Serverless无需配置,无需运维,降低了使用门槛,让用户最大化地专注业务,为广大企业级客户和个人开发者提供了更优的选择。

华为云数据库RDS for MySQL Serverless公测版已上线,欢迎各位新老客户使用。

详情请见官网用户指南:Serverless实例简介_云数据库 RDS_用户指南_RDS for MySQL用户指南_Serverless实例(公测)

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