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应用场景

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场景一:业务实时搜索

当业务需要对海量数据进行多维度、实时的搜索时,关系型数据库显然力不从心。一个非常典型的例子就是对产品或者商品进行多维度搜索。此时,业务需要借助云搜 Zsearch(对标 Elaticsearch 的蚂蚁金服金融科技发布的弹性搜索产品)满足多样化的实时搜索诉求。搜索开始前,首先需要解决的问题是如何将待搜索数据从关系型数据库实时同步到云搜 Zsearch。

数据同步服务支持 RDS MySQL > Zsearch 之间的数据实时同步。通过数据同步服务提供的数据实时同步功能,用户可以很方便的实现基于 MySQL Binlog 的毫秒级同步延迟。

业务实时搜索

场景二:数据实时分析/数据库数据入数仓

数据分析在提高企业洞察力和用户体验方面发挥着举足轻重的作用,数据同步服务使您能够以几分钟而不是几小时或几天的频率从您的数据中获得洞见,从而提升企业的竞争力。

数据同步服务可在增量数据同步开始之前,回拉历史全量数据,并写入数仓(如大数据计算服务 MaxCompute)。在增量实时同步过程中,记录数据位点信息用于将后续的数仓数据标记完成,下游可依据标记完成时间触发后续的数据分析任务。

实时分析场景

场景三:查询分载/读能力横向扩展

在有大量读请求的场景,大量读取流量可能会对主流程业务产生影响,这时可以通过构建只读库,主生产库与只读库之间通过数据同步服务实现数据的实时增量复制,将只读流量切换至只读实例,大大降低了主数据库读取工作负载,从而方便得扩展了应用的吞吐量。

此场景方案支持异构环境,也使得用户能以低成本、开放式平台分担昂贵库或遗留库的压力。同时可以集中/合并多个应用的数据,从而实现统一查询/统一报表。

查询分载

场景四:异地容灾

由于地区断电、断网等客观原因,产品可用性并不能达到 100%。当出现这些故障时,如果用户业务部署在单个地区,那么就会因为地区故障导致服务不可用,且不可用时间完全依赖故障恢复时间。

通过构建灾备库,使用数据同步服务实时增量同步主库数据以确保主库与灾备库数据的完全一致,当业务中心发生地区故障时,直接将业务流量切换到灾备中心,即可立刻恢复服务。在灾备接管期间,通过反向数据同步,可实现随时切回主库。

异地容灾
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