Serverless模式

简介

AnalyticDB PostgreSQL版基于云原生架构的Serverless模式完全解耦计算与存储，解决了计算存储必须等比例缩放的问题。赋能用户面向业务峰谷时对计算能力进行快速且独立的扩缩要求，同时保证存储持续按需付费。做到快速响应业务变化的同时，合理优化使用成本，进一步助力企业降本增效。

相比存储弹性模式，Serverless模式具有以下优点：

• 大幅度降低存储成本，实现按需使用。您的历史数据无需再迁移到其他存储介质上，让数据分析更简单、高效、低成本，一站式解决金融、互联网等行业快速增长的数据分析需求。

• 对高吞吐写入场景和高性能跑批业务进行了设计优化，同时提供了弹性伸缩能力，适合业务数据量大、并具有典型的业务访问波峰波谷场景。

• 在存储计算分离基础上，提供了数据共享功能，打破了物理机的边界，让云上的数据流动了起来。 一存多读的使用模式，打破了传统数仓之间数据访问需要先导入再访问的孤岛，简化操作，提高效率，降低成本。

注意事项

产品形态对比

Serverless模式作为一个新的形态，兼容存储弹性模式大部分功能，两种模式在产品功能方面的对比如下。

功能及约束

Serverless模式兼容存储弹性模式95%以上的功能，大多数情况下您可以按照原有语法使用本产品；JDBC接口、ODBC接口以及psql等工具在Serverless模式的使用方法与存储弹性模式一致。您在使用Serverless模式时需要注意部分功能方面的约束，具体信息如下。

数据迁移

您可以将现有数据迁移至Serverless模式中，AnalyticDB PostgreSQL版存储弹性模式和存储预留模式迁移至Serverless模式请参见AnalyticDB PostgreSQL版间的数据迁移。

更多数据迁移支持情况，请参见下表。

自动调度（邀测中）

AnalyticDB PostgreSQL版Serverless自动调度模式的实例会基于流量感知进行自动启停，若实例无流量则自动转入空闲状态，空闲状态下实例不会收取计算费用。

AnalyticDB PostgreSQL版Serverless自动调度模式支持您手动修改计算资源阈值和空闲释放等待时长，设置方法，请参见实例资源配置。

Serverless自动调度模式实例会根据ACU（Analytic Compute Unit，为Serverless自动调度模式实例的算力单元）进行计费，阿里云每小时会采集使用的ACU的数量，秒级计费，小时级出账。更多费用信息，请参见产品定价。

弹性扩缩容

Serverless模式支持分钟级别的在线弹性扩缩容。实验室测试扩缩容性能如下：

• 16个节点及以内的扩缩容耗时不超过60秒。

• 16个节点以上的扩缩容耗时不超过5分钟。

利用Serverless模式的分钟级别弹性扩缩容能力，您可以在预期的应用访问高峰期到来前（例如双十一购物节），临时将计算节点规模扩大，当应用访问高峰结束后再减少计算节点规模。AnalyticDB PostgreSQL版的计费模块会按照实际应用的时长和规格进行计费（以小时为单位）。通过这种方式可以达到性能和成本的平衡。

目前Serverless模式每个计算节点都拥有相对应的最高存储容量，如果您需要进行缩容操作，请务必保证总数据量不能超过缩容后节点规模的最高存储容量和。例如您的计算节点规格为2C8G，该节点对应的最高存储容量为960 GB，您需要缩容至4个计算节点，则您的总数据量不能超过3840 GB（960 GB*4）。

Serverless模式的不同规格节点对应的最高存储容量分别如下。

在扩缩容过程中，只有扩缩容前后会发生临时的闪断，其他时间段业务依然处于可读可写状态，保证了系统的持续可用性。

数据共享（Beta）

相比较传统数仓共享数据使用的数据导入导出方式，Serverless模式的数据共享具有如下优点：

• 存储成本：无需在多个AnalyticDB PostgreSQL版实例间复制或移动数据。分布式存储中仅存放一份数据，不占用额外存储空间，多个实例可在设定的共享范围内访问同一份数据。

• 易用性：只需要简单的创建共享、授权和导入共享操作，即可在数据消费者实例上访问数据，无需处理表结构迁移，可以像访问本地数据一样访问共享数据。共享中增减共享对象和授权变化能自动同步到消费者实例。

• 数据一致性：数据消费者实例对数据的访问性能接近于数据生产者实例，同时消费者实例可以读到生产者实例最新已提交的写入数据，保证事务的ACID能力。

数据共享可以帮助您解决以下问题：

• 复杂组织权限隔离：例如公司总部和分部各有一个实例，总部实例的部分数据需要允许分部的实例进行访问。

• 复杂业务资源隔离：例如ETL和AdHoc业务通过实例实现物理资源隔离，ETL结果通过数据共享给AdHoc的实例。

• 跨业务协作：例如数据研发、销售、运营、财务在需要分析同一份数据时，该数据可以通过数据共享允许组织内不同业务组的访问。

目前数据共享处于测试阶段，使用时存在以下约束：

• 数据共享仅支持普通表，不支持分区表、外表、View、Schema和函数的数据共享。

• 数据共享仅支持Hash分布表，不支持复制表和随机表。

• 数据共享不支持子事务。

• 当源实例中有多个共享时，目标库只能订阅其中一个共享。

• 共享的表无法进行DDL操作，如果需要进行DDL操作，需要取消该表的共享。

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