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阿里云数据传输服务DTS基本介绍

阿里云数据传输服务(Data Transmission Service) DTS是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。它支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 数据传输服务致力于在公有云、混合云场景下,解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。 它底层的数据流基础设施为阿里双11异地多活基础架构, 为数千下游应用提供实时数据流,已在线上稳定运行3年之久。 您可以使用数据传输轻松构建安全、可扩展、高可用的数据架构。

产品优势:

数据传输服务同传统数据迁移同步工具的对比:

数据传输 传统迁移同步工具

支持功能

功能丰富
数据传输支持同异构数据源之间的数据传输,
提供迁移、订阅、同步多种传输功能
功能单一
一般迁移工具只提供全量数据迁移功能,
只有个别商业软件提供同步功能

传输性能

传输性能高
同地区内通过内网传输,传输粒度可细化到记录级别,
全量迁移性能高达70MB/s,实时同步性能高达30000TPS
传输性能低
迁移同步粒度只能细化到表级别,迁移同步性能差

安全可靠性

可靠性高
云服务形态,任何一个节点故障,任务立马被其他健康节点接管,
链路秒级恢复。
模块之间通过token认证,使用安全传输协议,链路可靠性高达99.95%
可靠性差
一般迁移工具都是单机版本,一旦服务器宕机,
那么传输链路即中断。

易用性

简单易用
提供可视化管理界面,传输链路配置简单,链路状态透明直观,
极大降低使用成本。 支持断点续传,可有效解决因硬件、网络
等异常导致的链路中断
使用复杂
一般迁移工具配置步骤复杂,且链路状态不透明,
使用成本高。 一般迁移工具不支持断点续传,一旦出现网络、
硬件异常就会导致链路中断,易用性差

功能特性:

数据迁移:

支持同异构数据源之间的数据迁移

同构数据源间数据迁移:支持MySQL、SQLServer、PostgreSQL、MongoDB 等多种数据源到RDS的上云迁移
异构数据源间数据迁移:支持Oracle->MySQL、Oracle->PPAS等异构数据源间的数据迁移

支持热迁移,降低系统迁移过程中的应用停机时间

热迁移:支持增量迁移,增量迁移可以将数据迁移过程中源数据库产生的增量数据同步到目标库。使用增量迁移功能,可以将系统迁移过程中的应用停机时间降低到分钟级别

支持简单的ETL,轻松实现复杂的迁移逻辑

对象名映射:支持对象名映射,即支持库名、表名、列名三级映射;例如可以将源实例的A库数据迁移到目标实例的B库
数据过滤:支持迁移数据过滤。在配置数据迁移任务时,可以对迁移的表配置where条件,通过匹配Where条件,过滤需要迁移的数据

数据订阅:

实时数据订阅功能旨在帮助用户获取RDS/DRDS的实时增量数据,用户能够根据自身业务需求自由消费增量数据,例如实现缓存更新策略、业务异步解耦、异构数据源数据实时同步及含复杂ETL的数据实时同 步等多种业务场景。

支持数据源:支持RDS MySQL binlog的实时订阅,实现MySQL增量数据的实时订阅
支持地区:支持杭州、北京、青岛、上海、深圳、美国、香港、新加坡等地区之间的RDS实例增量数据的实时订阅
高级功能:订阅通道搭建完成后,支持动态修改订阅对象、增量数据在线查看、消费时间修改等多种操作

数据同步:

数据实时同步功能旨在帮助用户实现两个数据源之间的数据实时同步。通过数据实时同步功能可实现异地多活、数据异地灾备、本地数据灾备、数据异地多活、跨境数据同步、查询、报表分流、云BI及实时数据仓库等多种业务场景。

支持数据源:支持RDS->RDS/MaxCompute/流计算/AnalyticDB 之间的单向数据实时同步
双向同步:支持RDS For MySQL实例间的双向数据同步,助力用户构建异地多活架构
高级功能:同步链路搭建完成后,同步过程中,支持动态修改同步对象、动态修改同步速度等多种操作

完善性能监控体系,大幅度降低运维成本

性能指标:提供数据订阅流量,实时同步流量,实时同步延迟,订阅消费延迟等多种性能监控视图,直观监控链路健康状况
监控体系:提供订阅通道状态、订阅消费延迟及同步链路延迟等链路信息的实时监控报警,随时随地了解链路动态

典型应用场景:

零停机上云迁移 :如果要将本地数据库迁移到阿里云上,那么可以使用数据传输提供的数据迁移功能。数据迁移功能可以帮助您轻松实现数据一键上云。在数据传输控制台通过简单几个步骤的链路配置,即可开始数据的上云迁移。数据迁移支持的增量迁移功能可以实现在上云迁移过程中,本地业务继续提供服务,从而最大程度降低数据迁移期间应用停服时间。

异地灾备:如果为了提高数据安全性,需要构建RDS异地灾备时,可以使用数据传输提供的实时同步功能。实时同步功能可以实现不同地区的两个RDS实例间的增量数据实时同步,包括DDL、DML,同步的两个RDS实例构成了主从架构。

异地多活(单元化) :随着业务的快速发展,对于很多公司来说,构建于单地域的技术体系架构,会面临诸如下面的多种问题:基础设施的有限性限制了业务的可扩展性;城市级别的故障灾害,影响服务的可持续性;远距离用户访问延迟高,严重影响用户体验。
为解决企业遇到的这些问题,用户可以选择构建异地多活架构,在同城/异地构建多个单元(业务中心)。根据业务的某个维度将业务流量切分到各个单元(例如:电商的买家维度)。各个业务单元可以分布在不同的地域,从而有效解决了单地域部署带来的基础设施的扩展限制、服务可持续性及远距离访问体验问题。

降低跨地区访问延迟 :如果存在跨地区的业务访问,为解决跨地区访问数据库带来的高延迟问题。可以使用数据传输服务提供的数据实时同步功能,选择业务量大的地区部署数据库主库,承担业务写流量,在有业务访问的其他地区均构建主实例的业务读库。所有地区的写全部路由到业务主库,各个地区的读业务路由到本地区的业务读区,从而有效降低跨地区访问数据库导致的高延迟问题,极大提升用户体验。

本地灾备 :如果为了提高数据安全性,需要在构建RDS实例的本地灾备时,可以使用数据传输服务DTS提供的混合云数据同步功能。通过DTS可实现本地自建数据库跟RDS实例之间的数据实时同步,轻松构建本地灾备中心。当RDS出现异常时,可快速将业务切换到本地灾备中心,秒级恢复服务,保证服务的可持续性。

消息转发 :如果需要实现获取数据库变更数据触发业务,可以使用数据传输提供的数据订阅功能。通过数据订阅提供的消费SDK,订阅RDS增量数据然后触发更新业务。

产品链接:阿里云数据传输服务DTS
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