数据库方面电大毕业论文范文,与银行系统异构数据库的整合运维相关毕业论文格式范文

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摘 要： 银行系统中使用的数据库类型和数量逐渐增多,这对银行系统的数据库运维提出了更高的要求.通过研究建立统一的数据库集中运维管理平台,实现了异构数据库的整合运维,节约了数据库运维管理的人力投入和厂商资源成本,达到了主动和预防性的数据库运维模式,提高了数据库运维管理的效率及事件处理的时效性,提升了银行系统的稳定性.

关 键 词 ： 异构数据库； 整合运维； 预防性； 效率

中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2013）10-06-04

0 引言

在现代银行系统中,由于业务模式的类型不断扩张,使用的数据库产品种类也越来越多,已有的主流数据库产品有Informix、Sybase、Sqlserver、Oracle.随着数据库类型和数量越来越多,对数据库的运维质量要求[1]也越来越高.由于缺乏有效的运行监控、自动化巡检、趋势预测、隐患排查的方法和工具,导致运维成本不断增加,数据库管理工作面临严峻的考验.因此,对于不同类型的异构数据库的整合运维[2-4]是现代金融企业IT科技必须研究的一个重要课题.

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目前,异构数据库的整合运维存在两大问题：

⑴ 数据库的产品种类不同,导致运维标准缺乏统一性；

⑵ 当前主流的数据库运维工具侧重于“事中”和“事后”监控[5-7]等被动模式,缺乏主动性运维模式.

为解决上述问题,本文通过研究建立异构数据库的集中运维管理平台,改变数据库运维中存在的效率低、管理方式被动等不足,同时通过实现主动和预防性的数据库运维模式,提高数据库运维效率.

1.平台体系架构

经调研发现,目前业界尚没有一款产品可以完全覆盖四种异构数据库的指标监控,往往仅支持一种或两种数据库.在经过对几款主流数据库监控平台POC测试的基础上,我们最终选用ORACLE公司的GRID CONTROL,作为我行异构数据库整合运维度量分析平台的基础框架,其物理架构如图1所示.

如图1所示,数据库运维度量平台共包括四台服务器,分别为一台应用服务器、一台数据库服务器和两台中转服务器.其中,应用服务器和数据库服务器互为热备,通过SAN网络连接到共享存储,两台中转服务器互为冷备.因此,总体来说,本平台可满足高可用性.

四台服务器上都安装了SUSE LINUX操作系统.其中,应用服务器安装了Weblogic中间件,数据库服务器和两台中转服务器都安装了Oracle数据库.此外,数据库服务器上安装了GRID CONTROL产品,作为异构数据库监控分析的平台；而中转服务器则作为接收和存放报表数据的平台.

本平台的系统逻辑架构图如图2所示.其逻辑结构从下往上依次为：数据源层、数据收集层、数据中转层、数据存储层、数据处理层、数据展示层、数据分析层和事件通知层.

通过分层架构模式,本平台细化并明确了各层次的专有功能,极大地降低了各层次间的耦合程度.各层次的组成和作用说明如下.

数据源层 处于整个逻辑架构的最底层,是数据库运维指标的原始数据来源,由生产系统的各类数据库和其中的数据组成,包括Informix、Sybase、Oracle、Sqlserver数据库.

数据收集层 用于从数据源层实时收集数据库的各类运维指标数据.

数据中转层 对收集到的原始指标数据进行过滤和格式转换,将原始指标数据转换成符合运维度量平台库表所定义的存储格式,并将指标数据导入到平台的存储数据库中.

数据存储层 定义了存储和分析异构数据库运维指标所需的库表结构,存放经过数据中转层过滤和转换后的各类数据库运维指标值,以及运维度量分析平台自身正常运行所需要的元数据,用于提供给更高层进行展示、分析、监控.

数据处理层 通过数据处理引擎,计算出各项数据库运维指标的基线,以满足更高层对数据库进行自动化巡检、趋势预测、运维指标监控的需要.

数据展示层 生成数据库自动巡检结果和日常检查报表.

数据分析层 通过趋势分析,提前预警数据库未来可能发生的问题,并帮助数据库管理员做好隐患排查和解决的准备工作.

事件通知层 通过和邮件系统、HP Openview事件监控平台结合,进行告警.

其中,Oracle Grid Control产品的实现功能为：Oracle数据库所有运行指标、Sybase、Sqlserver数据库部分运行指标的数据采集功能和数据展示、事件通知功能.

我们的创新点为：通过自定义数据收集层、数据中转层、数据存储层、数据处理层,实现了所有非Oracle数据库（Informix、Sybase、Sqlserver等）运行指标的数据采集功能,并通过特定的策略算法,对数据库指标进行了趋势分析和自动化等主动性运维.

2.异构数据库整合运维策略

本平台的第一个关键技术特点是如何实现异构数据库的统一管理.在没有实现异构数据库集中化管理前,数据库管理员将会面对不同的数据库管理视图,具体如图3所示.

从图3可以发现,分散管理数据库的模式存在如下缺点.

⑴ 每种数据库分别使用不同的管理工具,缺乏良好的扩展性.如果以后新增一个数据库种类,就需再搭建一套独立的管理工具,相应增加投资成本和维护成本,造成资源的浪费.

⑵ 每种数据库使用不同的管理工具,缺少统一的视图、界面和使用方法,管理员需要去熟悉不同工具的使用,造成技术管理壁垒.

⑶ 每种数据库使用不同的管理工具,使得数据库的各类运行指标数据分散存放,不利于管理员对这些数据进行统一的管理和使用.

以上缺点启发了我们对异构数据库进行统一管理,具体的整合运维策略及步骤如下. ⑴ 首先,设计适用于所有主流数据库通用的数据表和视图,用来存放收集到的各类运行指标数据,并形成数据存储层.

⑵ 其次,在数据收集层通过数据获取引擎收集数据库运行数据,建立独特的数据传输链路,将运行数据传输到中转服务器.

⑶ 最后,在数据中转层通过中转服务器上的数据中转引擎,对运行数据进行过滤、格式转换,形成统一的格式后将数据导入平台的库表中.

在数据库集中管理下的统一视图,如图4所示.

从图4可以看出,异构整合后的平台具有如下优点.

⑴ 只搭建一个系统,就能实现对所有数据库运维指标的收集、管理、使用、保存,有利于节约投资.

⑵ 统一的功能、界面和操作模式,使数据库管理员只需要掌握一种方法,就能管理所有异构数据库得日常运维工作,消除了技术壁垒.

在解决了异构数据库管理后,另一个关键技术就是如何实现主动性的数据库运维.

我们认为,主动性的数据库运维必须同时满足如下三点.

⑴ 自动化：自动生成数据库巡检结果和日常检查报表.

⑵ 趋势分析：通过深层次的指标监控,帮助数据库管理员提前预警数据库未来可能发生的问题,做好隐患排查和解决的准备工作.

⑶ 事件通知：将隐患和告警,第一时间自动通知数据库管理员.

通过编写SQL语句,并结合GRID CONTROL自身的报表展现和事件告警功能,本平台实现了以上三个功能点.在日常运维中,本平台的主要应用范围如下.

⑴ 每日定时自动发送数据库产品运行指标状态检查报告.

⑵ 每日定时自动发送生产系统数据库巡检报告.

⑶ 每周定时自动发送数据库产品容量增长趋势评估邮件.

具体的展示分别如图5、图6所示.

3.应用效果分析

本平台投产至今,已实现了超过100套异构数据库的集中管理.经评估,本平台的主要应用效果如下.

⑴ 节约成本,带来经济效益：四种数据库,每个数据库管理平台建设需投入约100万,共400万；而本平台建设需投入100万,共节省约300万；

⑵ 降低运维人力成本,提升工作效率：100套数据库,每套检查需20分钟,即每天节省2