㈠ 大家为什么都说说OceanBase4.0开启了国产数据库新的里程碑
OceanBase 4.0重新审视数据库与分布式系统两个领域最基础的设计，全新推出业内首个单机分布式一体化架构。在单机部署时，自适应日志流技术将只触发一个日志流，用户操作不需要分布式事务，不损失性能。需要分布式部署时，自适应日志流技术将会为每台机器触发专属的日志流。实现多机性能自动扩展。可以说OceanBase 4.0打破了分布式技术的不可能，实现了首个单机分布式体化架构，真正做到可以像单机数据库一样使用。
针对这一现状，有这么一群人从开始放弃了在互联网大厂的高薪工作，历经十余年在分布式数据库的深耕取得了一个又一个突破。从0到1开创原生分布式数据库，坚持自主研发，坚持长期主义，坚持开放，从根本上去解决海量数据管理的问题。历经12年时间，OceanBase4.0通过海量的业务场景打磨，产品不断选代，使用成本得到极大降低，部署更加便捷。OceanBase4.0开启了国产数据库新的里程碑。可单机可分布，可大可小，跟火影忍者一样，可合体可分散。
在成本上比传统数据库低50-70%大大降低中小企业的替换成本近年来数字经济迅猛发展，中小企业更加迫切的需要进行数字化转型。如何降低数字化进程中的成本，不仅是中小企业考虑的重要问题，也是OceanBase力求达到的目的。基于LSM-Tree的高压缩引擎，OceanBase 4.0实现存储成本降低70%-90%；以支付宝为例，用OceanBase原生分布式数据库替代Oracle数据库之后，单副本数据可以做到Oracle的1/7，其计算资源投入也降低为原来的1/12，相比Oracle，仅存储一项，相比Oracle节省存储成本约20亿元，相当于每账户成本节省了90%。
首次将故障恢复时间从30秒降低到8秒现在的数据中心对业务的连续性有苛刻要求，但是故障往往是不可避免的。一旦发生了故障就需要启动备份机制，确保业务的连续性。OceanBase4.0首次实现了RTO<8s，真正将故障恢复时间从分钟级（30s）降低到秒级（8s），帮助业务系统更快恢复，最大程度减少业务影响，给业务带来持续可用的能力。
㈡ 国产分布式关系型数据库都有哪些
TiDB+、OceanBase+、TDSQL+、GoldenDB+、SequoiaDB+、GreatDB+、思极有容，主要这7个相对靠前！
㈢ 什么叫分布式数据库，有什么优点和缺点
1.分布式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物。
2.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种。
是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护。
㈣ 国产分布式数据库到底怎么样
分布式是趋势。
推荐一款有幸用过，使用效果很好的国产分布式数据库——思极有容数据库。
趋势价值分析
1）分布式是趋势，但是技术门槛高，对研发，运维的水平要求高。；
2）思极有容数据库作为分布式解决方案对应用透明，研发人员精力集中在业务实现，而不是被分库分表耗费过多精力，从而提高效率，这是一个很有价值和意义的事情。
如果和传统国产数据库厂家，例如达梦、人大、神通等相比，思极有容数据库采用原生分布式架构，在集群扩展性和大规模部署后集群性能方面有较大优势；同时思极有容数据库 完全兼容和继承MySQL生态，非常的易用易适配，可以无缝衔接大量第三方数据处理组件，有巨大的生态优势。
和开源数据库MySQL/PostgreSQL相比，思极有容数据库 具备强大的扩展能力和准线性的性能提升优势，在数据存储容量、事务吞吐性能、数据库原生高可用方面具备碾压优势。
和新兴分布式数据库厂家，例如阿里DRDS、腾讯TDSQL等相比，思极有容数据库具备更加完备的SQL语法支持，具备更加强大的事务吞吐性能，对应用适配更加友好。
㈤ 如何编写一个分布式数据库
某种程度上看来，数据库作为整个系统的核心，这句话其实并不夸张，数据库的选型关系到上层业务代码实现的方方面面，现在比较流行的架构方案是上层业务逻辑微服务化，并且结合分布式缓存，这套框架已经基本能做到上层业务的弹性扩展，但是最底层的数据存储还是很难去中心化（除非整个技术栈中去除关系型数据库（RDBMS）, 全部采用 NoSQL）。所以，经常是 RDBMS 成为整个系统的瓶颈。
在长期的斗争中，大家总结出了很多方式来扩展最底层的关系型数据库：
1. 主从，一主多从，双写，通过队列暂存请求... 这些方案其实并没有解决问题，写入仍然是单点，而且对于 DBA 的挑战比较大，今天我们暂时就不讨论了。
2. 通过中间件 Sharding，常见的开源方案有： Cobar, TDDL, Vitess, Kingshard, MyCat 等，这些方案的思路是拦截 SQL 的请求通过 sharding key 和一定规则，将请求转发/广播到不同的 MySQL 实例上，从而实现水平扩展的效果，这个方案基本解决了单点写入的问题，对于业务来说整体的吞吐也上来了，看上去不错，这个方案是大多数业务遇到性能瓶颈的解决方案，但是缺点也是有的：
1）大多中间件都没有解决动态扩容的问题，多采用了静态的路由策略，扩容一般还处于人工 x2 的状态，对 DBA 要求比较高。
2）从一定程度上来说都放弃了事务，这是由于一条语句有可能会涉及到多个数据库实例，实现分布式 事务是一个比较难的事情，我们后面会详细的介绍。
3）对业务不透明，需要指定 sharding key， 心智负担较大
㈥ 分布式关系数据库体系结构的功能
定义了客户机和后台数据库之间的接口协议。
提供了IBM的DB2、DBM、SQL/DS和SQL/400数据库系统的互连框架。
支持多供应商提供的数据库系统。
支持分布式数据库上的事务(工作单元)处理。
在DRDA中，客户机叫做应用请求器(ARS)，后台服务器叫做应用服务器(AS)，协议叫做应用支持协议(ASP)，提供AR和AS间的接口。整个过程操作在SNA网上，但也计划支持OSI和TCP/IP。有一个附加的协议叫做数据库支持协议(DSP)，它使一个AS能对另一服务器扮演AR的角色。通过这种方法服务器之间能相互通话并传递来自客户AR的请求，如图D-25所示。最初的协议对一个数据库只支持一个结构化查询语言(SQL)的语句，但未来的版本将对一个或多个数据库提供多个语句的支持。
DRDA是IBM环境中建立客户机/服务器计算的基础之一。其它基础是高级的对等联网(APPN)和分布式数据管理(DDM)。通过信息仓库和DRDA，IBM计算机将它的企业中心组成部分的大型计算机，用作各种类型信息(包括多媒体信息)的存储平台。
㈦ 分布式时序数据库哪家好
Transwarp TimeLyre
Transwarp TimeLyre 是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，可以支撑时升档序数据的各类业氏笑瞎务场景， 支持高吞吐实时写入、时序精确查询、多维检索等。 Timelyre 支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的存储，可以有效支撑歼空物 联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景߅.
㈧ 分布式存储有哪些
问题一：当前主流分布式文件系统有哪些?各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：
1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;
2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;
3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。
5.相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：
1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;
2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;
3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突.
问题二：分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能
问题三：什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上
问题四：什么是分布式数据存储 定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。
问题五：分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史：
1、单机文件系统
用于操作系统和应用程序的本地存储。
2、网络文件系统（简称：NAS）
基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。
3、集群文件系统
在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。
4、分布式文件系统
在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。
问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。
问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作
问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。
NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是：
1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。
2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。
3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。
开发语言c/c++,可跨平台运行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。
文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。
开发语言c/c++,运行在linu下。
googleFs
据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。
问题九：分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。
问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
GFS（Google File System）
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Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。
下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。
HDFS
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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapRece算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。
Ceph
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是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。
说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2.6.34 以上的内核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。
Lustre
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Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。
该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。
目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。
㈨ 华为突破分布式数据库和存储技术，打通数字化转型“雄关漫道”
2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型2.0阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。
对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。
攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。
2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 8.0，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。
今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等操作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。
2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心操作，挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。
2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。
在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。
本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。
更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。
汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。
在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。
GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 8.0则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。
IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了54.9%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了22.1%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。
FusionStorage 8.0采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了16.8万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。
此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 8.0将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。
汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 8.0通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。
辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。
值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的操作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。
除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。
总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。（文/宁川）
㈩ 国产分布式交易型数据库哪个好
星环科技分布式交易型数据库KunDB就不错。
KunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及最新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。
KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。
此外，KunDB以优异的成绩通过了工信部、央行、信通院、江苏省信创等多项数据库权威测试认证，连续收录Gartner、IDC、信通院等权威咨询机构数据库报告。