GreptimeCloud 内测申请开放｜浅谈数据库云服务值得关注的 4 大体验

GreptimeCloud 绝非简单地将 GreptimeDB 部署在云厂商的主机上。作为一个 DBaaS 产品，GreptimeCloud 更关注用户的体验、成本和需求的满足。我们将分享可靠且平滑的云产品所值得关注的 4 个体验。

Serverless 是最好的体验

Serverless 是一个热门话题，它不是字面意义上的没有服务器，而是用户无需关心服务器。

Serverless 刚出来的时候主要会聚焦在 Serverless Computing，对于计算资源的无感知，比如是 Google App Engine 为代表的 BaaS (Backend as a Service)，以及最熟知的 AWS Lambda 为代表的 FaaS (Function as a Service)。随着云计算发展，除了计算方面，近些年云厂商也开始推出 Serverless Database 的产品，比如 AWS Aurora Serverless 和 Google Cloud Firestore 等。

在我们看来，Serverless 不仅是一项技术，更是一种体验。不同于传统的云产品售卖计算资源，如 CPU/内存，一个抽象良好的 Serverless 服务不希望用户感知到这些物理资源和资源之间的边界，而是可以更专注于应用程序本身。

用户直接购买用量而非资源。容量规划的工作将简化为对业务用量的规划，不必通过压测等额外手段翻译成资源。（我们的服务将替用户完成这步）
用量将被隔离和保护。我们把云上的所有操作抽象为相应类型的控制单元。客户直接购买这种控制单元作为容量。我们的流控机制将保护租户的使用体验。
扩展将会是简单的修改控制单元量。我们将会根据用户控制单元的规模进行资源调度。

单体应用体验，并行的速度

GreptimeDB 的一个重要设计理念就是让用户在本地单进程和云上大集群的使用体验尽可能一致。通过坚持这个设计原则，用户可以将本地测试验证的代码直接应用到云上。

GreptimeCloud 是典型的多租户集群，因此为了对用户隐藏背后的复杂度，我们需要一系列的工作，包括重新实现部分功能的分布式版本，以及解决对象存储带来的性能问题。

自动的数据分片；
并行化的查询和 Python 脚本等自定义函数执行；
不牺牲性能的存算分离。

持续的升级

云的一大优势在于帮助用户完成了升级和功能交付的过程。我们的开发团队和 SRE 团队将负责这项工作。在有状态的服务上做频繁的变更是一项极具挑战的工作。

我们通过一些架构和运维原则保障升级过程的安全可靠：

将状态最小化到具体的模块，确保状态可复制并持续监控；
明确地区分数据平面和控制平面；
新特性可被管理，灰度发布并可随时回滚。

与现有产品的无缝整合

快速的适配是我们看重的目标，开源的 GreptimeDB 已经兼容了数据领域的多重协议和格式，在 GreptimeCloud 中我们也延续了这种设计哲学，在数据库的基础上扩展了全托管的 Prometheus 后端服务，用户可以直接将已有的 Prometheus 生态迁移到 GreptimeCloud 上。

我们还希望能够更加平滑地适配到用户的时序数据体系中，进而提供增量的价值：扩展性，成本，长期存储的能力，数据管理的功能或者运维方面的便捷性。

GreptimeCloud 将持续打造成一款专注于时序数据领域的企业级全托管云服务，具有安全、可靠、扩展性和兼容性强等优势，帮助用户聚焦精力于自身的业务发展，欢迎感兴趣的用户持续关注我们！
为了提供更优的产品体验，我们也希望了解用户关于迁移方面的案例，如果你想分享任何经验建议或者咨询合作和试用，欢迎关注公众号直接给我们留言，我们会尽快和您取得联系！