Hero Talk｜无缝扩展：Kubernetes 上的 Amazon Aurora 分片和流量管理

亚马逊云科技 Data Hero 潘娟正在打开开源之门。作为“2020 中国开源先锋人物”以及“2021 OSCAR 尖峰开源人物”奖项获得者，她致力于赋能数据领域的开发者，助力他们把握先机。在亚马逊云科技 re:Invent 2023 大会上，潘娟就 Kubernetes 上的 Amazon Aurora 分片和流量管理发表了精彩演讲：

• 亚马逊云科技 Data Hero 潘娟

    https://aws.amazon.com/developer/community/heroes/trista-pan/

• Amazon Aurora

https://aws.amazon.com/rds/aurora/

针对在亚马逊云科技 re:Invent 2023 大会上分享的内容，我们邀请她进行了深入访谈进一步探索这一话题，了解她的精彩构想。

您分享的内容适用于那些开发者？您的分享可以帮助他们在哪些方面有所创新？

这次演讲内容的受众广泛，包括数据库管理员、开发者、架构师以及对分布式数据库和云数据库感兴趣或正在学习相关知识的个人。对于那些面临海量查询挑战、需要严苛读取或写入场景中实现低延迟的人员而言，本次讲座尤其不容错过。

考虑借助数据库代理或 Apache ShardingSphere 等网关来自动进行数据分片和负载平衡，从而提高数据库的吞吐量和性能，这是我最希望开发者们听完我分享的内容之后能够有所创新的地方。此外，我还希望他们了解利用灵活的无共享分布式数据库架构的优点，以便能够在内部部署和 Kubernetes 环境中有效利用数据库服务。

有哪些内容和社区资源可以帮助开发者更好地观看您分享的内容？

开发者最好对 cloud RDBMS（如 Aurora、RDS）及其性能和可用性考虑因素具备基本了解。另外就是要熟悉在严苛的读/写场景中处理海量查询所面临的挑战以及数据库迁移方面的问题。这里有一些资源可以帮助大家提供背景知识最好准备：

社区论坛和文章：

• community.aws 上的文章论坛是一个很好的资源库：

  https://community.aws/tags/databases

• Ankush Agarwal 撰写的关于数据库、数据仓库和数据湖的这篇博客很有帮助：

  https://community.aws/posts/databases-vs-datawarehouse-vs-datalake

以下是我自己的博客以供参考：

• https://www.infoq.com/profile/Trista-Pan/#articles

Apache ShardingSphere 文档：

• https://shardingsphere.apache.org/document/current/en/overview

• https://shardingsphere.apache.org/learning.html

您认为生成式 AI 会对您分享的主题产生哪些影响？

我认为，生成式 AI 让我们有机会彻底改变大多数行业的各种产品，比如在线购物、金融科技（FinTech）等。说到大数据和数据库，我们可以根据用户的具体情况考虑几个相关主题：

隐私问题：生成式 AI 通过生成与真实世界数据相似的合成数据来解决隐私问题，从而在无需直接访问敏感信息的情况下进行分析。

商业洞察：生成式 AI 可以帮助分析大型数据集，发现数据驱动决策的模式和趋势。

自动化和优化：生成式 AI 可以自动执行数据管理任务、简化流程并优化云环境中的资源分配，从而提高效率和性能。

有没有什么内容是您希望分享给开发者，但由于演讲时间限制没有涉及的？

由于时间有限，的确有几个很有讨论价值的方面未能在讲座中谈及，其中包括：

ShardingSphere 的新增功能：演讲本来可以深入探讨 ShardingSphere 提供的更多功能，例如数据加密、身份验证机制和可观察性。这些功能对于确保数据安全、控制对数据库的访问以及监控分布式数据库系统的性能和健康状况非常重要。

真实场景：提供更多真实场景和用例将有助于用户了解该解决方案可以解决的具体问题。其中可能涉及处理高流量负载、横向扩展数据库系统以及跨在 Kubernetes 或本地跨数据中心管理数据等场景。开发者可以在这里找到更多信息：

https://shardingsphere.apache.org/blog/en/material/

您期待开发者在观看了您的分享之后向您提出什么问题吗？

我期待的问题是：在采用分片或分布式数据解决方案时，需要考虑哪些重要因素？

这个问题的答案涉及讨论分片密钥和分片算法在基于特定用例而提高查询性能和实现高效数据管理方面的重要性。

分片密钥：选择合适的分片密钥至关重要。分片密钥决定了数据在不同分片或分区之间的划分和分布方式。应谨慎选择分片密钥，以确保数据均匀分布，并尽量减少热点。分片密钥还应符合应用程序的查询模式，以确保高效的查询路由和检索。

分片算法：分片算法决定如何将分片密钥映射到特定分片，定义了确定哪个分片应处理特定数据记录或查询的逻辑。可以根据应用的具体要求使用不同的算法，例如基于范围、基于哈希或基于组合的算法。选择分片算法应考虑数据分布、负载平衡和维护难易程度等多种因素

通过考虑分片密钥和分片算法，用户可以在其分布式数据解决方案中提高查询性能，实现高效的数据分布和可扩展性。

您是如何成为这一领域的专家的？这个领域又是因何让您倾注了热情？

其实，这两个问题是有因果关系的：热爱数据和云计算让我怀有成为这一领域专家的动力和兴趣。另外还有一些技巧，供大家参考：

1. 钻研专业：投入工作，迎难而上，积累经验，磨炼技能；

2. 向高手学习： 积极接触所在领域中经验丰富的专业人士，获取宝贵见解，激发灵感，拓宽认识；

3. 掌握最新前沿知识：充分利用研究论文、文章、会议和线上资源，与时俱进。

我对数据管理和云计算领域充满热情，因为我相信数据就像隐藏的宝藏，等待着我们去发现并加以利用。为了应对大数据的 5V 挑战——Volume（数据量）、Value（数据价值）、Variety（数据多样性）、Velocity（数据速度）和 Veracity（数据真实性），很多项目和工具应运而生，因此现在正是进入这一领域的大好时机。此外，云计算已经彻底改变了大数据的潜力，创造了许多可能性。这就好比一个游乐场，我们可以在其中发挥自己的技能和才干，探索创新的方式，打造优质产品。

在完成硕士学业之后，我还收获了这一领域的实践经验。这个职业让我有机会与专业人士交流，从他们的宝贵见解中受益，促进了我的个人和职业成长。我希望自己能够在这个领域再接再厉，做出新的贡献，探索未来新的可能性。

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如何加入 ShardingSphere 社区成为贡献者？

1. 社区答疑：积极在社区中进行答疑、分享技术、帮助群内的其他开源爱好者解决问题。
   

2. 代码贡献：社区整理了简单且容易上手的任务，非常适合新人做代码贡献。可以查阅新手任务列表：

   https://github.com/apache/shardingsphere/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22good+first+issue%22%2Cdiscussion+no%3Aassignee

3. 内容贡献：发布 ShardingSphere 相关的内容，比如安装部署教程、使用经验、案例实践等，形式不限，欢迎扫码投稿给社区助手。

4. 社区布道：积极参与社区活动、成为社区志愿者、帮助社区宣传、为社区发展提供有效建议等。

5. 官方文档贡献：发现文档的不足、优化文档，持续更新文档等方式参与社区贡献。通过文档贡献，让开发者熟悉如何提交 PR 和真正参与到社区的建设。

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关于 Apache ShardingSphere

Apache ShardingSphere 是一款分布式 SQL 事务和查询引擎，可通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对任意数据库进行增强。

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