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业务背景
我国工业互联网大数据资源存在孤立、扩散、关闭等问题，数据价值未能失去无效利用，数据主权和数据安全面临重大威逼。
施展数据对工业经济的根底撑持和翻新引擎作用，可促成工业互联网的翻新倒退，减速数据驱动政府治理能力晋升，并进一步优化数据赋能实体经济的能力。
联合当下时代背景、数据量激增、业务场景简单多样等现实情况，如何优化大数据中心建设存在以下 3 大难题：
1、数字资源难共享
数据资源遍布全国各地，数据间互相孤立、扩散、关闭，无奈无效整合、利用宏大的数据信息，难以满足数据资源共享需要
2、性能无奈撑持海量数据
传统数据库架构存在程度扩大能力差、架构简单、利用开发成本高、性能存在瓶颈等弊病，无奈进一步满足海量数据日益增长与高并发需要
3、跨区域拜访存在重大提早
跨区域数据中心建设带来更多的异地数据拜访—导致数据读写性能低、数据同步及读写的提早，无奈满足工业互联网大数据资源管理和服务零碎的利用需要
解决方案
KaiwuDB 采纳多地多核心的数据库建设计划，采纳 Raft 机制保证数据一致性，采纳全国核心 - 分中心两级体系构建数据中心，集群规模达 30+ 节点。
同时采纳不同的容灾计划保障各数据中心的可靠性和可用性，数据利用层面全面改善集群的事务操作中的读写时延，剖析能力大大晋升。
建设价值
1、通过 KaiwuDB 数据库集群实现异地多核心建设，已建成北京主、备核心、重庆分中心
2、单集群已部署 30+ 节点规模，最大可反对 4096 个节点，提供 40PB 的存储能力，集群能力大幅晋升
3、KaiwuDB 集群反对设置不同容灾级别，实现各个数据中心的高可靠性和高可用性
4、依靠多种级别分区能力，利用数据的多区域散布和优化机制无效改善了数据库集群的读写时延
5、KaiwuDB 数据库集群反对行列混存，满足 HTAP 场景需要，实现在线交易 (OLTP) 和在线剖析 (OLAP) 两种业务模式