在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。
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OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。
商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。
商业银行数据中心存储架构
与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。
OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署
在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。
数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。
淘宝海量数据产品技术架构
基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署
行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。
在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。
当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。
集中化BI系统数据存储架构
集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。
结语
当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。
目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。
运维开发工程师的职责是：负责日常运维工作；推动及开发高效的自动化运维、管理工具，提升运维工作效率；制定和优化运维解决方案，包括但不限于柔性容灾、智能调度、弹性扩容与防攻击；探索、研究新的运维技术方向。
运维开发工程师的任职要求是：1、本科及以上学历，年龄在18周岁以上；2、熟悉常见应用服务的配置和优化；3、能熟练使用常用的监控软件；4、善于分析思考问题，有责任心；5、服从工作安排，身体健康。
1） Linux运维岗位及工作内容
互联网Linux运维工程师是一个融合多学科(网络、系统、开发、数据库、安全、存储等)的综合性技术岗位，甚至还需要沟通、为人处世、培训、销售、管理等非技术能力，这给运维工程师提供了一个广阔的发展空间。
2) Linux运维工程师岗位职责
一般从企业入门到中级Linux运维工程师的工作大致有：挑选IDC机房及带宽、购买物理服务器或云服务、购买及使用CDN服务、搭建部署程序开发及用户的访问系统环境(例如:网站运行环境)、对数据进行备份及恢复、处理网站运行中的各种故障（例如：硬件故障、软件故障、服务故障、数据损坏及丢失等）、对网站的故障进行监控、解决网站运行的潜在安全问题、开发自动化脚本程序提高工作效率、规划网站架构、程序发布流程和规范，制定运维工作制度和规范、配合开发人员部署及调试产品研发需要的测试环境、代码发布等工作需求，公司如果较小可能还会兼职网管、网络工程师、数据库管理员、安全工程师、技术支持等职责。
涉及到的Linux平台上的运维工具有：Linux系统,Linux基础命令,Nginx,Apache,MySQL,PHP,Tomcat,Lvs,Keepalived,SSH,Ansible,Rsync,NFS,Inotify,Sersync,Drbd,PPTP,OpenVPN,NTP,Kickstart/Cobbler,KVM,OpenStack,Docker,，K8S，Mongodb,Redis,Memcached,Iptables,SVN,GIT,Jenkins,网络基础,Shell/Python开发基础等，除此之外还可能涉及到交换机、路由器、存储、安全、开发等知识。
运维工程师还包括一些低端的岗位，例如：网络管理员、监控运维、IDC运维，值班运维
职业发展方向：Linux运维工程师、系统架构师、数据库工程师、运维开发工程师、系统网络安全工程师、运维经理、运维总监
3) Linux中级运维工程师应用软件阶段。
Linux系统,Linux基础命令,Nginx,Apache,MySQL,PHP,Tomcat,Lvs,Keepalived,SSH,Ansible,Rsync,NFS,Inotify,Sersync,Drbd,PPTP,OpenVPN,NTP,Kickstart/Cobbler,KVM,OpenStack,Docker,Mongodb,Redis,Memcached,Iptables,SVN,GIT,Jenkins,网络基础,Shell/Python开发基础
4)Linux运维架构师岗位职责
运维架构师是运维工程师的高级阶段，并没有明确的岗位界限区分，运维架构师一般来说是除了对运维工程师应用的开源工具熟练掌握之外，更多的是用思想来运维了，即DevOps的落地，各种企业运行过程中的解决方案提出和执行，例如：根据公司的现状可以设计各类运维解决方案的能力：
1、自动化代码上线（SVN/GIT+Jenkins+MVN）解决方案；
2、云计算部署架构及Docker微服务架构方案；
3、服务自动化扩容方案（KVM/OpenStack/Docker+Ansible+Zabbix）；
4、10万并发的网站架构、秒杀系统的架构及解决发你个案；
5、多IDC机房互联方案、全网数据备份解决方案、账号统一认证方案；
6、数据库、存储及各重要服务节点的集群和高可用方案。
7、各网络服务的极端优化方案、服务解耦/拆分。
8、运维流程、制度、规范等的建设和推行。
9、沟通能力、培训能力、项目管理、业务需求分析及落地执行力等。
这里仅举几个例子，实际工作中会有更多，运维架构师的工作，其实就是解决企业中的用户访问量不断增大带来的痛点，最终达到高效、优质的为客户提供网站及业务服务。
总的来说：Linux运维架构师更多的是根据企业日益增长的访问量需求，利用若干运维工具组合加上经验思想，形成解决业务需求方案的阶段，当然也不排除对运维工具进行二次开发以及可视化展示运维数据的阶段（开发软件平台），这个阶段涉及的工具会非常多，几乎市面好用的开源工具都在备选之列，在一线城市互联网公司的薪资范围15000-50000/月。
职业方向：高级数据库工程师、运维开发工程师、运维经理、运维总监、技术总监
运维架构师：将多个工具组合，加上思想经验，形成方案，用思想和经验赚钱的阶段。
技术的提升仅是量的积累，思想的提升才是质的飞跃！——老男孩
5)数据库运维工程师
众所周知，数据几乎是所有企业的生命线，所以数据库工程师的地位和薪水一般会比普通运维工程师高一些，主要工作内容就是保证数据库数据的安全以及高效地为用户提供各种服务。工作内容主要有：数据库环境搭建、数据库优化、数据库备份恢复、数据库集群高可用、数据库数据统计分析、数据库数据可视化展示等。
涉及到的工具从早期传统的Oracle、Sql Server，到当前互联网最火爆的MySQL，以及近年来崛起的NOSQL数据库Redis,Mongodb,Hbase, Cassandra等，对于高级数据库管理员、数据库架构师，还需要网络、系统、开发（Python）等的能力。
数据库工程师岗位细分：数据库运维工程师、数据库架构工程师、数据库开发工程师。数据库工程师需要有Linux运维工程师的基础，否则难以成才。
职业方向：运维开发工程师、数据库主管、运维经理、运维总监、技术总监
6) Python运维开发工程师
运维开发工程师是介于运维工程师和开发工程师之间的岗位，简单地说就是开发和运维工作相关的工具、软件以及让运维数据自动化、智能化、可视化的平台产品（例如：CMDB平台、跳板机平台、监控平台、自动化运维管理工具、可视化Web展示等）。
由于是开发运维相关的工具和产品，因此运维开发工程师既需要运维工程师的能力，也需要开发工程师的能力，运维开发涉及的语言最多的就是Shell、Python、Go、Perl、Php等语言，其中以前三者居多。
运维开发工程师一线城市互联网公司的薪资范围15000-50000/月。
职业方向：运维架构师、转开发方向、运维经理、运维总监、技术总监
7)运维经理/运维总监
运维经理和运维总监是运维岗位的管理岗，和其他的部门领导领导一样，该岗位不但需要运维工程师、运维架构师的能力，同时还需要善于沟通、懂得团队激励、有培训能力、说服力。
职业方向：CTO、CEO
特别说明下，运维总监岗位转换CTO或CEO岗位还是机会蛮大的（很多网友觉得很困难，但老男孩就是个成功的例子，身边也有多个成功的例子），但也不是随随便便就能转成的，需要运维总监有较高的认知和格局，特别是运维能力以外的知识和格局，例如：需要具备产品、销售、管理、财务、演讲、说服力等综合能力才行，这些都是需要此岗位的人要提前蓄积能力，如果只是本位主义，那确实转CTO、CEO成功的机会渺茫，这也是很多运维经理和总监困惑但又无法自我突破的地方。
8) Linux运维岗位前景
行业前景：
1、互联网、移动高速再持续高速发展，现在的繁荣场景仅仅是刚开始。
2、Linux的优秀特性作为互联网后台服务器系统无可替代。
3、上网用户量激增、网站等企业应用规模快速扩大，必然需要大量的运维人员，现在企业上网浏览网页，购物，以后企业要靠网络赚钱，因为靠网络赚钱，就不能轻易宕机了，据说携程宕机10个小时，损失1200万美金，这就是企业需要运维人员的原因，就算没工作也得有，起个保险的工作，有问题快速解决，当然不可能没有得干。
职位前景：
关键本质：是否有发展前景，是否工资高，关键是在于人，而不在于具体哪个方向。
NoSQL薄弱的安全性会给企业带来负面影响 。Imperva公司创始人兼CTO Amichai Shulman如是说。在新的一年中，无疑会有更多企业开始或筹划部署NoSQL。方案落实后就会逐渐发现种种安全问题，因此早做准备才是正确的选择。 作为传统关系型数据库的替代方案，NoSQL在查询中并不使用SQL语言，而且允许用户随时变更数据属性。此类数据库以扩展性良好著称，并能够在需要大量应用程序与数据库本身进行实时交互的交易处理任务中发挥性能优势，Couchbase创始人兼产品部门高级副总裁James Phillips解释称：NoSQL以交易业务为核心。它更注重实时处理能力并且擅长直接对数据进行操作，大幅度促进了交互型软件系统的发展。Phillips指出。其中最大的优势之一是能够随时改变(在属性方面)，由于结构性的弱化，修改过程非常便捷。 NoSQL最大优势影响其安全性 NoSQL的关键性特色之一是其动态的数据模型，Shulman解释道。我可以在其运作过程中加入新的属性记录。因此与这种结构相匹配的安全模型必须具备一定的前瞻性规划。也就是说，它必须能够了解数据库引入的新属性将引发哪些改变，以及新加入的属性拥有哪些权限。然而这个层面上的安全概念目前尚不存在，根本没有这样的解决方案。 根据Phillips的说法，某些NoSQL开发商已经开始着手研发安全机制，至少在尝试保护数据的完整性。在关系型数据库领域，如果我们的数据组成不正确，那么它将无法与结构并行运作，换言之数据插入操作整体将宣告失败。目前各种验证规则与完整性检查已经比较完善，而事实证明这些验证机制都能在NoSQL中发挥作用。我们与其他人所推出的解决方案类似，都会在插入一条新记录或是文档型规则时触发，并在执行过程中确保插入数据的正确性。 Shulman预计新用户很快将在配置方面捅出大娄子，这并非因为IT工作人员的玩忽职守，实际上主要原因是NoSQL作为一项新技术导致大多数人对其缺乏足够的知识基础。Application Security研发部门TeamSHATTER的经理Alex Rothacker对上述观点表示赞同。他指出，培训的一大问题在于，大多数NoSQL的从业者往往属于新生代IT人士，他们对于技术了解较多，但往往缺乏足够的安全管理经验。 如果他们从传统关系型数据库入手，那么由于强制性安全机制的完备，他们可以在使用中学习。但NoSQL，只有行家才能通过观察得出正确结论，并在大量研究工作后找到一套完备的安全解决方案。因此可能有90%的从业者由于知识储备、安全经验或是工作时间的局限而无法做到这一点。 NoSQL需在安全性方面进行优化 尽管Phillips认同新技术与旧经验之间存在差异，但企业在推广NoSQL时加大对安全性的关注会起到很大程度的积极作用。他认为此类数据存储机制与传统关系类数据库相比，其中包含着的敏感类信息更少，而且与企业网络内部其它应用程序的接触机会也小得多。 他们并不把这项新技术完全当成数据库使用，正如我们在收集整理大量来自其它应用程序的业务类数据时，往往也会考虑将其作为企业数据存储机制一样，他补充道。当然，如果我打算研发一套具备某种特定功能的社交网络、社交游戏或是某种特殊web应用程序，也很可能会将其部署于防火墙之下。这样一来它不仅与应用程序紧密结合，也不会被企业中的其它部门所触及。 但Rothacker同时表示，这种过度依赖周边安全机制的数据库系统也存在着极其危险的漏洞。一旦系统完全依附于周边安全模型，那么验证机制就必须相对薄弱，而且缺乏多用户管理及数据访问方面的安全保护。只要拥有高权限账户，我们几乎能访问存储机制中的一切数据。举例来说，Brian Sullivan就在去年的黑帽大会上演示了如何在完全不清楚数据具体内容的情况下，将其信息罗列出来甚至导出。 而根据nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的观点，即使是与有限的应用程序相关联，NoSQL也很有可能被暴露在互联网上。在缺少严密网络划分的情况下，它可能成为攻击者窥探存储数据的薄弱环节。因为NoSQL在设计上主要用于互联网规模的部署，所以它很可能被直接连接到互联网中，进而面临大量攻击行为。 其中发生机率最高的攻击行为就是注入式攻击，这也是一直以来肆虐于关系类数据库领域的头号公敌。尽管NoSQL没有将SQL作为查询语言，也并不代表它能够免受注入式攻击的威胁。虽然不少人宣称SQL注入在NoSQL这边不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻击者需要做的只是改变自己注入内容的语法形式，Rothacker解释称。也就是说虽然SQL注入不会出现，但JavaScript注入或者JSON注入同样能威胁安全。 此外，攻击者在筹划对这类数据库展开侵袭时，也很可能进一步优化自己的工具。不成熟的安全技术往往带来这样的窘境：需要花费大量时间学习如何保障其安全，但几乎每个IT人士都能迅速掌握攻击活动的组织方法。因此我认为攻击者将会始终走在安全部署的前面，Shulman说道。遗憾的是搞破坏总比防范工作更容易，而我们已经看到不少NoSQL技术方面的公开漏洞，尤其是目前引起热议的、以JSON注入为载体的攻击方式。 NoSQL安全性并非其阻碍 然而，这一切都不应该成为企业使用NoSQL的阻碍，他总结道。我认为归根结底，这应该算是企业的一种商业决策。只要这种选择能够带来吸引力巨大的商业机遇，就要承担一定风险，Shulman解释道。但应该采取一定措施以尽量弱化这种风险。 举例来说，鉴于数据库对外部安全机制的依赖性，Rothacker建议企业积极考虑引入加密方案。他警告称，企业必须对与NoSQL相对接的应用程序代码仔细检查。换言之，企业必须严格挑选负责此类项目部署的人选，确保将最好的人才用于这方面事务，Shulman表示。当大家以NoSQL为基础编写应用程序时，必须启用有经验的编程人员，因为客户端软件是抵挡安全问题的第一道屏障。切实为额外缓冲区的部署留出时间与预算，这能够让员工有闲暇反思自己的工作内容并尽量多顾及安全考量多想一点就是进步。综上所述，这可能与部署传统的关系类数据库也没什么不同。 具有讽刺意味的是，近年来数据库应用程序在安全性方面的提升基本都跟数据库本身没什么关系，nCircle公司安全研究及开发部门总监Oliver Lavery如是说。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。
云计算学习课程大纲如下：
1. Linux云计算网络管理实战
2. Linux系统管理及服务配置实战
3. Linux Shell自动化运维编程实战
4. 开源数据库SQL/NOSQL运维实战
5. 大型网站高并发架构及自动化运维项目
6. 网站安全渗透测试及性能调优项目实战
7. 公有云运维技术项目实战
8. 企业私有云架构及运维实战
9. Python自动化运维开发基础
10. Python自动化运维开发项目实战
重庆分公司
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