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本篇内容介绍了“怎么从生命周期的角度来规划数据库运维体系”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
最近在和团队规划 OKR 目标的时候，我们讨论了很多问题，我先抛砖引玉，列举了一些现有的问题，打算按照推导的方式：
1) 列举当前问题
2) 问题归类和总结
3) 梳理现有经验和现有方案
4) 结合时间 / 性价比得到一定时期的预期目标。
整体来看，工作量还是蛮大的，再加上大家对于问题的理解角度不同，所以在容易在很多细节上讨论太多，难以聚焦。
所以我想了下，准备按照生命周期的维度来进行考虑，于是整理了一版设计图，整体是分为四个层面，也就是按照业务从申请资源和权限，到服务上线，服务优化，最后是相关的服务数据迁移和流转。
整体设计下来，我们会发现很多考虑中不足的地方和遗漏的角度。在多次提炼之后，我把这个设计图调整为如下的模式：
我来逐个解释下：
1) 规范 / 选型 / 规划：这个阶段更强调整体，很多问题如果直接从基础运维入手，其实就已经晚了，有些服务质量差，交付时间长，本质上还是前期的基础建设不够扎实，所以这是一个互惠互利的关系，比如开发规范的设计和落地执行，架构设计 (如分布式架构设计)，技术选型 (如 MySQL 8.0 适配的中间件技术调研，ClickHouse 技术调研，TiDB 技术选型，MyRocks 存储引擎测试分析等)，SQL 审核 (已有审核服务的升级和改进等)，高可用 (重中之重，涉及健康检查脚本，Consul 服务快速切换，数据库高可用方案预研测试等)，基础服务 (如监控，报警和任务调度等相关服务)，基础设置 (如抛弃 CentOS_6 等低版本，磁盘配置统一为 SATA-SSD 等类似的方式)
2) 基础运维：涉及资源交付 (包括上下线，资源扩容等)，权限交付 (申请账号，账号权限变更，账号回收等)，安装部署 (如数据库软件安装部署，初始化)，基础配置 (基础配置，如 ntp,crontab 等)，备份恢复 (按照数据备份，数据恢复的基础维度实现基本备份集，基于时间点的数据恢复)
3) 运维优化：对象变更 (需要演进为自动化上线模式)，对于大表变更需要集成在线变更工具来实现，此外，重点是做一些相关的优化，如参数优化 (如数据库优化参数，基础配置适配)，对象优化 (数据表优化，索引优化)，SQL 优化 (执行计划优化，索引建议等)，配置优化 (系统配置，服务配置优化等)
这三个维度做好之后，其实会发现一些还是会恨吃力，那就涉及到数据迁移和数据流转，数据本身是在不同类型的环境间流转的，如何保证数据能够稳定，准确的流转也是重要的目标。
4) 数据迁移和数据流转，数据迁移主要实现一键式数迁移，主要包括两个个方面：
(1) 一键式数据库迁移，从 1 个服务器迁移到另外一个服务，一键实现
(2) 数据库版本升级，如从 MySQL 5.5 升级到 5.7，从 5.7 升级到 8.0 等，可以一键实现
此外，数据流转到数据仓库，大数据，如何高效稳定的支持，如何实现实时的数据流转机制和多环境间的快速迁移 / 同步也是重点目标。
对于技术底座而言，首要的目标就是文档，文档可以从上面的四个维度拆分为多种文档, 如规范设计文档，预研文档，方案设计文档，操作文档，案例文档等。
接下来的服务的交付都应该统一为 API 的模式，演进可以从脚本到工具，从工具到 API 的路径来演进。
底座的两大分支是云平台建设和服务建设，云平台建设覆盖面更大，提供的是产品化思维的服务交付，对于技术架构和开发效率的要求较高，这部分不能好高骛远，还是得结合自身情况来提供强大的动力，其中，元数据建设是核心目标，在这个层面元数据要集成，实现流程化管理。
而右侧的服务建设更贴近后端服务，从生命周期的角度来进行实例，数据库，表，字段，索引层面的周期性管理，而提供的辅助服务则是更加贴近运维实际的，比如慢日志优化，巡检服务和故障自愈，和业务侧是一种半透明的开放形式。
“怎么从生命周期的角度来规划数据库运维体系”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
