数据库|Docker也被禁了,Oracle还远吗()



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“警告:如果您是被列入美国政府禁令名单中的个人及实体公司,将不得使用此服务。
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2020年8月13日,Docker.Inc 更新了服务条款的内容,提示如果在美国制裁清单上的个人或实体公司,可能无法使用 Docker 的产品服务。

Docker 服务禁令生效,让信仰科技无国界的一大批人士失望不已。中国云市场特别是私有云市场,或将与伴随这个酷暑的洪涝灾害一样,迎来洪水猛兽——受禁令影响,华为、科大讯飞、海康威视、大华股份、商汤、依图、旷视、360 公司、烽火、中科曙光、海光等中国科技公司不能使用 Docker 商业版。
【数据库|Docker也被禁了,Oracle还远吗()】Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux 或 Windows 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。
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△Docker应用场景(via:docker.Inc)
Docker 的应用广泛,在云计算中,可以实现虚拟化应用,但是与 VMware(一家主流的美国收费虚拟化软件)类似的虚拟机相比,它比虚拟机更节省内存,启动更快(虚拟机分钟级启动,Docker 是毫秒级启动)。
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△Docker与虚拟机架构比较(via:docker.Inc)
一个更为形象的比喻是,如果把物理服务器比作码头,拥有场地和各种设备,那么服务器虚拟化就好比码头上的仓库,拥有独立空间堆放各种货物或集装箱;Docker容器就像是一个个的集装箱,可以将各种货物打包。
幸运的是,Docker 分商业版和开源版,开源版免费不受限制,禁令一出,将迫使包括中国在内的关联科技公司转向开源的 Docker 软件或其他开源软件。
受家长管制,Docker 不带你玩是小事,问题是其他美国科技公司如果也被家长管制,譬如 Oracle 数据库或 VMware 虚拟化平台,这些卡脖子技术和产品也不带你玩,可能就更难了。
这不是危言耸听。2019 年 9 月 26 日,Oracle 公司就致函委内瑞拉的合作伙伴,声称它将再也无法与它们合作,以遵守特朗普总统签署的 13884 号行政命令。
同样是为了遵守 13884 号行政命令,Adobe 公司也发布了一份用户支持文件,公司将从 10 月 28 日起停用委内瑞拉的所有帐户。
这与今年 6 月美国禁止包括哈工大在内的中国 13 所高校使用 MATLAB 软件如出一辙。
如果诞生于 1977 年的 Oracle 数据库也出了与 Docker 类似的公告,对于受制裁的中国企业用户而言,不得不应对新一轮的技术截杀。
先来看看 Oracle 数据库在行业的地位。作为稳定的关系型数据库的鼻祖,Oracle 数据库在金融、医疗及其他行业的财务领域,都有广泛的应用,可以这么说,世界上几乎所有行业都在应用 Oracle 数据库产品和技术。
作为 Oracle 公司创始人和灵魂人物,拉里·埃里森 (Larry Ellison) 曾在 2018 年发表令人担忧的言论:如果就这么让中国经济超越我们,让中国培养出比我们更多的工程师,让中国科技公司击败我们的科技公司,那我们就离军事科技也落后的那天不远了。美国与中国的激烈竞争中,我站美国队。
幸运的是,在国产化数据库替代 Oracle 方面,虽然在性能、成熟度方面还有差距,但是国产数据库可用、能用,是目前行业的普遍观点。当我们不得不面对残酷的技术截杀时,数据库替换和数据迁移又是一场令 CIO 焦头烂额的事情。
与数据库产品一样,针对 Oracle 数据库的数据同步和迁移工具,也主要掌握在 Oracle 公司手中。此时若要将原先存储在 Oracle 数据库的业务数据,迁移到国产化数据库或其他数据库中,除了市场上 MySQL、SQL、Python 等迁移工具(如果没有被禁),还有就是国产化数据库迁移工具。
虽不似 Oracle 数据库产品那样需要综合全面的技术,但数据库迁移工具还是要面对以下问题:
●数据库异构平台选择问题
●数据库操作人员专业性问题
●数据库数据迁移后可用性问题
●数据库实时增量数据的迁移问题
●数据库数据迁移后完整性检查问题
●数据迁移过程中对源端性能影响问题
解决数据库迁移的问题是一个基本需求,在大数据应用日趋完善的今天,从数据库中抽取关键业务数据到大数据平台,为业务部门提供可参考的决策报表数据,才是凸显其商业价值的关键,下面以网上的一个例子说明:
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△数据从 Oracle 到 Kudu 的过程
上图是数据库 Oracle 到大数据仓 Kudu 的数据抽取→转换→转载的过程,先通过数据库复制产品 i2Active 将源端数据库的结构化数据解析、提取后,通过 i2Stream 进行对接、转换,并发送给消息队列,最终写入 HDFS。在此基础上将数据同步到 Kudu/HBas 等数据仓库。
这种应用普遍的场景,就是帮助证券、银行、支付平台等实现数据从数据库传输到大数据平台,然后再由用户根据业务需要,转换成各类报表数据,为各类商业智能 (BI) 项目服务。
譬如,电商平台可以通过用户数据,精准提取用户画像的数据标签,将这些带标签的数据传输到大数据平台,通过报表数据,精准获取某一特定消费人群的消费喜好、载体和支付方式,营销部门就可以定向进行广告投放和促销引导。
这种大数据应用技术,向我们展示了数据的强大应用价值。而当数据成为一种可被精准利用的生产资料时,将极大提升我们的商业竞争力和国防军队的实战能力。
这或许是国内科技公司被技术封锁的真正原因。
2019数据猿年度榜单:
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2020年度榜单,尽情期待!
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