杭州沃趣科技公司简介
Oracle一体机的崛起-沃趣科技-赵晨
Oracle一体机的崛起作者｜赵晨·产品专家既然一件事物有很多的问题，无法适应时代的发展，那被淘汰也是必然的。
就像汽车取代马车，手机取代寻呼机，数字音乐取代CD唱片一样。
那取代IOE架构的会是什么呢？从目前的发展趋势来看，数据库一体机非常有可能成为它的替代者。
传统 IOE 架构的问题对于Oracle数据库系统来说，IOE是一种非常经典的架构。
过去的十几年，它已经在许多行业中证明了自己存在的合法性。
那为什么会出现数据库一体机这样基于新架构的产品呢？主要是因为随着互联网业务的飞速发展，IOE架构自身暴露出了许许多多的问题。
I/O性能这是最大的问题所在。
在该架构中，通常只有一个集中式的存储阵列，通过光纤网络向数据库服务器提供存储资源。
早期的存储阵列全部采用机械磁盘，其性能有非常明显的瓶颈，即使发展到了今天，一块高端的机械盘最多也只能提供300左右的IOPS，延迟也很高，通常在几十毫秒。
相对于SSD高达几万的IOPS，以及微秒级别的延迟而言，在OLTP的场景下，性能差距非常明显。
那你可能会有疑问，现在SSD已经非常普及，各大存储厂商的AFA（全闪阵列）产品比比皆是，是否只需将原先架构中的集中式存储替换成更新的型号就可以了？答案是否定的。
在数据仓库的场景下，数据量通常很巨大（TB甚至是PB级别），而且和时间是正相关的。
此时整个系统所能提供的吞吐量就成为关键，而非IOPS和延迟，也就是说需要在可接受的时间内，从存储系统向数据库服务器传输足够大量的数据。
在这样的场景下，集中式存储所能提供的吞吐是非常有限的（因为单个存储的网络端口数量有限），并且无法进行水平扩展。
因此即使使用了全闪阵列，也无法应对超大型的数据仓库场景。
可用性对于核心数据库系统来说，可用性一定是最重要的。
虽然集中式存储阵列内部也有各种冗余的设计，但从整个架构来看，它依然是一个单点。
一旦整个存储阵列发生故障，数据库也会随之发生宕机，而且还存在设备无法恢复导致数据丢失的风险。
沃趣科技—容器化RDS(五)—计算存储分离 or 本地存储-熊中哲
容器化RDS——计算存储分离 or 本地存储随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对Docker + Kubernetes的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到RDS领域. 数据库服务的需求可以简化为:实现数据零丢失的前提下,提供可接受的服务能力因此存储架构的选型至关重要.到底是选择计算存储分离还是本地存储?本文就这个问题, 从以下几点展开 :●回顾 : 计算存储分离, 本地存储优缺点●MySQL基于本地存储实现数据零丢失●性能对比●基于 Docker + Kubernetes的实现分享个人理解.回顾 : 计算存储分离, 本地存储优缺点还是从计算存储分离说起,计算存储分离先说优点 :●架构清晰●计算资源 / 存储资源独立扩展●提升实例密度, 优化硬件利用率●简化实例切换流程 : 将有状态的数据下沉到存储层, Scheduler 调度时, 无需感知计算节点的存储介质, 只需调度到满足计算资源要求的Node, 数据库实例启动时, 只需在分布式文件系统挂载 mapping volume即可. 可以显著的提高数据库实例的部署密度和计算资源利用率.以 MySQL 为例●通用性更好, 同时适用于Oracle , MySQL详见 : <容器化RDS : 计算存储分离架构下的"Split-Brain">从部分用户的上下文来看, 存在如下客观缺点 :●引入分布式存储, 架构复杂度加大. 一旦涉及到分布式存储的问题, DBA无法闭环解决.●分布式存储选型,○选择商用, 有 Storage Verdor Lock In风险○选择开源, 大多数用户(包括沃趣)都测试过GlusterFS和Ceph ,针对数据库(Sensitive Lantency)场景, 性能完全无法接受.本地存储如果在意计算存储分离架构中提到的缺点, 本地存储可以有效的打消类似顾虑,无需引入分布式存储, 避免Storage Verdor Lock In风险, 所有问题都由DBA 闭环解决,.但是, 需要依赖数据库自有方案实现数据零丢失以 MySQL 为例还会引入类似问题,●物理容量受限于单机容量;●调度更复杂, 选定数据库实例的存储类型(比如SSD )后, 一旦该实例发生”failover”, 只能调度到拥有SSD的物理节点, 这导致调度器需要对物理节点”Physical TopologyAware”;●密度难提升, 这是”Physical Topology Aware”的副作用;●因数据库的不同方案差异性较大, 通用性无法保证.接下来, 进入正题, 看一下MySQL基于本地存储如何实现数据库零丢失.MySQL基于本地存储数据零丢失最常用的是基于Replication 模型将数据复制到MySQL Cluster中所有成员.MySQL Master-Slave Replication (类似 Oracle DataGuard) 提供了基于binlog 的数据库层的复制模型, 在高并发压力下节点间同步数据速率最快, 单位时间内的交易量受其他节点的影响极小, 该架构可通过vip漂移的方式实现“failover”MySQL Master-Slave Replication但严格意义上来说, 这是基于binlog的 As ynchronous Replication 模型, 因此集群中所有成员存在数据不一致的可能,在”failover”时无法保证数据零丢失.可见如果基于Replication 模型, Synchronous Replication 是实现数据零丢失的前提.传统的Synchronous Replication 一般会采用两阶段提交或分布式锁,这会带来如下几个问题 :●单位时间内事务能力(TPS) 会跟集群成员数量成反比●增加集群成员会显著且无法预期的增加事务响应时间●增加了集群成员数据复制的冲突和死锁的可能性针对以上问题Galera Cluster 提出Certification-based Replication来解决传统Synchronous Replication 中遇到的问题, 实现如下 :Deferred Update Replication延迟更新复制这个流程图中, 有几个细节需要分享,●将基于binlog 改为基于 write-set. write-set 中包含修改的数据, Global Transaction ID(后面简称 GTID)和 Primary Key.○GTID 类似 45eec521-2f34-11e0-0800-2a36050b826b:94530586304○94530586304 为64-bit 有符号整型, 用来表示事务在序列中的位置●将传统的Synchronous Replication 改为Deferred Update Replication, 并将整个过程大致分解成四个阶段, 本地阶段, 发送阶段, 验证阶段和应用阶段, 其中:○本地阶段 :乐观执行, 在事务Commit前, 假设该Transcation在集群中复制时不会产生冲突○发送阶段 :优化同步时间窗口, 除去全局排序并获取GTID 为同步操作, 冲突验证和事务应用都为异步, 极大的优化了复制效率.○验证阶段 :只有收到该事务的所有前置事务后(不能有“hole”), 该事务和所有未执行的前置事务才能并发验证, 不然不能保证Global Ordering,因此这里需要牺牲效率, 引入一定的串行化.需要等待事务3于是就有了Galera Cluster在MySQL 分支中的实现MariaDB Galera Cluster (简称MGC) 和Percona Xtradb Cluster (简称PXC)为避免”split-brain”问题, 需要至少三节点组成集群, 对计算资源和存储资源的容量要求至少增加2倍, 会进一步降低资源的部署密度越来越多的用户也期望通过该方案实现跨 IDC 多活, 那么需要在规划阶段想清楚 :IDC 和数据库节点的拓扑架构, 以保证在1个 IDC 出问题的情况, 集群可以持续提供服务首先IDC (物理或逻辑) 最少需要3个, 再看看数据库节点数量分别为3, 4, 5, 6, 7的拓扑关系 :● 3 数据库节点 :● 4 数据库节点 :设置权重避免”split-brain”(⅙ + ⅙ ) + ⅓ + ⅓● 5 数据库节点● 6 数据库节点●7 数据库节点 : 可支持两种拓扑关系同时, 还有MySQL Group Replication1 (简称MGR), 类似Galera Cluster :●基于Corosync实现(Totem协议), 插件式安装, MySQL 官方原生插件.●集群架构, 支持多写(建议单写)●允许少数节点故障, 同步延迟较小, 保证强一致, 数据零丢失●单位时间的交易量受 flow control 影响.这里还需要提一下Vitess2●该项目由youtube开源, 从文档看功能极为强大, 高度产品化.●作为第二个存储类项目(第一个是Rook, 有意思是存储类而不是数据库类)加入CNCF,目前还处于孵化阶段(incubation-level).●笔者没有使用经验, 也不知道国内有哪些用户, 不做评论.关于MGR 和 Vitess 网上已有大量介绍, 这里不再赘述.性能对比在数据零丢失的前提下, 看看这几种架构在性能上的对比:●MGR 5.7.17 / PXC 5.7.14-26.17●MGR 5.7.17 / PXC 5.7.17-29.20 / MariaDB 10.2.5 RC1https:///doc/refman/5.7/en/group-replication-background.html2 http://vitess.io/●本地存储 / 计算存储分离性能对比1 : MGR5.7.17/ PXC5.7.14-26.17测试背景描述:●MGR 5.7.17 对比PXC 5.7.14-26.17 (基于Galera 3实现)●负载模型 : OLTP Read/Write (RW)●durability : sync_binlog=1, innodb_flush_log_at_trx_commit=1●non-durability : sync_binlog=0, innodb_flush_log_at_trx_commit=2测试数据 :来自于MySQL官方3测试结果:在设置durability的情况下, MGR最大吞吐约是PXC 5.7.14-26.17 (基于Galera 3 实现) 的3倍, 优势明显.3 /performance-evaluation-mysql-5-7-group-replication/?spm=5176.100239.blogcont66550.17.T4N8cZ以上数据来自于MySQL官方, 公平起见, 再来看看Percona在相同负载模型下的测试数据.性能对比2 : MGR5.7.17/ PXC5.7.17-29.20 / MariaDB 10.2.5 RC测试背景描述:●增加了MariaDB参与对比●PXC 升级到5.7.17-29.20, 该版本改进了MySQL write-set 复制层性能4.●负载模型 : 依然使用OLTP Read/Write (RW)●durability : sync_binlog=1●non-durability : sync_binlog=0测试数据 :设置durability , 数据来自于 Percona54 https:///blog/2017/04/19/performance-improvements-percona-xtradb-cluster-5-7-17/5 https:///blog/2017/04/19/performance-improvements-percona-xtradb-cluster-5-7-设置non-durability , 数据来自于 Percona6测试结果:在负载模型相同的情况下(durability 和non-durability) PXC 5.7.17-29.20性能与 MGR 5.7.17 不分伯仲7. 如果使用PXC, 推荐使用5.7.17-29.20 或以上版本.性能对比3 : 本地存储 / 计算存储分离为了对比本地存储和计算存储分离, 专门使用MGR + 本地存储架构和基于分布式存储的计算存储分离架构做性能对比.测试结果:在负载模型相同的情况下, 前者比后者OLTP下降32.12%, Select下降5.44%, Update下降24.18%, Insert 下降58.18%, Delete下降11.44%;6 https:///blog/2017/04/19/performance-improvements-percona-xtradb-cluster-5-7-17/7因为没有看到 MariaDB 的官方数据, 公平起见, 不做评论.详细内容可留意 @波多野同学和 @韩杰同学的测试报告, 这里不再赘述.基于 Docker + Kubernetes的实现Docker + Kubernetes + MGR / Galera Cluster在github上,可以看到基于Docker + Kuberetes + PXC的demo8. 需要说明的是, 这仅仅是个玩具, 离部署到生产环境还有极大差距.我们已有计划实现满足生产环境的●Docker + Kubernetes + PXC●Docker + Kubernetes + MGC●Docker + Kubernetes + MGR并集成到QFusion 来支持计算存储分离架构和本地存储架构混合部署, 架构示意图如下 :目前原型验证阶段已通过,预计2018年Q2发布.Docker + Kubernetes + Vitess在github上,同样可以看到基于Docker + Kubernetes的 demo9. 有兴趣的同学可以玩一下.性能只是选型需要考量的一部分, 要使用到生产环境或者产品化, 实际要考量的因素更多 :●运维 : 部署, 备份●弹性 : 计算存储扩容, 集群扩容●高可用 : 比如“failover” 的细微差别对业务的影响●容错 : 比如网络对集群的影响, 尤其是在网络抖动或有明显延时的情况下●社区活跃度●…...以现有软硬件的开放程度, 各种架构或者产品狭义上的”黑科技”并不多, 常常看到的xxx 比 xxx 快 xxx 倍严格来说应该是xxx 比 xxx 在特定场景 xxx 下快 xxx 倍.并不存在”一枪毙命”的”Silver Bullet”,只是 Docker + Kubernetes 为混合部署带来可能. 哪种更受青睐, 拭目以待, 用户会是最好的老师.。
【数据库一体机】沃趣科技产品介绍精简版_李文京_20190920
成熟稳定
国内第一家一体机厂商 产品行业覆盖率最广
极致性能
新一代存储协议适配兼容 800万IOPS，100GB吞吐，微秒级IO延迟
生态完善
基础平台，容灾备份，同城双活 云化RDS，全套解决方案
重资投入
100台POC／研发测试设备 标准的产品组装车间
技术平衡
精通数据库，OS及存储硬件 经历过阿里巴巴的技术架构变迁
存储节点介质输出
QLink实现设备远程IO访问的无损输出
NVMeoF协议，未来兼容以太 iSer协议
计算节点设备映射
14
平衡的硬件组合提升IO带宽，降低IO延迟
计算
网络
存储
Intel Xeon Scalable CPU 提供极致运算能力
56/100Gb Infiniband网络 提供高速网络通道
新一代NVMe闪存介质 提供高速IO能力
云化RDS
提供全栈式数据库产品与服务解决方案
6
沃趣科技行业客户
金融行业
工商银行 华夏银行 民生银行 中国银联 中信证券 华泰证券 国泰君安 东北证券 前海人寿 中邮保险 浙江农信 中央结算
电力行业
浙江电力 湖北电力 青海电力 河南电力 山西电力 湖南电力 国电科环 冀北电力 江西电力 华北电力 黑龙江电力 安徽电力
QLink软件与硬件的组合，提供极致的计算与IO性能！！！
15
基于NVMeoF的QLink性能提升
SATA SSD
HammerDB + 500GB数据量 + SGA 110GB + 150个用户并发
TPM
NVMeoF iSer
520万
720万
结论：
相同硬件环境下，QData T5 QLink可以提升超 过30%的性能
QPlus CDP数据保护解决方案
传统方案创建测试库
独立硬件设备，存储空间 手工全库恢复
QPlus备份方案
分钟级创建 数据复用，无需拷贝 高度自动化
硬件环境准备 软件环境准备 全库恢复
传统方案恢复：2天
归档应用
业务测试
10:00
创建快照库 业务测试
QPlus：3分钟
6
适用场景3：准生产环境的发布演练测试
生产环境的操作验证环境
生产变更操作验证 数据库补丁验证 业务灰度发布 SQL优化验证
09:00 10:00 11:00
8
QPlus自动化管理：一键搭建备库
向导式搭建
1 标准化的操作过程
2 高度自动化
9
一键主备切换
应用层
一键主备切换
1 日常主备切换演练
2 主库故障应急支撑
10
QPlus CDP数据保护实时监控
11
QPlus CDM的主要业务价值
①“活”的备份
备份数据高度可用 数据库级校验
01
数据同步延迟≤1分钟
APP
APP
生产应用
服务器
OS
OS
03
APP
APP
测试应用
Hale Waihona Puke OSOS 服务器生产库
容灾库
容灾克隆库
02
快速克隆
克隆数据库用于业务测试和功能验证
QData数据库云平台
14
Q QPlus
QPlus备份容灾云平台
QPlus在北京中邮人寿保险应用
业务困境
①多数据库，几百GB到几TB不等 ②每日创建对应测试数据库 ③工作重复性高且繁琐
②“穿越”的数据
误操作的数据即时回退 历年历史数据对比
中国科技公司排名
一、数字经济1 联通数科联通数字科技有限公司数字经济2 神州控股神州数码控股有限公司数字经济3 蓝凌软件深圳市蓝凌软件股份有限公司数字经济4 有孚网络上海有孚网络股份有限公司数据中心、云计算5 Testin云测北京云测信息技术有限公司数字经济6 海纳云海纳云物联科技有限公司数字城市7 力维智联深圳力维智联技术有限公司8 猎豹移动北京金山猎豹科技有限公司互联网/人工智能9 眼神科技北京眼神科技有限公司10 永洪科技北京永洪商智科技有限公司大数据11 元年科技北京元年科技股份有限公司数字经济12 巨杉数据库广州巨杉软件开发有限公司大数据13 数字政通北京数字政通科技股份有限公司数字政府14 Magic Data 北京爱数智慧科技有限公司15 Cocos 厦门雅基软件有限公司数字经济16 沃趣科技杭州沃趣科技股份有限公司数据库/云计算17 贝锐上海贝锐信息科技股份有限公司18 云徙科技广州云徙科技有限公司大数据19 欧科云链北京欧科云链网络科技有限公司智慧助警服务20 汉王科技汉王科技股份有限公司二、半导体、集成电路、新材料21 SMEE 上海微电子装备(集团)股份有限公司半导体装备22 中芯国际中芯国际集成电路制造(上海)有限公司集成电路制造23 中微公司中微半导体设备(上海)股份有限公司半导体装备24 北方华创北方华创科技集团股份有限公司半导体装备25 圣邦微电子圣邦微电子(北京)股份有限公司模拟集成电路26 斯达半导体嘉兴斯达半导体股份有限公司功率半导体27 江丰电子宁波江丰电子材料股份有限公司半导体材料28 拓荆科技拓荆科技股份有限公司半导体装备29 景嘉微长沙景嘉微电子股份有限公司集成电路设计30 立昂微杭州立昂微电子股份有限公司半导体材料三、信创31 龙芯中科龙芯中科技术股份有限公司芯片设计32 中国长城中国长城科技集团股份有限公司PC整机33 金山办公北京金山办公软件股份有限公司企业服务34 帆软帆软软件有限公司信创应用35 麒麟软件麒麟软件有限公司操作系统36 同方有云同方有云(北京)科技有限公司云计算37 普元普元信息技术股份有限公司基础软件38 中诚华隆中诚华隆计算机技术有限公司信创39 柏科数据柏科数据技术(深圳)股份有限公司存储40 酷栈科技上海酷栈科技有限公司信创/信创应用。
从追风少年到CEO 沃趣陈栋创业记
从追风少年到CEO 沃趣陈栋创业记媒体｜ITPUB采编｜老鱼导语：本期访谈对象陈栋，杭州沃趣科技(以下简称：沃趣)联合创始人兼CEO。
曾担任ITpub Oracle专题深入讨论区版主，阿里巴巴DBA团队负责人。
2012年离开阿里巴巴，带着原团队的几位核心骨干，一起出来创业，共同组建了沃趣。
今年5月，沃趣完成股改，并准备在新三板挂牌。
追风少年到CEO的蜕变不了解陈栋的人似乎很难把他与追风少年联系到一起，事实上，曾经年少时的他也是个时尚达人，不仅玩过摄影，还拍过不少片子，虽然现在只剩下一堆”废弃”的设备。
后来又迷上过摩托车，过了一把追风少年的瘾，只为享受风吹着眼睛睁不开的那种感觉。
如今20年多年过去了，当年青涩的追风少年已经蜕变成了一家企业成熟的CEO。
2002年大学毕业后，因为兴趣爱好，他开始接触了Oracle数据库。
为了认识更多的圈内人，在学习Oracle数据库的第二年，申请成为了ITPub Oracle专题深入讨论区的版主，由此开启了急速成长之路。
2004年，陈栋加入阿里巴巴，并且一呆就是8年，这8年对他而言是一段漫长而又充实的过程。
从应用数据库支持做到产品数据库运维再到DBA团队负责人，他亲历了阿里数据库架构变迁最黄金的阶段。
Oracle从PC Server、磁盘阵列到IBM小型机、高端存储的升级，也经历了从集中式Oracle到分布式MySQL的变迁，积累了大量过硬的技术和管理经验，这都为之后的创业打下了重要的基础。
8年的项目实践中，让他有机会得以接触到了大量传统行业的技术人员，通过交流，发现这些传统行业在工作中遇到的痛点，恰好都是他早就遇到过的，甚至都积累了一些成熟的应对方案。
也正是这样的契机才让他萌生了一个念头，与其选择继续在阿里呆下去，不如跳出来，为这些传统行业用户解决他们遇到的数据库问题，这样反而更能体现个人价值。
而国内数据库领域浮躁的现状，也更加坚定了陈栋的创业之心。
他认为，当下社会比较浮躁，国内数据库领域也是同样如此，很多公司是什么火就做什么，在使用量最大、企业成本最低的关系型数据库上不愿意深耕，不去认真思考底企业到底需要什么、什么能给企业带来最大价值，只看市场的热度，最后只会被市场无情抛弃。
远程考勤管理系统功能
考勤管理是企业人事工作的基础性事务，对于班次多、人员流动频繁的密集型企业来说，往往统计工作需要花费他们大量的时间和精力。
因此，许多企业会选择合适的人事考勤系统来协助HR部门提升工作效率，避免大量的人工核算错误，而远程考勤管理系统也是其中之一。
如今在高科技化的现代办公环境里，远程考勤管理系统“智慧考勤”方式，可以很好的满足企业日常经营管理的需要，能够灵活实现考勤规则配置，满足各行业复杂考勤规则与机制。
同时通过手机定位技术对企业外勤人员工进行管理，可以解决企业外出员工难以管理的问题，系统具有实时定位、轨迹回放、地图服务、统计查询、远程考勤管理等功能。
以下是其主要功能的具体介绍：1.提供多样化考勤方式支持WIFI、GPS、指纹、人脸识别、门禁多种考勤方式，实现分公司、跨区域、跨门店、多工种、多班次人员的统一管理，匹配企业实际经营情况，满足不同业务场景下企业的个性化考勤需求。
2.提供多维度考勤报表多维度数据报表，移动化管理数据，保障考勤实时计算的稳定性与准确性，数据报表无缝对接企业排班计划、绩效薪资模块，数据整合时间效率大幅提升，驱动企业高效运营。
3.自定义考勤规则针对不同职位、职级、部门等设置不同的考勤规则，满足企业灵活应对不同管理方式下的特殊需求，同步对应多维度考勤结果的计算和查询。
如此这样专业的人力资源考勤管理系统，就是一件更先进更高级的工具来替代原有的管理工具，能够改善原有的管理模式，梳理流程，改变原先的管理理念。
从员工到高管，这是一个全局的改变。
喔趣科技，作为中国劳动力综合管理专家品牌，致力于为大中型企业实现劳动力预测、劳动力管理、劳动力满足全过程的信息化、数字化、智能化，是为企业提供人事管理、智能排班、智慧考勤、绩效薪资、数据罗盘，灵活用工服务等全链劳动力综合管理与满足的云服务商。
目前，有超过12万家企业和超过400万的企业员工在使用喔趣科技的产品服务，主要分布在零售连锁、生产制造、现代服务业、餐饮行业、国企事业单位等多个行业。
沃趣数据库云平台 操作使用说明书
3.3. 告警中心............................................................................................................................................... 45 3.4. RAC 集群管理.......................................................................................................................................60 3.5. QData 一体机-数据库管理...................................................................................................................65 3.6. QData 一体机-数据容灾..................................................................................................................... 87 3.7. 云数据库 MySQL.............................................................................................................................. 101 3.8. 云数据库 MGR...................................................................................................................................123 3.9. 云数据库中间件................................................................................................................................. 143 3.10. 云数据库 Redis.................................................................................................................................149 3.11. 云数据库 SQLServer....................................................................................................................... 162 3.12. 云数据库 Oracle..............................................................................................................................182 3.13. 云数据库 TiDB.................................................................................................................................. 193 3.14. 备份任务管理....................................................................................................................................211 3.15. QData 高性能存储........................................................................................................................... 217 3.16. 智能换盘........................................................................................................................................... 236 3.17. 智能巡检........................................................................................................................................... 244 3.18. IB 链路检测........................................................................................................................................249 3.19. QFusion 云存储.................................................................................................................................252 3.20. QFusion 云主机.................................................................................................................................253 3.21. 多租户................................................................................................................................................257 3.22. 用户管理............................................................................................................................................258 3.23. 事件中心........................................................................................................................................... 260
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互联网制造业
维信电子 志邦厨柜
蘑菇街 聚美优品
唯品会 酒仙网 游视网络 快播科技 全麦电子商务 杭州贝购科技 壹时尚 天会调研宝
7
谢谢聆听
8
高性能，可扩展的数据库运 行平台，提供Lite，
Standard，Cloud三种版本
基础平台
QPlus
实时CDP保护，CDM 数据管理，自动化容灾
演练切换管理
容灾备份
QInfinite
同城异地，双数据中心， 80公里数据库双活
同城双活
QFusion
基于Docker，K8S的 MySQL RDS容器云
从为中小企业打造ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ入门级产品到为核心业务场景打造的最高可靠性产品
QData Maxpower
沃趣科技旗舰一体机
QData Standard/Lite
数据库一体机中高端产品
QOne
中小企业客户一体化解决方案
QInfinite
企业业务连续性解决方案
QPlus-DP/DT/DR
企业数据库备份恢复、测试开发与容灾解决方案
运营商
浙江移动 河北移动 无锡移动 江苏电信 上海电信 甘肃电信 广东电信 浙江电信 咪咕数媒 移动集团南方基地 内蒙古移动
浙江鸿程
政府医疗
宁波市政府 大连市政府 金华交警 滨州交警 宁波公安 合肥房产 中国航信 南京房管局 东方航空 南方航空 杭州市第一医院 杭州市妇保医院
广电传媒
央视网络 上海百事通 东方传媒 东方有线
杭州沃趣科技简介
杭州沃趣科技股份有限公司
Hangzhou WOQU Technology Co.,Ltd.
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@沃趣科技
让用户用上最好的数据库技术
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沃趣科技－让用户用上最好的数据库技术
阿里巴巴
服务客户
技术栈
高新企业
软著专利
超过90+，CNCF成员，红帽开发组成员
新三板
3
数据库全栈解决方案
产品覆盖数据库私有云完整生命周期
云化RDS
提供全栈式数据库产品与服务解决方案
6
沃趣科技行业客户
金融行业
工商银行 华夏银行 民生银行 中国银联 中信证券 华泰证券 国泰君安 东北证券 前海人寿 中邮保险 浙江农信 中央结算
电力行业
浙江电力 湖北电力 青海电力 河南电力 山西电力 湖南电力 国电科环 冀北电力 江西电力 华北电力 黑龙江电力 安徽电力
QFusion
企业多类型数据库融合解决方案
QMatrix
企业多云数据传输平台
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行业客户分布情况
证券、银行和保险机构
100+
能源电力
80+
交通交警
60+
中国高校、政府政务
70+
运营商
50+
广电传媒、互联网企业
80+
医疗机构
50+
大型企业、航空航天
50+
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沃趣科技－关系型数据库平台产品体系
QData