智数同行：ProtonBase 赋能某在线教育企业生态蝶变

导读：在线教育作为新兴教学模式，凭借灵活、便捷和个性化的优势，正逐步改变传统教育。随着互联网技术发展及人们对知识更新的需求，在线教育对数据存储与计算的要求日益增长。平台需管理大量课程、题库等数据，并通过分析学习者行为提供个性化建议。这对数据库提出了新的挑战与机遇，供应商需创新以满足需求，推动行业发展。本文将分享某在线教育企业如何通过 ProtonBase 优化流程、提升数据处理能力的实践经验。本文结构如下：

1. 业务场景
2. ProtonBase 水平扩展及高效扩缩容解决方案
3. 总结与未来展望

01/业务场景

业务场景需求

该客户的在线学习及考试系统是一个集课程学习、练习测试、在线考试等多种功能于一体的综合性学习平台，需要持续向用户提供多样化的学习工具和资源。以下是该平台的一些关键需求：

💡完善的事务能力

需求描述：该客户在线学习平台作为一个综合性的学习系统，需要处理大量的用户交互数据，包括用户登录、课程学习进度、作业提交、考试答题等。这些操作往往涉及对多个数据表的读写，必须保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID），以确保数据的准确性和完整性。

应用场景：

• 用户答题提交：当学生在平台上完成一套练习题或考试后，需要将答题结果写入数据库。这个过程需要先检查该学生是否已完成答题，然后逐个写入每道题的答案，最后更新该学生的总分数和完成状态。如果任何一个环节出现异常，整个操作都需要回滚，避免数据不一致。
• 自动积分：平台会根据学生的学习行为（如观看视频、做题、通过考试等）自动为其积累积分，作为学习动力的激励。这需要对学生的多个相关数据表（学习进度、积分明细等）进行原子更新，确保积分计算和发放的准确性。
• 订单支付：对于平台的部分增值服务（如课程订阅、一对一辅导等），学生需要先在线支付费用才能使用。支付环节涉及多表操作，如减去用户账户余额、增加平台收入、生成订单记录等，必须使用事务保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。

💡水平扩展能力

需求描述：随着该客户在线学习平台的业务规模不断扩大，单机数据库将无法满足日益增长的访问压力和数据存储需求。因此，数据库需要具备线性水平扩展能力，以便通过添加更多节点来扩大整体的计算和存储能力，满足业务增长的需求。

应用场景：

• 支持海量学生并发访问：在线考试、课程学习等核心业务场景下，可能会有数十万学生同时在线，产生大量的并发读写请求。通过水平扩展集群节点数，可以线性提升整体的吞吐能力，确保良好的响应性能。
• 存储学习资源和用户数据：该客户平台上积累了大量的学习资源（视频、课件等）和学生学习数据（作业、考试记录等），这些数据将持续快速增长。水平扩展后的分布式存储集群，能够支持 PB 级别的数据存储空间。
• 高可用性：数据库需要具备高可用性能力，确保在任何单点故障情况下，数据库服务都能快速恢复或持续可用，避免服务中断对在线学习业务造成影响。

💡极致弹性

需求描述：该客户在线考试业务具有明显的时间周期性特征，平时学生学习的访问压力相对较小，但在考试高峰期则会产生大量的并发读写请求。为了资源的高效利用和成本控制，数据库需要具备极致的弹性伸缩能力，能够根据实际业务负载情况动态调整资源。

应用场景：

• 应对考试高峰：每当临近重大考试时，学生访问量会在短时间内迅速增长。此时需要快速扩容数据库集群的节点数和存储容量，以确保服务的高性能和稳定性。
• 节约资源成本：考试结束后，访问量将迅速下降至正常水平。这时可以缩减多余的计算和存储资源，释放不需要的节点，降低运维成本。
• 灵活性和敏捷性：通过自动化的资源调度和编排机制，数据库可以根据业务预测或实时监控，自动快速地完成扩缩容操作，做到资源精准调度。

💡极简体验

需求描述：该客户业务发展迅速，面临着大量新功能需求的开发和上线，而研发人员的增长却相对有限。为确保高效的交付节奏，必须降低数据库运维的复杂性，让有限的运维人员也能轻松管理和运营数据库，从而将主要精力集中在业务开发上。因此，数据库需要提供极简化的运维体验。

应用场景：

• 轻松部署和扩缩容：通过自动化的安装部署工具，运维人员无需手动编写配置脚本，只需通过控制台页面即可完成数据库集群的创建和扩缩容操作。
• 故障自动化恢复：当发生节点故障、存储故障等情况时，数据库能够自动识别并切换到健康节点，确保服务可用性，无需人工干预。
• 可视化监控运维：提供友好的可视化监控控制台，让运维人员可以清晰掌握集群的健康状态、资源使用情况等，并可通过简单操作完成常规的运维管理工作。
• 开箱即用的最佳实践：数据库需预制各种最佳实践的配置模板，如高可用、安全性等，运维人员无需深入调优，即可获得出色的性能和可靠性。

02/ProtonBase 水平扩展及高效扩缩容解决方案

作为一款提供 SaaS 服务的 Data Warebase，ProtonBase 具有分布式的能力，并且可以在分钟级别完成计算资源的扩缩容，能很好解决上述痛点。迁移 ProtonBase 前后技术架构如下：

💡简化架构，增强扩展性

解决痛点：该客户的现有架构集成了 RabbitMQ、Redis 和 SQLServer 等多样化的技术组件，这种集成无疑提升了系统复杂度。ProtonBase 以其对多场景的适应能力，有效地取代了这些分散的组件，将原本多层次的架构整合为一个统一的系统。这一转变不仅降低了对复杂技术栈的依赖，还提升了系统在扩展过程中的灵活性和效率。通过这种架构简化，ProtonBase 显著减少了该客户在系统维护和扩展方面的资源消耗和时间成本。

收益：

• 运维成本降低：系统的简化减少了故障排查的时间和资源投入，使得运维团队能够更专注于优化和创新。
• 扩展性增强：当业务扩展时，ProtonBase 可以轻松扩展系统的计算和存储能力，确保系统在高负载下仍能保持稳定。这种扩展能力意味着该客户可以灵活应对市场需求的变化，而不会因为系统瓶颈而受限。

💡强大的事务处理能力，确保数据一致性

解决痛点：该客户的业务系统涉及大量的事务处理需求，包括学生选课、缴费、成绩录入等诸多环节，对事务的一致性和完整性有着极高的要求。迁移到新系统时，新系统必须具备完善的事务处理能力。

收益：

• 数据准确可靠：ProtonBase 能够轻松处理该客户系统中的各种复杂事务场景，确保事务的准确性和数据的一致性。这一强大的事务处理能力，保障了该客户在迁移 ProtonBase 后功能不受影响。

💡水平扩展，应对业务高速增长

解决痛点：传统单机数据库在面对业务高速增长时，很容易遇到 CPU、内存、I/O 等资源瓶颈，导致系统响应变慢。而 ProtonBase 采用分布式架构和自动分片技术，实现了资源的水平扩展。当业务量不断增加时，ProtonBase 可以轻松地添加新的节点，将计算和存储任务分散到更多的机器上，从而消除单点性能瓶颈。

收益：

• 应对业务高速增长：ProtonBase 可以通过持续扩展来满足不断增长的业务需求，保证系统长期稳定高效运行。
• 无缝扩展：ProtonBase 的扩展过程无需停机，确保了该客户业务的连续性和可用性。

💡弹性扩缩容，高效应对业务波动

解决痛点：该客户的业务存在着明显的波动特征，如考试高峰期间可能遭遇大量并发访问。ProtonBase 支持根据实际业务需求自动调整集群规模，在高峰时扩容以确保系统稳定运行，闲时则缩容以节省开支。这种弹性扩缩容机制，使得 ProtonBase 能够高效应对业务波动，最大限度地优化资源利用。

收益：

• 高效应对业务波峰：在业务高峰来临时，ProtonBase 可以迅速扩容以承载更大的访问量。
• 资源利用率最大化：在业务低谷时，ProtonBase 会自动缩减集群规模，避免资源浪费。
• 按需付费：ProtonBase 遵循按需付费模式，可根据实际使用量付费，进一步降低成本。

上图是一天的资源使用图，可以看到，通过灵活的扩缩容，只在考试的时间段配置更多的资源，而且由于下午考试的人数最多，配置的资源也是最多的。全天除考试的时段，系统的资源则缩回到较低的配置，以满足零星的流量。

💡云原生，降低运维开销

解决痛点：ProtonBase 作为一款完全云原生的数据库，其部署、配置、扩展等运维工作都可以通过云控制台轻松完成，无需繁琐的人工操作。该客户的开发和运维团队可以将宝贵的时间和精力集中在业务创新上，而非数据库的日常维护。此外，ProtonBase 按需付费的定价模式也能够极大降低该客户的 IT 成本支出。

收益：

• 降本增效：通过自动化运维，ProtonBase 能够显著减少人力和时间投入，提高团队效率。
• 精力集中业务创新：开发和运维团队可以将更多资源投入到业务创新中。

03/总结与未来展望

总结

通过采用 ProtonBase，该客户成功解决了现有架构中的多重痛点。ProtonBase 简化的系统设计有效整合了原先分散的技术组件，降低了对复杂技术栈的依赖，降低了运维工作量约 40%。同时，ProtonBase 分布式架构消除了性能瓶颈，使系统吞吐量提升 3 倍，能够通过水平扩展应对不断增长的业务需求。此外，ProtonBase 还具备弹性扩缩容能力，可以高效应对业务波动，在高峰时扩容确保稳定性，闲时则缩容节省开支，降低了资源浪费 50% 以上。

ProtonBase 云原生的特性，使得其部署、配置、扩展等运维工作都可以在云端轻松完成，极大降低了该客户的运维开销。按需付费的定价模式也进一步减轻了该客户的 IT 成本压力。通过这些革新，该客户的开发和运维团队能够将更多精力集中在业务创新上，为用户提供更优质的服务体验，从而在教育行业中保持领先地位。

未来展望

该客户通过采用 ProtonBase，成功解决了过去遇到的系统瓶颈和架构复杂性等挑战。这为该客户未来的发展奠定了坚实的基础。展望未来，该客户可以进一步挖掘 ProtonBase 强大的数据处理能力，拓展更多前沿应用场景。

1. 实时数据分析 通过 ProtonBase 强大的实时数据处理和分析能力，该客户可以探索实时数据分析的新场景。例如基于学生的学习行为数据，进行个性化的实时学习路径规划和内容推荐。或者通过实时分析教师的授课数据，及时发现教学中的问题并予以辅导。通过对海量数据的实时分析，该客户能够更精准地把握教育过程，改善教学效果。
2. 人工智能应用 利用 ProtonBase 对结构化和非结构化数据的统一处理能力，该客户可以打通人工智能应用所需的训练数据通路。该客户可以基于 ProtonBase 构建先进的 AI 模型，用于自动化评分、智能问答、课程内容自动生成等创新应用，提升教育的智能化水平。
3. 实时监控和运营分析 依托 ProtonBase 的实时数据处理能力，该客户可以构建全方位的实时监控和运营分析系统。通过对用户行为、系统运行状态等多维度数据的实时分析，该客户能够及时发现问题、制定策略，提升运营效率和用户体验。

以 ProtonBase 强大的技术实力，助力该客户在教育行业中继续保持领先地位，并开拓更多创新应用，为提升教育水平贡献自身的智慧和力量。