数据库运维居品调研分析小结

数据库运维居品定位是一款to B数据库运维料理器具，居品的发力点主要在数据库运维上。居品司理需要对这逐个款居品进行调研，以进行合理有盘算。作家回来了其居品调研的分析，一谈来望望吧。

一、详尽

数据库运维居品定位是一款to B数据库运维料理器具，居品功能主要发力在数据库运维上，这是由居品司理经过初步分析与调研，从辽远组件运维标的中，聘用了在手工运维中难度较高且更为浩大的数据库标的，通过对运维部门进行问题与需求调研，并诱骗居品分析而制定了初步的有盘算内容，再经过一系列评审研究后落地，后续执续有盘算与扩充通过表里部响应与居品分析鼓动。

二、里面居品调研分析2.1 后端运维部门调研

运维部门的定位是面向公司的提供表率的运维决策与运维支撑，由运维部门径直响应出来的问题，都是具有代表性、有一定操作门槛、按照运维训诲识别的优先级的问题，相宜居品有盘算中尽量情愿80%的业务需求的原则。是以在居品的MVP版块内容的制定中，首选调研对象为运维部门。

向运维部门调研数据库部分的合座论断，是围绕数据库的日常运维操作和可靠性延迟出来的需求，主要为主备切换、主从开垦、数据备份规复、参数变更等一些基础运维操作，此部分可参考各友商与业界的通用设施兑现。

在此基础之上，凭据运维东谈主员多年训诲提议需要凝视珍贵主备、集群架构下的各组件情景，原则上运维操作不可影响数据库开动，备份需珍贵备份数据好意思满性。这部分可延迟出在各个运维操作中的操作规定、情景预判断、情景预提示等，都需融入合座的居品瞎想中。

2.2. 工单分析

工单是各实施无法孤苦科罚的运维问题，以工单的表情向运维部门央求匡助。可将运维部门的工单进行汇总分析，使用此份手脚执续有盘算的需求着手之一。

工单是径直由实施提议的原始内容，不同实施运维才调良莠不王人，最初就需要对工单进行分类整理，按问题数目进行排序。绝大多量内容会聚积在相比基础的运维操作，如重启、参数修改等，可见这部分功能虽浅易但必须包含在居品功能之中，情愿最基本的运维场景；其余问题笼罩在主备料理、数据规复中，这部分操作武艺较多，濒临的场景也较多，如重建库与主备开垦，都是数据规复的规模中，但所使用的决策却天壤之隔。

濒临这类的问题，需要把通盘场景都拉取出来，最初抽取最通用的操作，数据备份和规复即为数据规复的最基本操作，区别在于的是备份的形势（物理或逻辑）、备份的粒度（全库或部分库）、规复的形势（全量、增量）濒临不同场景时决策的中式与搭配。

运维居品自己等于一个较为表率化通用化的居品，需要将这些通用操作都拆解出来，凭据不同场景下制定不同的决策，再将这些操作都生动搭配起往返情愿不同的场景，尽量作念到最大通用的去情愿多样业务场景。

2.3 用户响应

用户的响应是先通过居品的使用，磨练居品是否情愿自身需求，再对居品提议优化纠正建议，是居品打磨的浩大路线。

用户提议的问题都相比潜入本色使用场景，居品司理最初需理解场景，去阔别该场景是否是涵盖在自身居品领域内的，如数据库运维居品定位是在运维，像业务方的数据脱敏并不涵盖在居品领域内，则暂时不探究该场景；若在居品领域内，则先去分析此场景的通用进度，如某用户提议数据库需要在试验完某个操作后自动还原，此类操作就属于业务定制操作，可在通用的居品功能里面分情愿，如定时数据还原功能，并通达出相应接口，让业务方进行对接，作念到既情愿业务场景又相对通用；居品领域内且通用的功能，就需潜入场景寻找居品科罚决策，并凭据现时问题优先级与居品的节拍，从中筛选出优先级较高的问题纳入居品瞎想中。

2.4 前端调研

调研主要内容为与分公司前端实施东谈主员、售前边对面相通。

面向实施东谈主员主要了解其日常职责内容，从日常运维场景起程索取需求；前端实施是最频繁面向用户的东谈主，往往受到用户的质疑和挑战。关于运维平台来说，本色使用的用户是客户方的运维东谈主员，是深度的使用者，更珍贵居品细节。用户会提议质疑的原因有好多，如：居品没能科罚一些要道问题，即现时用户的使用场景未笼罩、居品不领路、操作体验不友好等等；从中不错网罗到更多的业务场景和业务外的操作体验、可靠性、安全等需求，也可网罗到实施在本色珍爱中的训诲，将其与居品训诲滚动为科罚决策。

面向售前东谈主员主要了解居品在客户前讲决策时的响应，可凭据响应进一步完善居品先容材料、场景、话术，网罗客户响应的需求，完善客户画像等。

售前边向的客户世俗是决策层，这部分客户更珍贵居品的合座而非细节，如居品时期架构、居品功能架构、与友商对标、居品收费等方面。从中咱们不错网罗到一些平常较难网罗的友商信息、对通盘这个词居品时期体系的条件、申报性方面的需求等，这部分其实相配浩大，毕竟面向的对象是是否购买你居品的东谈主，针对这部分需求，不时地补充友商居品对标的分析和才调、居品先容材料编写，增强居品的竞争力。

2.5 现存客户分析

现存客户分析是凭据现存居品的销售情况，索取出有价值的信息，赞助居品扩充策略。可将历史客户订单，按照区域、季度进行统计分析，筛选出销售量较高的区域与主要销售东谈主员，手脚居品扩充的优先区域；诱骗季度销售情况，去安排居品扩充时候节点；进一步可分析每个区域的客户情况，按照客户性质（互联网、私企、国企等）、客户规模（大、中、小）诱骗用户画像进一步完善居品扩充策略。

三、外部居品调研分析3.1 市集

跟着数据库时期的发展，数据库运维料理也经验多个阶段的发展，从手动写剧本，到使用单点器具，走向构建云化作事化平台，明天可走向智能化自治进一步演进。

从需求侧看，企业需要协调的进口对数据库进行协调的料理，现阶段主要由数据库厂商、数据库生态厂商、云厂商三种厂商组成。数据库厂商主要插足在自身的数据库居品中，基本不提供跨自身居品除外的协调料理；云厂商一般需要与自身云资源进行深度绑定；数据库生态厂商积蓄了多年数据库作事训诲，也正在从东谈主办事事+器具，到云平台+作事花样进行挽回。

3.2 友商

3.2.1 Qfusion

QFusion是一款基于Docker容器和k8s编排时期，提供MySQL、Oracle、MSSQL、PostgreSQL等联系型数据库作事的独有云平台，况兼通过kubernetes官方社区的软件一致性认证。

功能清单如下：

Qfusion数据库运维功能较全面，基本笼罩了数据库运维的通勤劳能。功能瞎想上和其他友商也相比访佛，国产数据库部分官网浮现兼容了达梦。

3.2.2 Bytebase

Bytebase 是一款聚焦在团队协调场景下的数据库结构变更和版块料理的开源器具，主要科罚研发工程师和 DBA在变更数据库结构时的协同问题。

功能清单：

（1）数据库托管

以数据库结伴信息进行托管，支撑以下数据库。

（2）环境料理

不同环境下绑定不同数据库，按环境指定备份策略、回滚策略等。

（3）数据备份

支撑逻辑备份，可诞生备份策略（每周、每天、保留时长）、支撑立即备份。

（4）支撑慢查询

（5）支撑SQL裁剪器

访佛与Navicat：

（6）工单过程

Bytebase内置了一系列的业务见识和扮装，如职责空间，开垦者等，每个都有对应的料理员，在查询数据或导出数据时，有一系列的职责过程，需要不同扮装的料理员进行审批。

Bytebase功能笼罩在开垦和运维，偏向于开垦运维的合座协调。

3.3 外部居品分析论断友商居品功能依然趋近好意思满，数据库运维器具合座竞争力是会在于运维实施训诲+业务场景的滚动。由于政策指向，信创数据库市集比重将越来越大，各信创厂商都有我方的运维器具生态，后续可聚焦于智能化运维，打出相反点。居品分析需执续在通盘这个词居品质命周期，赞助居品有盘算。四、 居品小结

从居品职责内容上看，从居品标的聘用、MVP版块功能制定、执续迭代优化、居品扩充等都需居品司理主导或参与鼓动。

居品标的的聘用大多量都是连结公司居品计策的形势，从中再去分析起程力的点，没到居品总监级别都谈不上居品计策标的的制定；MVP版块功能很要道，是居品试水的打破口，需要进行上述一系列调研分析加上居品直观；to B居品很浩大的少量是，使用用户与购买决策者，往往是两批东谈主，是以两者的需求都需兼顾到；to B居品扩充大多两个路线，线上或线下的居品宣发，扩充策略上最初要明确居品的用户画像，诱骗可网罗到的多样居品、销售数据分析，并凭据每个公司不同的组织架构和商务形势，去聘用合适的渠谈和形势进行居品扩充，这个提及来就相比画饼果腹，笔者我方也没闹光显，还在摸索中。

从居品有盘算上看，数据库运维功能都已较为熟习，信创数据库也需如咫尺主流数据库一样纳入整合；相反点会在业务场景的滚动和智能运维上，业务场景的滚动上需要潜入场景，基于通用的操作适配出情愿业务的科罚决策；智能运维部分，当今AI风口正盛，诓骗AI进行智能运维与调优，包装成运维值守机器东谈主，能说会谈还可申报，24-hour on call也挺酷的。

本文由 @vivi 原创发布于东谈主东谈主都是居品司理，未经作家许可，不容转载。

题图来自Unsplash，基于CC0契约。

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