摘要： 纵观数据库发展的几十年，从网状数据库、层次数据库到RDBMS数据库，在最近几年的NewSQL的兴起，加上开源的运动，再加上云的特性，可以说是日新月异。云HBase数据库及时上线，一站式解决客户的大数据存储问题。
产品背后的思考
纵观数据库发展的几十年，从网状数据库、层次数据库到RDBMS数据库，在最近几年的NewSQL的兴起，加上开源的运动，上云的特性，可以说是日新月异。在20世纪80年代后，大部分的业务确定了使用RDBMS数据为存储基础。随着互联网的发展，数据量的增大，慢慢RDBMS数据库撑不住，就出现了读写分离策略。随着压力增加，Master撑不住，这时就要分库了，需要借助中间层。随着数据量的进一步增加，一个表的记录越来越大，查询就变得很慢，于是又得搞分表…
在不同的场景下，就出现各自优秀的分布式数据库，比如在文档型存储下的MongoDB，KV类型的Redis，到本文介绍的列族类型的HBase。
为什么要上云，需要了解到HBase本身比较复杂，这涉及到分布式、数据存储、响应延迟，索引等一些分布式、数据库的知识，对于运维好这个复杂系统还是有一定的难度；要有很好的使用姿势，虽然API比较简单，但是各种组合情况下，畅玩好HBase还是需要一定的功力；上云是趋势，自己去基于ECS建设又不太了解云环境下，怎么正确部署HBase，怎么跟OSS等云上组件配合。
为此，我们提供云HBase加上专家服务解决以上3个问题
HBase在阿里集团使用了6年之久，已经在HBase的性能、运维等积累了大量的经验，我们希望把这些回馈给客户，例如：单条低字节高频写入情况就比社区版本高出30%+的性能。
已提供的价值点有：
高可靠：至少三个副本，数据可靠性9个9
高可用：Master节点强制HA机制，出现问题后直接切换
易运维：增加节点、修改配置、重启、健康大盘、监控报警
高性能：比开源性能大幅度提升30%+
低成本：后续本地盘、云盘、OSS分级别存储
技术架构
从技术架构层面看，大致如下：
基础资源层： 底层使用了ECS及本地磁盘的架构，保证在低成本的同时又具备高性能
基础软件层： 使用了Ali-JDK及Ali-Linux，背后是源码级团队维护
HBase内核层： 与阿里集团一致的版本，阿里内部所有的性能优化、功能增强在公共云的客户都可以享受到。这些包括但不限于：提升读写性能、增强稳定性、降低磁盘等
运维平台方面： 逐步完善，后续会包括 监控报警、配置管理、健康诊断等，易于运维的功能
目前支持两种访问网络类型，第一种是经典网络；第二种是VPC网络。区别就是VPC再加了一层网络隔离。
使用场景
HBase作为默认的大数据时代的存储，基本解决以下三大类的场景：
平台类，存放是平台的产品，就是其它软件的存储，比如目前很就行的Kylin，阿里内部的日志同步工具TT，图组件Titan等。此类存放的往往平台的数据，有时候往往是无业务含义的。作为平台的底层存储使用。
用户行为类，此类主要是面向各个业务系统。这里的用户不仅仅指的人，也包括物，比如物联网。在阿里主要还是人产生的数据，比如：淘宝收藏夹、交易数据、旺旺聊天记录等等。这里使用比较直接，就直接存放HBase，再读取。难度就是需要支持千万级别的并发写访问及读取，需要解决服务质量的问题。
报表类的需求，比如报表、大屏等，如阿里巴巴的天猫双十一大屏。
