ByConity 是一个由字节跳动开源的云原生数据仓库引擎，采用存储计算分离的架构，实现了读写分离和弹性扩缩容。这款引擎支持多个关键功能特性，如资源隔离、无感扩缩容、高性能和数据的强一致性等。该架构确保读写操作不会相互影响，同时使计算资源和存储资源解耦，两者可以按需独立扩缩容，实现资源高效利用。ByConity 适用于多租户环境，支持多租户资源隔离功能，保证不同租户之间不会互相影响。另外，ByConity 采用主流的 OLAP 引擎优化技术，如列存储、向量化执行、MPP 执行和查询优化等，为用户提供优异的读写性能。
ByConity 存储计算分离架构
为了让大家更好的理解需要部署的组件，这里简单介绍下 ByConity 的架构。想更深入了解请参考另一篇文章《谈谈 ByConity 存储计算分离架构和优势》。
ByConity 的存储计算分离架构主要分为三层：共享服务层、计算层和云存储层。
共享服务层是所有查询的入口，主要组件是 Cloud Service 和 Metadata Storage，它会对查询进行解析和优化，并负责一些服务、组件和事务的管理和元数据的管理。
计算层是计算资源组，主要组件是 Virtual Warehouse（VW），包括 Read VW 和 Writer VW。
云存储层是分布式统一存储系统，ByConity 所有的数据都存储在这一层，在计算层进行查询时，会从云存储层中读取数据，具体实现可以采用各种云存储服务，如 HDFS、S3 等。
此外，ByConity 还包括 TSO、Daemon Manager、Resource Manager、后台任务和服务发现等共享服务组件，为整个系统提供稳定的支持和管理。
图 1 ByConity 三层技术架构
ByConity 如何在 Kubernetes 上部署和操作
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，可以自动管理和部署容器化应用程序，并提供高可用性和弹性的部署模式。将 ByConity 部署在 Kubernetes 上，可以享受 Kubernetes 提供的可伸缩性、高可用性、负载均衡、容错性等，同时简化管理和部署的过程。下面将给大家详细介绍下，如何在 Kubernetes 上部署 ByConity。
硬件配置
用户需要部署和购买自己的 Kubernetes 集群，且要求在不影响测试性能前提下的最低硬件配置如下表：
同时，我们也给出一个生产环境下建议的硬件配置，供大家参考：
工具安装
配置存储
为了获得最佳的 TCO（https://en.wikipedia.org/wiki/Total_cost_of_ownership） 和性能，本地存储最好与 ByConity Server 和 Worker 一起使用。
ByConity Server 和 Worker 的存储仅用于磁盘缓存，可以随时删除它们。
您可以使用 OpenEBS local PV （https://openebs.io/docs/concepts/localpv） 等存储。
配置 helm
可以从安装的 byconity-deploy 的目录复制./chart/byconity/values.yml 文件，并进行修改适配，需要修改的地方如下：
部署 ByConity 集群
等待 Pod 启动：
kubectl -n byconity get po
完成部署，启动 client：
kubectl -n byconity exec -it sts/byconity-server -- bashroot@byconity-server-0:/# clickhouse client172.16.1.1 :)
测试 ByConity 集群
执行一些 SQL 语句测试：
手动更新 ByConity 集群
这里举例说明如何增加新的计算组（Virtual Warehouse），假如用户希望增加两个计算组，5 个副本用户读取（my-new-vw-default ）2 个副本用户写入（my-new-vw-write ）。
1.更新用户的 values.yaml 文件
2.使用新的 value.yml 文件，执行 helm upgrade
helm upgrade --install --create-namespace --namespace byconity -f ./your/custom/values.yaml byconity ./chart/byconity
3.在 ByConity 中运行执行 DDL 语句 CREATE WAREHOUSE 创建新的计算组
CREATE WAREHOUSE IF NOT EXISTS `my-new-vw-default` SETTINGS num_workers = 0, type = "Read";CREATE WAREHOUSE IF NOT EXISTS `my-new-vw-write` SETTINGS num_workers = 0, type = "Write";
4.测试新的计算组
-- Create a table with SETTINGS cnch_vw_default = "my-new-vw-default", cnch_vw_write = "my-new-vw-write"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test;CREATE TABLE test.lc2 (b LowCardinality(String)) engine=CnchMergeTreeORDER BY bSETTINGS cnch_vw_default = "my-new-vw-default", cnch_vw_write = "my-new-vw-write"; -- Check if the table has the new settingsSHOW CREATE TABLE test.lc2;
在 Kubernetes 上无感扩缩容
无感扩缩容是指在系统运行过程中，通过动态调整计算和存储资源的分配，以满足业务需求，同时不影响系统的正常运行和服务质量的一种扩容方式。无感扩缩容的目的是为了提高系统的可用性和可靠性，同时降低系统维护和运营的成本。
下面介绍下如何利用 Kubernetes 对 ByConity 集群进行无感扩缩容：
a. 部署 ByConity 集群：利用上面步骤在用户的 Kubernetes 集群上部署 ByConity
b. 设定负载阈值：用户需要设定负载阈值，即当 ByConity 集群负载达到一定程度时需要进行扩容操作。可以通过 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（HPA）对象进行设定，设置 CPU 使用率或内存使用率等指标作为负载阈值。例如，可以设置当 ByConity 集群的 CPU 使用率达到 80% 时，自动进行扩容操作。
c. 自动触发扩容：当 ByConity 集群负载达到设定的负载阈值时，Kubernetes HPA 会自动触发扩容操作，增加 ByConity 节点数量以满足业务需求。例如，当 ByConity 集群的 CPU 使用率达到 80% 时，Kubernetes HPA 会自动增加节点数量，保证 ByConity 集群的性能和可用性。Kubernetes 会根据预设的规则和算法，自动增加或减少节点数量，并调整负载均衡策略，以保证系统的高性能和高可用性。
d. 动态调整资源：Kubernetes 会根据实际负载情况，动态调整计算和存储资源的分配，以保证系统的高性能和高可用性。Kubernetes 会自动将负载均衡地分配到不同的 ByConity 节点上，同时保证数据的一致性和可靠性。
e. 实时监控和报警：可以通过 Prometheus 等监控工具，实时监控 ByConity 集群负载和资源使用情况，当出现异常情况时会自动触发报警机制，通知管理员进行处理。
总结
总之，将 ByConity 部署在 Kubernetes 上，可以享受 Kubernetes 提供的可伸缩性、高可用性、负载均衡、容错性等，同时简化管理和部署的过程，同时 ByConity 可以利用 Kubernetes 进行无感扩缩容对用户带来的价值包括：
提高系统的可用性和可靠性：无感扩缩容可以根据实际负载情况动态调整计算和存储资源的分配，保证系统始终能够满足业务需求，避免因系统资源不足而导致的系统宕机或服务中断。
提高系统的灵活性和可扩展性：无感扩缩容可以根据业务需求动态地增加或减少计算或存储资源，不需要进行系统停机或重启，从而提高了系统的灵活性和可扩展性。
降低系统维护和运营成本：无感扩缩容可以自动调整系统资源，减少了系统管理员和运营人员的工作量，降低了系统维护和运营的成本。
同时 ByConity 也提供多种其他部署方式，欢迎社区开发者使用，并给我们提 issue：
单机版本方式：https://github.com/ByConity/byconity-docker
物理机部署模式：https://github.com/ByConity/ByConity/tree/master/packages
源代码编译方式：https://github.com/ByConity/ByConity#build-byconity
