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SaaS 架构常见问题

多租户设计难

传统的 SaaS 架构设计中多租户往往需要考虑共享数据库实例或者隔离数据库实例，共享数据库实例可以简化运维工作但是往往会带来隔离性问题，隔离数据库实例可以保证负载在租户间隔离，但是又会带来极大的管理负担。架构设计往往面临两难选择。

扩展性受限

SaaS 应用基于公有云提供服务，可以快速获得用户数量的增长，然而随之而来的是数据处理能力也同样需要跟得上业务的增长。而基于传统数据库的分库分表方案限制较多，无法达到较好的扩展性，用户需要大量在业务层处理扩展逻辑。

数据架构复杂

当 SaaS 应用发展到一定程度后，针对分析、监控、ML/AI 等新的数据负载类型，单一 MySQL 数据库已经无法满足需求，往往需要额外增加如 ClickHouse、ElasticSearch、Hadoop 等多种数据库组件才能满足处理需求，对业务和运维都造成了额外负担。

云资源使用低效

传统的用云模式中，SaaS 应用都会购买以最高负载需求所估算的云资源，包括数据库资源。然而绝大部分时候在真实业务中使用率并不高，造成了不小的资源浪费，尤其在业务低谷的时候无法释放资源，导致很多时候是在为空置的资源付费。

MatrixOne 解决方案

MatrixOne 提供一整套超融合数据处理引擎，极致灵活的弹性方案和完备的多租户管理体系，有效解决 SaaS 服务厂商采用传统数据库方案所带来的应用隔离性与扩展性难题，支持对任何不可预测的工作负载作出即时响应，同时简化通过多数据库自建数据处理平台的架构，提高 SaaS 应用的资源利用率和成本效益。

数据库自带多租户能力
MatrixOne 数据库自带多租户能力，且自动保证数据及负载的隔离性，SaaS 应用可以非常方便地直接将应用层租户等同于数据库的租户，同时 MatrixOne 的自动扩展性和 API 管理能力可以帮助用户完全无感的管理海量的多租户。
极致扩展性
MatrixOne 数据库的云原生存算分离架构可以获得近乎无限的扩展性，同时 MatrixOne 实时会收集自身的使用状态信息，MatrixOne 可以通过对负载信息的监测自动调集更多计算或存储资源来匹配 SaaS 应用的负载变化，无需运维操作即可始终保持最佳体验。
超融合数据架构
MatrixOne 作为一款全新设计的 HSTAP 数据库，可以在一个数据库中同时处理 OLTP、OLAP、时序、向量等多种数据类型和业务负载，在 SaaS 应用面对多种不同数据处理类型的时候，仍然可以保持极简的单数据库架构，减少了搭建和维护各种数据流动链路的难度。
为实际用量付费
MatrixOne 的 Serverless 服务采用完全的按量付费模式，用户只为实际用到的计算资源和存储资源买单，在应用负载较低的时候或者完全没有负载的时候，用户只需要付出极低成本来维持应用运转。