业务背景
我国工业互联网大数据资源存在孤立、分散、封闭等问题，数据价值未能得到有效利用，数据主权和数据安全面临重大威胁。
发挥数据对工业经济的基础支撑和创新引擎作用，可促进工业互联网的创新发展，加速数据驱动政府治理能力提升，并进一步优化数据赋能实体经济的能力。
结合当下时代背景、数据量激增、业务场景复杂多样等现实情况，如何优化大数据中心建设存在以下 3 大难题：
1、数字资源难共享
数据资源遍布全国各地，数据间相互孤立、分散、封闭，无法有效整合、利用庞大的数据信息，难以满足数据资源共享需求
2、性能无法支撑海量数据
传统数据库架构存在水平扩展能力差、架构复杂、应用开发成本高、性能存在瓶颈等弊端，无法进一步满足海量数据日益增长与高并发需求
3、跨区域访问存在严重延迟
跨区域数据中心建设带来更多的异地数据访问—导致数据读写性能低、数据同步及读写的延迟，无法满足工业互联网大数据资源管理和服务系统的应用需求
解决方案
KaiwuDB 采用多地多中心的数据库建设方案，采用 Raft 机制保证数据一致性，采用全国中心-分中心两级体系构建数据中心，集群规模达 30+ 节点。
同时采用不同的容灾方案保障各数据中心的可靠性和可用性，数据应用层面全面改善集群的事务操作中的读写时延，分析能力大大提升。
建设价值
1、通过 KaiwuDB 数据库集群实现异地多中心建设，已建成北京主、备中心、重庆分中心
2、单集群已部署 30+ 节点规模，最大可支持 4096 个节点，提供 40PB 的存储能力，集群能力大幅提升
3、KaiwuDB 集群支持设置不同容灾级别，实现各个数据中心的高可靠性和高可用性
4、依托多种级别分区能力，利用数据的多区域分布和优化机制有效改善了数据库集群的读写时延
5、KaiwuDB 数据库集群支持行列混存，满足 HTAP 场景需求， 实现在线交易 ( OLTP ) 和在线分析 ( OLAP ) 两种业务模式
