數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維產(chǎn)品調(diào)研分析小結(jié)

　　數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維產(chǎn)品定位是一款to B數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維管理工具，產(chǎn)品的發(fā)力點(diǎn)主要在數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維上。產(chǎn)品經(jīng)理需要對(duì)這一一款產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)研，以進(jìn)行合理規(guī)劃。作者總結(jié)了其產(chǎn)品調(diào)研的分析，一起來看看吧。

　　一、概述

　　數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維產(chǎn)品定位是一款to B數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維管理工具，產(chǎn)品功能主要發(fā)力在數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維上，這是由產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)過初步分析與調(diào)研，從眾多組件運(yùn)維方向中，選擇了在手工運(yùn)維中難度較高且更為重要的數(shù)據(jù)庫(kù)方向，通過對(duì)運(yùn)維部門進(jìn)行問題與需求調(diào)研，并結(jié)合產(chǎn)品分析而制定了初步的規(guī)劃內(nèi)容，再經(jīng)過一系列評(píng)審討論后落地，后續(xù)持續(xù)規(guī)劃與推廣通過內(nèi)外部反饋與產(chǎn)品分析推進(jìn)。

　　二、內(nèi)部產(chǎn)品調(diào)研分析

　　2.1 后端運(yùn)維部門調(diào)研

　　運(yùn)維部門的定位是面向公司的提供標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)維方案與運(yùn)維支持，由運(yùn)維部門直接反饋出來的問題，都是具有代表性、有一定操作門檻、按照運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)識(shí)別的優(yōu)先級(jí)的問題，符合產(chǎn)品規(guī)劃中盡量滿足80%的業(yè)務(wù)需求的原則。所以在產(chǎn)品的MVP版本內(nèi)容的制定中，首選調(diào)研對(duì)象為運(yùn)維部門。

　　向運(yùn)維部門調(diào)研數(shù)據(jù)庫(kù)部分的整體結(jié)論，是圍繞數(shù)據(jù)庫(kù)的日常運(yùn)維操作和可靠性延伸出來的需求，主要為主備切換、主從修復(fù)、數(shù)據(jù)備份恢復(fù)、參數(shù)變更等一些基礎(chǔ)運(yùn)維操作，此部分可參考各友商與業(yè)界的通用方法實(shí)現(xiàn)。

　　在此基礎(chǔ)之上，根據(jù)運(yùn)維人員多年經(jīng)驗(yàn)提出需要著重關(guān)注主備、集群架構(gòu)下的各組件狀態(tài)，原則上運(yùn)維操作不能影響數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行，備份需關(guān)注備份數(shù)據(jù)完整性。這部分可延伸出在各個(gè)運(yùn)維操作中的操作順序、狀態(tài)預(yù)判斷、狀態(tài)預(yù)提醒等，都需融入整體的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中。

　　2.2. 工單分析

　　工單是各實(shí)施無法獨(dú)立解決的運(yùn)維問題，以工單的形式向運(yùn)維部門申請(qǐng)幫助?？蓪⑦\(yùn)維部門的工單進(jìn)行匯總分析，使用此份作為持續(xù)規(guī)劃的需求來源之一。

　　工單是直接由實(shí)施提出的原始內(nèi)容，不同實(shí)施運(yùn)維能力良莠不齊，首先就需要對(duì)工單進(jìn)行分類整理，按問題數(shù)量進(jìn)行排序。絕大多數(shù)內(nèi)容會(huì)集中在比較基礎(chǔ)的運(yùn)維操作，如重啟、參數(shù)修改等，可見這部分功能雖簡(jiǎn)單但必須包含在產(chǎn)品功能之中，滿足最基本的運(yùn)維場(chǎng)景；其余問題覆蓋在主備管理、數(shù)據(jù)恢復(fù)中，這部分操作步驟較多，面對(duì)的場(chǎng)景也較多，如重建庫(kù)與主備修復(fù)，都是數(shù)據(jù)恢復(fù)的范疇中，但所使用的方案卻截然不同。

　　面對(duì)這類的問題，需要把所有場(chǎng)景都拉取出來，首先抽取最通用的操作，數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)即為數(shù)據(jù)恢復(fù)的最基本操作，區(qū)別在于的是備份的方式（物理或邏輯）、備份的粒度（全庫(kù)或部分庫(kù)）、恢復(fù)的方式（全量、增量）面對(duì)不同場(chǎng)景時(shí)方案的選取與搭配。

　　運(yùn)維產(chǎn)品本身就是一個(gè)較為標(biāo)準(zhǔn)化通用化的產(chǎn)品，需要將這些通用操作都拆解出來，根據(jù)不同場(chǎng)景下制定不同的方案，再將這些操作都靈活搭配起來去滿足不同的場(chǎng)景，盡量做到最大通用的去滿足各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

　　2.3 用戶反饋

　　用戶的反饋是先通過產(chǎn)品的使用，檢驗(yàn)產(chǎn)品是否滿足自身需求，再對(duì)產(chǎn)品提出優(yōu)化改進(jìn)建議，是產(chǎn)品打磨的重要途徑。

　　用戶提出的問題都比較深入實(shí)際使用場(chǎng)景，產(chǎn)品經(jīng)理首先需理解場(chǎng)景，去辨別該場(chǎng)景是否是涵蓋在自身產(chǎn)品邊界內(nèi)的，如數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維產(chǎn)品定位是在運(yùn)維，像業(yè)務(wù)方的數(shù)據(jù)脫敏并不涵蓋在產(chǎn)品邊界內(nèi)，則暫時(shí)不考慮該場(chǎng)景；若在產(chǎn)品邊界內(nèi)，則先去分析此場(chǎng)景的通用程度，如某用戶提出數(shù)據(jù)庫(kù)需要在執(zhí)行完某個(gè)操作后自動(dòng)還原，此類操作就屬于業(yè)務(wù)定制操作，可在通用的產(chǎn)品功能內(nèi)部分滿足，如定時(shí)數(shù)據(jù)還原功能，并開放出相應(yīng)接口，讓業(yè)務(wù)方進(jìn)行對(duì)接，做到既滿足業(yè)務(wù)場(chǎng)景又相對(duì)通用；產(chǎn)品邊界內(nèi)且通用的功能，就需深入場(chǎng)景尋找產(chǎn)品解決方案，并根據(jù)當(dāng)前問題優(yōu)先級(jí)與產(chǎn)品的節(jié)奏，從中篩選出優(yōu)先級(jí)較高的問題納入產(chǎn)品設(shè)計(jì)中。

　　2.4 前端調(diào)研

　　調(diào)研主要內(nèi)容為與分公司前端實(shí)施人員、售前面對(duì)面溝通。

　　面向?qū)嵤┤藛T主要了解其日常工作內(nèi)容，從日常運(yùn)維場(chǎng)景出發(fā)提煉需求；前端實(shí)施是最頻繁面向用戶的人，經(jīng)常受到用戶的質(zhì)疑和挑戰(zhàn)。對(duì)于運(yùn)維平臺(tái)來說，實(shí)際使用的用戶是客戶方的運(yùn)維人員，是深度的使用者，更關(guān)注產(chǎn)品細(xì)節(jié)。用戶會(huì)提出質(zhì)疑的原因有很多，如：產(chǎn)品沒能解決一些關(guān)鍵問題，即當(dāng)前用戶的使用場(chǎng)景未覆蓋、產(chǎn)品不穩(wěn)定、操作體驗(yàn)不友好等等；從中可以收集到更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)外的操作體驗(yàn)、可靠性、安全等需求，也可收集到實(shí)施在實(shí)際維護(hù)中的經(jīng)驗(yàn)，將其與產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為解決方案。

　　面向售前人員主要了解產(chǎn)品在客戶前講方案時(shí)的反饋，可根據(jù)反饋進(jìn)一步完善產(chǎn)品介紹材料、場(chǎng)景、話術(shù)，收集客戶反饋的需求，完善客戶畫像等。

　　售前面向的客戶通常是決策層，這部分客戶更關(guān)注產(chǎn)品的整體而非細(xì)節(jié)，如產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)、產(chǎn)品功能架構(gòu)、與友商對(duì)標(biāo)、產(chǎn)品收費(fèi)等方面。從中我們可以收集到一些平時(shí)較難收集的友商信息、對(duì)整個(gè)產(chǎn)品技術(shù)體系的要求、匯報(bào)性方面的需求等，這部分其實(shí)非常重要，畢竟面向的對(duì)象是是否購(gòu)買你產(chǎn)品的人，針對(duì)這部分需求，不停地補(bǔ)充友商產(chǎn)品對(duì)標(biāo)的分析和能力、產(chǎn)品介紹材料編寫，增強(qiáng)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。

　　2.5 現(xiàn)有客戶分析

　　現(xiàn)有客戶分析是根據(jù)現(xiàn)有產(chǎn)品的銷售情況，提煉出有價(jià)值的信息，輔助產(chǎn)品推廣策略?？蓪v史客戶訂單，按照區(qū)域、季度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，篩選出銷售量較高的區(qū)域與主要銷售人員，作為產(chǎn)品推廣的優(yōu)先區(qū)域；結(jié)合季度銷售情況，去安排產(chǎn)品推廣時(shí)間節(jié)點(diǎn)；進(jìn)一步可分析每個(gè)區(qū)域的客戶情況，按照客戶性質(zhì)（互聯(lián)網(wǎng)、私企、國(guó)企等）、客戶規(guī)模（大、中、?。┙Y(jié)合用戶畫像進(jìn)一步完善產(chǎn)品推廣策略。

　　三、外部產(chǎn)品調(diào)研分析

　　3.1 市場(chǎng)

　　隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維管理也經(jīng)歷多個(gè)階段的發(fā)展，從手動(dòng)寫腳本，到使用單點(diǎn)工具，走向構(gòu)建云化服務(wù)化平臺(tái)，未來可走向智能化自治進(jìn)一步演進(jìn)。

　　從需求側(cè)看，企業(yè)需要統(tǒng)一的入口對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理，現(xiàn)階段主要由數(shù)據(jù)庫(kù)廠商、數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)廠商、云廠商三種廠商構(gòu)成。數(shù)據(jù)庫(kù)廠商主要投入在自身的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中，基本不提供跨自身產(chǎn)品以外的統(tǒng)一管理；云廠商一般需要與自身云資源進(jìn)行深度綁定；數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)廠商累積了多年數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，也正在從人工服務(wù)+工具，到云平臺(tái)+服務(wù)模式進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

　　3.2 友商

　　3.2.1 Qfusion

　　QFusion是一款基于Docker容器和k8s編排技術(shù)，提供MySQL、Oracle、MSSQL、PostgreSQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的私有云平臺(tái)，并且通過kubernetes官方社區(qū)的軟件一致性認(rèn)證。

　　功能清單如下：

　　Qfusion數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維功能較全面，基本覆蓋了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的通用功能。功能設(shè)計(jì)上和其他友商也比較類似，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)部分官網(wǎng)顯示兼容了達(dá)夢(mèng)。

　　3.2.2 Bytebase

　　Bytebase 是一款聚焦在團(tuán)隊(duì)協(xié)作場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)變更和版本管理的開源工具，主要解決研發(fā)工程師和 DBA在變更數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)時(shí)的協(xié)同問題。

　　功能清單：

　?。?）數(shù)據(jù)庫(kù)托管

　　以數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息進(jìn)行托管，支持以下數(shù)據(jù)庫(kù)。

　?。?）環(huán)境管理

　　不同環(huán)境下綁定不同數(shù)據(jù)庫(kù)，按環(huán)境指定備份策略、回滾策略等。

　?。?）數(shù)據(jù)備份

　　支持邏輯備份，可設(shè)置備份策略（每周、每天、保留時(shí)長(zhǎng)）、支持立即備份。

　?。?）支持慢查詢

　?。?）支持SQL編輯器

　　類似與Navicat：

　?。?）工單流程

　　Bytebase內(nèi)置了一系列的業(yè)務(wù)概念和角色，如工作空間，開發(fā)者等，每個(gè)都有對(duì)應(yīng)的管理員，在查詢數(shù)據(jù)或?qū)С鰯?shù)據(jù)時(shí)，有一系列的工作流程，需要不同角色的管理員進(jìn)行審批。兆柏數(shù)據(jù)恢復(fù)公司

　　Bytebase功能覆蓋在開發(fā)和運(yùn)維，偏向于開發(fā)運(yùn)維的整體協(xié)作。

　　3.3 外部產(chǎn)品分析結(jié)論

　　友商產(chǎn)品功能已經(jīng)趨近完整，數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維工具整體競(jìng)爭(zhēng)力是會(huì)在于運(yùn)維實(shí)施經(jīng)驗(yàn)+業(yè)務(wù)場(chǎng)景的轉(zhuǎn)化。由于政策指向，信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)比重將越來越大，各信創(chuàng)廠商都有自己的運(yùn)維工具生態(tài)，后續(xù)可聚焦于智能化運(yùn)維，打出差異點(diǎn)。產(chǎn)品分析需持續(xù)在整個(gè)產(chǎn)品生命周期，輔助產(chǎn)品規(guī)劃。

　　四、 產(chǎn)品小結(jié)

　　從產(chǎn)品工作內(nèi)容上看，從產(chǎn)品方向選擇、MVP版本功能制定、持續(xù)迭代優(yōu)化、產(chǎn)品推廣等都需產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo)或參與推進(jìn)。

　　產(chǎn)品方向的選擇大多數(shù)都是承接公司產(chǎn)品戰(zhàn)略的方式，從中再去分析出發(fā)力的點(diǎn)，沒到產(chǎn)品總監(jiān)級(jí)別都談不上產(chǎn)品戰(zhàn)略方向的制定；MVP版本功能很關(guān)鍵，是產(chǎn)品試水的突破口，需要進(jìn)行上述一系列調(diào)研分析加上產(chǎn)品直覺；to B產(chǎn)品很重要的一點(diǎn)是，使用用戶與購(gòu)買決策者，往往是兩批人，所以兩者的需求都需兼顧到；to B產(chǎn)品推廣大多兩個(gè)途徑，線上或線下的產(chǎn)品宣發(fā)，推廣策略上首先要明確產(chǎn)品的用戶畫像，結(jié)合可收集到的各種產(chǎn)品、銷售數(shù)據(jù)分析，并根據(jù)每個(gè)公司不同的組織架構(gòu)和商務(wù)方式，去選擇合適的渠道和方式進(jìn)行產(chǎn)品推廣，這個(gè)說起來就比較紙上談兵，筆者自己也沒鬧明白，還在摸索中。

　　從產(chǎn)品規(guī)劃上看，數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維功能都已較為成熟，信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)也需如目前主流數(shù)據(jù)庫(kù)一樣納入整合；差異點(diǎn)會(huì)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的轉(zhuǎn)化和智能運(yùn)維上，業(yè)務(wù)場(chǎng)景的轉(zhuǎn)化上需要深入場(chǎng)景，基于通用的操作適配出滿足業(yè)務(wù)的解決方案；智能運(yùn)維部分，現(xiàn)在AI風(fēng)口正盛，利用AI進(jìn)行智能運(yùn)維與調(diào)優(yōu)，包裝成運(yùn)維值守機(jī)器人，能說會(huì)道還可匯報(bào)，24-hour on call也挺酷的。

　　本文由 @vivi 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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