首页 > 数据库 >阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列

阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列

时间:2024-09-03 17:58:57浏览次数:10  
标签:操作界面 -- 数据库 阿里 感受 客户 产品 PolarDB 页面




此篇是一个系列,专门剖析笔者在3年使用阿里云数据库中遇到的问题,并针对这些问题进行假设性的改进建议,大部分内容为真正使用过产品和服务后的感触,带有个人的一些主观观点,这也是不可避免的。

此篇是本系列的第一篇,主要针对阿里云数据库系列产品中的产品界面进行一个使用后的主观的反馈。《和淘宝一样眼花缭乱的数据库界面》


阿里云是目前国内重要的基础云厂商,对于技术要求较高和需要提供先进技术以及稳定性的企业用户来说,是在云采购中必然被考虑的云服务厂商。基于使用云有一段时间,并且大部分时间在阿里云上进行使用和操作,所以本篇主要从用户的角度来去对使用中遇到的一些问题进行阐述,并带有一些个人的建议和思考。

从实体到云上,对于操作者最大的改变之一就是操作界面的变换,之间DBA操作的主体可能在自有的平台,或直接连接数据库本身进行操作,这里就涉及到一个重要的问题,操作的便捷性和高效性。

这里我提出第一个问题,阿里云数据库层面的操作部分给人直观的感受是什么,对于初次使用产品的人员是否友好,都是需要考量的对象。

1 总体感受与主界面



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_PostgreSQL

上图是阿里云当前给使用者展示的界面,在分布上并未针对DBA数据库工作者的部分或者说以数据库为主体进行优化,这里有一个对于使用者不友好的部分,如工作者死DBA的情况下,并不能直观的观察到自己所有管辖的产品,如MongoDB,DTS等,我们可以参见图上的小字,其中提到

「您保有的“云数据库 MongoDB 版”、“数据传输”服务现已整合至“数据库”产品体系内,请于“数据库”产品中展开查看。」

首先主界面是要使用者便于操作,提高效率快速找到所要的产品,这里并没有完全考虑到使用者使用的便捷,而是给出了提示,让客户自己去数据库产品中查看,而数据库产品本身在当前的页面中,对于使用者来说并不知其“所云”。

建议:考虑能否给客户自定义我的资源的页面,将常用的资源自定义到页面内,这里标题是“我的资源”,而实际上大部分都是不是我用到的资源,如网关,日志服务ECS等。

给客户更多可以进行自定义和设计的维度是主界面应该做的,否则显示更多与工作者无关的部分,让整体的界面呈现一种较乱的感受,是不优的,对于阿里云的产品本身在这部分,还有很多可以提高的空间。

或者不能让客户进行自定义的情况下,提供清晰的分级展示部分,比如数据库层级等。



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_数据库_02

进入此页面后,会显示所有与数据库有关的产品,如RDS,PolarDB,Redis,MongoDB等,但这里有一个问题,之前阿里云会将RDS数据库进行分类,SQL SERVER, PostgreSQL, MySQL等数据库单独进行区分,而不知后来为什么,现有将所有的传统数据库产品都嵌入到了RDS的列表,不在以数据库的不同的品牌进行展示了。

对于具体操作的数据库的人群,还是将数据库进行划分比较好,比如在RDS下方将现有客户拥有的数据库产品进行分类展示,如PostgreSQL, MySQL, MSSQL, 等,便于客户快速找到对应的数据库产品。比如客户有几百套各种各样的数据库产品,那么找起来就会方便很多。

建议:这里对于客户需要展示的数据库产品需要有展示的维度,这尤其在客户进行数据库的盘点和一些资产的评估数量的时候,非常有用,比如客户有MySQL多种版本,5.7 , 8.0 ,5.6等一会儿可以进行多维度的展示,这将对客户使用操作界面提供更多的便利和方便。但这里并没有,相关的设置。

在针对RDS 产品显示时,的确有主从的部分,这里产品虽然在产品中标记了P & R, 但如果将从库往后进行层次递进性的展示,对用户分辨主库和从库之间的关系更有利。



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_阿里云_03

在使用中客户还经常发现一些问题,比如用过RDS产品和PolarDB产品的人员,会发现一些在同一个界面中的功能不同,但这些功能大同小异,下面我们四个图展示的是 RDS, POLARDB,Redis, MongoDB 四个数据库产品在同一个页面内展示的功能的不同,但如续费,批量退订,修改可维护时间,修改实例名称等都应该是通用的功能,而这里四个数据库产品还是有不同,这又是为什么?



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_数据库_04

阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_PostgreSQL_05

阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_oracle_06

阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_oracle_07

从猜测的角度来看,应该是产品设计中各自主导设计,没有统一的设计导致的问题,这点给客户的感觉是使用起来功能缺失,设计比较乱,缺乏统一功能的同意管理。

同时在使用中,也发现一些不便于客户使用的功能,但客户提出意见后,部分数据库修改,但部分数据库产品并未修改,如RDS ,PolarDB 产品都修改了在点击集群的地址后,直接跳转到操作页面,而这里Redis应该还没有修改,在页面中依然有更多功能的选项页,而不是点击产品后,直接跳转到整体全面功能的页面中。



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_PostgreSQL_08

从另一个侧面,也显示出不同的产品团队在界面功能上的不统一。这里还可以从其他的层面来找到,各个产品团队在界面和功能上的通用设计的不统一,让客户感到在使用一些功能时的不便,需要进行一些角度的切换来适应不同产品的同样功能在不同位置上的设定,如下图,RDS产品数据库产品监控的设定在中间的位置,“监控与报警” 而PolarDB的设计在“性能监控”中进行设定并且在靠近上方的位置。



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_PostgreSQL_09

阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_数据库_10

这里还有更多的一些部分,在设计上具有不同,包含基本信息的设计的部分,当然这里每个数据库产品都具有主机的团队和独特的设计,这本无可厚非,但对于使用者来说并不会区分,对于使用者来说都是阿里云的数据库产品,都是阿里云的数据库产品的界面,在不同数据库产品切换中难免会要进行“大脑使用”的切换,从总体的为客户服务的角度出发,这就略显“乱”。

除此以外,还有一些不利于用户使用的部分,我继续往下说

备份对于数据库的使用来说是非常重要的,但在集中展示中有问题,包含备份的成功对于DBA 来说是非常重要的,而备份成功并没有统一的渠道来查询,或者我使用3年中未找到统一的窗口来展示每台数据库的备份是否成功。这点如果具有运维经验的人员,在设计中应该是由相关考量的,也希望阿里云的老师能考虑给出一个统一查询备份成功和失败的窗口,方便客户管理人员能尽快的了解到每天的备份情况。

除了这个问题,在参数方面也需要有一个相关的解释快速查阅的途径,我们举一个例子:



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_云计算_11

在PolarDB中很多参数是PolarDB独有的,在一些参数中需要给客户暴露更多的解释,而这点PolarDB是需要改进了,我们看上图中关于PolarDB的部分点击问号是一个队当前参数的英文解释,或者说,将简写的部分,改为了全拼,这样对于客户理解这个参数的调整毫无意义。

建议:针对PolarDB 的参数尤其PolarDB独有的参数进行一个连接,当客户点击到?问号的时候,将这个部分直接切换到注释的页面。方便客户快速,理解独特的参数的意义。

最后我们来说说我不愿意提的DMS,因为一些原因在最早使用DMS时,DMS在POSTGRESQL上的一些不便捷,让我对DMS的使用非常的恼火,大家使用DMS的初衷就是网页版的Navicate,我们实际上就是想通过这个部分可以进行数据的查询,而DMS本身设计的功能比较多,但抱歉我到现在都看不懂这些功能,可能是我个人的问题,但又一点我非常不明白,针对一个具有管理数据库开启和关闭,甚至删除权限的人,在DMS上还需要进行用户名密码的输入,或者从安全的角度上来说,这是正确的,但是否能让这个操作更具有批量性,因为上百台数据库产品我一个一个加入到DMS里面的确也是一个工作量。



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_阿里云_12

不过在一些关键字提示上的确DMS在查询上是有自己的特点的,这里的给产品点赞,好就是好。



阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_PostgreSQL_13

阿里云的数据库产品种类多,各个产品的前置服务页面实在是“乱”,没有统一的标准,比如MongoDB,在续费的部分不如传统的RDS产品的直接在页面上显示,这里我们要看需要到特殊的页面上上看。

阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_oracle_14

总结:阿里云的产品众多,之前的老的产品的页面设计的比较成熟,新产品的页面内容显示还需要在磨炼,尽量统一一些同类型的数据库产品的页面同样功能的部分,更有利于客户使用产品。

写到最后,对于阿里云数据库部分的操作界面,还有不少的细节需要琢磨,作为一个产品的使用者我非常希望产品一步步的成长,从一个专业的从业者的角度也理解,没有十全十美的产品,而作为一个巨大的产品,有各种问题也是非常正常的,但让产品更贴近客户的使用是一个产品一直应该努力和持续改进的。

Austindatabases 公众号,主要围绕数据库技术(PostgreSQL, MySQL, Mongodb, Redis, SqlServer,PolarDB, Oceanbase 等)和职业发展,国外数据库大会音译,国外大型IT信息类网站文章翻译,等,希望能和您共同发展。


阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_PostgreSQL_15

阿里云数据库使用感受--操作界面有点眼花缭乱 --3年的使用感受与反馈系列_阿里云_16

标签:操作界面,--,数据库,阿里,感受,客户,产品,PolarDB,页面
From: https://blog.51cto.com/u_14150796/11909418

相关文章

  • FormCreate低代码设计器怎么实现PC、移动端多端适配
    FormCreate支持将PC端设计的 ElementPlus 表单规则在移动端渲染为VantUI风格的表单,提供了一致的用户体验,并确保在不同设备上都能良好展示。功能演示编辑功能概述通过多端适配功能,您可以确保在不同设备上的表单显示效果一致。无论是在PC端还是移动端,表单都能根据设备类型自动......
  • 乐道L60笑了!妈妈再也不用担心电池年检了
    文|AUTO芯球作者|雷慢太戏剧化了,有的车主天塌了,有的车主笑得合不拢嘴,前几日公安部的新能源汽车年检政策发布,从25年3月1日起实施“三电”的电池、电控、电机年检,你知道我第一个想到的是谁吗?恰恰是成都车展上展出的蔚来乐道L60,我的第一个念头是,有准备的人,运气总不会差,蔚来坚守了......
  • 自然语言处理NLP入门核心概念扫盲
    前言自然语言处理(NLP)是一个多学科领域,它融合了计算机科学、人工智能和语言学,使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它包含多个子领域,如下:NLU:自然语言理解**NaturalLanguageUnderstanding,**理解文本和语音背后的含义。NLG:自然语言生成**NaturalLanguageGeneration,**从数据......
  • 超强总结,AI大模型八种解决过拟合的技巧!!
    前言当模型在训练数据上表现良好,但对未见数据的泛化效果不佳时,就会出现过拟合的现象。过拟合是机器学习中一个非常常见的问题,已有大量文献致力于研究防止过拟合的方法。下面,我将介绍八种缓解过拟合的简单方法,每种方法只需对数据、模型或学习算法进行一次修改即可。数据与其将所有数......
  • FormCreate 低代码表单设计器全局方法使用指南
    FormCreate提供了一系列全局方法,本指南将详细介绍这些全局方法的使用方法、配置说明,并通过示例帮助新用户快速上手。如何调用全局方法在开始使用这些方法之前,你需要先确保已经导入了formCreate。以下是如何在项目中导入并使用FormCreate的全局方法的示例。导入FormCreate首先,......
  • 【精选报告】人工智能大语言模型发展技术研究2024(附PDF下载)
    前言2024年的《人工智能大语言模型技术发展研究报告》深入分析了大语言模型的技术进展、应用现状,并对其在多模态数据处理、自适应学习能力、可解释性算法、垂直行业定制及隐私保护等方面的未来发展趋势进行了展望。第一章大语言模型发展基石(一)软硬协同持续推动大模型能力提升(二)数......
  • AI大模型入门教程(全网最详细),零基础入门到精通,从看这一篇开始!
    一、什么是AI大模型?在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)和机器学习中,AI大模型是指那些拥有大量参数的深度学习模型。这些模型通过在大规模数据集上进行训练,能够学习到丰富的数据表示和模式,从而在各种任务上表现出色,如文本生成、语言理解、图像识别等。大模型具有大量参数和复杂......
  • 【大模型论文】Seed-ASR:基于llm的语音识别理解不同的语音和上下文
    研究背景1.研究问题:这篇文章要解决的问题是如何在现代自动语音识别(ASR)模型中,利用大规模语言模型(LLM)来提高识别准确性,特别是在多领域、多语言、多口音和多种应用场景下。2.研究难点:该问题的研究难点包括:现有端到端模型在数据匹配场景下表现良好,但在处理复杂语境和多语言场景时逐渐接......
  • 自然语言处理领域的两大巨头,谁将引领未来?
    在探索自然语言处理(NLP)及更广泛的人工智能(AI)领域的未来走向时,我们不得不将目光投向几个关键玩家:GPT-4o作为OpenAI的杰作,Llama作为Meta(原Facebook)的力作,以及那些正迅速崭露头角的新兴力量。这两者各自拥有独特的优势,并将在未来的发展中扮演至关重要的角色。本文将从专业角度......
  • 强烈建议!重罚自燃车企
    文|AUTO芯球作者|雷慢想想就叫人害怕啊,广东惠州电车自燃那个事,你们看了吗3辆汽车和多辆电动自行车被烧毁,住宅变危房,最触目惊心的还是浓烟,许多住户咳呛不止,周边小区也惨遭浓烟毒害,你以为你不开车,不住这个小区就没事了吗?不,所有人都是无辜的受害者,你知道假如这样一辆电车自燃,会产......