GBase 8c 是南大通用自主研发的新一代AI原生数据库（gbase database），提供“多态”部署，即单机（最小）、主备式、分布式和存算分离等部署形态。不同部署形态的差异集中在数据如何分布、事务如何协调、资源如何扩展这些方面。

运维能力

对比项	主备式	分布式
运维对象	实例与主备关系	CN、DN、GTM、GHA Server、DCS 等组件与节点
故障定位	链路短、面窄，定位范围限于单机或主备	排查面更广，需结合集群状态、节点日志与网络条件
巡检维度	实例状态、连接数、资源占用、备份有效性	在集中式指标之上，增加复制延迟、分片数据倾斜、跨节点锁等待、集群节点状态等维度
特有操作	主备切换、级联备机配置	分布键调整、分片均衡、集群级启停与灰度发布

分布式的日常巡检还应关注分片数据倾斜。

存算分离形态的运维对象则多出存储层：除计算实例外，还需关注 WAL 服务与页面服务的节点状态、副本一致性，以及对象存储的可用性与容量。

成本

成本差异主要来自以下方面：

服务器数量

集中式单机 1 台、主备 2 台起步；分布式最小生产规模需要 3 台。

网络条件

分布式的 CN 与 DN、DN 与 DN 之间通信频繁，对节点间网络延迟与带宽更为敏感；集中式的通信主要发生在主备之间。存算分离形态下计算与存储之间的数据交互也依赖网络，且需要一套可用的对象存储环境。

人力投入

分布式的组件数量与巡检维度更多，对运维团队的集群经验要求更高；存算分离多出存储层，对存储与云环境的运维能力有额外要求。

资源计量

存算分离形态下，计算与存储可分别计量：计算按实际占用的资源与时长计费，存储按实际数据量计费，不必按峰值预留算力，因此对负载波动明显的业务更友好。

主备式与分布式形态则以固定规格的服务器为主要成本单元，资源利用率取决于容量规划的准确性。