導讀(du)：在(zai)未(wei)來(lai)，云(yun)原生數(shu)據(ju)庫(ku)一定是打破固有(you)瓶頸(jing)，充分發揮公有(you)云(yun)架構優勢，釋放數(shu)據(ju)創新潛力(li)的必選項(xiang)。
據(ju)Gartner報(bao)告顯示，到(dao)2025年(nian)，AI軟件市場規模將達(da)到(dao)1348億美元。到那時，企(qi)業研發的70%的新應用將集成AI模型，而云AI服務是(shi)不可或缺的工具。
而對于幾乎所有的云服務來說，想要讓其發揮最大價值，數據的量級和數據的質量都至關重要。在人工智能時代，數據更是已經成為企業核心資產和創新的主要驅動力，一個堅實的數據基礎是企業獲得數據價值的保障。而作為數(shu)據處理中樞(shu)，數(shu)據庫是(shi)數(shu)據基礎很重要的一部分。
在近(jin)日(ri)舉(ju)行(xing)的(de)亞馬遜云(yun)科(ke)技(ji)傳統(tong)行(xing)業(ye)數據(ju)庫媒體(ti)溝通會上(shang)，來自亞馬遜云(yun)科(ke)技(ji)和制造(zao)業(ye)企業(ye)的(de)嘉賓就分享了各自對(dui)于(yu)數據(ju)庫相關的(de)見解和對(dui)企業(ye)的(de)意義。
會上，亞(ya)馬遜云科技大中華區產(chan)品(pin)部總經理(li)陳曉建表示："數(shu)據(ju)作為(wei)企(qi)業(ye)的(de)核(he)心資產和創新(xin)的(de)主(zhu)要推(tui)動力，企(qi)業(ye)需要率先夯實(shi)數(shu)據(ju)庫(ku)這(zhe)一新(xin)基(ji)建，為(wei)數(shu)字化轉型打下(xia)堅實(shi)的(de)地基(ji)。作為(wei)云(yun)計算領域的(de)引領者(zhe)，亞馬遜(xun)云(yun)科技不斷推(tui)動云(yun)服務的(de)創新(xin)，也在積極(ji)探索公(gong)有云(yun)架(jia)構(gou)與數(shu)據(ju)庫(ku)演進的(de)結合，希望通(tong)過云(yun)原生數(shu)據(ju)庫(ku)服務的(de)創新(xin)，幫(bang)助各行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)展開云(yun)上創新(xin)之旅。"
數(shu)(shu)字化轉(zhuan)型帶來多重數(shu)(shu)據挑戰
隨著數據基礎(chu)設施建設的不斷完善，我國的(de)數字經濟(ji)規模連續多(duo)年穩居世界第(di)二位，從2012年(nian)的11萬億元增至2021年的45.5萬億元，占GDP比(bi)重由21.6%提(ti)升到39.8%，成為(wei)推動經濟增長的主要引(yin)擎之(zhi)一。而在此過程中(zhong)，各行(xing)(xing)業(ye)企業(ye)面(mian)對(dui)數(shu)(shu)據(ju)量指數(shu)(shu)級暴漲和數(shu)(shu)據(ju)類型(xing)及應用(yong)場(chang)景的多(duo)元細分等(deng)(deng)諸多(duo)挑(tiao)戰，對(dui)數(shu)(shu)據(ju)庫的性(xing)能(neng)、擴展(zhan)性(xing)、高可用(yong)性(xing)以及成本效益(yi)等(deng)(deng)需求也(ye)愈發嚴苛(ke)。其(qi)中(zhong)，傳統行(xing)(xing)業(ye)企業(ye)由于行(xing)(xing)業(ye)的特定應用(yong)需求以及歷史(shi)遺留數(shu)(shu)據(ju)等(deng)(deng)，面(mian)臨的挑(tiao)戰更為(wei)艱巨，具(ju)體包(bao)括：
· 無(wu)法(fa)快速(su)擴(kuo)展：傳統(tong)IDC資(zi)源有限且無法快(kuai)速擴展，共(gong)享存儲、MPP等(deng)傳統數據(ju)庫(ku)的技術架構無法(fa)充(chong)分利用(yong)云(yun)的彈性能力，云(yun)存儲，難以充(chong)分發揮(hui)云(yun)的優勢(shi)；
· 高成本(ben)：商業數據庫的License也帶來了高昂的成本(ben)，同時需要大(da)量(liang)硬件投(tou)資和(he)龐(pang)大(da)的運維(wei)團隊；
· 迭(die)代速(su)(su)度(du)慢(man)：繁瑣的部署運(yun)維工作分(fen)散精力減(jian)緩(huan)系統(tong)迭(die)代速(su)(su)度(du)，減(jian)緩(huan)創新(xin)速(su)(su)度(du)；
· 無(wu)法支撐全球業務(wu)擴展：不(bu)易擴展到多個國家城市配(pei)合全球業務(wu)擴展；
· 功能/性能(neng)瓶頸(jing)：傳統關系型數(shu)據(ju)庫應對不同業(ye)務(wu)場景需求的能(neng)力存在瓶頸(jing)
例如，汽車行業企業需要處理如車聯網產生的海量以及多樣化數據；制造業中的智能家居/設備類企業，需要(yao)管理(li)不同生(sheng)(sheng)命周期數據(ju)并(bing)(bing)生(sheng)(sheng)成洞察；金融業需要(yao)減(jian)少成本并(bing)(bing)提升風險(xian)控(kong)制能力等(deng)。
面對這些變(bian)化的需求與挑(tiao)戰，亞(ya)馬(ma)遜云科技相信，云(yun)原(yuan)生數(shu)據庫是打破固有(you)瓶(ping)頸，充(chong)分(fen)發揮公有(you)云(yun)架構優勢，釋放(fang)數(shu)據創(chuang)新潛力的必選(xuan)項。
云原(yuan)生數據庫讓企業從容應對(dui)
早在2004年時，亞馬遜電商就(jiu)曾因為商用(yong)數(shu)據(ju)庫負載過高導致擴展失(shi)敗(bai)，出現(xian)數(shu)小時的服務故障，此(ci)后(hou)便開始(shi)研究NoSQL非(fei)關系型數據庫，并于2012年推出第一個云原生NoSQL數據庫Amazon DynamoDB。
在Amazon DynamoDB問(wen)世(shi)后的十年(nian)里，亞馬遜云科(ke)技對其(qi)進行的持續完善，不(bu)僅涉及底層可用性(xing)、持久性(xing)、安全性(xing)和規(gui)模等(deng)(deng)特性(xing)，還包括易用性(xing)等(deng)(deng)。現在，Amazon DynamoDB已服(fu)務于(yu)全球眾多客戶(hu)，也(ye)用十(shi)年的實踐證明了云(yun)原生數據(ju)庫是打破(po)傳統數據(ju)庫瓶頸的必然歸宿(su)。
如(ru)今，亞(ya)馬遜云科技一(yi)直通過不斷創新推動云上數據(ju)庫(ku)服務(wu)的迭代與發展(zhan)，目前已推出15種專門構(gou)建的云上托管數據庫服務(wu)，既(ji)有關系型數據(ju)庫如(ru)Amazon RDS、Amazon Aurora等，也有NoSQL的數(shu)據庫(ku)，如Amazon DynamoDB、Amazon Neptune、Amazon Timestream等。云原(yuan)生數(shu)據庫能夠為企業帶來的優勢(shi)具體如下：
· 云計算(suan)解決(jue)了開(kai)源(yuan)數(shu)據庫(ku)在易用性(xing)、可(ke)靠(kao)性(xing)、擴展性(xing)、性(xing)能(neng)等(deng)方面的(de)問題(ti)，相比傳統商(shang)業數(shu)據庫(ku)，降(jiang)低了高昂的(de)成本。通過(guo)云上托管(guan)的(de)數(shu)據庫(ku)服(fu)務(wu)，客戶可(ke)以(yi)用開(kai)源(yuan)數(shu)據庫(ku)實現媲美商(shang)業數(shu)據庫(ku)的(de)性(xing)能(neng)，而成本通常只(zhi)有(you)商(shang)業數(shu)據庫(ku)的(de)幾分之一(yi)。
· 專門構建的(de)托管數據庫(ku)，為企業工作負(fu)載，尤其是現(xian)代(dai)化應用架構下的(de)微服務提供極致性能，不(bu)同的(de)問題由專門的(de)數據庫(ku)來解決。
· 基于云端海量資源池的(de)云數據庫可(ke)以根據企業工(gong)作(zuo)負載(zai)需(xu)求快速(su)彈性擴展，無服務器(qi)的(de)數據庫將這(zhe)一特(te)性發揮(hui)到(dao)極致。
· 云原(yuan)生數(shu)(shu)據庫可以利用云端的其他服(fu)務，包括計(ji)算、網絡、存儲、安全、大數(shu)(shu)據、AI/ML，通(tong)過深(shen)度集成(cheng)，將各種能(neng)力融會貫通(tong)。
· 企業(ye)可以(yi)按(an)用(yong)量付費(fei)，無需預置資源。
· 托管數(shu)據庫服務使客戶可以集中精力在高(gao)價值的(de)應用開(kai)發上，并借助全球(qiu)數(shu)據庫配合全球(qiu)業務擴展。
以汽車行業為例，其(qi)面臨海(hai)量多樣化(hua)數據(ju)(ju)的(de)挑戰，同時當前(qian)缺乏有(you)效手(shou)段來充分挖(wa)掘數據(ju)(ju)的(de)價值(zhi)。亞(ya)馬(ma)遜云科技通過以下(xia)服務(wu)滿足汽車行(xing)業的(de)數據(ju)(ju)庫(ku)挑戰：
· 針對汽車(che)行業(ye)的數(shu)(shu)據(ju)多樣性(xing)，提(ti)供了專用場景的數(shu)(shu)據(ju)庫：比如針對車(che)聯網(wang)的時(shi)序數(shu)(shu)據(ju)處(chu)理、企(qi)業(ye)內部系統的結構化數(shu)(shu)據(ju)處(chu)理、建立知識(shi)圖譜的圖數(shu)(shu)據(ju)庫以及加速訪問的緩(huan)存數(shu)(shu)據(ju)處(chu)理；
· 亞馬遜云科技的(de)Serverless架構可以(yi)很(hen)好地處理(li)汽車產生的大量數據(ju)，并提(ti)供可伸縮的資(zi)源管理(li)能力(li)來(lai)對海(hai)量數據(ju)進入管理(li)、讀寫等(deng)操作，同時無需人工干(gan)涉，可自動伸縮計算(suan)和存(cun)儲資(zi)源；
· Amazon Neptune + ML可以從(cong)海量數據(ju)中洞察(cha)出數據(ju)之間的(de)聯系和(he)價值，來指導后續的(de)業務方向。
艾瑞咨詢研究總監王巍令表示：“當下(xia)數(shu)據量爆發式增長，如(ru)果(guo)企(qi)(qi)業仍然(ran)采用(yong)傳(chuan)統架(jia)構(gou)，僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)是存儲就很困難，后續(xu)的(de)分析利(li)用(yong)將更加(jia)困難。企(qi)(qi)業需要(yao)自(zi)己(ji)搭(da)倉、搭(da)湖、統一元數(shu)據……硬(ying)件(jian)的(de)配置和軟件(jian)的(de)運(yun)維不僅(jin)(jin)復雜耗時(shi)，而且容(rong)易出(chu)問題。云原生數(shu)據庫，恰(qia)恰(qia)可(ke)以很好地解(jie)決(jue)這些問題。”
寫在最后
數字化轉型(xing)之(zhi)所以(yi)在各行各業中盛行，究其原因可以(yi)說是“內憂外患(huan)”，既有來(lai)自國際領先者的壓(ya)力，也有企業(ye)長期以來(lai)的浪費低效等(deng)自身問題亟待解決。根據 Gartner 發布(bu)的 2021 年(nian)全球數(shu)據庫管理系統(tong)（DBMS）市(shi)場(chang)報告(gao)顯示，亞(ya)馬遜云科(ke)技在全球數據庫市(shi)場(chang)的(de)份額由2020年的20.6%增長(chang)到2021年的23.9%，躍居(ju)全球數據庫細分市場(chang)第二(er)位，與第一名24%相差僅僅0.1個百(bai)分(fen)點(dian)。其2021年增長率(lv)高(gao)達42.3%，幾乎是市場增長的兩倍(bei)。
而我國的(de)(de)很多企業(ye)雖然具有規模優(you)勢(shi)，但(dan)并未建(jian)立支撐高(gao)溢價的(de)(de)核心(xin)競(jing)爭(zheng)力，云(yun)原生(sheng)數據庫(ku)作為(wei)數字化轉型中(zhong)的(de)(de)數據處理中(zhong)樞，對于企業(ye)提(ti)(ti)質(zhi)增效、建(jian)立更(geng)強的(de)(de)競(jing)爭(zheng)壁壘(lei)具有重(zhong)要(yao)意義，亞馬遜云(yun)科(ke)技也將(jiang)在(zai)此過(guo)程中(zhong)利用(yong)自身(shen)(shen)的(de)(de)技術優(you)勢(shi)，為(wei)企業(ye)提(ti)(ti)供(gong)日益優(you)質(zhi)的(de)(de)云(yun)原生(sheng)數據庫(ku)和(he)其(qi)他類型的(de)(de)云(yun)服務(wu)，助力企業(ye)在(zai)未來的(de)(de)競(jing)爭(zheng)中(zhong)更(geng)加專注于自身(shen)(shen)的(de)(de)業(ye)務(wu)創新，加快業(ye)務(wu)和(he)產品的(de)(de)上市時間。
