導讀(du)：在未來，云原生數(shu)據庫一(yi)定是打破固(gu)有瓶(ping)頸(jing)，充(chong)分發揮公有云架(jia)構優(you)勢，釋放數(shu)據創新潛力的必選項。
據(ju)Gartner報告(gao)顯示，到(dao)2025年，AI軟(ruan)件市場規(gui)模將達到1348億美(mei)元(yuan)。到那時，企(qi)業研發的70%的新應用將集成AI模型，而云AI服(fu)務是不可或(huo)缺的工具(ju)。
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(ju)處理中樞(shu)，數(shu)據(ju)庫是(shi)數(shu)據(ju)基礎很(hen)重要的一部分。
在(zai)近日舉行的(de)亞馬(ma)遜云科技傳(chuan)統(tong)行業(ye)數據庫媒體溝(gou)通會上，來(lai)自亞馬(ma)遜云科技和制造業(ye)企業(ye)的(de)嘉賓就分享了各自對于數據庫相關的(de)見解(jie)和對企業(ye)的(de)意義(yi)。
會上，亞馬遜云科技大(da)中華區產(chan)品部總經(jing)理陳曉(xiao)建表示(shi)："數(shu)據作為企(qi)(qi)業(ye)(ye)的核心資產和創(chuang)新(xin)的主要(yao)推(tui)動力(li)，企(qi)(qi)業(ye)(ye)需要(yao)率先夯實(shi)數(shu)據庫這一新(xin)基建，為數(shu)字化轉型(xing)打下堅實(shi)的地基。作為云(yun)計算領(ling)域(yu)的引(yin)領(ling)者，亞(ya)馬遜云(yun)科(ke)技(ji)不(bu)斷推(tui)動云(yun)服(fu)務的創(chuang)新(xin)，也在(zai)積極探索公有云(yun)架(jia)構與數(shu)據庫演進的結合，希(xi)望通過云(yun)原生數(shu)據庫服(fu)務的創(chuang)新(xin)，幫助各行(xing)業(ye)(ye)企(qi)(qi)業(ye)(ye)展開(kai)云(yun)上創(chuang)新(xin)之旅(lv)。"
數(shu)(shu)字化轉型帶來多重數(shu)(shu)據挑戰
隨著數據基礎設(she)施建(jian)設(she)的不斷完善，我(wo)國(guo)的數字經濟規模連續多年穩(wen)居世界第二位，從(cong)2012年(nian)的11萬億(yi)元增至2021年的45.5萬億元，占GDP比重由(you)21.6%提升(sheng)到39.8%，成為推動經濟增(zeng)長(chang)的主要(yao)引擎(qing)之一(yi)。而在此過程中，各行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)面(mian)對數據(ju)量(liang)指數級暴(bao)漲和(he)數據(ju)類型(xing)及(ji)應(ying)(ying)用場(chang)景的(de)多元細分等諸多挑戰，對數據(ju)庫的(de)性能、擴(kuo)展性、高可(ke)用性以(yi)及(ji)成本(ben)效益等需求也愈發嚴苛。其(qi)中，傳(chuan)統行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)由(you)于行(xing)業(ye)的(de)特定應(ying)(ying)用需求以(yi)及(ji)歷(li)史遺留數據(ju)等，面(mian)臨的(de)挑戰更為(wei)艱巨，具體(ti)包括：
· 無法快速擴展：傳統(tong)IDC資(zi)源(yuan)有限且無法(fa)快(kuai)速擴(kuo)展，共享存儲(chu)、MPP等傳統數據庫的(de)技術架構無(wu)法充(chong)分利(li)用云的(de)彈性能力，云存儲，難以充(chong)分發揮(hui)云的(de)優(you)勢(shi)；
· 高成(cheng)本：商(shang)業數據(ju)庫的License也帶來(lai)了高昂的(de)成本，同(tong)時需要大量硬(ying)件投資和龐大的(de)運維團隊；
· 迭代(dai)速度(du)慢：繁瑣的部署(shu)運維工作分散精力減(jian)(jian)緩系(xi)統迭代(dai)速度(du)，減(jian)(jian)緩創新速度(du)；
· 無法(fa)支撐(cheng)全(quan)球(qiu)業(ye)務(wu)擴展：不易(yi)擴展到多個國家城市配合全(quan)球(qiu)業(ye)務(wu)擴展；
· 功(gong)能/性能(neng)瓶(ping)頸：傳統(tong)關系型數據庫(ku)應對不同業務場景(jing)需求的能(neng)力存在瓶(ping)頸
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(ye)，需(xu)要管理不同生命周(zhou)期數據并(bing)生成洞察；金(jin)融業(ye)需(xu)要減少(shao)成本并(bing)提升(sheng)風險控制能力等。
面(mian)對這些(xie)變化的需求與挑戰，亞(ya)馬(ma)遜云科技(ji)相(xiang)信(xin)，云原生數據庫是打破(po)固有瓶頸(jing)，充分(fen)發揮公有云架構優勢，釋放數據創新潛力的(de)必(bi)選項。
云原生數(shu)據(ju)庫(ku)讓(rang)企業(ye)從(cong)容(rong)應對
早(zao)在2004年時，亞馬遜電商就曾因(yin)為商用數據庫負載過高導致(zhi)擴展失敗，出現數小時的(de)服務故(gu)障，此后便開始研究NoSQL非關系型數據庫，并于2012年推出第一個云原生(sheng)NoSQL數據庫(ku)Amazon DynamoDB。
在Amazon DynamoDB問世(shi)后的(de)十年(nian)里，亞馬遜云科技對其進(jin)行的(de)持(chi)續完善(shan)，不僅涉及(ji)底(di)層可用(yong)性(xing)、持(chi)久性(xing)、安全性(xing)和規模等特性(xing)，還包(bao)括易用(yong)性(xing)等。現在，Amazon DynamoDB已服務于全球眾多客(ke)戶，也用(yong)十年(nian)的實踐證明了云原生數據庫是打破傳統數據庫瓶頸的必然(ran)歸宿。
如(ru)今，亞馬(ma)遜(xun)云(yun)科技一直通過不(bu)斷(duan)創新推動云(yun)上數(shu)據庫服務的迭(die)代與發展，目前已(yi)推出(chu)15種(zhong)專門構建(jian)的云上(shang)托管數據庫服(fu)務，既有關系型數據庫(ku)如Amazon RDS、Amazon Aurora等，也有NoSQL的(de)數據庫，如Amazon DynamoDB、Amazon Neptune、Amazon Timestream等。云原生數(shu)據庫能夠為企業帶(dai)來的優勢(shi)具體如下：
· 云計算解決了(le)開源數據庫(ku)(ku)在(zai)易(yi)用性(xing)、可靠性(xing)、擴展(zhan)性(xing)、性(xing)能(neng)等方面的(de)(de)(de)問題(ti)，相比傳統商業數據庫(ku)(ku)，降低了(le)高昂的(de)(de)(de)成(cheng)本。通(tong)過云上托管(guan)的(de)(de)(de)數據庫(ku)(ku)服(fu)務，客戶(hu)可以用開源數據庫(ku)(ku)實現媲美(mei)商業數據庫(ku)(ku)的(de)(de)(de)性(xing)能(neng)，而成(cheng)本通(tong)常(chang)只有商業數據庫(ku)(ku)的(de)(de)(de)幾(ji)分之一。
· 專門構建的(de)托管(guan)數據(ju)庫，為企業工作(zuo)負載，尤其是現代化應用架(jia)構下(xia)的(de)微(wei)服務(wu)提供極致性能，不同的(de)問(wen)題由專門的(de)數據(ju)庫來解決。
· 基于云端(duan)海量(liang)資源池的(de)云數(shu)據(ju)庫可(ke)以根據(ju)企業(ye)工(gong)作負載需求快速彈性擴展，無服務器的(de)數(shu)據(ju)庫將這(zhe)一特性發揮到極(ji)致。
· 云原生數(shu)據(ju)庫可以利用云端的其他服務(wu)，包括計算、網絡(luo)、存儲、安全、大數(shu)據(ju)、AI/ML，通過(guo)深度集成，將(jiang)各種能力融會(hui)貫通。
· 企業可(ke)以按用量付費(fei)，無需預置資源。
· 托管數據庫(ku)服(fu)務使(shi)客戶可以集中(zhong)精(jing)力在(zai)高價值的(de)應(ying)用(yong)開發上，并(bing)借助全球(qiu)數據庫(ku)配合全球(qiu)業(ye)務擴展。
以汽車行業(ye)為例，其面臨海量多樣化數(shu)據的挑(tiao)戰，同(tong)時當(dang)前(qian)缺乏(fa)有效手(shou)段來充分挖掘(jue)數(shu)據的價值(zhi)。亞馬遜云科技通過以下服務滿足汽車行業的數(shu)據庫挑(tiao)戰：
· 針(zhen)對(dui)(dui)汽車行業的數據(ju)多樣性，提供了專用場景的數據(ju)庫(ku)：比如針(zhen)對(dui)(dui)車聯網(wang)的時序數據(ju)處理(li)、企業內部系(xi)統的結構化數據(ju)處理(li)、建立(li)知識圖譜的圖數據(ju)庫(ku)以及加(jia)速訪(fang)問的緩(huan)存數據(ju)處理(li)；
· 亞馬遜云科技的(de)Serverless架構(gou)可以很好地處理汽(qi)車產生的大量(liang)數(shu)據，并提供可伸(shen)縮的資源管理能力來(lai)對海量(liang)數(shu)據進入(ru)管理、讀寫等操作，同時無需人工干涉，可自動伸(shen)縮計算(suan)和存儲資源；
· Amazon Neptune + ML可以從(cong)海量數據中洞察出數據之(zhi)間(jian)的(de)聯系和價值，來指導(dao)后續的(de)業務(wu)方(fang)向。
艾瑞咨詢研究總監王巍令表示：“當下數(shu)據量爆(bao)發式增長，如果(guo)企(qi)業(ye)仍然(ran)采用(yong)傳統架構，僅僅是存儲就很困難(nan)，后續的(de)分析利用(yong)將更加困難(nan)。企(qi)業(ye)需(xu)要自己搭(da)倉、搭(da)湖、統一元數(shu)據……硬件(jian)的(de)配置和(he)軟件(jian)的(de)運維不僅復雜耗時，而且容易出問題(ti)。云原生數(shu)據庫，恰(qia)恰(qia)可(ke)以(yi)很好地解決這些(xie)問題(ti)。”
寫在(zai)最后
數(shu)字化(hua)轉型之所以(yi)在各行(xing)各業中盛行(xing)，究其(qi)原因可以(yi)說是“內憂外患”，既(ji)有(you)來自(zi)(zi)國際領先者(zhe)的壓力，也有(you)企業(ye)長期以來的浪費低(di)效等自(zi)(zi)身問題亟(ji)待解決。根據(ju) Gartner 發布的 2021 年全球數(shu)據庫管理系統（DBMS）市場(chang)報告顯(xian)示，亞馬(ma)遜云科技在全球數據庫市場(chang)的份額由2020年的20.6%增長到2021年的23.9%，躍居(ju)全球(qiu)數(shu)據庫(ku)細分市場第(di)二位(wei)，與第(di)一名24%相差僅(jin)(jin)僅(jin)(jin)0.1個百分點。其2021年(nian)增長率(lv)高達42.3%，幾(ji)乎是市場增長的兩倍(bei)。
而我(wo)國(guo)的(de)(de)很多企業(ye)(ye)(ye)雖(sui)然具(ju)有規模優勢，但并(bing)未建立支撐高溢價的(de)(de)核心競(jing)爭(zheng)力，云原(yuan)(yuan)生(sheng)數據(ju)庫(ku)作為數字化(hua)轉型(xing)中(zhong)的(de)(de)數據(ju)處理中(zhong)樞，對(dui)于企業(ye)(ye)(ye)提(ti)質(zhi)增效(xiao)、建立更強的(de)(de)競(jing)爭(zheng)壁壘具(ju)有重(zhong)要意義，亞馬(ma)遜(xun)云科技也將在此(ci)過(guo)程中(zhong)利用(yong)自(zi)(zi)身的(de)(de)技術優勢，為企業(ye)(ye)(ye)提(ti)供(gong)日益優質(zhi)的(de)(de)云原(yuan)(yuan)生(sheng)數據(ju)庫(ku)和(he)其他類(lei)型(xing)的(de)(de)云服務，助力企業(ye)(ye)(ye)在未來(lai)的(de)(de)競(jing)爭(zheng)中(zhong)更加專注于自(zi)(zi)身的(de)(de)業(ye)(ye)(ye)務創新，加快(kuai)業(ye)(ye)(ye)務和(he)產(chan)品的(de)(de)上市時(shi)間。
