云原生数据库如何助力传统行业释放数据价值？

身处加速实现全球数字化未来的远大进程之中，云计算、5G、物联网等创新科技正在不断改变着世界的发展格局，毫无疑问的是，由网络所承载的数据、由数据所萃取的信息正成为企业创造商业价值的先决条件。

“数据已经成为企业核心资产和创新的主要驱动力。一个坚实的数据基础是企业获得数据价值的保障。作为数据处理中枢，数据库是数据基础很重要的一部分。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示。

现如今，业界对数据的关注程度已不可同日而语，IT的发展正在产生越来越多的数据，越来越多的企业都致力于成为数据驱动型企业，Forrester的研究指出，数据驱动型的企业每年平均增长可达30%。在这样的背景之下，云原生数据库则成为了打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项，IDC的相关文章揭示，如果采用了数据相关的云服务以后，五年的投资回报率会达到415%，总体运营成本可以降低48%。

不过，随着数字化转型进入深水区，企业在数字化的过程中也遇到了一些全新的趋势，海量且多样化的数据让数据管理成为了不再简单的事情，现代化应用下的微服务也需要专门构建的数据库以获得最佳表现，快速开发和迭代也需要平衡数据库的成本与性能，而相比互联网等云原生企业，传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等原因，面临的数据挑战也更为艰巨，具体来说包括以下几点：

首先是无法快速扩展，传统IDC资源有限，无法实现快速扩展、共享存储、MPP等传统数据库的技术架构，也无法利用云的弹性能力和云存储，使得难以充分发挥云的优势；其次是成本过高，商业数据库为传统行业带来了高昂的成本，企业还需要大量硬件投资和庞大的运维团队；然后是迭代速度慢，这是因为繁琐的部署韵味工作会分散精力，减缓系统迭代速度，最终影响到创新速度；再次，传统数据库不容易扩展到多个国家城市配合企业的全球业务扩展，让企业全球化进程受阻；最后，功能和性能方面的瓶颈让传统关系型数据库应对不同的业务场景需求时出现了困难。

作为云计算领域的引领者，亚马逊云科技多年来一直致力于推动云服务的创新，积极探索公有云架构和数据库演进的结合，并希望通过云原生数据库服务的创新，帮助各行各业展开云上的创新之旅。

亚马逊云科技认为，云原生数据库之所以能助力企业更快地扩展业务、专注于创新，加快新功能的上市时间，主要是基于以下几点：

第一，云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性和性能等方面的问题，相比传统商业数据库而言，云原生数据库降低了高昂的成本，通过云上托管的数据库，企业即可用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本则只有前者的几分之一。

第二，专门构建的托管数据库可以为企业工作负载，尤其是现代化应用架构下的微服务提供极致性能，不同的问题可以通过专门的数据库来解决。

第三，基于云端海量资源池的云数据库可以根据企业工作负载需求快速实现弹性扩展，无服务器的数据库能将这一特性发挥到极致。

第四，云原生数据库可以利用云端的其他服务，包括计算、、网络、存储、安全、大数据、AI/ML，通过深度集成，将各种能力融会贯通。

第五，企业可以按照用量付费，而无需预置资源。

第六，托管数据库服务让客户能集中精力在高价值的应用开发上，并借助全球数据库配合企业进行全球业务的扩展。

亚马逊云科技于2012年推出的第一个云原生NoSQL数据库Amazon DynamoDB，是最有代表性的云原生数据库，也是业界第一个真正意义上的云原生数据库，说来有趣，Amazon DynamoDB的出现，是由于2004年亚马逊电商的商用数据库负载过高导致扩展失败，出现了数小时的服务故障，而后续的统计数据表明，70%的数据访问并不需要SQL事务级别的复杂性，这也成为了驱动亚马逊云科技研究NoSQL非关系型数据库的源头。在Amazon DynamoDB问世后的十年内，亚马逊云科技通过不断持续完善，在底层可用性、持久性、安全性和规模性等方面对其进行了升级，让Amazon DynamoDB成为了服务全球众多客户的云原生数据库。

现如今，通过不断的技术迭代和发展，亚马逊云科技已经推出了15种专门构建的云上托管数据库服务，这其中既包括SQL也包括NoSQL的数据库类型：

在SQL关系型数据库方面，Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）开启了托管数据库服务的新模式，从最初的只支持MySQL，到目前已经实现了对6种常用数据库引擎的支持，包括兼容MySQL的Amazon Aurora、兼容PostgreSQL的Amazon Aurora、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle以及SQL Server；而亚马逊云科技于2014年推出的云原生关系型数据库Amazon Aurora，则成为了亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。

在NoSQL数据库方面，Amazon DynamoDB作为高性能扩展的键值数据库，可以应用于电商、游戏这样的海量数据场景中；兼容MongoDB的托管文档数据库Amazon DocumentDB在游戏和移动应用上使用十分广泛；而Amazon ElastiCache兼容Redis和Memcached内存数据库以及Amazon MemoryDB兼容Redis可持久化内存数据库这两类内存数据库则由于极致的响应延迟，被常用于缓存、排行榜和广告等场景；托管时序数据库AmazonNeptune则常用于IoT行业中；Amazon Quantum Ledger Database （Amazon QLDB）托管的分类账数据则十分适合车管所这类场景；Amazon Keyspaces托管的兼容Cassandra的数据库则能用于工业场景。

此外，亚马逊云科技业提供了很多具有无服务器功能的数据库，如Amazon Aurora serverless、Amazon DynamoDB、Amazon Timestream、Amazon Keyspaces和Amazon QLDB等都支持Serverless无服务器功能，无服务器功能进一步简化客户在创建、维护和扩展数据库方面的工作，让数据库的扩展性及自动伸缩容量达到新的高度，其中Amazon Aurora Serverless V2可以在几分之一秒内将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务，与按照峰值负载来配置容量相比，可节省90%的数据库成本。

而针对千行百业各自不同的数据库需求，亚马逊云科技业通过丰富的云原生数据库产品组合，助力企业实现了深层次的数据价值挖掘。

在汽车行业，众多企业都面临着海量多样化数据的挑战，同时缺乏有效手段挖掘数据价值，基于此，亚马逊云科技提供了专用场景的数据库，例如针对车联网的时序数据处理、企业内部系统的结构化数据处理、建立知识图谱的图数据库以及加速访问的缓存数据处理，让多样化的数据更加易于管理。此外，通过亚马逊云科技的Serverless架构，可以很好地处理汽车产生的大量数据，并提供可伸缩的资源管理能力来对海量数据进入管理、读写等操作，同时无需人工干涉，可自动伸缩计算和存储资源。最后，通过AmazoNeptune+ML，企业可以从海量数据中洞察出数据之间的联系和价值，来指导后续的业务方向。

在制造业，数据是驱动制造业发展的关键因素，亚马逊云科技也在助力制造业积极应对数据挑战，一是提供专门构建的数据库应对大量结构化、半结构化以及非结构化的行业数据。二是通过数据库的数据分层存储功能，来处理制造业海量的冷暖数据，为企业节省大量成本。三是通过图数据库Amazon Neptune和ML建立不同数据之间的相关性，通过机器学习洞察出数据的真正价值，打破数据孤岛。四是进一步提供应用程序迁移服务，通过Babelfishfor Amazon Aurora PostgreSQL，帮助客户把传统数据库平滑地迁移上云原生数据库以减少成本。

西门子工业自动化产品（成都）有限公司信息技术部经理杨健对此表示，“在利用亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune系统后，大大节省了人工要去努力进行判断，系统能够给予一个比较及时正确的故障的判断。现在我们也不能说完全依赖于系统，我们也会基于这个系统做进一步的人工处理，大大节省了目前的资源和能力。同时，结合亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune技术、Amazon S3存储、计算服务等，我们能够真正实现基于工厂无缝的、无痛的基础架构的运维支撑，同时，又能够享受到高质量基于人工智能、基于图数据库的服务。这就是我们和亚马逊云科技深度合作的原因。”

在金融行业，近年来数字化转型已经成为金融行业的共识，是提升服务质量、满足客户多元需求、增强综合竞争力的重要途径，但完全依靠企业自己实现是十分困难的。例如，金融企业需要保证金融数据安全，因此安全的存储和传输是支撑全球业务连续性的基础，亚马逊云科技提供了云原生数据库的全球数据库方案，既可以提供跨区域的灾难恢复，又可以保证业务数据被全球用户快速地访问到；另外，面对不同的业务，金融企业能收集到的数据也多种多样，亚马逊云科技专门构建的数据库满足了多种类数据的处理和存储需求；其次，在普惠金融大环境下，个人与企业资金需求特性差异较大，传统风控审批效率不高、人工处理成本居高不下、数据来源单一等问题逐渐显现。亚马逊云科技Amazon Neptune+ML可以对金融机构的历史数据和其他行业数据（消费，医院，出行等）进行很好地整合，有效挖掘金融用户的数据价值，实现风控的智能化；最后，亚马逊云科技能够提供多种云原生数据库和数据迁移工具帮助金融企业快速切换到适应现代化应用需求的基础架构上，以低成本和可弹性扩展的方式实现真正的数字转型。

“基于亚马逊云科技云原生的高性能关系型数据库AmazonAurora，我们将数据跨区存储，实现了无感灾难恢复，可用性可以达到99.99%；每秒并发查询效率也提升了近5倍，进一步满足金融业务场景高并发的需求；在成本方面，AmazonAurora的弹性扩展能力还帮助我们节约了30%的硬件成本。”深圳市融聚汇信息科技有限公司产品总监向坤总结道。

而对于那些还在数据库转型十字路口彷徨的传统企业，亚马逊云科技业提出了几点建议，首先是通过云上迁移解决数据爆炸增长的需求，但这个过程并不是一蹴而就的，企业应该制定适合自己的策略或者迁移计划，根据自身的成本状况、公司战略去制定计划。例如把一流的数据库如SQL Server和Oracle通过DMS迁移服务迁移到云上的能够提供同样性能但成本更低的Amazon RDS Aurora开源数据库或者云托管的商业数据库进行迁移，以减少运维工作。其次，当企业在面临新机会的时候，要尽可能适应现代化应用的要求，围绕现代化应用开发范式、微服务化进行开发，并积极结合Amazon Aurora、Amazon DynamoDB等云原生数据库。最后，对于已经上云，同时使用开源数据库的企业，可以选择Serverless这样的运行方式，尽可能降低成本，多关注如何迭代业务，做业务应用的创新。

艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“云原生数据库将会成为未来数据库的重要趋势之一。在调研和走访中，发现不少企业尽管存在顾虑和实际困难，但是大多数也都表示愿意尝试云原生数据库。以亚马逊云科技为代表的公有云厂商，提供丰富的云原生数据库，使得企业可以安心地收数和用数，并聚焦核心业务。如果再考虑云上同时提供机器学习模型构建等服务，用数也变得简单起来。”

应用程序和软件开发正在经历一场云原生的变革，从编排、管理到分析，所有的东西都开始在云上从头构建。云原生数据库毫无疑问代表着数据库未来的发展方向，而亚马逊云科技正通过多年的耕耘，为千行百业提供数字化转型的动力。