赋能企业数字化转型，云原生数据库为多行业注入“源头活水”

导读：在未来，云原生数据库一定是打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项。

据Gartner报告显示，到2025年，AI软件市场规模将达到1348亿美元。到那时，企业研发的70%的新应用将集成AI模型，而云AI服务是不可或缺的工具。

而对于几乎所有的云服务来说，想要让其发挥最大价值，数据的量级和数据的质量都至关重要。在人工智能时代，数据更是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。而作为数据处理中枢，数据库是数据基础很重要的一部分。

在近日举行的亚马逊云科技传统行业数据库媒体沟通会上，来自亚马逊云科技和制造业企业的嘉宾就分享了各自对于数据库相关的见解和对企业的意义。

会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示："数据作为企业的核心资产和创新的主要推动力，企业需要率先夯实数据库这一新基建，为数字化转型打下坚实的地基。作为云计算领域的引领者，亚马逊云科技不断推动云服务的创新，也在积极探索公有云架构与数据库演进的结合，希望通过云原生数据库服务的创新，帮助各行业企业展开云上创新之旅。"

数字化转型带来多重数据挑战

随着数据基础设施建设的不断完善，我国的数字经济规模连续多年稳居世界第二位，从2012年的11万亿元增至2021年的45.5万亿元，占GDP比重由21.6%提升到39.8%，成为推动经济增长的主要引擎之一。而在此过程中，各行业企业面对数据量指数级暴涨和数据类型及应用场景的多元细分等诸多挑战，对数据库的性能、扩展性、高可用性以及成本效益等需求也愈发严苛。其中，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，面临的挑战更为艰巨，具体包括：

· 无法快速扩展：传统IDC资源有限且无法快速扩展，共享存储、MPP等传统数据库的技术架构无法充分利用云的弹性能力，云存储，难以充分发挥云的优势；

· 高成本：商业数据库的License也带来了高昂的成本，同时需要大量硬件投资和庞大的运维团队；

· 迭代速度慢：繁琐的部署运维工作分散精力减缓系统迭代速度，减缓创新速度；

· 无法支撑全球业务扩展：不易扩展到多个国家城市配合全球业务扩展；

· 功能/性能瓶颈：传统关系型数据库应对不同业务场景需求的能力存在瓶颈

例如，汽车行业企业需要处理如车联网产生的海量以及多样化数据；制造业中的智能家居/设备类企业，需要管理不同生命周期数据并生成洞察；金融业需要减少成本并提升风险控制能力等。

面对这些变化的需求与挑战，亚马逊云科技相信，云原生数据库是打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项。

云原生数据库让企业从容应对

早在2004年时，亚马逊电商就曾因为商用数据库负载过高导致扩展失败，出现数小时的服务故障，此后便开始研究NoSQL非关系型数据库，并于2012年推出第一个云原生NoSQL数据库Amazon DynamoDB。

在Amazon DynamoDB问世后的十年里，亚马逊云科技对其进行的持续完善，不仅涉及底层可用性、持久性、安全性和规模等特性，还包括易用性等。现在，Amazon DynamoDB已服务于全球众多客户，也用十年的实践证明了云原生数据库是打破传统数据库瓶颈的必然归宿。

如今，亚马逊云科技一直通过不断创新推动云上数据库服务的迭代与发展，目前已推出15种专门构建的云上托管数据库服务，既有关系型数据库如Amazon RDS、Amazon Aurora等，也有NoSQL的数据库，如Amazon DynamoDB、Amazon Neptune、Amazon Timestream等。云原生数据库能够为企业带来的优势具体如下：

· 云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的问题，相比传统商业数据库，降低了高昂的成本。通过云上托管的数据库服务，客户可以用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本通常只有商业数据库的几分之一。

· 专门构建的托管数据库，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，不同的问题由专门的数据库来解决。

· 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弹性扩展，无服务器的数据库将这一特性发挥到极致。

· 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。

· 企业可以按用量付费，无需预置资源。

· 托管数据库服务使客户可以集中精力在高价值的应用开发上，并借助全球数据库配合全球业务扩展。

以汽车行业为例，其面临海量多样化数据的挑战，同时当前缺乏有效手段来充分挖掘数据的价值。亚马逊云科技通过以下服务满足汽车行业的数据库挑战：

· 针对汽车行业的数据多样性，提供了专用场景的数据库：比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；

· 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；

· Amazon Neptune ML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。

艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“当下数据量爆发式增长，如果企业仍然采用传统架构，仅仅是存储就很困难，后续的分析利用将更加困难。企业需要自己搭仓、搭湖、统一元数据……硬件的配置和软件的运维不仅复杂耗时，而且容易出问题。云原生数据库，恰恰可以很好地解决这些问题。”

写在最后

数字化转型之所以在各行各业中盛行，究其原因可以说是“内忧外患”，既有来自国际领先者的压力，也有企业长期以来的浪费低效等自身问题亟待解决。根据 Gartner 发布的 2021 年全球数据库管理系统（DBMS）市场报告显示，亚马逊云科技在全球数据库市场的份额由2020年的20.6%增长到2021年的23.9%，跃居全球数据库细分市场第二位，与第一名24%相差仅仅0.1个百分点。其2021年增长率高达42.3%，几乎是市场增长的两倍。

而我国的很多企业虽然具有规模优势，但并未建立支撑高溢价的核心竞争力，云原生数据库作为数字化转型中的数据处理中枢，对于企业提质增效、建立更强的竞争壁垒具有重要意义，亚马逊云科技也将在此过程中利用自身的技术优势，为企业提供日益优质的云原生数据库和其他类型的云服务，助力企业在未来的竞争中更加专注于自身的业务创新，加快业务和产品的上市时间。