亚马逊云科技为不同业务场景定制专门数据库 天天快播报

与基础设施上云、应用上云相比，企业对于数据上云一直持最为慎重的态度。不过，Gartner前不久公布的一组数据却显示，在2022年全球数据库管理系统的市场份额排名中，作为纯云厂商的亚马逊云科技，超越了老牌传统数据库厂商甲骨文和微软，首次位居第一。

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这个小小的改变，标志一个新时代的全面开启，一个数据库的云原生时代。云原生数据库受到青睐，一方面，是企业对于云的安全性和可靠性越来越信任，愿意把作为核心资产的数据搬到云上；另一方面，则是企业越来越希望自己能够专注于业务创新，不想花费太多时间在数据库管理等基础工作上。当然，这样的变化，是云厂商10多年积累的结果，是客户认知逐步提升的结果。那么，不妨来看看，在这个新时代，数据库到底该如何创新？

降低企业的非业务工作负担

云的核心价值，不在于上云本身，在于能够减轻企业在ICT基础设施领域的工作负担，让企业更加专注于业务创新。这对于身处“乌卡”时代，被巨大不确定性包围的当今，尤其重要。云原生数据库的高弹性，能帮助企业应对不确定性。这是很多企业愿意把数据库迁移到云端的重要原因。

从Gartner的数据可以看出，在过去10年里，包括亚马逊云科技、谷歌云、阿里云在内的各大云厂商的数据库市场份额都在上升，而传统软件公司的市场份额则在下降，比如甲骨文、IBM、SAP等。

跨地域的高可用性，是亚马逊云科技全球数据库相比传统数据库的重要优势。传统数据库在多地部署时需要从头开始，而亚马逊云科技全球数据库可以利用公有云广泛的地域覆盖，方便全球范围地部署，并确保全球客户获得一致的用户体验，有助于业务的持续健康发展。

截至目前，亚马逊云科技在全球共有31个地理区域和99个可用区，为来自全球245个国家和区域的客户提供服务。这一数据还在不断增加，为跨国经营的企业，包括中国的出海企业，提供了极大的便利。

显然，当企业不再需要关心硬件、安全、地域等基础工作时，就能够减轻非业务工作的负担，将更多精力放在与业务相关的事务上，加快业务拓展和创新的步伐。

实现数据与上层应用的集成联动

对企业而言，存好、管理好数据不是目的，最终目的是用好数据，充分发挥数据资产的价值，真正让数据成为企业的核心生产资料。这就要求数据库能够与数据分析和AI服务等上层应用更好地集成，形成相互联动的关系，从而达成数据驱动创新的目标。这也是云原生数据库的重要优势所在。

在2022 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技提出了端到端的云原生数据战略，包括数据的存储、查询、行动、编目和治理等全闭环，其三大核心要素则是：建立面向未来的云原生数据基础设施、跨组织实现安全高效的数据一体化融合、通过机器学习工具用数据驱动智能创新。

这样端到端的数据旅程，可以帮助企业打破数据孤岛，实现数据的资产化，并放心地让数据在不同的业务系统之间流转；进而融合端到端的大数据和机器学习任务，提升整体的开发效率。比如通过Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML等特性，开发者无需具备机器学习专业知识，只需使用熟悉的数据库语言，即可进行机器学习操作；而Amazon Athena能够对支持多种开源框架的大数据平台，对不同数据源进行联邦查询，快速完成机器学习建模的数据加工。

值得注意的是，要实现数据与应用的深度集成，企业往往也需要服务商的支持，即由云厂商的合作伙伴提供迁移和托管等服务。亚马逊云科技已经拥有企业ICT市场最强大的合作伙伴和开发者生态系统，是其数据库市场份额快速提升的原因之一。

为不同业务场景定制专门数据库

如今，越来越多的企业正在通过微服务化应用实现业务的快速发展，这对作为底层支撑的数据库的功能、性能、扩展性、成本效益都提出了更高的要求。因此，企业需要选择专门构建的数据库来支撑微服务，应对多样化的应用场景需求，来实现企业数据基础设施现代化。这样的好处是显而易见的，可以充分发挥各种不同数据库的价值，充分适配业务的需要。这也是传统数据库无法实现的。

这正是亚马逊云科技推出八大类十余种云原生数据库服务的原因所在。这些数据库服务，是针对不同应用场景需求而专门构建的，包括关系型数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时间序列数据、宽列数据和分类账数据等。企业可以根据自己不同业务场景、不同数据类型，来选择多种不同的数据库服务，达成最佳的服务组合。

通过采用这些针对不同场景专门构建的数据库，企业可以摆脱传统单一数据库在性能、功能、扩展性等方面的桎梏，提高业务创新速度，并且降低运营成本。

著名独立视频社交娱乐平台Uplive，在全球拥有超过3亿注册用户，提供优秀的用户体验是其最核心的业务诉求。为此，在产品更新的各大关键节点，Uplive均有针对性地选择了亚马逊云科技相适应的数据库和数据分析服务。

比如，产品上线初期即引入Amazon DynamoDB，用于即时通信应用的高并发读写场景，与自建MongoDB的方式相比，性能至少提升五倍；又将核心数据库平台从Amazon RDS切换至Amazon Aurora，在获得了性能提升3-5倍的同时，借助Aurora全球数据库功能，一键部署了跨区域灾备方案。

向云原生的纵深继续迈进

虽然已经取得了很大的进展，但云原生还处于DAY ONE。一方面，还有很多企业的IT基础架构和数据仍然停留在传统数据中心里，需要迁移上云；另一方面，云原生自身也在继续向前演进，正在从微服务向Serverless进化，而云数据库的Serverless化步伐也在加快。

目前，亚马逊云科技已经有7个数据库产品提供Serverless功能，包括关系型数据库Amazon Aurora Serverless v2、键值和文档数据库Amazon DynamoDB、时序数据库Amazon Timestream、分类账数据库Amazon QLDB、宽列数据库Amazon Keyspace、图数据库Amazon Neptune Serverless等。

Serverless具有弹性扩展、按需计费、简化管理、快速交付等价值，可以实现资源的充分利用，助力企业的业务创新。比如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，与按照峰值负载配置容量的成本相比，最多可节省90%的数据库成本。

云厂商在数据库市场的爆发，也是长年技术创新积累的结果。在Gartner云数据库管理系统魔力象限中，亚马逊云科技已经连续8年位居领导者象限，现在更是在愿景完备性和执行能力两个维度都超出所有对手。

如同现在大火的AIGC一样，云原生数据库也是一个划时代的生产力工具，必然导致原有市场格局发生变化。或许，用不了几年，当我们再来看Gartner的魔力象限和市场份额图，数据库市场就完全成为云原生的天下。

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