云計算時代，大家都在往云遷移，但是大家意識到了：將傳統應用遷移到云，給應用搬個家，但應用本身沒有絲毫改變。這種遷移帶來的好處是非常有限的，不是嗎？

傳統應用改造的終極目標

將傳統應用遷移到云，固然可以快速調度資源，解決快速上線、部署的難題，但除此之外，業務彈性的問題才是更為期待的，以雙十一為例，電商系統能夠自動應對互聯訪問、交易的高峰。這是傳統企業羨慕和期待的。

但是傳統企業應該意識到，將集中式應用遷移到分布式云，并沒有充分發揮云的威力。要像互聯網企業一樣自由駕馭互聯網+，就需要對傳統應用進行分布式改造，或者說，云原生化、微服務化改造，這才是終極目標。

談何容易啊？！

都說一分錢難到男子漢，對于傳統行業/企業用戶來說，沒有互聯網企業的人才積累和技術實力，要進行應用改造，實現原生化、微服務化，困難重重。

至少短期不能實現，少有行業/企業有這個勇氣。

但是男子漢真會被一份錢難死嗎？

答案是否定的！

對于分布式應用，用戶并非沒有選擇。從開源到商業軟件，其實有很多選擇。以數據庫為例，公有云廠商、IT產品供應商很多都推出了分布式數據庫、并行數據庫產品，如AWS的Aurora。

Aurora的話題

關于Aurora，大家知道的是：它也是關系型數據庫，這和Oracle數據庫是一樣的。Aurora的價格僅為Oracle數據庫的1/10左右。但也許大家沒有注意到的是：同為Oracle數據庫，Aurora屬于分布式數據庫，并可以兼容MySQL、PostgreSQL等。通過分布式集群部署，Aurora可提供橫向擴展特征，滿足業務彈性的需要。

實際上，傳統關系型數據庫也有很多突破。以新的12c Oracle數據庫為例，一方面能夠支持關系型數據SQL查詢，另一方面也能夠針對Hadoop、對象存儲的NoSQL查詢能力，還可以訪問JSON格式的數據。從交易到數據分析創新，從OLTP到OLAP，傳統數據庫也可以搞定。

借助AI技術，傳統數據庫也能夠實現自愈能力。既然如此，為什么還要去IoE呢？

除了自主可控、安全可控的因素之外。

對于企業來說，更重要的其實還是互聯網規模的直客訪問的需要，受縱向擴展的制約，在新的需求面前，用戶需要采用Aurora，或MySQL、PostgreSQL等開源數據庫進行支撐。

根據AWS披露,在過去兩年中,已經接納了累計6.4萬次的數據庫遷移，其中，AWS母公司亞馬遜也將電商業務的Oracle數據庫遷移到了Aurora，一來降低成本，二來為業務提供更好的業務支撐。

用戶不會為遷移而遷移。

更多的選擇

用戶可以選擇不僅僅是Aurora，MySQL、Postg數據庫，此外還有更多適應不同數據模型的互聯網規模的非關系數據庫可供選擇。其中包括鍵值數據庫、文檔數據庫、圖形數據庫、內存數據庫以及搜索數據庫等。

可以說，每一種類型的數據庫，都是針對某種或者某一組特定需求而生的。在此可以具體了解一下每種數據庫的專長方向：

鍵值數據庫：鍵值數據庫具有高度可分區性，能夠以其它數據庫類型無法實現的方式進行橫向擴展。

鍵值數據特別適合游戲、廣告、物聯網等鍵值類型的用例，其訪問模式主要針對已知鍵值，實現低延遲獲取/放置。以DynamoDB為例，可為任何規模工作負載提供毫秒延遲水平的訪問。

文檔數據庫：文檔數據庫非常直觀，數據通常被表示為JSON文檔。開發人員可使用文檔格式進行數據保存。

圖形數據庫：典型的圖形數據庫，如Amazon Neptune，通過支持Property Graph模型以及RDF（Resource Description Framework，資源描述框架），可選擇TinkerPop、RDF/SPARQL兩種圖形接口API。

用戶可以利用圖形數據庫構建知識圖譜、制作游戲內的建議功能以及檢測欺詐行為等。

內存數據庫：該數據庫應用可為金融服務、電子商務、排行榜、會話等提供實時分析和存儲應用，滿足這類應用對響應時間的苛刻要求，應對隨時可能出現的流量峰值。