對于傳統行業的數字化轉型來說，云原生數據庫究竟有多重要？

傳統行業數據應用的挑戰

眾所周知，伴隨著大數據時代的來臨，數據已經成為了現代企業的核心資產和創新驅動力。不過也正因為如此，傳統行業在開展數字化轉型的時候，往往也面臨著艱巨的數據應用挑戰。

“每家企業每天都在產生大量的數據，也正在用數據為企業的業務賦能。但是許多企業如今的切身感受，卻是數據價值并沒有被真正挖掘出來，我們所看到的數據價值可能僅僅是冰山一角，絕大部分還沉在水下，亟待企業通過有效的工具和能力去進行挖掘。”亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建向趣味科技表示。

陳曉建指出，相比互聯網等云原生的企業，傳統行業企業由于行業的特定應用需求以及歷史遺留數據等原因，面臨的數據挑戰也更為艱巨：

1、無法快速擴展：傳統IDC資源有限且無法快速擴展，共享存儲、MPP等傳統數據庫的技術架構無法充分利用云的彈性能力，云存儲，難以充分發揮云的優勢。

2、高成本：商業數據庫的License也帶來了高昂的成本，同時需要大量硬件投資和龐大的運維團隊。

3、無法支撐全球業務擴展：不易擴展到多個國家城市配合全球業務擴展。

4、迭代速度慢：繁瑣的部署運維工作分散精力減緩系統迭代速度，減緩創新速度。

5、功能/性能瓶頸：傳統關系型數據庫應對不同業務場景需求的能力存在瓶頸。

云原生數據庫打破傳統局限

隨著越來越多傳統行業企業遷移上云，具有高性能、高可用性、可伸縮性、高安全性等特征的云上托管數據庫及云原生數據庫，正在成為企業打破傳統數據庫瓶頸、實現敏捷高效創新的首選。

“對于企業來說，數據庫是其數字化轉型‘新基建’的核心，而云原生數據庫能夠助力企業更快地擴展業務、專注于創新，并加快新功能的上市時間。”陳曉建指出，云計算解決了開源數據庫在易用性、可靠性、擴展性、性能等方面的諸多問題，而且相比傳統商業數據庫在成本上也有顯著降低。通過云上托管的數據庫服務，客戶可以用開源數據庫實現媲美商業數據庫的性能，而成本通常只有商業數據庫的幾分之一。除此以外，云原生數據庫還在多個方面都打破了傳統數據庫的局限：

1、專庫專用：專門構建的托管數據庫，為企業工作負載，尤其是現代化應用架構下的微服務提供極致性能，不同的問題由專門的數據庫來解決。

2、快速彈性擴展：基于云端海量資源池的云數據庫可以根據企業工作負載需求快速彈性擴展，無服務器的數據庫將這一特性發揮到極致。

3、完全托管：托管數據庫服務使客戶可以集中精力在高價值的應用開發上，并借助全球數據庫配合全球業務擴展。

4、支持全球業務拓展：云原生數據庫可以利用云端的其他服務，包括計算、網絡、存儲、安全、大數據、AI/ML，通過深度集成，將各種能力融會貫通。

5、按用量付費：企業可以按用量付費，無需預置資源。

業界第一個云原生數據庫

作為全球領先的云服務商，亞馬遜云科技一直引領并推動著云原生數據庫服務的發展。陳曉建透露，早在2004年，亞馬遜電商因為商用數據庫負載過高導致擴展失敗，曾經出現過數小時的服務故障。后續查明其實70%的數據訪問并不需要SQL事務級別的復雜性，于是亞馬遜云科技開始研究NoSQL非關系型數據庫，并于2012年正式推出了第一個云原生NoSQL數據庫Amazon DynamoDB。

Amazon DynamoDB不僅是業界最有代表性的云原生數據庫，而且也是業界第一個真正意義上的云原生數據庫。在Amazon DynamoDB橫空出世之后的十年里，亞馬遜云科技一直在持續對其不斷進行完善，以科技創新推動云原生數據庫的迭代與發展。如今Amazon DynamoDB已經服務于全球眾多客戶，以十年來的諸多行業實踐，充分證明了云原生數據庫是打破傳統數據庫瓶頸的必然歸宿。

截至目前為止，亞馬遜云科技已經推出了15種專門構建的云上托管數據庫服務，并且涵蓋了SQL和NoSQL等不同類型。其中SQL關系型數據庫有Amazon Relational Database Service（Amazon RDS），以及亞馬遜云科技歷史上用戶數量增速最快的云服務——云原生的Amazon Aurora關系型數據庫；NoSQL數據庫更是包括了Amazon DynamoDB鍵值數據庫、Amazon DocumentDB托管文檔數據庫、Amazon ElastiCache與Amazon MemoryDB內存數據庫、Amazon Neptune托管圖數據庫、Amazon Timestream托管時序數據庫、Amazon Quantum Ledger Database （Amazon QLDB）托管的分類賬數據、Amazon Keyspaces托管的兼容Cassandra的數據庫，以及Amazon Aurora serverless、 Amazon DynamoDB、 Amazon Timestream、Amazon Keyspaces、Amazon QLDB等許多支持Serverless無服務器功能的數據庫。通過具備Serverless無服務器功能的數據庫，用戶可以進一步簡化在創建、維護和擴展數據庫方面的工作，讓數據庫的擴展性及自動伸縮容量達到新的高度，同時大幅降低成本。

“亞馬遜云科技相信，云原生數據庫是打破固有瓶頸，充分發揮公有云架構優勢，釋放數據創新潛力的必選項，我們也將持續推動云原生數據庫服務的創新，讓企業的云上數智之旅愈發得心應手，更加從容地應對未來的創新挑戰。”陳曉建說道。

云原生數據庫的行業應用

談到云原生數據庫在各個行業的應用與實踐，有三家來自不同行業的企業案例可以說非常有代表性。

1、F1汽車：Formula1將其大部分的基礎設施從本地部署數據中心遷移到了亞馬遜云科技，并通過Amazon Lambda無服務器計算服務和Amazon SageMaker機器學習服務來對自身業務進行改造更新，以增強其競賽戰略、數據跟蹤系統和數字廣播，更好地增強業務和業務之間的黏性，創造更好的賽車體驗方式。

2、納斯達克：納斯達克在不久前宣布將所有業務全部遷移至亞馬遜云科技的云服務。通過構建在亞馬遜云科技并應用了多種數據服務的數據湖，納斯達克獲得了比原有數據倉庫更快的查詢速度，數據接收時間減少了60%以上，并且能夠以更并行的方式擴展吸收過程和查詢數據。

3、飛利浦：作為一家全球知名的醫療企業，飛利浦通過十幾項的亞馬遜云科技服務為飛利浦HealthSuite服務賦能。通過構建一個包括用戶患者記錄、各種醫療設備數據、來自整個產業上下游醫院和各種保險公司數據在內的數據湖架構，飛利浦能夠將來自各方的數據進行匯總并進行實時處理。通過使用Amazon SageMaker、Amazon Ground Truth等機器學習服務，飛利浦還能夠讓客戶進行大規模的臨床預測、醫療的數據預測等數據洞察服務。

這些家喻戶曉的知名企業，雖然各自都處于不同的行業，但是都不約而同地采用了亞馬遜云科技的云服務，并為自身的業務帶來了飛速提升。陳曉建指出，除了以上三位聞名遐邇的客戶之外，云原生數據庫在汽車、制造、金融等各個行業也大有用武之地——在汽車行業，云原生數據庫可以賦能企業處理海量以及多樣化數據；在制造行業，云原生數據庫可以賦能企業釋放數據不同生命周期價值并獲得數據洞察；在金融行業，云原生數據庫可以賦能企業加強風險控制并拓展全球業務……

“數據作為企業的核心資產和創新的主要推動力，企業需要率先夯實數據庫這一新基建，為數字化轉型打下堅實的地基。作為云計算領域的引領者，亞馬遜云科技不斷推動云服務的創新，也在積極探索公有云架構與數據庫演進的結合，希望通過云原生數據庫服務的創新，幫助各行業企業展開云上創新之旅。”陳曉建表示。

西門子成都工廠的云原生數據庫實踐

作為西門子在中國的首家數字化工廠，西門子工業自動化產品（成都）有限公司在云原生數據庫上的探索與實踐，對于廣大制造企業來說無疑也具備極佳的參考價值。

西門子工業自動化產品（成都）有限公司信息技術部經理楊健透露，在與亞馬遜云科技合作之前，公司在不少業務處理過程中都遇到了比較嚴重的瓶頸。譬如數據驅動產線故障排查檢修，就面臨著設備信息分散、設備資料增長迅速、知識處理技術手段有限、設備知識運營管理困難、數據信息傳遞能力不足、知識運營能力缺乏等諸多挑戰。

然而在應用了亞馬遜云科技的圖數據庫Amazon Neptune系統后，楊健發現，新系統不但能夠提供比較及時正確的故障判斷，而且還大幅節省了資源、人力和物力，在技術研發、生產制造、運維保障等各個方面都帶來了各種好處。

1、技術研發：工廠可以更好地實現市場定位，快速提供決策支持，快速獲取各種產品與環境的關系、設計與生產的關系、設備與產品的關系、產品與零部件的關系、零部件與材料的關系以及供應商與采購商的關系，從而做到及時發現、及時處理。

2、生產制造：工廠主要處理的是各種核心工藝、設備之間的關系，物料存儲之間的關系，質量檢測，生產、計劃、能力、消耗等等一系列知識結構的體系化，爭取能夠實現動態自動的處理，為生產人員提供快速準確的應對幫助。

3、運維保障：工廠真正可以做到對運維的支持，譬如結構、使用手冊、維護手段等都能夠很好地固化起來，同時通過非常友善方便而且及時專時專用的方式提供給用戶。與此同時，工廠還能夠提供多元化的方式，通過多種渠道進行相關的數據采集定位并找到問題，真正降低整個產線的故障排查檢修成本。

“在整個生產的生命周期都擁有了這樣一個知識體系以后，我們就能夠真正做到知識的不斷推進。結合亞馬遜云科技圖數據庫Amazon Neptune技術、Amazon S3存儲、計算服務等能夠真正實現基于工廠無縫的、無痛的基礎架構的運維支撐，同時又能夠享受到高質量基于人工智能、基于圖數據庫的服務。這就是我們和亞馬遜云科技深度合作的原因。”楊健表示。