从亚马逊云科技谈云原生数据库

# 为何使用云原生数据库 全球知名咨询公司 Gartner 曾预测，“云将主导数据库市场的未来，到 2022 年，75 ％的数据库将被部署或迁移至云平台，只有 25 ％的数据库会在本地运行。” 2022 年已过去，回顾过去的一年，数据库领域云原生话题的热度居高不下，企业数据库上云的热度只增不减。 企业面临着大规模递增的海量存储需求，热点和突发流量也为业务带来极大的挑战。以前的数据量使用单机数据库就能满足数据存储和管理，但是随着移动互联网飞速发展，数据规模爆炸式增长，单机数据库越来越难以满足用户需求。  为了要降本增效，传统的商业数据库已经难以满足和响应快速增长的业务需求。在数据增长和业务需求递增的前提下，诞生了分布式数据库和云原生数据库。其中云原生数据库因为多个优势成为大势所趋，比如 IT 基础设施云化、资源池化、高弹性、高可拓展。 # 什么是云原生数据库 纵观云原生数据库历史，在云原生数据库领域，亚马逊科技于 2014 年推出的 Aurora 无疑是第一个吃螃蟹的人，也是这个技术领域的领头羊。 Aurora 可以说是最具代表性和前瞻性的云原生数据库，它首先提出了日志即是数据库的理念，减少了网络消耗，提升了系统的可用性。亚马逊云科技完全利用公有云优势，具备极致的弹性伸缩能力、 Serverless 特性、高可用与低成本，并可以与云上其他服务集成联动。知名并且广泛使用的产品有 Aurora 、 [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/cn/dynamodb/?trk=cndc-detail) 、 [Amazon DocumentDB](https://aws.amazon.com/cn/documentdb/?trk=cndc-detail) 等等。  云原生核心逻辑是资源池化，具体而言就是在计算存储分离架构下，解决了存储的弹性问题和读扩展等问题。云原生数据库很好地解决了传统架构数据库高成本、低可用等缺陷，不需要经历漫长的扩容过程和缩容过程，更好、更快速地应对业务高峰。同时，云原生数据库还可以和大数据工具集成应用，更高效能地发挥云原生架构的优势。 # 云原生数据库特性 云原生数据库相较传统数据库优势有很多，列举几个： ● 专门构建 用户可以选择与其微服务架构最匹配的数据库服务与数据库种类。 ● [无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail) Serverless Serverless 是公有云的最大优势。利用[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)架构和公有云庞大的资源池，云原生数据库可以做到真正的按需扩展，不会造成资源的浪费。 ● 为企业节省成本 无需企业软硬件投入，只需按照资源规模付费，并且节省运维成本与人力。 ● 异地灾备，易迁移 不同区域的客户可以享受到同样的数据访问体验。生态兼容易于数据迁移。 ● 高可用 一写多读，数据自动备份机制，轻松故障转移。  ● 高可扩展 存储计算分离，能够灵活及时调动资源进行扩容缩容，自动削峰填谷。  # 典型的成功案例 一个系统服务可以帮助企业达到的优势典型的有三种：节省成本、提高性能和增强创新。亚马逊云科技帮助全球各地的企业开启数据库云端之旅。 ## 节省成本  Amazon Database Migration Service (DMS) 已完成 55 万以上托管型数据库的迁移，服务数十万客户，帮助他们实现更低成本。 ● Intuit 使用 [Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/cn/rds/aurora/?trk=cndc-detail) 节省 60%-80% 数据库管理时间。 ● Toyota 使用 [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/cn/dynamodb/?trk=cndc-detail) 等将成本降低高达 80% 并增强车辆安全性。 ● Expedia 迁移到 [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/cn/dynamodb/?trk=cndc-detail) 和 [Amazon ElastiCache](https://aws.amazon.com/cn/elasticache/?trk=cndc-detail) ，数据库成本降低为原来的六分之一。 ## 增强创新  ● F1 使用 Amazon HPC 重新设计赛车来减少限制后续车辆速度和加速度的湍流尾流的影响。 ● Fox 新闻使用 Aurora 支撑百万级用户进行互动。 ## 提升性能  亚马逊云科技数据库支持每秒超过 2000 万个请求，性能是常用数据库的 3-5 倍。 ● 大众乘用车实现高性能 3D 远程可视化，提供接近实时的响应并增强安全性。 ● 马里兰大学将 ETL 性能提高了 20 倍，来构建更准确的预测模型。 ● Snap优化成本节约，同时在 [Amazon S3 Glacier](https://aws.amazon.com/cn/s3/storage-classes/glacier/?trk=cndc-detail) 即时检索上存储超过 1.5 万亿张照片和视频。 # 写在最后 数据从生产、组织、存储、管理到利用的过程中，相关大数据组件都在向云上奔走，云原生数据库服务也正在占据数据库的主流位置。由于在功能、稳定性、成本、弹性上优于传统数据库，云原生数据库无疑代表了数据库的未来。大家围绕数据库发展讨论时，经常会提到云原生数据库 Shared Everything+Shared Storage ，可以按照资源变化灵魂调整扩缩，但是这些角度都是开发者视角，以及资源池化等实现。一个产品是否好用，决定权在于用户。如何将“云原生”优势与数据库相结合，为企业发挥最大价值，是云原生数据库应持续关注的话题。