歷史的車輪滾滾向前，時間是最好的見證者。

去年10月，數據庫市場發生了一件標志性事件：Amazon消費者業務正式完成對Oracle數據庫的遷移工作，將近7500個Oracle數據庫、75PB級數據庫全部遷移到AWS 云數據庫服務，包括Amazon DynamoDB，Amazon Aurora，Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）和Amazon Redshift等。

今年7月，AWS又宣布一個重磅級消息：三星電子已將全球超過11億用戶的數據庫遷移到Amazon Aurora云數據庫;并且全球已經有超過30萬個數據庫遷移到了AWS云平臺，光2019年就有20萬個數據庫遷移上云，超過2016-2018年的總和，其中不乏三星電子、道瓊斯這樣的行業巨頭。

數據庫上云的趨勢已經不可阻擋。根據Garnter預測，到2021年，云數據庫在整個數據庫市場中的占比將首次突破50%，到2022年，將會有75%的數據庫部署或遷移在云平臺，而只有5%會考慮將其再遷回本地。

為什么云數據庫會成為當下最重要的潮流之一？在云數據庫時代中，數據庫應用又呈現出哪些特征？為什么偏偏是AWS這樣的云計算服務提供商引領這股數據庫潮流？

云數據庫為何不可阻擋

作為三大基礎軟件之一，數據庫在整個IT體系中的重要性不言而喻。

在傳統商業數據庫時代，數據庫是“專業”的代名詞。Garnter對于商業數據庫有個著名的比喻：它就像一輛性能優良、操控復雜的F1賽車，需要不斷投入人力、財力打造強大與專業的數據庫團隊才能駕馭好這部賽車。進入到云計算時代，商業數據庫的缺點迅速放大，其復雜的運維、部署、管理工作顯得如此“格格不入”。

云數據庫之所以越來越受到用戶們的青睞，很重要的因素在于云計算經過十余年的發展，其使用模式和理念逐漸被越來越多用戶所認同和采用。具體到云數據庫來看。首先，云數據庫真正降低了商業數據庫時代安裝、部署、運維和管理等環節的復雜性，將數據庫作為一種云服務提供給用戶，用戶可以節省大量人力、精力。

其次，傳統商業數據庫時代高昂的成本一直被用戶所詬病，License模式不能夠根據業務需求變化來靈活調整，很多用戶往往是依靠經驗來配置各種資源;隨著業務發展，要么是各種配置的資源極大浪費，要么是資源不夠、擴展不夠靈活等。而云數據庫則拋棄了過去License模式不夠靈活和高效的方式，用戶根據業務變化隨時靈活動態進行伸縮，高效匹配業務的實際需求。

第三，云計算帶來的規模效應以及成本優勢有助于新技術的迭代與落地，極大推動了微服務、人工智能等相關技術在數據庫領域的高速發展，比如人工智能技術融入到數據庫之中，實現數據庫的自動駕駛等。這些都可以加速數據相關新技術在用戶中落地速度。

AWS數據庫技術專家更是直言，云數據庫讓企業用戶獲得了彈性和成本優勢，并且借助云、微服務、云數據等可以加速構建起現代化應用程序，從而滿足各種新業務的需求。

專有數據庫在云時代綻放

曾幾何時，在以結構化數據為主的時代下，數據庫All In One被認為是商業數據庫時代一個重要的發展方向。

但如今，在越來越多現代化應用涌現的趨勢下，無論是用戶自身的業務邊界，還是業務應用類型與數據，與過去相比都發生了翻天覆地的變化，“一刀切”的關系型數據庫日漸“乏力”，而專有數據庫在云數據庫時代下逐漸吸引越來越多用戶的目光，尤其是以AWS為代表的云服務廠商將專有數據庫的魅力發揮的格外耀眼。

用戶如此渴望專有數據庫核心原因還是在于應用的變遷，在互聯網和移動互聯網的蓬勃發展下，業務更新迭代和開拓創新的速度遠超想象。比如，知識圖譜是人工智能應用的一個重要分支，在客服問答系統、金融風控、司法輔助等多個業務場景中得到廣泛使用，其本質就是語義網絡的知識庫，往往需要強大的圖數據庫來高效處理大量、復雜、互聯和多變的圖數據，這是傳統關系型數據庫所不能應對的。

另外，相比過去，如今眾多行業用戶在進行數字化轉型的過程中，其業務場景也開始走向多元化和細分化，不同業務場景對于數據庫使用的特點也不盡相同;加上現代化應用構建通常是以微服務的方式，驅動企業應用開發模式發生變化，讓具有“云原生”屬性的專有數據庫獲得更多青睞。

更加重要的是，如今現代化應用對于性能、擴展性和可用性的要求不可同日而語，像物聯網、移動設備等大量新數據源的出現，帶來了動輒千萬級用戶量、PB級數據量、微秒級響應的需求;進一步需要數據庫“術業有專攻”，有能力在性能、可擴展性和可用性上應對現代化應用程序帶來的挑戰。

值得一提的是，在當前市場中，AWS是發展專有數據庫的堅定執行者，并且憑借著豐富的實踐經驗、全面豐富的專有數據庫產品，引領著整個專有數據庫市場的發展。

AWS憑什么執牛耳

AWS是當下專有數據庫領域當之無愧的領導者。根據Gartner最新的2020全球云數據庫魔力象限報告，AWS處于明顯的領導者地位。Gartner認為AWS擁有一系列全面的數據庫管理服務，包括針對運營用例、分析用例、圖數據處理、鍵值以及分類賬等。

Gartner對于AWS云數據庫的優勢評價是：

其一、AWS在云數據庫市場上占據明顯的統治地位。根據收入計算，AWS已經是全球最大的云數據庫服務提供商，提供云數據庫服務超過10年，是當下最為成熟的云服務商，也擁有最多用戶。

其二、AWS云數據庫的性能飽受用戶好評。Gartner Peer Insights中的用戶調研中多次贊揚AWS云數據庫服務的出色性能，Amaozn Aurora、Amazon RedShift、Amazon DynamoDB等服務每天為用戶處理數十億筆交易。

其三、AWS云數據庫在可用性和可靠性方面也處于市場領先地位。

事實上，如果回顧一下AWS數據庫的發展歷程，會發現AWS在云數據庫方面的成功并不是偶然，而是“一個蘿卜一個坑走過來”逐漸走過來的。在Amazon業務發展中也長期深受商業數據庫之痛，因為商業數據庫在性能、可擴展性、成本等方面與業務發展不匹配，驅動著AWS不斷探索出適合自身業務的數據庫產品與策略。

例如，Amazon自身將商業數據庫遷移到自身的云數據庫服務花費了多年，作為全球電子商務巨頭，其業務場景的數量、規模、要求都堪稱業界最大難度，到2019年，其消費者業務才完成7500個商業數據庫、75PB數據的遷移。“自己制造的降落傘自己先跳”，AWS各種數據庫產品在自家嚴苛的業務場景中得到了充分驗證與考驗，并且讓這些產品具備充分的說服力。

其次，AWS專有數據庫在產品的深度與廣度上無出其右，可以滿足用戶不同數據類型和業務場景的各種需求。例如，AWS專有數據庫包括關系、鍵值、寬表、文檔、內存、圖、時序、分類賬等。比如，區塊鏈技術在各個行業開始得到相關應用，與之對應的分類賬數據庫就變得至關重要，Amazon Quantum Ledger Database （QLDB）就是當前全托管的分類賬數據庫代表，可以很好地支撐起各種區塊鏈應用。

以寶馬汽車的數字車輛護照應用為例，通過利用Amazon QLDB來提供集中信任的驗證數據，來提供車輛數據的透明完整歷史記錄，如加油、檢查、換油、診斷、維修等，讓汽車數據可驗證，從而為跨多個實體的交易中完全透明。

最為關鍵的是，AWS在數據庫遷移方面擁有別人難以企及的實踐經驗，其遷移涉及的行業之多、業務之復雜都在當前市場中遙遙領先。

比如，三星電子從2018年底開始將數據庫向云端遷移。其歐盟、中國和美國11億用戶規模的數據庫遷移到云端是一件極富挑戰的事情，這11億用戶中大約有4億屬于活躍用戶，不僅需要保證數據平滑遷移，并且中間過程不能出問題。為此，AWS的數據庫遷移服務AWS Database Migration Service （DMS）發揮了重要作用，不僅支持不同數據庫之間的遷移，還支持Schema的自動轉換，讓數據復制可以實現幾乎零停機時間。

AWS為了確保遷移過程的順利，還在IDC和應用程序編程接口之間建立專用線路連接，該接口充當通過Amazon Aurora網關。然后，AWS DMS啟動遷移流程，當數據離開IDC遷移到云端時，AWS DMS確保源數據庫保持運行狀態，實現業務訪問不中斷。僅僅花費22周時間，三星電子就向Amazon Aurora遷移了4TB的數據并轉換了近3000個查詢。

2019年4月，三星電子完成歐盟地區的遷移，2019年10月完成了中國地區的遷移，2020年3月則完成了美國地區的遷移，所有遷移流程都將停機時間降到了最低。

類似三星電子這樣的用戶還有很多，AWS在2019年使用DMS完成了超過20萬個數據庫的遷移，涉及到制造、金融、能源、電信等多個行業。

總體來看，在千行百業的數字化轉型過程中，上云作為數字化轉型重要的手段已經得到共識，而基于云原生的現代化應用程序有望在各種業務場中遍地開花，為現代化應用程度而準備的專有數據庫則必然會迎來更大的市場空間，開啟一個專有數據庫的新時代。

責任編輯：xj