中国如何翻过数据库这座大山?

云视角

2019-09-03

科技云报道原创。

国内数据库领域,从未像如今这样热闹非凡,呈现出井喷式的发展和百花齐放的盛局。然而在2014年以前,全球数据库市场份额名单中,几乎找不到中国厂商的身影。到底是什么原因让国产数据库开始崛起,并引发了全球数据库市场格局的巨变?

据数据库一直都是基础软件市场份额非常大的一部分。根据Gartner数据,2017年全球企业基础设施软件市场规模是1958.52亿美金,数据库市场规模是388亿美金,占比近20%,是企业基础设施软件市场中最大组成部分。

然而,在如此重要的领域,中国科技企业却长期缺席。数据库行业在过去30多年的时间里,一直被美国科技企业所垄断,并诞生了全球最大的企业级软件公司Oracle,市值曾高达2000多亿。

随着互联网发展,以及棱镜门事件的出现,中国终于迎来了数据库发展的转机,涌现出百花齐放的数据库服务形态。

直到2010年,云计算厂商开始进入数据库行业,将传统数据库服务变为一种云计算模式下的新兴商业模式,从而开创了“数据库+云“”的新型数据库形态。

如今,国内多种自研数据库的快速发展,让“去IOE化”已经国内很多行业基本完成,连 Oracle这个数据库行业的老大哥也开始露出衰败迹象:云计算转型不利,增长不再继续,全球裁员,在中国更是遭遇 BAT、华为等云计算巨头的强力狙击。

从Gartner,DB-Engines等研究机构最新的报告中不难发现,数据库市场正在出现一个新的趋势:以Oracle、DB2和Microsoft SQL Server三大巨头为代表的传统商业数据库的市场份额不断下降,而开源和第三方数据库市场在持续增长。

随着云计算技术的不断发展,数据的爆发式增长以及复杂分析需求的出现,数据库技术将去往何方?中国科技产业又是否能够抓住历史的机遇,掌握自己的命脉?

在8月28日的腾讯云数据库战略升级发布会上,来自中国计算机行业协会常务理事、DBAplus社群联合创始人韩锋,中国计算机行业协会、开源数据库专委会会长、极数云舟创始人兼CEO周彦伟,腾讯云数据库产品总监王义成,腾讯云架构平台部专家研究员张文亮,腾讯云TBase技术总监李跃森,腾讯云数据库专家工程师胡彬,腾讯云数据库运营负责人邵宗文等技术专家们,共同探讨了中国数据库的发展,以及数据库技术的未来演进等话题。

科技云报道整理了部分嘉宾的现场发言,以飨读者。

Q:传统商业数据库以及数据库+云服务,能否满足现有客户的需求?

王义成:对于数据库来说,客户要求跑得更快。如果只是在原来的基础上提供一匹相对较快的马,在系统调优、运维扩展、业务多元化这三大数据库运维的痛点上,是没有帮助客户解决核心问题的。

所以我们认为,客户需要的是一辆更好的汽车,即一套能够灵活扩展、智能诊断,支持跨云融合的新一代云端原生数据库系统。

因此,在未来数据库的时代将发生一次巨大的变革,由“数据库+云”的时代转变为“云+数据库”的时代。

这两者的区别在于,以前“数据库+云”的模式,只是把数据库加上计算机的一部分,有了便捷和快速扩展的能力,但对于技术本质的变革,对于整个数据库的变革,并没有起到很大的作用。

未来真正颠覆性的变革,为用户体验带来质的提升,是“云+数据库”时代。颠覆的原因在于,原有的流程被打破,原有商业模式下的链条被改变,用户的使用方式和体验也已经完全不同。

基于这样的判断,腾讯云数据库的未来将战略聚焦云原生、自治、超融合三大主航道,完善自身产品矩阵。

在云原生赛道,腾讯云自研新一代企业级分布式数据库CynosDB正式商业化。在数据库自治领域,腾讯云结合前沿的人工智能技术推出了数据库智能管家DBbrain。在超融合领域,腾讯云发布云数据库TBase及数据库备份服务DBS,并启动了腾讯云Redis混合存储版邀约测试。

截止目前,腾讯云数据库服务涵盖总计20多种数据库服务。同时,还在以每年发布5大产品、50多个新功能的速度递增。

腾讯云数据库将以云+数据库的战略升级,助推数据库行业的发展和行业的变革,整体助力中国产业互联网的升级。

Q:随着国产数据库的不断崛起,中国将如何翻过数据库这座大山?

胡彬:我从三个方面来讲:

首先是政策,国家全面推行安全的、自主可控的数据库,这对国产数据库是一个很大的发展机遇。

其次是技术,做国产数据库会有很大的困难,因为国外也积累了几十年的经验,但是当前我们出现了一些新的技术,比如存储技术、网络技术、软件架构技术,还有NewSQL等一些新概念的出现,给了我们一个弯道超车的机会。

最后是生态,经过几十年的发展,我们现在有了足够的力量去做好国产数据库这个事情。

一是传统数据库厂商,如:达梦、金仓等老牌厂商,在数据库国产化的路上有一些年头了。二是公有云厂商,有很强的数据库自主研发的内驱力。三是随着开源社区不停的教育,在人才储备方面,国产数据库也已经做好了准备。

周彦伟:从技术角度,我认为数据库可以从两个层面来看:

一是技术发展,虽然现在最强大的数据库还是Oracle,但是在这几年的发展中,数据库自身的技术发展并不是太多,看家本领还是之前的老技术。这些技术我们在慢慢地往前逼近,那是一个天花板,我们只要无限接近,总归有一天会超越它。

二是技术使用,中国经过这么多年互联网的发展和公有云的发展,我们有无比巨大的场景,在使用各种各样的数据库。

在这个场景中,我们一方面在积累经验,一方面也在不断地做创新,在这个攻克数据库的难题上,以前看来不太可能,但是现在看起来完全有可能做到,中国能够超越现有商业数据库的标准。

我举个例子,云原生数据库,自亚马逊的Aurora出来之后,大家都觉得这个架构很好。但是从全球来看,除了Aurora,其余几款类似的产品都是中国人做的,这样的技术瓶颈对于我们来说已经不算什么了。

除了中国的互联网和云计算的发展站在全球前列了,还有一个更巨大的机会,那就是中国大规模产业互联网的发展,在互联网行业之外的其他场景发展,为数据库的使用场景提供了更广阔的平台。

这些实践的需求会带动技术的钻研和技术的成熟,在未来几年的发展中,中国的数据库会有突飞猛进的发展,越过那个山峰是没有问题的。

张文亮:国产数据库从零到现在有20年了,我们目前为止也没有爬过去,但至少爬到了一半或者更多的路程。

在20年的过程中,让中国人意识到了,数据库的基本技术,中国是可以掌握的。互联网公司的加入,让资本得到了很大的解决。而市场化运作,也给现在的互联网公提供了很多人才的基础。

仅仅有这些还是不够,数据库比较复杂,我们还在追赶中,但至少从资本、技术、市场三个方面来看,中国肯定是一个很大的市场。

开源软件对技术的普及,以及这么多年云计算技术的发展,让我们能够和国外站在同等的平台之上进行技术的角逐。站在我个人角度来看,现在是资本、市场、技术结合比较好的时机

目前,我们看到两个大的趋势,一是“云+数据库”,二是“人工智能+数据库”,如果看研究论文的话,基本上都是华人或者中国人发表的一些研究成果,所以中国有希望在这个潮流里中占得一些先机。

也许是十年,也许是二十年之内,中国数据库的问题就能得到解决了。

Q:数据库如何与AI接轨,真正能够赋能企业?

韩锋:我原来做了十多年的甲方。从甲方来讲,非常看好人工智能的方向,因为它会为企业级客户带来很大的附加价值,这个价值体现在哪里?我大概总结了几点。

第一,智能运维。举个例子,像我们这个体量不是很大的公司,还有十个DBA来去运维我们的数据库,但据说Facebook只有两个人运营10万个实例,这是什么样的运维能力和水平?如果能够通过AI技术使我们的运维更加智能化、更加减低对人的依赖,对于企业来说也是非常明显的减员增效的措施,这对企业用户非常有吸引力。

第二,智能优化。很多公司,特别像传统企业,数据库配比的人员都是失衡的,运维占一大块,优化只占一小块,为什么?他还没有意识到重要性,如果你的数据库是AI的,是可以做自助优化的,业务人员会很高兴,老板也会很高兴,所以智能优化是一个非常大的可见的亮点。

第三,智能运营。数据库是一个产品,有大量的资源投入,怎样把这些东西运营起来?像数据分层,自动存储的分配等等,都会给企业带来一个直观的感受,我的成本降低了。

所以,人工智能这个概念听起来很虚,只要找准方向,把AI技术融入到数据库里,可以给甲方企业带来非常大的附加价值。

周彦伟:数据库本身是一个复杂系统,但它只是一个软件系统而已,里面有很多的过程,从接入数据到数据存储,到查询自己的执行解析,这些过程能不能融入一些AI的算法,让它做得更好,这是一个很有挑战,很有意义的事情。

从数据库自身,我们能不能在数据库内核中做一些算法,让它更好地自动选择索引或者自动添加索引,做一些更好的执行算法的选择,这个Oracle已经做得很不错了,但是MySQL还很弱,这是我们可以突破的一个点。

从外部来说,更多是自动化运维和智能化运维,这中间需要大量的数据积累和分析,其实AI都可以指导我们在这个过程中做得更好。

所以我觉得AI+数据库这个概念,不仅仅是一个热点,而且它确实是一个可以努力发展的方向,未来让企业在使用数据库的过程中,能够更轻松、更便利的管理数据库。

我认为AI对数据库的发展会有巨大的促进作用,而且我觉得这是“国产数据库能不能弯道超车,能追赶得多快”这个命题中一个比较决定性的因素。

胡彬:我认为公有云厂商在AI和数据库结合上有得天独厚的优势。公有云的主要玩家,像亚马逊、阿里、腾讯,都是互联网公司,包括微软也有一些互联网公司的属性。

这些公司有很大的特点,一定有庞大的数据,而数据是AI的基石,并且他们在AI上也有很强的实力,所以AI和数据库的结合,对于公有云厂商来说,收益也是很大的。

因为他们不管是做数据库还是基础云设施,规模是非常庞大的,从AI带来运维上的便利,成本上的节约,都可以为公有云厂商带来极大的收益,他们既有动力,也有能力做好这件事情。

对于公有云厂商也有不利的因素,他们可能不是很了解一些行业,做AI这个事情,很多时候可能是跟行业,跟某个领域相关的,这是公有云厂商后面要去加强的地方。

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