发布于: May 22, 2022

云数据库的出现,赋予了企业充分的弹性力和创新力。

零售商每年都要经历数次的大促流量峰值。游戏公司定期会有比赛访问高峰。媒体社交平台上常有突发新闻爆点……想要让用户体验始终丝滑,支持这些工作负载的数据库就要拥有足够的弹性,在高峰期快速扩容,在流量回落后又自动缩容。企业现对灵活工作负载的需求已经不仅仅表现在这些每年为数不多的点状峰值期,而是全方位的海量数据处理和毫秒级应用响应。
如今,云数据库已经经历了多次进化,到今天的版本。

请查收这场份进化史

 

初代亮相,搞定弹性难题

云数据库

天然具备云的多可用区部署、低运维和低成本等先天优势;

能够为企业节省开销并提升稳定性。

传统商业数据库

不仅价格昂贵,由于大多采用的是集中式架构;

在扩展性和灵活性方面也先天不足。

 

在数据库诞生之初

需要开发一款应用,在设计架构时,架构师有件非常重要的事情要做,那就是“Sizing”(中文翻译规模估算)就像是裁缝做衣服,必须量体裁衣

当我们需要新建或者扩容时,通常需要增加设备采购、设计周密扩容计划。并且,在面对海量数据处理需求时,只能走向分库、分表,这对应用程序是侵入性的额外的查询逻辑和冗余存储,会造成诸多隐患。

因此,云托管数据库与传统数据库谁能匹配企业现代化应用对扩展性的需求?在这个赛道,亚马逊云科技称得上是初代云托管数据库服务商。

早在 2009 年, Amazon RDS 就已问世,当时主要支持 MySQL,如今已经成为了一项囊括 Amazon AuroraOracleSQL ServerPostgreSQLMariaDB 的云服务,一款历经 12 年捶打的成熟产品。 

2014 年推出的首款云原生关系型数据库 Amazon Aurora 是亚马逊历史上用户数量增长速度最快的云服务。

2015 年亚马逊云科技跻身于 Gartner 发布的数据库管理系统魔力象限之后,已经连续第7年被评为云数据库领导者

初代大魔王正式登场!

Gartner 2021 全球云数据库魔力象限报告

进化成长期,实现弹性伸缩

如果说云托管数据库给企业工作负载带来了一定程度的弹性力提升与运维资源的释放。那么,Serverless 数据库的出现,则把这个阈值直接拉满——能够实现完全地按量使用和按需弹性,从而贴合各种场景的需求。

一次成功的进化,开始了……

从架构出发来看其中的变化,虽然云数据库实现了计算和存储资源的解耦,但是,计算与内存依然是强绑定的。这会在很大程度上影响用户的灵活资源配置,在这方面,Serverless 数据库实现了突破——通过内存、计算、存储三层资源的分离,进一步提升了企业应用负载的弹性能力,实现了按更小粒度的使用量付费。

敏锐观察行业技术发展的亚马逊云科技,很快就洞察到了这一技术的潜力。所以,才会在自己的产品设计中,一早就把 Serverless 理念融入其中。

Serverless 架构下,不仅让数据库摆脱的单点的扩展瓶颈,而且还完全释放了运维的压力。据了解,更新到第二版本的 Aurora Serverless 已经可以在几分之一秒内,将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务,如果和按照峰值负载配置容量的成本相比,最多可以帮助企业节省下 90% 的数据库成本。放在过去,这是非常不可思议的成本节约。

 

跃升进化,创造新应用

Serverless 被视为继虚拟化、容器技术之后,云计算的第三代通用计算平台。通过封装几乎所有底层资源,赋予了企业所需的弹性力。与此同时,它还封装了大量的系统运维工作,进一步解放了开发人员的工作。通过在接入层、计算层和数据存储层等方面的 Serverless化,企业的开发人员可以减少对底层基础设施的关注,专注于业务实现。

而在这基础上,如果加上 AI 的加持,人力将会被最大释放。

以点带面,亚马逊云科技的数据库服务与人工智能和机器学习实际上是深度集成的,体现在具体的产品上,包括了 Amazon Aurora MLAmazon Neptune ML 等诸多功能服务。其中,Amazon Neptune ML借助由深度图数据库(DGL)和 Amazon SageMaker 驱动的图神经网络(GNN),能在几小时内对图数据库进行基于机器学习的预测,用于知识图、欺诈检测或产品推荐应用中,通过所需的数十亿个节点/关系所蕴含的数据进行推断。

据了解,今年8月,亚马逊云科技已经通过与光环新网和西云数据的合作,在中国推出了 Amazon Neptune ML 

最好的版本,是下一代……

纵览全局,亚马逊云科技的数据库服务遵循的是五大理念,前面介绍的主要是四个方面:

其一,专库专用,提供十数种专门构建的数据库服务,其中就包括了非常核心的、专为云平台打造的关系型数据库 Amazon Aurora

其二,开创 Serverless 路线,进一步简化用户创建、维护和扩展数据库的过程,实现高度扩展性及自动伸缩容量;

其三:开创全球数据库,实现全球分布式应用程序的高性能和业务持续性

其四,AI 赋能数据库,降低数据库运维成本,并让数据库也能直接参与机器学习。

除此之外,还有两点不得不提:

一是作为全球最大的云服务商,亚马逊云科技的全球部署能力,基于遍及 26 个地理区域的 84 个可用区(AZ)全球基础设施,亚马逊云科技提供了多个可支持全球分布式应用系统的数据库功能,可以帮助企业将业务部署到全球

二是平滑迁移的能力,通过多种创新的迁移服务,可以帮助企业实现数据库无感迁移

其中,在2021 re:Invent 上最新发布的 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL,可以帮助企业迁移 SQL Server 应用,而 Amazon Database Migration Service Fleet Advisor 则允许用户通过自动发现和分析迁移队列来快速构建数据库和分析自己的迁移计划。

可以说,一直以来亚马逊云科技都是云数据库领域的风向标,无论是最早的 Amazon Redshift 还是后来的 Amazon Aurora,又或是现在的 Serverless 系列服务——云数据库的时尚风向,亚马逊云科技完全拿捏

而未来,随着企业的转型姿态越来越快、越来越敏捷,可以肯定的是,现代化应用的构建和运行会常态化,而作为核心支撑的数据库技术的更新迭代,依旧任重而道远。所以,我们相信,亚马逊科技数据库服务的进阶故事,也仍是未完待续

  

2022 6 1

云原生数据库在线大会 10 周年庆

邀您了解更多真实案例,拥抱云上创新