PolarDB 再升級(jí)：歡迎來到云數(shù)據(jù)庫 x AI新時(shí)代

　　大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)庫的變化走到了哪?

　　“搭積木”、“‘自動(dòng)駕駛’”、“三層解耦”，這些形象的標(biāo)簽成了1月17日阿里云開發(fā)者生態(tài)大會(huì)當(dāng)天最出圈的詞匯。

　　會(huì)上，一名小學(xué)生受邀上臺(tái)演示了數(shù)據(jù)庫查詢的場景。一種“全民編程”的氣氛向現(xiàn)場觀眾席卷而來。而讓個(gè)人開發(fā)者和企業(yè)用戶都可以像“搭積木”一樣開發(fā)和管理數(shù)據(jù)庫，這也正是阿里云在2024年甚至更長時(shí)間里的新愿景。

　　而AI，正是其中的關(guān)鍵武器。

　　從IBM小型機(jī)，到Oracle“統(tǒng)治”時(shí)代，再到以AWS、GCP等云數(shù)據(jù)庫巨頭引領(lǐng)的新時(shí)代，全球數(shù)據(jù)庫行業(yè)交錯(cuò)發(fā)展了40年之久。而在最近的十年時(shí)間里，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫成為新的弄潮兒。

　　2023年底，一張亮眼的成績單新鮮出爐。阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫入選Gartner云數(shù)據(jù)庫魔力象限，并連續(xù)4年蟬聯(lián)“領(lǐng)導(dǎo)者”地位。

　　而與之對應(yīng)的一個(gè)事實(shí)是，在國內(nèi)云計(jì)算行業(yè)增速放緩的背景下，入選企業(yè)只有阿里云一家。放眼國際，IBM、SAP等傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫廠商，均跌出“領(lǐng)導(dǎo)者”象限。

　　云數(shù)據(jù)庫正是其中的主角。實(shí)際上，在不少數(shù)據(jù)庫企業(yè)的眼中，云數(shù)據(jù)庫都被視為一個(gè)國內(nèi)數(shù)據(jù)庫行業(yè)換道超車的機(jī)會(huì)。其中不僅包括公有云大勢所趨的推動(dòng)，更重要的是云數(shù)據(jù)庫所涉及到的底層創(chuàng)新，如存算分離和軟硬一體技術(shù)等等，也正在成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的新潮流。

　　2023年，據(jù)墨天輪統(tǒng)計(jì)，云數(shù)據(jù)庫占國內(nèi)數(shù)據(jù)庫總數(shù)的20%。而早在2021年，中國信通院就做出相關(guān)預(yù)測。“80%的企業(yè)都認(rèn)為云數(shù)據(jù)庫是未來數(shù)據(jù)庫行業(yè)的發(fā)展方向。”

　　在大模型一路“狂飆”的今天，云數(shù)據(jù)庫又來到了超車關(guān)口。

　　一、從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到云數(shù)據(jù)庫的“新需求面”

　　在很長一段時(shí)間里，業(yè)務(wù)高峰期間的流量指數(shù)級(jí)增長都是企業(yè)最怕遇到的問題，比如雙十一期間的淘寶和春運(yùn)期間的12306等等。這已經(jīng)成為一種行業(yè)共識(shí)。

　　而在流量爆表的另一面，業(yè)務(wù)也對數(shù)據(jù)庫，尤其是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫提出了極高的要求，包括存儲(chǔ)、計(jì)算等一系列環(huán)節(jié)都成為不少企業(yè)難以解決的問題。

　　根據(jù)一組不完全數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在過去幾年里，有超過70%的新型企業(yè)都因海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)而對業(yè)務(wù)產(chǎn)生了影響。

　　天貓雙十一是最常見的例子。每年雙十一大促的，入駐天貓的商家都深知一個(gè)“爆款規(guī)則”，即提前幾周乃止一個(gè)月對企業(yè)自身數(shù)據(jù)庫計(jì)算能力和存儲(chǔ)量做臨時(shí)升配。

　　但盡管如此，在雙十一流量高峰期間，客戶的數(shù)據(jù)庫還是會(huì)出現(xiàn)了問題。具體來看，由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需要進(jìn)行定期運(yùn)維，而這種運(yùn)維升級(jí)所需要的時(shí)間是6-8個(gè)小時(shí)。在此期間，不僅企業(yè)需要支付高昂的運(yùn)維成本，更嚴(yán)重的情況則是由于資源沖突導(dǎo)致的升配失敗。

　　在零售之外，中國聯(lián)通這類的大型企業(yè)也在面臨同樣的問題。

　　與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)不同的是，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)交易量大，但速度快。而聯(lián)通業(yè)務(wù)的特點(diǎn)則是會(huì)遇到多種需求，業(yè)務(wù)鏈條極長。

　　比如看似十分簡單的選手機(jī)號(hào)的業(yè)務(wù)，一整條鏈條需要涉及到手機(jī)號(hào)碼選擇、套餐選擇、開網(wǎng)，以及實(shí)名校驗(yàn)和反電信詐騙各種校驗(yàn)。

　　這種業(yè)務(wù)復(fù)雜、鏈條冗長的場景，對聯(lián)通內(nèi)部的IT系統(tǒng)是一個(gè)極大的考驗(yàn)，其不論是運(yùn)維還是維護(hù)，都需要保持業(yè)務(wù)無感知以及絕對的安全，否則一旦出現(xiàn)問題將影響每個(gè)用戶的日常生活。在這些之外，更要注意成本。因此，同樣地，留給其內(nèi)部數(shù)據(jù)庫管理的難度極大。

　　實(shí)際上，不論是電商企業(yè)，還是如中國聯(lián)通這樣的大型運(yùn)營商，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫高企的成本和業(yè)務(wù)對彈性的運(yùn)維需求也恰在成為采用云數(shù)據(jù)庫的最強(qiáng)推動(dòng)力。因此，極低的運(yùn)營成本和彈性存儲(chǔ)、計(jì)算便成為了對數(shù)據(jù)庫企業(yè)的剛性需求。

　　根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，在面對業(yè)務(wù)高峰帶來的峰值時(shí)，云數(shù)據(jù)庫的最大優(yōu)勢便是可以為企業(yè)提供彈性擴(kuò)縮容能力。在這種彈性場景下，云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB的成本僅為傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫的十分之一。

　　另外，在廠商的幫助下，云原生數(shù)據(jù)庫可以做到開箱即用，服務(wù)商提供從安裝、部署到運(yùn)維的全流程服務(wù)，基于云端的運(yùn)維和彈性存儲(chǔ)計(jì)算等進(jìn)一步降低企業(yè)的運(yùn)營和使用成本。

　　根據(jù)中國信通院報(bào)告顯示，2022年中國公有云數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模為219.15億元，較2021年增速51.6%，而本地部署的增速為14.4%。

　　二、解耦、AI、積木：

　　從彈性運(yùn)維到智能運(yùn)維

　　而在這個(gè)確定性的趨勢之下，阿里云又向前了一步。

　　1月17日，阿里云PolarDB開發(fā)者大會(huì)上發(fā)布了“三層分離”的新版本，基于智能決策實(shí)現(xiàn)查詢性能10倍提升、節(jié)省50%數(shù)據(jù)庫成本。

　　而這里的“三層解耦/三層分離”則是阿里云的特殊標(biāo)簽。

　　此前，在過去40多年的數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展中，一個(gè)極為普遍的情況是數(shù)據(jù)庫的計(jì)算與內(nèi)存都是綁定在一起的，也就是俗稱的存算一體。其中部分?jǐn)?shù)據(jù)庫可以做到計(jì)算和存儲(chǔ)資源進(jìn)行解耦，不過沒有數(shù)據(jù)庫能做到計(jì)算和內(nèi)存的解耦。

　　但對于數(shù)據(jù)庫而言，計(jì)算、內(nèi)存和存儲(chǔ)資源全部綁定在一起，這種強(qiáng)耦合性會(huì)極大地限制數(shù)據(jù)庫的彈性能力，很難進(jìn)行跨機(jī)遷移。

　　而放在現(xiàn)實(shí)生活中，最常見的例子是在淘寶雙十一流量高峰，如果計(jì)算和內(nèi)存無法進(jìn)行分離，最直接的影響一方面是企業(yè)的數(shù)據(jù)庫部署和運(yùn)營成本十分高昂，另一方面則是對企業(yè)的計(jì)算資源造成極大的浪費(fèi)。

　　這也是阿里云“三層解耦”方案的價(jià)值之處。

　　這種強(qiáng)解耦不僅帶來的是運(yùn)維和成本上的彈性，更在產(chǎn)品體驗(yàn)層面被強(qiáng)化。“未來，個(gè)人開發(fā)者和企業(yè)用戶可以像‘搭積木’一樣開發(fā)和管理數(shù)據(jù)庫。”阿里云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負(fù)責(zé)人李飛飛表示。

　　實(shí)際上，所謂的“搭積木”，其核心邏輯在于，在統(tǒng)一源數(shù)據(jù)管理和保證多租戶隔離的前提下，企業(yè)可以自主調(diào)用搭配阿里云數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)品組組件，包括計(jì)算單元、存儲(chǔ)引擎、向量引擎能力等等，滿足業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)庫的精準(zhǔn)需求，而對阿里云而言，則是真正從原子化的層面滿足企業(yè)自身需求。

　　從具體效果來看，“搭積木”的體現(xiàn)，一方面是剛剛提到的極致彈性，另一個(gè)則是強(qiáng)Severless能力。

　　對Severless化的一個(gè)通俗解釋是，其更像一種按需付費(fèi)的交付方式，用戶不需要擔(dān)心數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)、計(jì)算等資源問題，也無需進(jìn)行配置和維護(hù)、更新，可以大幅節(jié)省在服務(wù)上花費(fèi)的時(shí)間和資源。

　　對企業(yè)而言，其只需要將重心放到本身的業(yè)務(wù)邏輯即可。

　　早在2017年，Serverless就在國內(nèi)落地，也正是在這一年阿里云推出Serverless平臺(tái)。后來，隨著Serverless平臺(tái)逐漸深化，“像搭積木一樣簡易”這樣的愿景也開始一點(diǎn)點(diǎn)落地。

　　而在其中，AI是非常重要的價(jià)值工具。“在大模型時(shí)代，誰能夠讓整個(gè)端到端的流程更簡單、更易用，誰就會(huì)在市場上占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。”李飛飛表示。

　　更客觀來看，不論是彈性運(yùn)維，還是Serverless，其本身都是對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品力和使用體驗(yàn)的進(jìn)一層深化，而如今在大模型的加持下，數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)品力將更為強(qiáng)大。

　　除了已有的向量引擎等數(shù)據(jù)庫底層進(jìn)化之外，李飛飛告訴我們，在數(shù)據(jù)庫的智能運(yùn)維方面，阿里云通過AI大模型能力，可以對企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能監(jiān)控，再加上AI的智能分析能力，在一定程度上減少數(shù)據(jù)庫維護(hù)、更新等人工成本。

　　再比如在數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的服務(wù)層面，基于大模型可以對工單進(jìn)行更為高效的管理，如今，這項(xiàng)能力已經(jīng)在阿里云數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊(duì)內(nèi)部使用。

　　“數(shù)據(jù)庫和大模型結(jié)合的想象力很豐富，包括原有的BI，商業(yè)數(shù)據(jù)分析過等過去企業(yè)內(nèi)部基于數(shù)據(jù)的動(dòng)作，未來仍然會(huì)存在，但是會(huì)基于大模型的場景進(jìn)行，這個(gè)想象力也是無窮的。”

　　三、2024，走到數(shù)據(jù)庫的關(guān)口

　　實(shí)際上，我們再來看這個(gè)命題：即大模型究竟能為數(shù)據(jù)庫做些什么?

　　繼2023年，大模型“狂飆”了一年后，關(guān)于這樣的討論在持續(xù)發(fā)酵。甚至幾乎所有大廠都All in AI來做大模型。

　　但就目前而言，與大模型結(jié)合更多可落地的場景在于上層應(yīng)用，如AI Agent，或者與SaaS工具層的結(jié)合。而對于底層的數(shù)據(jù)庫而言，大模型對數(shù)據(jù)庫行業(yè)造成的潛在影響則在于智能化。

　　從大模型與數(shù)據(jù)庫的本質(zhì)進(jìn)行分析，大模型需要依托海量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，而數(shù)據(jù)庫的作用則是進(jìn)行存儲(chǔ)、篩選和處理數(shù)據(jù)。

　　因此，兩者碰撞在一起的想象力，則可以通過可視化工具，來進(jìn)行配合，比如通過大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、標(biāo)簽管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，再利用AI大模型能力進(jìn)行數(shù)據(jù)智能分析，并以清晰可視化的方式，實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)合。

　　這也是目前企業(yè)里較為常見的需求，即將數(shù)據(jù)庫與AI和BI相結(jié)合的方向。

　　而從這些視角來理解，其實(shí)不難看出對當(dāng)下而言，數(shù)據(jù)庫行業(yè)正在堅(jiān)定地發(fā)生一些變化。

　　首先，站在更大的行業(yè)視角，在云數(shù)據(jù)庫成為新趨勢的背景下，云數(shù)據(jù)庫成為了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫企業(yè)換道超車的新機(jī)會(huì)。而在此基礎(chǔ)上，像阿里云所推出的“三層解耦”和“搭積木”理念，再加上AI加持的智能運(yùn)維能力，也更是加速了云數(shù)據(jù)庫替代傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫的趨勢。

　　在過去2023年，整個(gè)數(shù)據(jù)庫市場已經(jīng)站上了數(shù)字路口的開始。從去年Gartner發(fā)布的云數(shù)據(jù)庫魔力象限就可以發(fā)現(xiàn)，IBM、SAP等傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫廠商，均跌出“領(lǐng)導(dǎo)者”象限。

　　而從過往的歷史趨勢來看，一直以來在數(shù)據(jù)庫行業(yè)具有“統(tǒng)治者”地位的Oracle也在云計(jì)算時(shí)代由于戰(zhàn)略判斷失誤而失去了其原本的霸主地位。

　　而另一組根據(jù)信通院的統(tǒng)計(jì)則是，目前國內(nèi)數(shù)據(jù)庫有接近300家公司，這里面包括OLTP、OLAP、NoSQL等類型，已經(jīng)被大量應(yīng)用在企業(yè)業(yè)務(wù)中。

　　李飛飛告訴我們，未來堅(jiān)持傳統(tǒng)軟件思維模式的數(shù)據(jù)庫企業(yè)會(huì)越來越艱難。“堅(jiān)持云原生化、一體化、平臺(tái)化和智能化，才是數(shù)據(jù)庫的下一個(gè)方向和未來。”

　　云原生化意味著企業(yè)從購買資源向購買能力轉(zhuǎn)變，加速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)上云。其中“三層解耦”和Serverless能力便是最好的體現(xiàn)。

　　平臺(tái)化對應(yīng)的是基于平臺(tái)來提供一站式的能力和解決方案，比如通過提供標(biāo)準(zhǔn)的API接口體系來減少業(yè)務(wù)煙囪。

　　一體化則是聚焦客戶的業(yè)務(wù)場景，通過多產(chǎn)品一體化的體驗(yàn)，來簡化開發(fā)、管理和運(yùn)維，避免數(shù)據(jù)搬遷。如處理分析一體化、離在線一體化、集中分布一體化、多模處理一體化。

　　最后，智能化便是結(jié)合AI提升運(yùn)維效率和查詢效率等等。而放在未來的大模型時(shí)代，智能化的想象力和應(yīng)用力也將會(huì)越來越豐富。

　　不難看出，2024年數(shù)據(jù)庫行業(yè)在AI的推動(dòng)下，既定的云端進(jìn)化速度正在加速。而伴隨著市場和企業(yè)對于云數(shù)據(jù)庫需求的越發(fā)增加，中國數(shù)據(jù)庫廠商正在成為一股不可忽視的力量。

　　“核心還是持續(xù)為客戶創(chuàng)造更大的價(jià)值，這是阿里云數(shù)據(jù)庫和PolarDB產(chǎn)品的根本使命。”李飛飛說道。