四、 总结和展望

2022年以来，数据库迁移上云态势显著提速，相较传统部署的数据库而言，云原生数据库通过存储计算分离，实现资源池化和弹性，具备高扩展性、高可用性、低成本等优势。近年来，云原生数据库在存算分离架构基础上，引入Serverless技术，具备智能弹性扩容能力，能够随着用户业务的请求数的增加和减少，自动“膨胀”和“缩小”，实现资源的智能“吞吐”。2021年SIGMOD大会上，阿里云发表《PolarDB Serverless: A Cloud Native Database for Disaggregated Data Centers》论文，创造性地提出了DDC（Disaggregated Data Centers）架构，实现数据库内计算、内存和存储三层资源解耦，三层资源均可以按需分层弹性，内存层支

持PB级弹性扩展。智能弹性技术的引入，为用户带来更经济的计费模式和更无感的扩容体验，成为云原生数据库技术新趋势。资源池化方面，随着RDMA高速网络和新型内存技术普及，在同一数据中心内，计算、内存和存储资源的三层解耦逐渐从理论走向实际，成为云原生数据库资源管理的新趋势。

（一）PolarDB、AnalyticDB支撑双十一阿里集团电商业务

客户背景

双十一是阿里巴巴旗下淘宝商城（天猫）的年度促销活动，双十一购物狂欢节从2009年11月11日举办至今经过了十多年的发展，已经成为每年例行的全民购物大狂欢，参与人数也从早期的百万人发展到现在上亿人，成交额从5000万跃进到5000亿。双十一与智能手机、移动互联网的兴起同步，见证了中国经济的蓬勃发展。2020年双十一，PolarDB、AnalyticDB支持了阿里数字经济体内几乎所有BU的业务，承载了集团的菜鸟、新零售供应链、DT数据系列产品、数据银行、生意参谋、人群宝、达摩院店小蜜、AE数据、盒马、天猫营销平台等130多个主要业务。

业务挑战

双十一大促当天，部分商家的优惠活动存在时限性或名额限制，在零点开始的一小时内，大量客户涌入，业务流量会突增数百倍，且在双十一当天，业务流量都远远超出日常访问值。数据库作为大促交易链路的核心环节，为了应对业务流量的突增，对数据库的弹性提出了很高的挑战。针对OLTP场景，传统方式下需要采购大量的服务器资源以支撑双十一流量高峰，数据库整体弹性能力不足，服务器采购周期长，双十一期间无法快速弹性，业务受损。峰值过后资源无法得到释放，大量资源长时间低效运行产生很大的资源浪费，成本高，运营效率低，PolarDB弹性能力，保证高性能同时，大幅降低集团采购成本。针对OLAP场景，AnalyticDB 在双11中，支持了集团的核心交易链路，这对实时高并发写入、在线检索的能力提出了极高的要求。双十一总共超过600亿条订单记录，波峰值达到500万TPS，是日常的100倍。而对于大规模的离线数据的写入链路，压力更是在双11时候更是达到了顶点，以数据银行业务为例，在双11当天，对AnalyticDB的 TPS峰值写到近1000万，写入流量峰值达到1.3GB/s。要这些业务波峰，随之而来的是对数据库资源弹性近乎苛刻的要求。资源必须能够快速部署资源，稳定拓展，稳定高效的承接业务，而在波峰过后，一切资源将随之释放以满足日常负载；

《Serverless数据库技术研究报告》——四、 总结和展望——（一）PolarDB、AnalyticDB支撑双十一阿里集团电商业务（下）： https://developer.aliyun.com/article/1223504?groupCode=polardbforpg