开发者学习笔记【阿里云云数据库助理工程师（ACA）认证：阿里云数据库发展历程及产品简介（二）】
课程地址：https://edu.aliyun.com/course/3112080/lesson/19067
阿里云数据库发展历程及产品简介（二）
三、阿里云数据库创新发展阶段
阿里云数据库2018-Now
·云市场竞争激烈
·商业的基础设施越来越重要
·ALLIN 云计算
·核心挑战
·走进无人区，开始做更多的创新
·差异化竞争力持续提升
·服务规模持续高速增长
数据库产品布局：上边这层，ADAM 是一个国产化，或者是数据迁移的评估，能帮助应用数据库整体采集评估；DTS 是数据传输服务；DMS 是数据管理服务；DBS 是数据库备份服务。这些称为数据库的工具体系。
中间这层成为数据库的引擎，OLTP 包括PolarDB-X、PolarDB 和开源托管数据库产品RDS；OLAP 包括云原生数据仓库（AnalyticDB）、云原生的数据湖分析（DLA）和开源分析数据库（ClickHouse）；NOSQL包括 Lindorm（云原生多模数据库）、Tair（云原生多模数据库）、GDB（图数据库）和开源托管NOSQL产品。
AnalyticDB 在过去一年获得了浙江省的科研进步一等奖。云原生的底层是智能化的云原生管控平台，基于云数据库、阿里云的基础设施，建设了整个阿里云的数据产品。
云原生数据库PolarDB（弹性、大容量、快）
包括只读、读写分离、单机空间等达到100 TB，体现了非常快以及秒级弹性的能力。
ADB：云原生数据仓库-结构化与非结构化数据融合处理
最核心的能力就是能实现非常快的查询选项速度。在分析查询里面，性能是最好的，而且有超大规模的服务能力。
云原生数据存储与分析
包含Lindorm 云原生多模数据库、云原生数据湖分析 DLA 是内核引擎、云原生数据备份 DBS 是工具产品，让传统的数据备份变成云原生的数据备份，能够激活数据，直接用来做数据分析，直接做数据的使用。
云原生数据库工具体系
从线下或其他的数据源体系，上云高速公路可以通过DTS 以及ADAM 的应用和数据库整体的采集评估转换，能实现高效的上有云。数仓建设通过DBS、DTS等等实现数据湖，以及流计算、ADB。
整个数据库体系可以实现关系数据库到 RDBMS 、NoSQL 到数据仓库、数据湖分析的能力。也通过数据库的自治服务，保证整套系统的稳定性。
