本文从几大视角来解读云原生数据库如何加速企业的国产化升级。

一、产品大图

1）场景视角

云计算：核心本质是资源的池化解耦，包括今天已经大规模使用的存储于计算分离，以及在计算内部进一步讲CPU 与 Memory 分离，以及在存储内部，网络内部的进一步解耦。

云原生：代表一种架构，能够把资源池化后的能力发挥出来。

云数据库在企业系统架构升级转型过程中给企业带来价值。上半部分是从场景视角看阿里云数据库的具体产品，下半部分是数据的全生命周期来看阿里云数据库的产品，包括了数据生产、集成、处理、分析和发现，开发管理，映射到TP产品、AP产品以及服务等工具平台等。在企业中阿里云数据库可以覆盖数据的全生命周期管理，支撑政企金融类客户数字化转型，包括今天的国产化、搬站、异地多活、数据中台和金融风控等等场景。

2）技术视角

上图左侧是云厂商和云数据库产品提供的基本技术能力，右侧是覆盖政企和金融类客户的业务场景。阿里云数据库提供从技术核心到云原生再到云服务的政企金融客户的一站式支持。

二、云原生数据库2.0：一站式全链路数据管理与服务

一站式全链路数据管理与服务2.0覆盖了整个数据资产、数据库设计、开发、集成和数据库服务，提供数据的全生命周期管理，支持开源、阿里云自研和商业数据库引擎。

三、覆盖数据生产处理消费全流程的自研数据库生态

上图案例是我们自研数据库的生态情况，技术实例和技术影响力获得了多项国内和国际的大奖。

四、云数据库平台建设解决方案—实现业务系统平滑上云， “上好云，用好云”

如何让传统IDC政企金融客户的数据库平滑上云并享受云数据库的技术红利？云数据库平台建设解决方案为企业提供平滑上云服务，使客户能够享受到丰富且强劲的云数据库引擎、一站式管理服务，客户获得开箱即用、按需弹性，功能丰富、性能强劲的技术价值。在政府、零售、游戏、娱乐和交通物流等行业已经取得了丰富的成功客户案例。在这个过程中，客户最关心迁移上云过程中是否平滑、云原生系统是否需要原系统大规模改造，针对这些问题我们在数据迁移环节提供前置评估工具，能够把业务原来用的数据库特性进行扫描后与目标云数据库进行对比，前置评估数据库功能、字段类型、存储过程等的兼容性，以及如何改、工作量评估，让客户能够做到心中有数。并且用较短时间就能够获得效果，业务切换后丰富的数据库产品提供多模数据库能力。

五、自研云数据库产品—— 解决各行各业全链路使用国产核心技术诉求

阿里云自研数据库产品是经过公共云最大规模实践，也是经过阿里巴巴自有业务最大规模实践的企业级数据库。支持客户复杂且丰富的多样性业务场景。在政府、能源、金融、运营商行业都取得了良好的效果，阿里云数据库不但数据库软件做到了国产化，同时全面支持从服务器芯片到操作系统的全站式国产化。满足国家技术自主可控的诉求，帮助企业系统实现高兼容平滑迁移，支持丰富的业务场景挑战。同时，阿里云作为大型云厂商，在国产化技术路上的长期投入，会从根本上解决客户国产化技术断供风险。

今天，大家都在拥抱开源，什么样的开源才是真正有意义的开源？开源绝不仅仅是把代码开放出来，更要有繁荣的开源生态，更要有大厂玩家。否则几百万行的源代码，在头部玩家退出后，整个开源会迅速萎缩，对企业而言就是失去了技术支持，面临不得不重新选择技术路线的风险，这种没有生命力的开源是没有意义的开源。今天的MySQL开源生态体系里有阿里、腾讯、华为等众多开源大厂，我认为这个开源生态是繁荣的，多支撑的，在这个生态内的所有企业是能够获得长期技术支持的。

六、数据中台解决方案——“数字化转型”数据驱动业务创新

考验企业数字化能力很重要的指标包括数据的实时性和数据使用的成本，业务数据从生产到分析再到指导生产，这个环路有多短决定了实时性，数据使用是否能够下发到一线业务小二并帮助小二快速验证各种业务模型决定了我们能够发挥出多大的数据价值。只有把使用数据的能力配发到对数据有感知人的人员才能发挥数据的价值。是否能快速返回模型分析结论，并不断试错修正数据模型才是考验企业使用数据的能力。现在阿里提供低门槛统一存储融合分析的能力，能做到千亿级数据毫秒级返回。海量数据面临的下一个问题是低成本存储，热的数据用ESSD，比较冷的数据用OSS，再冷的数据用OAS，再冷的数据可以存在不加电的设备中。数据分层存储方案很好的解决了海量数据的低成本存储问题。

数据中台解决方案在落地过程中帮助金融、电商、数字娱乐和物流行业的客户很好的发挥了数据价值。

七、案例：

1)保险行业：数据库迁移替换项目

今天的保险行业已经不再那么传统，引入很多互联网化的业务，比如通过APP帮助大家一起健身、疫情时期在线签单、在线买保险、保险知识在线培训等等。伴随着业务的发展，保险行业也逐步从传统IDC机房开始向云上迁移，保险行业使用云数据库产品背后的三个诉求：

• 实现数据大集中，存储空间能够灵活弹性
• 摆脱对国外数据库厂商的依赖，降低软件授权费用
• 快速实现国产化，实现技术自主可控

客户用Polar DB方案落地后客户也得到明确的成果：

• 实现了核心系统替换满足了国产化自主可控。
• 处理能力提升，Polar DB弹性能力为业务提供了很好的支撑。
• 完善的管控平台、监控体系、内核、云上研发支持人员实时响应，大幅提升了运维效率。

2）税务行业：数据中台数据库解决方案

在税务管理系统演进的过程中，客户对我们的产品提出了挑战：

• 稳定性诉求，复杂国家级应用，影响每个报税人的利益，涉及到国计民生。
• 高性能诉求，要求业务秒级响应速度，支撑全国税务机关进行实时查询、分析，进行各项税务业务管理。

2、方案优势：

• 通过成熟的云数据库产品和容灾架构，提供9999的稳定度保障
• 通过强劲的分析引擎产品，实现交互式分析的查询能力，帮助税务管理人员快速分析数据，实时白屏化界面进行勾选分析。
• 统一数据安全管理和冷热数据分层存储，解决成本和安全问题。

3）运营商行业：实时数仓解决方案

几大运营商经过几十年IT系统建设，已经具备了完善的运行管理机制，但伴随业务的发展，运营商提出了两个典型诉求：

1.强烈要摆脱国外传统架构。

2.发挥数据价值，把数据直接赋能给一线人员帮助实现业务增长。

阿里云解决方案：

• 帮助运营商实现了全国产化的链路实时扩缩容和弹性的核心优势。
• 多租户技术，解决省级市级公司数据隔离问题。
• 打通数据通路的卡点，可以覆盖26种以上数据源类型。
• 通过低成本的存储和使用降低运营商在使用过程中的成本。

八、深耕企业级客户需求，提供通用解决方案

伴随企业业务的快速发展，对业务创新突破的诉求越来越强烈，阿里云数据库越来成为大家的一个不错选项，这里总结了一些更加通用的场景和对应的产品，便于大家在未来的工作中参考：

• 云化+自主可控诉求：公共云—MyBase 混合云—DBStack。
• 数据无缝流动，数据在线应用与开发诉求 ：在线数据资产管理平台—数据传输。
• 数据安全的诉求 ：数据脱敏、加密、多方安全计算。
• 智能化+云原生运维诉求 ：AI4DB - K8S+容器化部署云原生DBPaaS+DAS; DB4AI-非结构化数据处理。
• 开放生态的诉求 ：RDS, PolarDB, AnalyticDB, Tair开源生态社区领导力，开发者生态的建设。
• 云原生+分布式+企业级能力降本增效诉求 ：Serverless, 多租户，共享内存，Multi-Master, 资源隔离。
• 信创+国产化诉求：Oracle数据迁移，传统数仓升级需求（PolarDB+DTS+ADAM+AnalyticDB联合解决方案）。
• 用户体验+稳定性诉求： Open API，Terraform, 文档，控制台优化，备份上云，SLA升级等。

九、云原生分布式数据库，铸就行业典范