云计算发展到云原生2.0阶段，业务应用逐步由“迁移上云”演变成“云原生”。
技术演进推进各行各业数字化进程的同时，其背后不同B类用户（开发者、运维、分析师等）的使用体验和使用效率越来越重要。
而这些产品由于其高专业壁垒，强技术驱动的特性，设计师们需要在复杂的业务场景中抽丝剥茧，探寻有效的设计解法。这就是我们阿里云设计中心PaaS业务领域设计师们要面临的挑战。
今天和大家分享阿里云「数据库」业务中的设计故事。
设计师视角下的「数据库」：
一个拥有成千上万件集装箱的港口
数据库，是由结构化的数据、存储计算数据的库资源和管理数据的工具构成的复杂系统。阿里云数据库，连续两年入选 Gartner云数据库领导者(LEADERS)象限，拥有业界领先的技术和产品能力，为全球客户提供一站式数据管理服务。阿里云数据库支撑天猫双11订单创建峰值达到58.3万笔/秒，保证全世界消费者同时抢购无卡顿。
作为设计师，我们是如何理解数据库产品的？
我们用直观可感的港口海运体系来理解云原生虚拟化的数据库服务，可以更好的理解数据库的业务和逻辑。
我们常常把「数据库」比喻成「港口海运系统」，其中包装好的「货物」是「数据」，「调度管理系统」是「数据工具」，存储运输货物的「集装箱和仓库」是「库资源」（如下图）。
-数据库的概念可以理解为港口
有了充足的货物，有了装载货物的场地，港口还需要高效的调度管理系统来保证货物、仓库、货轮等有序运转，运转效率越高，可以运转的货物就越多。
数据库产品同理，有了数据，有了库资源，还需要资源和数据管理系统来保证客户业务的高效运行。我们设计师在其中承担的角色就是通过提升数据库产品的易用性，从而提升开发者用户在使用过程中的效率。
“设计”提升“使用效率”
数据库产品由引擎产品和工具产品构成，前者为数据库资源和软件系统，后者为数据管理工具。数据库产品体验效率要从「资源管理」和「数据管理」两方面同步提升。
〇「资源管理」提效
阿里云数据库引擎产品分为关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等种类非常多，而各个产品的相同功能的使用体验并不一致。
-资源管理问题
我们分三步提升资源管理效率：
基础操作规范化、流程链路统一化、资产管控全景化（如下图）。
-资源管理提效的3个层面
1F. 资源操作层_
基础操作规范化:
不同引擎产品管理动作规范化，进而提升体验的一致性。
如：跨产品打通购买、续费、创建、迁移、变配、监控、释放等一系列资源管理的操作体验。
-1F 资源操作层
2F. 流程链路层_
流程链路统一化:
统一引擎和工具产品的流程性功能体验，对流程功能清晰化管理。
-2F 流程链路层
资源的操作会产生多种异步任务，我们提供事件中心来统一对流程化的任务和事件进行清晰的呈现和管理，统一不同引擎异步任务管理体验。
备份是数据库操作中非常重要的一环，我们为主要引擎产品打造了统一备份体验范式，拉通备份策略配置、应用、查看、下载等备份流程体验。
-资源管理提效案例说明
3F. 可视管控层_
资产管控全景化:
数据库资产全局管控体验升维。
我们也发现，大客户的引擎种类多数量大，目前缺少跨地域的资源全局查看与管理的视角，正如需要纤夫拉纤牵引货轮的人工时代，每个人只能看到眼前身后的情况，无法感知整个港口的运作，自然运输效率低下。
-3F 可视化管控层
我们也在孵化全景资源管理的体验能力，预计今年内会为大客户提供更好的数据管理体验。
〇「数据管理」提效
在数据管理领域，业界缺少一款打通数据全生命周期管理的平台型产品，用户需要跨产品跨平台进行数据管理操作，降低用户的操作效率。
高效的横向平台型产品——阿里云数据管理DMS应运而生。
通过对产品的理解和用户的调研，我们绘制了数据管理全生命周期的体验地图，并结合易用性测试、NPS调研、设计走查、工单分析等多种方式，挖掘用户在使用链路中的断点和操作效率问题，从数据管理生命周期视角制定针对性的体验设计策略。
-数据管理提效策略图
阿里云DMS集成数据迁移、数据传输、SQL开发、权限管理等围绕数据开发、运维、管理的大多数功能，客户可以在一个平台完成数据全生命周期的运维操作，大大降低使用不同产品带来的体验断点问题。
设计师通过框架结构层、功能链路层、视觉表现层的优化，帮助产品更清晰地查看、更高效的学习和操作、更个性化的适配用户习惯。
-数据管理提案例
透过设计让技术普惠
更快、更稳、更安全是阿里云数据库技术追求的极致目标，高效体验则是数据库设计师永恒的追求。
作为阿里云PaaS业务域技术产品设计师，需要不断学习理解技术本身、理解产品策略、理解开发者用户、理解企业客户，并且通过和产品研发团队并肩作战，共同向用户提供简单、易用、高效的技术产品体验，让云原生技术真正像水、电、煤一样走进生活。
