引言
數據庫的云化、豐富業務場景下多元的數據庫類型、公有云與私有云交織的IT架構，疊加信創影響使得企業內部的基礎設施日益復雜，如何高效管理多元的數據庫和多云異構基礎設施正成為企業面臨的嚴峻挑戰。在此背景下，數據庫云應運而生。數據庫云具有對多元數據庫和多云異構基礎設施簡潔、便捷的管理能力，既是一眾數據庫管理工具中的集大成者，也代表著數據庫管理技術進化新方向，正被廣泛納入企業數字化基礎設施建設。
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2022年，愛分析重點分析了數據庫云在應對日益復雜基礎設施、實現數據庫統一運維管理上的價值。2023年，數據庫云的價值被進一步放大，能夠幫助企業用戶提升基礎設施運維管理效率，降低基礎設施投入成本，是其能夠受到眾多企業用戶關注和認可的核心原因。2023年，受限于宏觀經濟下行，“降本增效”成為所有企業用戶的核心關注點，企業用戶對數字化投入也發生顯著變化。從IT預算分配上看，企業用戶會將更多數字化預算投入到直接產生業務價值的場景，對基礎設施的投入會更加審慎評估其ROI和成本，更多以滿足現有業務出發去考慮IT基礎設施預算投入。數據庫云能夠幫助企業用戶提升其IT基礎設施利用效率，進而提升IT基礎設施投資回報率。從IT部門人員構成上看，愛分析調研發現，IT部門中懂業務場景、直接服務業務部門的人員還在增加，而IT開發人員和運維人員大多有所消減，但開發和運維工作隨著數字化深入落地在持續增加。面臨工作量持續增長而人員HeadCount持續減少的情況下，企業用戶需要更加高效的運維管理工具，提升整體IT基礎設施的運維管理效率，數據庫云的價值因此凸顯出來。
數據庫云是指基于云原生技術對數據庫容器化后，上層實現對多元混合數據庫全生命周期的統一、標準化管理，下層可實現對多元異構IaaS資源的統一、靈活、穩定調度的云平臺。與傳統數據庫管理平臺相比，數據庫云在架構上更具先進性
圖1：數據庫管理平臺與數據庫云平臺架構對比示意圖
傳統數據庫管理平臺對多元數據庫進行“旁路”納管，這種納管的方式不改變底層數據庫與硬件資源緊耦合關系，難以實現數據庫橫向節點彈性伸縮。與數據庫管理平臺不同，數據庫云作為獨立的PaaS層平臺，底層對IaaS層完全解耦，可將異構硬件資源池化管理，為上層數據庫提供靈活、彈性的資源支持。云平臺本身可對多元數據庫進行統一管控。在大中型企業中，隨著數據庫種類增加，數據庫管理平臺瓶頸出現，具備先進架構的數據庫云更能滿足大中型企業對效率的追求。- 數據庫云標準化有效降低大中型企業數據庫運維管理復雜性、提升運維效率。
數據庫管理平臺面向專業數據庫管理員，依賴數據庫管理員實現創建、部署、運維、調優等任務。數據庫管理員的個性化會帶來數據庫的多樣化配置。在大中型企業內部，數據庫類型動輒十余種，在多名數據庫管理員的參與下，隨著時間推移，數據庫管理平臺可能演化出幾十甚至上百種配置，數據庫運維變將得異常復雜和低效。對比之下，數據庫云可通過數據庫容器化，使數據庫配置標準化，降低運維復雜性。如數據庫云將數據庫的高可用、監控報警、備份等功能按照最佳實踐固化為模板，能有效收斂配置多樣性；用戶簡單點選即可建立高性能數據庫，運維效率得到顯著提升。基于云原生技術，數據庫云可將底層物理機、虛擬機、私有云、公有云、混合云等各類異構設施資源池化，按需自動分配給運行實例。用戶可一鍵實現資源擴縮容，提高資源利用率。- 針對小型企業，數據庫云使小型企業具備專業的數據庫運維管理能力。
小型企業應用系統規模小，數據庫管理松散、能力較弱。由于數據庫云的標準化是對數據庫管理專家經驗的固化，借助數據庫云，小企業也能實現對數據庫的專業運維管理。
案例：某大型汽車金融公司借助數據庫云平臺打造堅實數據庫基礎
以某大型汽車金融公司的數據庫云平臺建設經驗為例。該公司搭建了汽車金融云平臺旨在為集團的金融業務提供全面IT服務能力，支持相關金融業務系統的快速部署及上線。該公司云平臺面臨的挑戰主要來自以下三個方面：
1）數據庫性能遇瓶頸。由于該汽車金融云平臺采用的是服務器加HDS存儲的傳統架構來支撐Oracle、MySQL、Redis等數據庫，在業務系統TB級的數據體量下，數據庫性能亟待提升。
2）數據庫管理人效待提升。該云平臺的管理團隊兼具應用開發、基礎架構、數據庫運維等職能，隨著金融業務的增長，亟需提升數據庫運維效率，釋放人力支持業務應用開發。
3）實現同城容災。為保障生產高可用，該云平臺需要建立同城容災，以保證在故障情況下，業務能平滑切換到同城數據中心，支持業務連續性。這一點需要數據庫協同網絡、應用一起實現。
為解決上述問題，該大型汽車金融公司在沃趣科技協助下建設數據庫云平臺，通過沃趣科技的QData數據庫一體機替換傳統IOE架構，以及借助Qfusion數據庫私有云平臺承載MySQL、Redis等輕量級數據庫，協同支撐汽車金融、CMS、司庫等核心業務。此外，該公司還借助QOne、QPlus等工具提供讀寫分離、CDP數據保護功能。
該公司在2022年完成了同城災備數據庫平臺的建設。在2022年底的數據中心容災切換演練中，沃趣科技的數據庫云平臺均順利地實現了主備數據中心包括Oracle、MySQL、Redis等核心應用數據庫的容災切換、切回流程，與“該汽車金融云”的應用系統、網絡系統一起完成了整個數據中心的災備切換。
借助沃趣數據庫云平臺，該大型汽車金融公司獲得了以下收益：
- 汽車金融、CMS核心業務場景如月結賬單、業務報表、賬務收還款實時查詢等性能提升500%以上;
- 借助QFusion數據庫私有云平臺，該公司可實現穩定可靠、彈性伸縮的多類型數據庫服務，顯著提升數據庫管理效率;
- 核心數據庫讀寫分離架構降低了核心庫的負載，同時優化了數據抽取的性能和效率;
- 實現數據庫的CDP實時數據保護，保障金融數據安全。
在數據庫云落地過程中，企業面臨的一個艱巨挑戰是：是否將數據遷移到數據庫云平臺。企業的顧慮在于，數據庫管理平臺已經應用多年，平臺成熟且穩定。企業轉換到數據庫云平臺需進行數據遷移，這過程會帶來業務連續性風險和成本負擔。針對以上挑戰，業內較為認可的一種穩妥的操作方式是，對于舊業務系統，保持既有的納管方式不變，同時采購數據庫云支撐新業務系統建設，逐漸過渡并替代舊業務系統，兼顧業務連續性和數據庫云新技術效率紅利。沃趣科技是數據庫云賽道中的領先廠商，成立于2012年，在數據庫基礎設施領域深耕11年，客戶數量超1000家，廣泛覆蓋證券、保險、銀行、能源電力、電信運營商等行業。沃趣科技于近期獲得來自翌馬投資（恒生電子產業基金）、金螞投資的數千萬B+輪戰略融資。
圖2：沃趣科技產品版圖
為了解數據庫云的發展趨勢和實踐進展，近期，愛分析對沃趣科技進行了調研，并對沃趣科技CEO陳棟先生進行了訪談。以下是訪談精選。
愛分析：沃趣科技對數據庫云市場空間及未來發展趨勢是如何判斷的？陳棟：樂觀估計，未來3-5年，數據庫云市場占比有可能達到數據庫市場的一半。從長遠來看，企業客戶數據庫類型多元化、數據庫節點彈性管理和國產化替代是未來市場的主要趨勢。企業數據庫類型多元化是常態。從數據庫市場的發展來看，市場中200多家數據庫廠商正在逐漸分層，一個很明顯的信號是金融客戶的核心業務場景以大云廠商為主，數據庫廠商和類型正在逐漸收斂。那么，最終會收斂成像Oracle數據庫一樣一家通吃的局面嗎？我們認為不會。因為企業的業務場景越來越復雜，需要采用時序數據庫、圖數據庫、向量數據庫、文檔管理等多種數據庫類型滿足業務需求。未來，企業內部同時存在5-10種類型數據庫將成為常態。企業數據庫節點數量增多，彈性管理是強需求。客戶業務復雜性逐漸建立，將帶來數據庫節點數量的快速增長，大型企業會達到數十至百個節點；同時，客戶業務敏捷性意味著快速創建、下線數據庫，這也要求數據庫節點的管理更敏捷、更彈性。多類型的數據庫、龐大數據庫節點的彈性管理都需要通過云平臺來承載以及屏蔽復雜性。另外一個很重要的機會是國產化。雖然今年從整體形勢上看，客戶的預算都比較謹慎，但信創是金融、證券等行業的硬性指標，將為數據庫云帶來潛在發展空間。國產化要求數據庫管控平臺對國產化芯片的兼容適配，如整個PaaS平臺要能運行在X86、ARM等國產化芯片上。對此，沃趣推出了QData for GaussDB、QData for OceanBase兩款國產化高性能數據庫專有云產品。陳棟：數據庫云賽道門檻高，廠商復合能力是關鍵。沃趣在數據庫云方面已經建設了11年。我們認為這個賽道還是一個藍海賽道。這個賽道很細分，對技術的要求比較常見，沒有數據庫內核那么高深，但這個賽道也有自己的技術門檻，需要廠商具備非常復合的能力，包括數據庫、操作系統、網絡、存儲、計算等方面能力。而這正是沃趣擅長的領域。沃趣的技術基因非常多元，比如我們的COO是系統出身，在存儲、計算、網絡等方面經驗豐富，我以及聯合創始人羅春是數據庫出身，對于數據庫、操作系統非常熟悉。從整個市場來看，能具備這樣復合能力的廠商并不多。我們相信數據庫云為客戶帶來的價值會持續增長。沃趣會在相當長的一段時間內專注于數據庫云這個賽道，明確賽道邊界，不會進入到數據庫內核賽道，也不會去做大云。未來，我們希望沃趣能做成類似VMware的模式，不管是大客戶還是小客戶，但凡有數據庫需求，都能想到沃趣。陳棟：現階段沃趣首先關注對更多數據庫類型和更多樣IaaS基礎設施的支持。目前，沃趣支持的數據庫種類已經有15種，其中國產化的有7種，能解決客戶國產替換下一云多芯的場景。后續沃趣會投入在數據庫穩定性上，滿足高端用戶對穩定性的高要求。未來，沃趣會根據客戶需求，在數據庫的深度管理、產品能力上持續深入。持續完善配套服務，為客戶數據庫全生命周期的使用體驗兜底，包括運維的高可用、備份、災備，以及對業務層有直接影響的數據庫性能優化、安全、審計、權限管理等方面。此外，沃趣也在探索應用AI技術。機器學習可以重構部分工具類產品，比如SQL窗口、SQL語義轉化、自然語言到機器語言的轉化，以及數據庫遷移過程中的代碼改造等。我們也在嘗試將一部分現有的功能通過AI方式實現，使數據庫云更智能化。
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