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4 月 9 日，澳门当地时间下午 4:00-5:30，阿里云在 ICDE 2019 举办了主题为“云时代的数据库”的专场分享研讨会。
本次专场研讨会由阿里巴巴集团副总裁、高级研究员，阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞（花名：飞刀）主持，五位学术界知名学者和教授受邀参加作为 Panel Discussion 的嘉宾，与现场近百位与会者进行了深入交流讨论。这五位教授分别是：Anastasia Aliamaki,Professor and ACM Fellow, EPFL;Ihab Ilyas, Professor and ACM Distinguished Scientist, Vice Chair of ACM SIGMOD, University of Waterloo;Guoliang Li, Professor, Tsinghua University;C Mohan,IBM Fellow,IEEE&ACM Fellow,IBM; Xiaofang Zhou, Professor & IEEE Fellow, University of Queensland;
整场分享讨论会分为两部分。第一部分先由来自阿里巴巴集团、阿里云智能数据库产品事业部的吕漫漪、林亮、黄贵、乔红麟技术专家们分别介绍了阿里巴巴在 POLARDB for MySQL, POLARDB X, AnalyticDB, 以及智能化自治数据库平台 SDDP(Self-Driving Database Platform) 等产品和技术的进展，以及如何依靠创新来帮助企业解决传统数据库业务场景中在数据处理方面面临的挑战，体现出阿里云智能数据库的技术领先性，以及品牌和文化，目前阿里云数据库在全球云数据市场上位列前三。
第二部分由几位专家分别就云时代的数据库趋势和挑战发表了自己的见解，然后就与会学者关心的问题进行了深入探讨。
其中，C Mohan 博士提出，云时代下 Serverless 允许用户实现应用无需考虑软硬件配置，并且通过 PaaS 实现自动扩展，对数据库来说，自身健壮性是基础要求，另外还需要加强分布式负载的处理能力。目前面临一些挑战，例如公有云用户是一个私有环境，混合云方面还需要优秀的分布式 OLTP DBMS，内存 / 存储架构上还有很多工作可以做。除此之外，数据安全、数据管理方面都是需要考虑的问题。
数据显示，中国 84% 以上的企业表示愿意接受云技术。针对目前面临的挑战，Anastasia Aliamaki 教授指出，一是数据多样性（关系型数据，非关系型数据）对于数据库处理数据是一个巨大挑战，需要构建一个智能的数据库来处理各种各样的负载，需要扩展 SQL 接口，code-generation 提供了运行时构建相应底层数据的访问路径；二是 data cleaning 是极其消耗资源的，包括数据从传统数据库迁移到云数据库的迁移工具（用户可以不关心如何迁移的细节问题）。对于用户来说，如果能让用户上述两点都能做到无感知应用，这无疑是云数据库的最大亮点。
周晓方教授认为，从传统数据库迁移到云数据库是一个系统工程。为了提升用户体验的满意度，云数据库努力解决高并发、扩展等问题，用户从传统数据库迁移到云数据库不仅仅是一次迁移，也是一次自我调优的过程，可以构建生态系统，从不同的领域开展深入研究。
Ihab Ilyas 教授分享了在 Data Cleaning and Integration to cloud 领域的洞见和成果。他特别指出，迁移到云数据库问题不在云本身，用户通常选择他熟悉的产品。云数据库必须了解客户需求，解决客户问题。他说：“对于大数据工程师来说，算法的实现对他们不是噩梦，Hadoop 版本却成为他们的噩梦。我们发现迁移这个事情已经在发生，但是我们需要更多关注这个过程本身，并且对过程敏感，能够带给用户无痛感的迁移。”
李国良教授认为，云数据库最大的特点是不需要维护数据库，可以节约 DBA 成本，但是数据库是比操作系统还复杂的系统，需要迁移数据库设计的生态系统，并构建相应的 APP。小公司业务应用简单容易上云，大公司因为业务太过复杂不太容易上云，云厂商需要解决大公司的应用迁移问题。
最后，数据库领域的专家学者们强调可以借鉴云和大数据生态的演进发展，逐步把数据库技术带入机器学习中而不是强求打造一个“全能的”数据库。最后几位教授也对阿里巴巴在此领域的继续贡献充满期盼。
本文作者：桐碧 2018 阅读原文
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