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简介：云原生是一种新型技术体系，是云计算将来的倒退方向。明天，阿里云李飞飞将和咱们分享何为云原生、云原生如何与分布式有机联合，以及云原生技术如何帮忙客户迈入数字原生时代。
作者 | 飞刀
起源 | 阿里技术公众号
云原生是一种新型技术体系，是云计算将来的倒退方向。明天，我来谈谈何为云原生、云原生如何与分布式有机联合，以及云原生技术如何帮忙客户迈入数字原生时代。
李飞飞，阿里巴巴团体副总裁，ACM 卓越科学家，阿里云数据库产品事业部负责人，达摩院数据库与存储实验室负责人。
一 云原生：从小池塘到江河大海
云原生数据库在海内被称为「Cloud-Native Database Systems」，后面译成中文就是「云原生」，了解云原生先要了解两个关键词——「云」和「原生」。
在传统数据库的零碎架构下，必须是紧耦合的设计形式，能力最大效力地施展零碎的劣势。举个生存中的例子，过来每家每户会依据用水量打一口水井应用，这与传统的数据库系统应用计算、存储资源的形式一样，但它是紧耦合的形式。如果水不够了怎么办？对应的，这就是传统数据库系统里常常提到的业务扩容。在金融行业，数据库系统扩容通常须要提前几个月甚至半年去做布局，进而粗疏部署、周密施行，上线——灰度——再验证，一整套流程就是为了扩容、缩容。传统扩容过程十分漫长，而业务顶峰过后缩容也很苦楚，往往会造成极大的资源节约，也很难应答业务层须要的疾速变动能力，这是传统架构十分大的弊病之一。
如果分明这些概念和背景就很好了解云原生了。「云」就是应用虚拟化的技术将资源池化。水是资源，不必紧耦合的形式来部署和应用，不必家家户户打水井，而是整个村庄联结起来“打”一个湖或池塘，再修管道连到各家各户，这就是资源池化。资源池化当前能够做到按需按量应用，弹性调度，甚至还能够将资源进行解耦，比方，将厨房当作一个计算节点，水当作存储节点，能够随时切换，如果这个厨房不够了，通过系统调度，能够疾速拉起另外两三个厨房做计算。这就是云原生外围逻辑，将不同类型资源解耦，并进行池化。让原来的一口口独立水井，在背地合并成一个看不见的江河湖海。具体的，比方在云原生的计算存储拆散架构下，业务节点能够依据须要自在的对计算、存储进行疾速的扩缩容等操作。
能够看到，云原生带来的本质性变动就像水井和池塘，随着池塘一直变大，越来越多利用迁徙上云，池塘不再是池塘，而变成了江河大海。云原生带来的最大技术红利以及经济红利就是规模化利用后带来边际老本降落效应，因而向云原生技术演进的趋势天然产生并且十分清晰，无论用公共云还是专有云私有化部署。这个边际老本降落效应体现在产品上，客户就会因而受害，TCO 也肯定会降落。
二 数据库的将来：云原生 + 分布式
寰球出名征询公司 Gartner 指出，云将主导数据库市场的将来，到 2022 年，75% 的数据库将被部署或迁徙至云平台，只有 25% 的数据库会在本地运行。云化无疑代表了将来，企业如何在云原生架构下应用数据库，就成为必须要思考的问题的。
随着企业业务全面向数字化、在线化、智能化演进，企业面临着呈指数级递增的海量存储需要和挑战，业务有更多的热点和突发流量带来的挑战，企业须要降本增效，进行更智能的数据决策，传统的商业数据库曾经难以满足和响应快速增长的业务诉求。
在架构翻新上，咱们将云原生与分布式联合起来，全新的云原生分布式架构的数据库具备了高扩展性、易用性、迭代疾速、老本升高等特点，能够很好的帮忙企业解决上述问题。将来数据库也将全面进入云原生加分布式的时代。具体来讲：
1 高扩展性
云原生分布式数据库与底层的云计算基础设施拆散，所以可能灵便及时调动资源进行扩容缩容，以从容应对流量激增带来的压力，以及流量低谷期因资源过剩造成的节约。生态兼容的特点，也让云原生数据库具备很强的可迁移性。
2 易用性
云原生分布式数据库十分易于应用，它的计算节点在云端部署，能够随时随地从多前端拜访。因其集群部署在云上，通过自动化的容灾与高可用能力，单点失败对服务的影响十分小。当须要降级或更换服务时，还能够对节点进行不中断服务的轮转降级。
3 疾速迭代
云原生分布式数据库中的各项服务之间互相独立，个别服务的更新不会对其余局部产生影响。此外，云原生的研发测试和运维工具高度自动化，也就能够实现更加麻利的更新与迭代。
4 节约老本
建设数据中心是一项独立而齐备的工程，须要大量的硬件投资以及治理和保护数据中心的业余运维人员。此外，继续运维会造成很大的财务压力。云原生分布式数据库以较低的后期老本，取得一个可扩大的数据库，实现更优化的资源分配。
三“大数据与数据库系统的一体化”新时代
目前，数据库畛域有几大外围发展趋势，除了上述提及的云原生和分布式技术的交融，还有大数据与数据库一体化，包含 HTAP 以及离在线一体化；智能化技术深度交融，即自感知 + 自决策 + 自复原 + 自优化；Multi-Model 多模；软硬件一体化，充分发挥新硬件的劣势；平安可信技术，即可验证日志、数据隐衷爱护与平安多方计算 + 全链路加密。
在数据分析畛域，企业亟需高效解决海量数据深度计算剖析，下一代数据分析演进方向应该是“以云原生为根底，离在线一体化技术交融，实现数据库大数据一体化”。“数据库大数据一体化”的云原生数据分析系统可能很好的提供弹性扩大、海量存储、多种计算及低成本等能力，无效解决海量数据深度计算剖析的业务剖析和翻新诉求。
“数据库大数据一体化”也是业界近年的发展趋势。Gartner“There is only one DBMS Market”报告指出，过来依据业务场景依照剖析型和交易型需要，须要独立倒退 OPDBMS（事务处理）和 DMSA（治理与剖析），而将来剖析型和交易型数据操作对技术架构依赖性会更小，将不再须要独立辨别 OPDBMS 和 DMSA，通过一体化的数据处理技术即可满足大多诉求。
从技术架构演进过程来看，2003 至 2006 年，Google 公布了对于 Google File System、MapReduce 和 BigTable 三篇海量数据存储、解决技术论文，奠定了明天大数据的整个技术生态圈的基石。2012 年至今，随着云计算的倒退，云计算的资源池化、存储与计算弹性扩大等基础设施降级，以及计算存储拆散、在离线一体化等技术创新，促成了数据处理开始朝一份数据凋谢计算、存储计算拆散的云原生方向演进，诞生了如 Snowflake、AWS Redshift、AWS Aurora、AWS Athena 为代表的新一代云原生数据库、数据仓库、数据湖，减速了数据处理向在线化、在离线一体化、结构化与非构造交融解决演进，减速业务走向数字化、数智化翻新的新形态。
综上所述，我认为“数据库大数据一体化”的数据分析系统应具备几个特点：云原生；一份存储多种计算；海量存储，反对结构化、半结构化及非结构化数据库的存储及计算；全面兼容数据库生态。
四 云原生时代，中国数据库的历史新机遇
在刚刚过来的 2020 年，Gartner 颁布了年度寰球数据库魔力象限评估后果，Gartner 将 OPDBMS(事务性关系型数据库)与 DMSA(大数据管理与剖析)合二为一成为新的 Cloud DBMS Market(对立的云数据库系统市场)，故这次的评比更加全面，也代表了“云”的发展趋势。阿里云挺进寰球数据库第一营垒——领导者象限，这是中国数据库历史上重大突破，也是中国在根底软件行业首次成为 Gartner 魔力象限的寰球领导者，代表着中国技术正日益走向国际舞台，并日渐成为这个舞台中的佼佼者。正如 Gartner 分析师所说：“阿里云领有丰盛的数据库品种和欠缺的产品布局，为用户提供多种关系型、剖析型和非关系型数据库产品，还提供混合云环境部署，同时集成备份、数据迁徙与同步等能力，最重要的是，阿里云有十分弱小的技术实力与创新能力。”
在 OLTP 畛域，阿里云提供外围的云托管数据库服务 RDS，以及云原生关系型数据库 PolarDB 以及分布式版 PolarDB-X。阿里云 RDS 具备智能化、平安可信、繁难运维、高可用、高性价比等多种个性。PolarDB 是国内首个云原生关系型数据库，也是国内首个基于存储与计算拆散架构云原生数据库，已全面利用于批发、电信、物流、金融等多个行业；PolarDB- X 基于云原生分布式一体化架构设计，可撑持千万级并发规模及百 PB 级海量存储，在阿里巴巴线上外围零碎宽泛应用，间断多年稳固撑持天猫双 11，在 1 秒钟内零碎负载减少了 145 倍状况下仍然保持稳定。在 OLAP 畛域，阿里云推出了新一代云原生数据仓库 AnalyticDB 以及云原生数据湖剖析 Data Lake Analytics；AnalyticDB 是新一代云原生数据仓库，取得了 TPC-DS/TPC- H 官网认证的优异成绩，撑持国税、邮政、上海城市大脑等超大规模客户。在 NoSQL 畛域，阿里云推出了云原生多模数据库 Lindorm 和云原生内存数据库 Tair。除此之外，咱们还构建了企业级数据库生态工具产品体系，以及云原生智能化数据库管控平台。
阿里云正在构建一个日益残缺的云原生数据库产品体系，让客户在这个生态体系中用数据库的办法解决诸多数据处理、存储剖析、计算所面临的挑战和问题，这不仅是阿里云数据库的根本出发点，也是客户学习曲线最低，利用老本最低的一种计划。将来，咱们会始终保持以客户需要为外围，从客户视角登程，保持客户第一、发明客户价值，将更多研发力量投入到解决客户痛点的产品上，让技术发明新商业。
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