对于传统行业的数字化转型来说，云原生数据库究竟有多重要？
传统行业数据应用的挑战
众所周知，伴随着大数据时代的来临，数据已经成为了现代企业的核心资产和创新驱动力。不过也正因为如此，传统行业在开展数字化转型的时候，往往也面临着艰巨的数据应用挑战。
“每家企业每天都在产生大量的数据，也正在用数据为企业的业务赋能。但是许多企业如今的切身感受，却是数据价值并没有被真正挖掘出来，我们所看到的数据价值可能仅仅是冰山一角，绝大部分还沉在水下，亟待企业通过有效的工具和能力去进行挖掘。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建向趣味科技表示。
陈晓建指出，相比互联网等云原生的企业，传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等原因，面临的数据挑战也更为艰巨：
1、无法快速扩展：传统IDC资源有限且无法快速扩展，共享存储、MPP等传统数据库的技术架构无法充分利用云的弹性能力，云存储，难以充分发挥云的优势。
2、高成本：商业数据库的License也带来了高昂的成本，同时需要大量硬件投资和庞大的运维团队。
3、无法支撑全球业务扩展：不易扩展到多个国家城市配合全球业务扩展。
4、迭代速度慢：繁琐的部署运维工作分散精力减缓系统迭代速度，减缓创新速度。
5、功能/性能瓶颈：传统关系型数据库应对不同业务场景需求的能力存在瓶颈。
云原生数据库打破传统局限
随着越来越多传统行业企业迁移上云，具有高性能、高可用性、可伸缩性、高安全性等特征的云上托管数据库及云原生数据库，正在成为企业打破传统数据库瓶颈、实现敏捷高效创新的首选。
“对于企业来说，数据库是其数字化转型‘新基建’的核心，而云原生数据库能够助力企业更快地扩展业务、专注于创新，并加快新功能的上市时间。”陈晓建指出，云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的诸多问题，而且相比传统商业数据库在成本上也有显著降低。通过云上托管的数据库服务，客户可以用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本通常只有商业数据库的几分之一。除此以外，云原生数据库还在多个方面都打破了传统数据库的局限：
1、专库专用：专门构建的托管数据库，为企业工作负载，尤其是现代化应用架构下的微服务提供极致性能，不同的问题由专门的数据库来解决。
2、快速弹性扩展：基于云端海量资源池的云数据库可以根据企业工作负载需求快速弹性扩展，无服务器的数据库将这一特性发挥到极致。
3、完全托管：托管数据库服务使客户可以集中精力在高价值的应用开发上，并借助全球数据库配合全球业务扩展。
4、支持全球业务拓展：云原生数据库可以利用云端的其他服务，包括计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML，通过深度集成，将各种能力融会贯通。
5、按用量付费：企业可以按用量付费，无需预置资源。
业界第一个云原生数据库
作为全球领先的云服务商，亚马逊云科技一直引领并推动着云原生数据库服务的发展。陈晓建透露，早在2004年，亚马逊电商因为商用数据库负载过高导致扩展失败，曾经出现过数小时的服务故障。后续查明其实70%的数据访问并不需要SQL事务级别的复杂性，于是亚马逊云科技开始研究NoSQL非关系型数据库，并于2012年正式推出了第一个云原生NoSQL数据库Amazon DynamoDB。
Amazon DynamoDB不仅是业界最有代表性的云原生数据库，而且也是业界第一个真正意义上的云原生数据库。在Amazon DynamoDB横空出世之后的十年里，亚马逊云科技一直在持续对其不断进行完善，以科技创新推动云原生数据库的迭代与发展。如今Amazon DynamoDB已经服务于全球众多客户，以十年来的诸多行业实践，充分证明了云原生数据库是打破传统数据库瓶颈的必然归宿。
截至目前为止，亚马逊云科技已经推出了15种专门构建的云上托管数据库服务，并且涵盖了SQL和NoSQL等不同类型。其中SQL关系型数据库有Amazon Relational Database Service（Amazon RDS），以及亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务——云原生的Amazon Aurora关系型数据库；NoSQL数据库更是包括了Amazon DynamoDB键值数据库、Amazon DocumentDB托管文档数据库、Amazon ElastiCache与Amazon MemoryDB内存数据库、Amazon Neptune托管图数据库、Amazon Timestream托管时序数据库、Amazon Quantum Ledger Database （Amazon QLDB）托管的分类账数据、Amazon Keyspaces托管的兼容Cassandra的数据库，以及Amazon Aurora serverless、 Amazon DynamoDB、 Amazon Timestream、Amazon Keyspaces、Amazon QLDB等许多支持Serverless无服务器功能的数据库。通过具备Serverless无服务器功能的数据库，用户可以进一步简化在创建、维护和扩展数据库方面的工作，让数据库的扩展性及自动伸缩容量达到新的高度，同时大幅降低成本。
“亚马逊云科技相信，云原生数据库是打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项，我们也将持续推动云原生数据库服务的创新，让企业的云上数智之旅愈发得心应手，更加从容地应对未来的创新挑战。”陈晓建说道。
云原生数据库的行业应用
谈到云原生数据库在各个行业的应用与实践，有三家来自不同行业的企业案例可以说非常有代表性。
1、F1汽车：Formula1将其大部分的基础设施从本地部署数据中心迁移到了亚马逊云科技，并通过Amazon Lambda无服务器计算服务和Amazon SageMaker机器学习服务来对自身业务进行改造更新，以增强其竞赛战略、数据跟踪系统和数字广播，更好地增强业务和业务之间的黏性，创造更好的赛车体验方式。
2、纳斯达克：纳斯达克在不久前宣布将所有业务全部迁移至亚马逊云科技的云服务。通过构建在亚马逊云科技并应用了多种数据服务的数据湖，纳斯达克获得了比原有数据仓库更快的查询速度，数据接收时间减少了60%以上，并且能够以更并行的方式扩展吸收过程和查询数据。
3、飞利浦：作为一家全球知名的医疗企业，飞利浦通过十几项的亚马逊云科技服务为飞利浦HealthSuite服务赋能。通过构建一个包括用户患者记录、各种医疗设备数据、来自整个产业上下游医院和各种保险公司数据在内的数据湖架构，飞利浦能够将来自各方的数据进行汇总并进行实时处理。通过使用Amazon SageMaker、Amazon Ground Truth等机器学习服务，飞利浦还能够让客户进行大规模的临床预测、医疗的数据预测等数据洞察服务。
这些家喻户晓的知名企业，虽然各自都处于不同的行业，但是都不约而同地采用了亚马逊云科技的云服务，并为自身的业务带来了飞速提升。陈晓建指出，除了以上三位闻名遐迩的客户之外，云原生数据库在汽车、制造、金融等各个行业也大有用武之地——在汽车行业，云原生数据库可以赋能企业处理海量以及多样化数据；在制造行业，云原生数据库可以赋能企业释放数据不同生命周期价值并获得数据洞察；在金融行业，云原生数据库可以赋能企业加强风险控制并拓展全球业务……
“数据作为企业的核心资产和创新的主要推动力，企业需要率先夯实数据库这一新基建，为数字化转型打下坚实的地基。作为云计算领域的引领者，亚马逊云科技不断推动云服务的创新，也在积极探索公有云架构与数据库演进的结合，希望通过云原生数据库服务的创新，帮助各行业企业展开云上创新之旅。”陈晓建表示。
西门子成都工厂的云原生数据库实践
作为西门子在中国的首家数字化工厂，西门子工业自动化产品（成都）有限公司在云原生数据库上的探索与实践，对于广大制造企业来说无疑也具备极佳的参考价值。
西门子工业自动化产品（成都）有限公司信息技术部经理杨健透露，在与亚马逊云科技合作之前，公司在不少业务处理过程中都遇到了比较严重的瓶颈。譬如数据驱动产线故障排查检修，就面临着设备信息分散、设备资料增长迅速、知识处理技术手段有限、设备知识运营管理困难、数据信息传递能力不足、知识运营能力缺乏等诸多挑战。
然而在应用了亚马逊云科技的图数据库Amazon Neptune系统后，杨健发现，新系统不但能够提供比较及时正确的故障判断，而且还大幅节省了资源、人力和物力，在技术研发、生产制造、运维保障等各个方面都带来了各种好处。
1、技术研发：工厂可以更好地实现市场定位，快速提供决策支持，快速获取各种产品与环境的关系、设计与生产的关系、设备与产品的关系、产品与零部件的关系、零部件与材料的关系以及供应商与采购商的关系，从而做到及时发现、及时处理。
2、生产制造：工厂主要处理的是各种核心工艺、设备之间的关系，物料存储之间的关系，质量检测，生产、计划、能力、消耗等等一系列知识结构的体系化，争取能够实现动态自动的处理，为生产人员提供快速准确的应对帮助。
3、运维保障：工厂真正可以做到对运维的支持，譬如结构、使用手册、维护手段等都能够很好地固化起来，同时通过非常友善方便而且及时专时专用的方式提供给用户。与此同时，工厂还能够提供多元化的方式，通过多种渠道进行相关的数据采集定位并找到问题，真正降低整个产线的故障排查检修成本。
“在整个生产的生命周期都拥有了这样一个知识体系以后，我们就能够真正做到知识的不断推进。结合亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune技术、Amazon S3存储、计算服务等能够真正实现基于工厂无缝的、无痛的基础架构的运维支撑，同时又能够享受到高质量基于人工智能、基于图数据库的服务。这就是我们和亚马逊云科技深度合作的原因。”杨健表示。
