在2022上半年发布的最新数据库中国市场指南报告（Market Guide for DBMS, China）中，Gartner发现中国数据库行业将加速增长并逐步向云端迁移，未来四年，中国数据库行业向公有云迁移的速度将超过全球平均水平。
行业观点认为，2022年数据库从技术方向上看，以分布式、云原生、多模异构、HTAP、AI自治、安全为代表的技术，成为行业发展的重点。
积极拥抱云计算，中国企业走出了更加快速的步伐。然而云计算架构优势的发挥，传统数据库瓶颈凸显。更多的传统企业也在徘徊在新抉择的十字路口。
在近期一场主题为“云原生数据库 企业转型新基建” 的亚马逊云科技传统行业数据库媒体沟通会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建认为，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。主要包括五点：无法快速扩展；高成本；迭代速度慢；无法支撑全球业务扩展；功能/性能瓶颈。
(图：亚马逊云科技大中华区产品部总经理 陈晓建 来源：199IT )
云原生数据库比拼承载规模、弹性能力、极致性价比
业界认为承载规模、弹性能力、极致性价比，成为新阶段企业需要考虑的问题。 陈晓建表示，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：
云原生数据库的主要优势表现在：
- 云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的问题，相比传统商业数据库，降低了高昂的成本。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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 企业可以按用量付费，无需预置资源。
- 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。
亚马逊云科技数据库产品线丰富，包括云原生数据库Amazon DynamoDB，关系型数据库Amazon RDS、Amazon Aurora，众多NoSQL数据库Amazon DocumentDB、Amazon ElastiCache、Amazon MemoryDB、Amazon Neptune、Amazon Timestream、Amazon Quantum Ledger Database等，同时还有很多具有Serverless功能的数据库，如Amazon Aurora serverless、 Amazon DynamoDB、 Amazon Timestream、 Amazon Keyspaces和Amazon QLDB等都支持Serverless无服务器功能。
亚马逊云科技云原生数据赋能汽车、制造、金融等传统行业
在沟通会上，陈晓建就汽车、制造、金融等传统行业来具体阐述亚马逊云科技云数据库赋能的作用和价值。
汽车行业面临海量多样化数据的挑战，同时当前缺乏有效手段来充分挖掘数据的价值。针对汽车行业的数据多样性，亚马逊云科技提供了专用场景的数据库：比如针对车联网的时序数据处理、企业内部系统的结构化数据处理、建立知识图谱的图数据库以及加速访问的缓存数据处理。
亚马逊云科技的Serverless架构可以很好地处理汽车产生的大量数据，并提供可伸缩的资源管理能力来对海量数据进入管理、读写等操作，同时无需人工干涉，可自动伸缩计算和存储资源。Amazon Neptune + ML可以从海量数据中洞察出数据之间的联系和价值，来指导后续的业务方向。
数据是驱动制造业发展的关键因素，当前制造业存在数据类型多样、数据量巨大、数据来源复杂、大量使用商业数据库，带来了高昂成本等问题。
亚马逊云科技通过提供专门构建的数据库应对大量结构化，半结构化以及非结构化的行业数据。提供数据库的数据分层存储功能，来处理海量的冷暖数据，可以给企业节省大量成本。图数据库Amazon Neptune和ML可以建立各个不同数据之间的相关性，并且通过ML洞察出数据的真正价值。应用程序迁移服务，利用Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL，帮助客户把传统数据库平滑地迁移上云原生数据库。
数字化转型已成为金融行业的共识，是提升服务质量，满足客户多元需求，增强综合竞争力的重要途径，而这些路径完全依靠企业自己实现已越来越困难。亚马逊云科技主要从四点着手。
1.金融企业需要保证金融数据安全，需要安全的存储和传输，以支撑全球业务的连续性。亚马逊云科技提供了云原生数据库的全球数据库方案，既可以提供跨区域的灾难恢复，又可以保证业务数据被全球用户快速地访问到，对业务遍布全球的金融企业是一个有效的方案。
2.面对各种不同的业务，金融企业能收集的数据也是多种多样，亚马逊云科技专门构建的数据库满足了对多种类数据的处理和存储需求。
3.传统风控模式下，银行等金融机构主要运用人工信审，数据多来自央行征信。而在普惠金融大环境下，个人与企业资金需求特性差异较大，传统风控审批效率不高、人工处理成本居高不下、数据来源单一等问题逐渐显现。亚马逊云科技Amazon Neptune +ML可以对金融机构的历史数据和其他行业数据（消费，医院，出行等）进行很好地整合，有效挖掘金融用户的数据价值，实现风控的智能化。
4.很多金融机构数据库使用的是传统商业数据库，高昂的成本和缺乏快速弹性扩展能力，无法满足业务需求。亚马逊云科技提供了多种云原生数据库和数据迁移工具来帮助金融企业快速地讲系统切换到适应现代化应用需求的基础架构上来，实现真正的数字转型。
传统企业如何应对大数据爆炸增长的需求
数据处理实时化和智能化决定了传统数据库性能瓶颈问题，传统客户有很多处理大数据爆炸增长的现实需求，如何抉择是非常迫切在眉睫的问题。
面对当今数据挑战，在云上处理数据可以应对数据爆炸增长带来的数据量、数据复杂度、实时性的要求。亚马逊云科技200多个产品里，除了数据库外，还提供丰富的数据分析的服务、机器学习服务，而且数据分析服务也在大量提供无服务器的模式。
传统企业怎么应对大数据爆炸增长的需求，亚马逊云科技的答案是云上迁移。重要的是企业要制定适合自己的策略或者迁移计划。
亚马逊云科技并不建议因为云上数据库，比如云原生Amazon DynamoDB特别好，企业就一步到位，不考虑成本状况、公司战略去制定计划。而是要分阶段来实现。
对于遗留系统非常重的客户，亚马逊云科技建议只是把遗留的数据库迁移至云上，第一步是云上托管。其中最多的就是SQL Server和Oracle，可以先通过DMS 迁移服务,迁移至云端能够提供同样性能但更低成本的像Amazon RDS Aurora开源数据库，或者云托管的商业数据库进行迁移，极大为运维工作减负。对于选择哪种定制话的路径，亚马逊云科技专业服务团队可以提供完整的符合企业现状的评估、咨询和实施支持。
针对迁移客户遇到的技术挑战，亚马逊云科技提供了非常好的工具，包括Amazon DMS、Babelfish for Aurora PostgreSQL，直接可以兼容现在SQL Server的应用，搬过来就行，不用改代码。这种工具可以大大加快客户往云上迁移的速度。
同时，传统企业同互联网等云原生企业不同，他们需要借助合作伙伴或专业团队的支持，帮助他们规划整个迁移的项目，迁移过程中帮他们做实施，比如怎么保证最小停机的迁移时间。所以方法论、工具、合作伙伴、专业咨询团队可以帮助客户把数据库从云下迁到云上来。
第二步是建议当企业在有新机会的时候，尽可能适应现代化应用的要求，以现代化应用开发范式、微服务化这样去开发，同时结合云原生数据库，比如Amazon Aurora、Amazon DynamoDB。
最后是对于已经上云，在使用开源数据库，可以尽量考虑亚马逊云科技提供的Serverless这样的运行方式，尽可能降低成本，多关注如何迭代业务，做业务应用的创新。
建议传统企业按照自己的实际情况，从最简单的挪到托管开始，构建现代化应用，尽可能使用云原生无服务器的模式，尽可能给自己运维减负。
陈晓建最后表示“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。”
艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“云原生数据库将会成为未来数据库的重要趋势之一。在调研和走访中，发现不少企业尽管存在顾虑和实际困难，但是大多数也都表示愿意尝试云原生数据库。以亚马逊云科技为代表的公有云厂商，提供丰富的云原生数据库，使得企业可以安心地收数和用数，并聚焦核心业务。如果再考虑云上同时提供机器学习模型构建等服务，用数也变得简单起来。”
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