腾讯云王义成：服务化是云数据库产品最大特点

随着国家数字化转型加速，以及业务环境发生根本性变化。数据作用被前所未有的展现出来，而作为其承载体的数据库如何高效稳定的运行，则成为了重中之重。在这样的背景下，除了互联网企业之外，传统行业企业数据库也开始了积极的转型之路，尤其是云上部署的诉求日趋强烈。据很多云MSP公司数据反映，近年来云数据库迁移项目增长明显，甚至用蔚然成风来形容也丝毫不为过。但是，在从传统IT环境向云端转进的过程中，数据库在迁移、安全、效率和成本等方面的问题却也日趋凸显。 

云数据库应用已成趋势

由于各种结构化和非结构化数据的爆发，企业为了支撑自身业务，会部署各种不同类型的数据库。但是数据库的运维和优化，则逐渐变成了一种负担。随着业务量的激增，数据库的弹性扩容，容灾备份等需求让传统IT环境不堪重负，企业不得不在运维方面投入更多的成本。

在这样的情况下，云数据库的价值被凸显出来。云数据库最大的特点是让传统的数据库“服务化”，让企业从安装，部署，备份和弹性等各个方面解放出来。其可靠性，备份恢复，调整优化以及运维，统统交给云服务平台。企业自身则只需要专注于业务发展即可。云数据库的这些优势对于很多业务快速增长的互联网行业，以及金融保险，甚至政府都具有非常大的价值。

科智咨询(中国IDC圈)高级分析师王若冰认为，国家层面积极推动“企业上云”政策，落实到各省即为“万企上云”的地方政策，各区域政府均积极通过政策引导和操作指导方面加快企业上云进程。在正确的引导下，企业也意识到传统数据库在成本、运维难度等方面均有极大的瓶颈，难以满足数字化转型时期企业的信息处理需求，数据库上云未来将在全国，乃至全球范围内成为难以逆转的大趋势。

腾讯云数据库产品负责人王义成先生表示，从使用云数据库的行业来看，作为新兴领域的泛互联网行业增长最为明显。近些年来由于用户在购物模式，以及碎片化时间利用方面的巨大变化，电商，游戏和短视频领域对云数据库的需求不断增长。与此同时，作为传统行业的金融，甚至政府也大力将本地数据库向云端迁移。但是在具体需求方面，和泛互联网行业相比，金融及政府由于行业的特殊性，对于云数据库的稳定可控，以及安全性要求更为苛刻。比如我们腾讯云打造的张家港农商银行新一代核心业务系统就很能说明问题。这是国内银行首次在传统核心业务系统场景下，采用国产分布式数据库，打破了该领域对国外数据库的长期依赖，完成了国内传统银行对金融核心领域技术自主可控的要求。

多云数据库部署是企业核心诉求

如前文所述，现在部署云端数据库的行业越来越多，不仅有大型金融机构，泛互联网企业，还有来自于零售和制造等领域的企业。行业的增多必然导致需求的复杂化，在这其中不仅有本地数据库向云端迁移的需求，也有跨地域，甚至跨国的迁移。

企业上云最初的需求是提升效率和降低成本。但是随着业务的不断变化，降低成本的需求被弱化，而如何加速新业务迭代，提升应用灵活性和扩展性逐渐成为了上云企业的痛点。在这样的背景下，在同一个应用当中调用不同的数据库和数据模型的需求逐渐显现。

在传统IT环境下，应用的大多是关系型数据库，但这种数据库能够支持的用户数量和数据存储量有限，只能支持纵向扩展，且大部分用户必须集中在同一区域内。但是随着大数据时代的来临，一个完善的数据库必须能够满足分布在全国，乃至世界各地数以百万计的用户访问,并做到快速响应。至于数据量，则动辄PB甚至EB......用户对于数据库的迁移，根本目的已经演变成了最大限度的提升业务水平。据相关调查机构的数据显示，到2023年，75%的数据库将放在云平台上，这一趋势甚至将改变DBMS(数据库管理系统)供应商格局。

王义成表示，随着企业业务需求的增加，多云部署是一种必然的趋势，而所谓的多云管理则是超融合的一部分，或者可以理解为，如何做好多云融合。比如私有云和公有云的融合，私有云和IDC的融合等。腾讯看来，多云管理并不是难点，最大的难点在于多云之间数据的彼此互通。

多云部署可以从两个方面来理解。一方面是企业用户将自己的应用部署在不同的云平台上，而访问的都是基于一家云平台的数据库。因为其数据库是唯一的，所以这是最简单的一种方式。但另一方面，多云数据库的部署和互通，才是难点。比如一个用户的数据库原本部署在腾讯云上，但是出于可控性的需求，其会在阿里云，或者华为云上也部署同样的数据库，以实现多云灾备。但难点也在于此，需要在不同的云平台上实现数据的读写同步。我们发布的GDS产品，目的就是帮助客户解决此类问题。

AI未来将成云数据库有效助力

近些年来，AI在诸多领域发挥了重要作用。随着其触角的深入，在云数据库领域，也将逐步出现AI的身影。王义成认为，抛开技术的进步不谈，从需求端上来说，AI的应用主要也是近些年来人口红利消失的必然。比如为了降低用工成本，现在很多中高端的餐饮企业逐渐取消了人工点餐，取而代之的是自助点餐机。这其实就是为了提升效率降低成本的必然选择。AI与此如出一辙。

话题回到AI在未来数据库当中的应用。传统IT环境下，数据库的维护需要大量人工。但是如果借助AI，则释放很多原本需要人工来维护的基础性工作。这主要有三个方面，首先是通过训练，使得AI能辅助完成数据库的调参工作。其次是基于数据判断，以及对当前性能的对比，然后去建议索引调整以及后面的优化。最后一点，通过AI训练之后，可以让数据库的优化器运行的更加流畅。

王义成，腾讯云数据库产品负责人，在数据库领域深耕10余年，从事过数据库研发、数据库管理员以及云数据库产品经理多项工作。作为腾讯云数据库核心人员参与腾讯云TDSQL及CynosDB等产品的自主研制与设计。