데이터 저장, 데이터 분석, 데이터 보안 ... 현재' 데이터' 를 둘러싼 화제가 갈수록 많아지고 있으며 사람들의 생활과 가까워지고 있다.
낯설음부터 친숙함에 이르기까지, 데이터는' 동그라미' 뿐만 아니라 C 위까지 섰다. 지난해 중앙에서 발표한' 더욱 완벽한 요소 시장 배치 체제 메커니즘 구축에 대한 의견' 은 데이터가 토지, 노동력, 자본, 기술에 이어 5 번째로 큰 생산 요소가 되었다고 분명히 밝혔다.
정보화 시대에 접어들면서 데이터베이스, 운영 체제, 미들웨어는 컴퓨터의 가장 기본적인 3 대 소프트웨어로 기업의 정상적인 운영을 지탱하고 있다.
데이터가 운영 요소가 되면 폭발적으로 증가하고 기업의 데이터 저장 및 처리 요구 사항이 더욱 완화될 것입니다. 더 중요한 것은 전염병이 디지털화 변화의 속도를 높이고 기업의 클라우드 속도를 높였다는 것입니다.
정보화에서 디지털화에 이르기까지 시대의 변화는 항상 상업세계의 변화를 가져온다. 클라우드 기본 아키텍처에서 데이터베이스를 사용하는 방법은 기업의 골칫거리가 되며 클라우드 공급업체의 기회이기도 합니다. 아마존 AWS CTO 워너 위거는 "데이터베이스는 클라우드 컴퓨팅의 궁극적인 전쟁이다" 고 여러 차례 강조했다. "
디지털 지능 시대, 클라우드의 원시는 무엇을 의미할까요? 기존 데이터베이스와 비교하여 클라우드 기본 데이터베이스의 핵심 장점은 무엇입니까? 데이터베이스를 클라우드로 옮기는 것이 클라우드의 기본입니까? 이러한 문제를 바탕으로 레이펑망은 알리바바바 그룹 부사장, 아리운 데이터베이스 제품 사업부 책임자인 이피와 대화를 나눴다.
국산 클라우드 원생 데이터베이스,' 피부 절개의 고통' 에서 벗어나다.
오늘날, 데이터베이스의 상업 세계는 클라우드의 출현과 발전으로 인해 두 파로 나뉜다.
하나는 Oracle 을 대표하는 전통적인 비즈니스 데이터베이스이고, 하나는 외국의 AWS 와 국내의 아리운으로 대표되는 클라우드 기본 데이터베이스이며, 모두' IOE 혁명' 의 산물이다.
사실 초기 비교적 뜨거운 데이터베이스는 계층 데이터베이스, 네트워크 데이터베이스, 관계형 데이터베이스의 세 가지가 있습니다.
"파도의 정상" 이라는 책에서 저자 오군은 "갑골문의 부상은 관계형 데이터베이스 시장 전망에 대한 첫눈에 크게 달려 있으며, 비즈니스 모델에서는 IBM 보다 우월하다" 는 견해를 썼다.
따라서 클라우드 기본 데이터베이스가 입세할 때까지 데이터베이스의 세계는 항상 Oracle 의 세계였으며, 국내 대부분의 인터넷 회사들은 Oracle+IBM 소형 폼 팩터 +EMC 모델을 채택하여 정상적인 운영을 유지해야 했습니다.
높은 비용으로 인해 데이터베이스에 대한 수요가 큰 인터넷 거물들은 "견딜 수 없다" 고 말했다.
2009 년 알리바바의 Oracle RAC 클러스터 노드 수는 기록적인 20 개에 달했다. 그러나 Oracle 은 유연한 확장 기능을 갖추고 있지 않기 때문에 피크 트래픽에 따라 소형 폼 팩터 및 데이터베이스만 구입할 수 있어 알리가 업무 증가로 인한 이익의 대부분을 Oracle 에 지급합니다.
이듬해 알리는' IOE' 의 길을 걷기 시작했고 오픈 소스 MySQL 을 기반으로 AliSQL 을 구축하고 타오바오 이중 1 1 테스트를 성공적으로 통과했다. 국산운원생 데이터베이스는 공식적으로' 피부의 고통' 에서 벗어나 점차 시장에서 인정받고 있다.
한편 해외 AWS 는 20 15 에 클라우드 컴퓨팅 기반 자체 연구 데이터베이스인 Amazon Aurora 를 발표했습니다. Aurora 는 3 개의 사용 가능 영역 간에 6 개의 데이터를 복제할 수 있는 관계형 데이터베이스이며, 가장 큰 특징은 고성능 및 고가용성입니다.
클라우드 컴퓨팅의 거물들이 진입함에 따라 클라우드 원생 데이터베이스는 점차 국내외 주류가 되었다. Gartner 에 따르면 202 1 까지 전체 데이터베이스 시장에서 클라우드 데이터베이스의 비중이 처음으로 50% 에 이를 것으로 예상되며 2023 년에는 75% 의 데이터베이스가 클라우드 플랫폼에서 실행될 것으로 전망됩니다.
클라우드 기본 데이터베이스의 경우, 차츰차츰 동그라미가 나감에 따라, 사람들의 관심의 초점도' 무엇이냐?' 에서 비롯된다. " "또 어떤 문제를 해결할 수 있을까?"
그러나 클라우드 기본 데이터베이스에는 고립된 데이터 문제가 있습니다. 여러 데이터 시스템에 액세스할 수 없는 경우 기업은 데이터 처리 및 데이터 관리에 "많은 압력" 을 가하며 데이터 보안 위험까지 안고 있습니다.
기존 데이터 웨어하우스는 일반적으로 T+ 1 데이터 통합을 기반으로 오프라인 데이터 웨어하우스를 구축하여 기업의 다양한 분석 및 서비스를 지원합니다. 기존 솔루션은 온라인 비즈니스의 안정성에 영향을 줄 뿐만 아니라 기업의 실시간 요구 사항도 지원하기 어렵습니다.
따라서 이피페의 관점에서 볼 때, 클라우드 기본 데이터베이스는 이미 2.0 단계에 이르렀다. 이 단계에서 해결해야 할 문제는 위에서 언급한 통점이다.
9 월 26 일 아리운 데이터베이스 혁신 운봉 대회에서 아리운은 최초의 원스톱 민첩한 데이터 웨어하우스 솔루션을 발표했다. 이 시나리오는 원스톱 데이터 관리 플랫폼 DMS 와 클라우드 기본 데이터 웨어하우스 ADB (AnalyticDB) 를 결합하여 온라인 데이터 실시간 보관, T+ 1 정기 스냅샷, 주문형 오픈 창고 등을 제공하는 창고 통합 기술 아키텍처를 제공합니다. 데이터 지연은 1 초에서 2 초까지 낮으며, 지속적으로 비즈니스를 온라인으로 전환하여 기업 온라인 데이터의 가치를 높입니다.
아리운의 원스톱 민첩한 데이터 웨어하우스 솔루션은 기존 솔루션에 비해 네 가지 핵심 이점을 제공합니다.
1, 데이터 집계 및 실시간 처리로 인해 업무 측의 정상적인 운영에 영향을 주지 않고 CPU 및 메모리 사용량은 5% 미만입니다.
2. 트랜잭션 순서 및 데이터 정확성 보장, 처리 절차가 짧으며 온라인 데이터 실시간 처리 및 오프로드를 지원하여 효율성이 높습니다. 데이터 전송 효율성 100m/s, 데이터 지연은 10 초 이내입니다.
복잡한 실시간 데이터 처리 및 계산 논리를 지원합니다.
4. 낮은 코드 조작은 실시간 창고 건설의 난이도를 크게 줄이고, 건설 효율을 높이고, 기업 디지털 변환 과정에서 다양한 실시간 장면을 지원할 수 있다.
실시간 통계 분석 시나리오 외에도 기업은 주기적인 데이터 분석의 요구를 충족하기 위해 주기적인 전체 스냅샷을 구축해야 합니다.
기존의 여러 창고 정기 총통합 방안은 생산 업무에 안정적인 영향을 미칠 수 있으며, 총통합의 시효성이 떨어지며, 고객이 수시로 데이터 역추적을 하는 비즈니스 요구를 충족시킬 수 없다.
T+ 1 주기 통합 시나리오의 경우 원스톱 민첩한 데이터 웨어하우스 솔루션은 지퍼 테이블 기반 T+ 1 전체 구경 데이터 스냅샷을 지원하므로 사용자는 간단한 몇 가지 조치를 통해 필요에 따라 각 기간의 전체 구경 또는 증분 스냅샷을 생성할 수 있습니다.
또한 비즈니스는 필요에 따라 원하는 시점의 데이터 백트래킹을 수행하여 데이터 이상 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
이피피는 데이터베이스의 미래 발전 추세에 대해 다음과 같은 다섯 가지를 언급했다.
1, 클라우드 기본+분산은 데이터베이스 표준이어야 하며 분산은 이미 필요합니다. 분산 데이터베이스는 서로 연결된 여러 데이터베이스로 구성되며 사용자 지향 데이터베이스는 단일 데이터베이스로 표시됩니다. 클라우드 기본 분산 데이터베이스는 사용 편의성, 확장성, 신속한 반복, 비용 절감 등의 기능을 갖추고 있습니다. , 자원 풀화에서 유연한 확장, 지능적 운영, 오프라인 통합에 이르기까지 기업 사용자의 핵심 요구를 해결합니다.
2. db (데이터베이스) 용 ai 와 ai 용 db 가 주류가 될 것입니다. 더욱 중요한 것은 AI 를 이용하여 데이터베이스를 지능적으로 운영할 수 있도록 하는 것입니다. 특히 클라우드의 기본 분산이 있는 경우, 데이터베이스는 유연하고 사용할 수 있으며 확장 가능하며 배포 후 응용 및 운영 차원의 복잡성도 크게 줄어들기 때문입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 데이터베이스에서 분석 기능은 점점 더 많은 비정형 데이터에 직면하는 데 매우 중요합니다.
3. 오늘날의 환경에서는 데이터의 보안과 안정성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 전체 데이터베이스 시스템이 데이터 링크를 처리하는 동안 암호화, 다중 보안 컴퓨팅 및 개인 정보 보호 기능을 제공할 수 있도록 하는 것도 매우 중요한 추세입니다.
다중 모드 데이터 처리 능력이 점점 더 중요해질 것입니다. 예를 들어, 새 데이터베이스의 멀티 모달 처리 기능은 새로운 에너지 자동차 기업의 레이블, 스마트 배터리 예측 등 애플리케이션 시나리오에서 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
5. 하나의 데이터, 여러 데이터 처리 엔진: 창고 통합, 창고 연계, 창고 개방, 원활한 데이터 흐름.
이 같은 판단도 아리운데이터베이스의 추세를 측면에서 반영한 것은 의심할 여지가 없다. 하지만 이 밖에도 업계에서 가장 관심을 갖는 것은 오픈 소스입니다.
지난 6 개월 동안 국내 수많은 업체들이 잇달아 오픈소스 전략을 내놓았는데, 그 배후의 원인은 분명하다. 생태를 창조하기 위해서. 올해 아리운 정상회담에서 아리운 스마트 사장, 다모 원장 장건봉은 아리운 202 1 년 발전의 키워드를 서비스, 기초, 중국 두께, 생태강으로 요약했다.
서비스와 생태를 잘 하는 것이 오늘날 공급업체의 목표가 되었으며, 오픈소스가 최선의 선택이다.
Feng.com 이 "아리운 데이터베이스는 앞으로 모든 능력을 개방할 것인가?" 라고 물었을 때 이 질문을 받았을 때, 이피피는 "아니야." 라고 대답했다.
그가 이렇게 대답한 것은 오픈소스에 대한 판단과 견해가 있기 때문이다.
이피피는 이 부분들이 아리운 데이터베이스의 상업적 버전이라고 말했다.
실제로 업계 내 대부분의 데이터베이스 공급업체는 TiDB 및 TiFlash 의 핵심 제어 구성 요소와 같은 핵심 기능을 공개하지 않습니다.
MongoDB, Cassandra, CouchDB 와 같은 데이터베이스 공급업체는 오픈 소스로 시작했으며, 오픈 소스는 아리운 데이터베이스의 전략일 뿐 아리운 데이터베이스의 명맥이 아닙니다.
몇 년 전 업계 관계자들은 국내 데이터베이스가 오픈 소스에 직면했을 때 신뢰, 오픈 소스 지적재산권 등의 문제를 먼저 해결해야 한다고 말했다. "오픈 소스는 공급업체가 저작권과 특허를 더 진지하게 고려할 수 있도록 합니다. 실제로 오픈 소스를 선택한 후 데이터베이스 공급업체에 대해 더 높은 요구를 했습니다. "
이피피는 오픈 소스가 단지 선택일 뿐이라고 생각하는데, 데이터베이스 오픈 소스 성공이 상업화가 성공할 수 있다는 의미도 아니고, 제조업자가 선진적이지 않다는 의미도 아니다. (윌리엄 셰익스피어, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스, 데이터베이스)
더 정확히 말하자면, 오픈소스는 단지 효과적인 수단일 뿐이다.
마지막으로, 아리운 데이터베이스는 고객이 오픈 소스 버전을 통해 아리운 데이터베이스 제품의 기술을 빠르게 사용하고 기술 제품의 반복 과정에 참여할 수 있기를 희망합니다. 높은 수준의 능력에서 그들은 팀의 전문성과 아리운의 서비스 능력을 참고해 좋은 비즈니스 파트너가 될 수 있다. 이것은 이피피와 아리운 데이타베이스의 오픈 소스에 대한 몇 가지 기본 아이디어이다. 뇌봉망 뇌봉망 뇌봉망