IDC報告顯示，未來超過90%的組織都將成為“數據驅動型組織”，企業與組織的決策、運營、管理乃至創新都是圍繞數據來開展，讓數據來驅動日常業務，而不是經驗和直覺。

顯然，進入到數字經濟時代，在企業數字化轉型的過程中，數據已成為當之無愧的“燃料”，乃企業的核心生產要素和主要驅動力，這也讓數據庫的重要性日漸突出。

事實上，作為最重要的基礎軟件之一，數據庫已然走過了70餘載，經歷了從集中式數據庫、數據庫一體機到分佈式數據庫，數據庫經歷了多次架構變遷與升級，市場也湧現出各色各樣的數據庫產品。在雲計算大行其道的今天，數據庫也開啟了其最重要的趨勢：雲原生數據庫。

正如亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理陳曉建所言：“雲原生數據庫充分發揮了公有云架構優勢，正在打破數據庫固有的各種瓶頸，幫助用戶真正釋放數據創新潛力。亞馬遜雲科技將繼續積極探索公有云架構與數據庫演進的結合，通過雲原生數據庫服務的創新，幫助各行業企業展開雲上創新之旅。”

傳統數據庫瓶頸凸顯，雲原生數據庫眾望所歸

今天，很多行業用戶都身處數字化轉型的關鍵時期。與過去相比，很多企業相關業務需求與技術環境發生了極大變化，這也使得傳統數據庫的瓶頸凸顯，愈發無法勝任業務需求。

• 其一：大部分傳統商業數據庫很難進行橫向擴展，並且硬件成本昂貴。例如在大型機環境，出現性能不夠，只能夠購買昂貴硬件去部署，無法利用分佈式架構來提升性能；
• 其二：傳統商業數據庫除了購買成本之外，還需要專門的運維團隊進行運維和管理，帶來高昂的運維成本；開源數據庫後續也有類似的運維挑戰；
• 其三：今天中國大部分企業都處於業務發展快速變化的階段；例如，很多企業會選擇出海，去拓展海外市場，如果還採取傳統的本地部署模式，會帶來一系列複雜挑戰；
• 最後：傳統商業數據庫版本歷史長、技術迭代週期相對緩慢，無法踏上如今快速變化的技術需求，使得傳統數據庫經常會在架構、性能和功能等方面出現瓶頸，無法滿足業務場景的需求。

這也是近十年來雲原生數據庫逐漸獲得越來越多用戶青睞的根本原因。尤其是隨著企業數字化轉型的深入，不僅會產生海量、多樣化的數據，更讓微服務的快速創新加速融入到業務場景之中。此時，雲原生數據庫的重要性愈發重要，針對各種應用的快速開發和迭代提供更加合理的成本、性能和功能，從而支撐業務的快速創新。

具體來看：首先，藉助雲完全託管的環境，用戶通過雲原生數據庫即可不用去專門搭建昂貴的運維專家團隊。例如，在傳統商業數據庫本地化部署的時代，企業光一個核心數據庫的部署、調優、測試都需要花費大量精力和人力，加上配上長期的運維保障團隊，讓很多企業在成本上承擔不了，但是進入到雲原生數據庫時代，用戶完全無需再為此擔憂。

其次，雲原生、微服務等技術最大的優勢即可以快速響應業務需求，結合雲計算彈性的架構，可以極大提升企業的業務響應速度。比如，雲原生數據庫可以根據業務實現後端各種資源的快速、動態、自動的擴縮容；但在傳統商業數據庫時代，資源規劃通常是通過專家根據經驗來設置，之後的擴容更是極其麻煩，與雲原生數據庫的高彈性相差甚遠。

第三，雲上如今不僅是一個IT資源的集中地，更是像大數據、AI等能力的融合體，數據庫與這些技術、服務的融合，有望進一步提升雲原生數據庫的競爭力，為用戶提供更加出色的數據庫服務。

事實上，亞馬遜雲科技是雲原生數據庫的先行者和領導者。早在2009年，亞馬遜雲科技就推出了Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，開啟了雲上託管數據庫服務的新模式；2012年，亞馬遜雲科技推出首個雲原生數據庫Amazon DynamoDB；2014年，亞馬遜雲科技推出雲原生的關係型數據庫Amazon Aurora；目前，亞馬遜雲科技已推出15種專門構建的雲上託管數據庫服務，可以滿足用戶對於數據庫服務的各種差異化需求。

陳曉建介紹：“全球已經有超過65萬個數據庫遷移到亞馬遜雲科技之上，亞馬遜雲科技還會繼續推動雲原生數據庫的創新，幫助各個行業加速展開雲上的業務創新。”

融入場景，為轉型注入新動能

如今，傳統行業對於雲原生數據庫期望極高，卻有些“想用而不敢用”。一方面數據庫的遷移是一項極為複雜的工程，很多行業用戶因為需求以及歷史遺留原因，擔心數據庫遷移帶來的風險；另一方面，隨著數據量、數據類型的豐富，傳統關係型數據庫或者單一的數據庫服務很難再滿足傳統行業用戶的需求。

例如，在汽車領域，正在加速走向電氣化、網絡化、智能化、共享化的新趨勢，其數據類型不僅有很多傳統汽車基礎數據、交通與基礎設施數據、車聯網數據、用戶數據、自動駕駛數據等等，涉及到各種結構化、非結構化數據，很難用傳統商業數據庫來滿足。

為此，亞馬遜雲科技為滿足汽車企業高效處理不同類型數據的需求，採取了為不同業務場景找到“理想”的數據庫，亞馬遜雲科技數據庫服務廣泛支持關係、鍵值、文檔、內存、圖、時間序列、寬列和分類賬八大數據庫類型，採取“專庫專用”的產品思路。其中，雲原生的關係數據庫Amazon Aurora以及時序數據庫Amazon Timestream管理汽車基礎數據，使用鍵/值數據庫Amazon DynamoDB和文檔數據庫Amazon DocumentDB管理交通和基礎設施數據，使用圖數據庫Amazon Neptune管理用戶行為數據等。

又如，智能設備的興起正在迅速改變傳統制造業。大量的智能設備，不僅會產生海量、多類型的數據，還給製造業企業帶來了數據全生命週期管理、數據孤島等挑戰，企業需要在成本、訪問效率等方面進行平衡。為此，亞馬遜雲科技提供具有數據分層功能的數據庫服務，包括Amazon Timestream、Amazon DynamoDB以及Amazon ElastiCache for Redis，可以幫助製造業企業將大量低訪問頻率的歷史數據進行冷熱數據分離，並自動進行分層存儲。

又如，在金融行業，金融風險日益呈現規模化、隱蔽性、動態變化的特徵，這給金融機構帶來了巨大的識別挑戰，金融機構希望通過實時的對大規模數據進行復雜的關聯鏈路分析，提升風險控制。為此，亞馬遜雲科技Amazon Neptune專為挖掘數據間複雜關係而優化設計，能在幾毫秒內查詢數十億種關係，且無需運維操作即可針對海量數據隨時添加新的數據維度，可幫助金融機構提升風險控制。

總體來看，如今亞馬遜雲科技是當前雲服務商佈局雲原生數據庫最早，且是在傳統行業中實踐最為豐富的廠商。隨著其不斷加大對於雲原生數據庫的研發與創新，以及帶來更加豐富的數據庫服務，亞馬遜雲服務有望為傳統企業帶來更加高效的數據服務，充分挖掘數據價值，從而為轉型注入新動能。