云原生数据库！究竟是什么？

云原生已经成为数据库发展的主流技术趋势。问题是，云原生数据库是什么？不同的公司对此有不同的解释。

　　阿里云认为云原生已经过了IT基础设施和应用场景云化的1.0时代，不再只关注单个产品能力是否容器化，或者是否通过微服务、Serverless等新技术构建；现在，云原生数据库已经进入2.0时代，更加强调能够集成多个引擎的综合数据库解决方案。说白了，有了云原生，每个底层分区都可以充分享受云带来的弹性和高可用性。但同时，云原生并不是孤立存在的，而是与分布式、离线集成、存储集成和多模式数据处理等核心技术相融合，让数据在不同应用场景和系统之间自由流动，从而实现一站式全链路数据管理和服务。

　　腾讯云认为云原生的数据库强调极致的性能、弹性和无限的扩展性。例如：用户不仅可以在云端构建自己的数据库，还可以在完全基于云的基础设施环境中根据使用情况进行更精细的计费。

　　华为云更关注上层应用和架构能否按照于云的方法进行改造。也就是说，除了资源汇集之外，你的企业是否“生于云、长于云”，决定了你能否充分享受到云原生数据库带来的极致体验。

　　如此看来，云原生数据库似乎有自己的优点，但对于用户来说还是一知半解。事实上，要想真正理解云原生数据库的概念和内涵，还需要从用户应用场景的变化入手。

　　充分利用云能力

　　过去，软件开发和应用都是单一的。如果你想要更强大的性能，只有一个选择，那就是购买一台底层核心更大的服务器。尽管性能有所提高，但价格仍然昂贵。许多银行用户都知道大型计算机非常昂贵。

　　有一天，互联网时代终于到来，我们可以用更合理的方式解决性能和成本问题。这就是最早的云服务模式，即云数据库时代。 （注：云数据库与云原生不同，更多信息请参见《云原生数据库大红大紫背后，透漏出哪些关键点？》）。即便是现在，很多企业上云的模式仍然是把本地的架构直接搬到云端，不搬软件，相当于把硬件资源池化了。

　　事实上，云带来的核心价值远不止共享硬件堆叠的存储层，而是破解顶层应用的分布式能力。云当然是分布式结构，而基于于云的数据库应用的弹性设计意味着数据库的结构不再是过去的中心化架构，最终的性能取决于单个设备强大的计算能力。

　　现在我们可以通过非常便宜的硬件实现更高的性能。例如：在银行业，很多应用场景都需要计算能力，依赖硬件堆叠的单片模式自然存在瓶颈。又比如：双十一场景下，云计算可以突破硬件计算能力的理论限制，解决大型计算机无法解决的问题。这些都是云数据库带来的变化。云数据与云原生数据库同源。 （什么是云数据库，请看作者之前的文章《云数据库选型也绕不开“CAP定理”？》）

　　 那么云原生带来了哪些变化呢？答案是，架构的根本改变，让数据库实现真正的水平扩展！

　　计算能力和分析大量数据的能力的解耦，包括大数据的蓬勃发展，都是云架构带来的变化。但如果单纯将数据库搬到云端，只能考虑应用硬件优势，业务水平仍然受到之前瓶颈的限制。因此，最好的商业模式就是将业务结构转变为云原生式的结构。

　　适合对时效性要求高的公司

　　问题是，我们都在说云原生，不同的云原生数据库有什么区别？

　　看来，拥抱云原生的数据库有两条路。一是直接使用公有云厂商提供的产品和服务；另一种是基于公有云的架构和实践，构建自己的私有云。

　　理论上只有公有云才有云原生数据库容量，因为云原生有成本，只有最大化共享才能分担公共成本。尤其是当业务规模达到几百万、几千万的时候，如果没有云原生的体系和架构就无法支撑。

　　但在数字化转型的背景下，仅使用一个或多个公有云支持的云原生数据库来支持数千个行业的各种细分场景，从哲学角度来看是一种理想状态，根本不可能实现。 。因此，不同公有云之间存在技术差异，采用不同的产品组合来解决不同的场景细分问题。

　　对于规模不是太大或者业务规模非常大、行业特性不适合阿里巴巴、腾讯、华为的公司，应该尽量在本地以如下形式拥抱云原生数据库技术路线：公共云。

　　例如：国内某大型银行科技公司既建设了公有云，又建设了自己的私有云。数据库服务目前主要在内部提供服务。企业可以直接在云端部署Redis、PostgreSQL等。其中，TiDB 的底层已经实现了容器化。

　　与本地业务模型相比，云原生数据库可以带来更强大的扩展和收缩能力。对于大多数金融公司来说，增长相对稳定，云资源容量也相对容易预测。 云原生数据库更偏向于互联网高并发的业务场景，对效率要求比较高。 云原生的优点是可以给用户下发权限，自动化程度比较高。用户可以根据自己的需求进行选择，无需寻找专业人士。 DBA 有帮助。

　　对于大多数用户来说，EBS和块存储等技术可以打包成商业机会并添加到公司自己的管道中。这是云原生数据库中最好的范例。当然，最终的结果绝对是公有云的可能性无法比拟的；但这就是企业应用的现状。不同的企业有不同的数据合规需求和应用场景。