对比常规的基础设施上云和应用上云,企业对于数据上云一直保持最为慎重的态度。不过也不是一成不变的,Gartner前不久公布的一组数据显示,在2022年全球数据库管理系统的市场份额排名中,作为纯云厂商的亚马逊云科技,超越了老牌传统数据库厂商甲骨文和微软,首次位居第一。

降低企业的非业务工作负担

云的核心价值,不在于上云本身,在于能够减轻企业在ICT基础设施领域的工作负担,让企业更加专注于业务创新。这对于身处“乌卡”时代,被巨大不确定性包围的当今,尤其重要。云原生数据库的高弹性,能帮助企业应对不确定性。这是很多企业愿意把数据库迁移到云端的重要原因。

从Gartner的数据可以看出,在过去10年里,包括亚马逊云科技、谷歌云、阿里云在内的各大云厂商的数据库市场份额都在上升,而传统软件公司的市场份额则在下降,比如甲骨文、IBM、SAP等。

跨地域的高可用性,是亚马逊云科技全球数据库相比传统数据库的重要优势。传统数据库在多地部署时需要从头开始,而亚马逊云科技全球数据库可以利用公有云广泛的地域覆盖,方便全球范围地部署,并确保全球客户获得一致的用户体验,有助于业务的持续健康发展。

截至目前,亚马逊云科技在全球共有31个地理区域和99个可用区,为来自全球245个国家和区域的客户提供服务。这一数据还在不断增加,为跨国经营的企业,包括中国的出海企业,提供了极大的便利。

显然,当企业不再需要关心硬件、安全、地域等基础工作时,就能够减轻非业务工作的负担,将更多精力放在与业务相关的事务上,加快业务拓展和创新的步伐。

实现数据与上层应用的集成联动

对企业而言,存好、管理好数据不是目的,最终目的是用好数据,充分发挥数据资产的价值,真正让数据成为企业的核心生产资料。这就要求数据库能够与数据分析和AI服务等上层应用更好地集成,形成相互联动的关系,从而达成数据驱动创新的目标。这也是云原生数据库的重要优势所在。

在2022 re:Invent全球大会上,亚马逊云科技提出了端到端的云原生数据战略,包括数据的存储、查询、行动、编目和治理等全闭环,其三大核心要素则是:建立面向未来的云原生数据基础设施、跨组织实现安全高效的数据一体化融合、通过机器学习工具用数据驱动智能创新。

这样端到端的数据旅程,可以帮助企业打破数据孤岛,实现数据的资产化,并放心地让数据在不同的业务系统之间流转;进而融合端到端的大数据和机器学习任务,提升整体的开发效率。比如通过Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML等特性,开发者无需具备机器学习专业知识,只需使用熟悉的数据库语言,即可进行机器学习操作;而Amazon Athena能够对支持多种开源框架的大数据平台,对不同数据源进行联邦查询,快速完成机器学习建模的数据加工。

值得注意的是,要实现数据与应用的深度集成,企业往往也需要服务商的支持,即由云厂商的合作伙伴提供迁移和托管等服务。亚马逊云科技已经拥有企业ICT市场最强大的合作伙伴和开发者生态系统,是其数据库市场份额快速提升的原因之一。