阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫精要2022版

(此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿 (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF版中做更新)封面頁1阿里云開發(fā)者W藏經(jīng)閣”阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫核心策略篇 5打造云原生一站式數(shù)據(jù)管理與服務(wù) 6阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫核心產(chǎn)品篇 21PolarDB 2云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDB 43indorm 達(dá)摩院加持下的數(shù)據(jù)庫技術(shù)前沿 84阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫解決方案篇 93行業(yè)解決方案篇 94數(shù)字政府行業(yè) 94金融行業(yè) 99 運(yùn)營商行業(yè) 108 物流快遞行業(yè) 124 場景化解決方案篇 132傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫升級 132升艙：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫升級 136企業(yè)級SaaS 139 可持久化高性能內(nèi)存處理 147阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫標(biāo)桿客戶案例篇 150 中國再保險(xiǎn)集團(tuán)公司 153某超大型金融機(jī)構(gòu) 155 智慧醫(yī)保平臺(tái) 159 韻達(dá) 163上海市新能源汽車數(shù)據(jù)平臺(tái) 165交通運(yùn)輸部路網(wǎng)中心 167 阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫在三大數(shù)據(jù)庫頂會(huì)的技術(shù)論文發(fā)布篇 175阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫在三大數(shù)據(jù)庫頂會(huì)的技術(shù)論文發(fā)布 176阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫權(quán)威機(jī)構(gòu)評測與獎(jiǎng)項(xiàng)篇 180阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫權(quán)威機(jī)構(gòu)評測與獎(jiǎng)項(xiàng) 181 (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF版中做更新)55 (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF版中做更新)打造云原生一站式數(shù)據(jù)管理與服務(wù)數(shù)據(jù)庫作為三大基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件之一，在云計(jì)算進(jìn)入新的發(fā)展階段后，需要不斷進(jìn)行技術(shù)突破與創(chuàng)新。在2022年的云棲大會(huì)上，阿里巴巴集團(tuán)副總裁、阿里云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負(fù)責(zé)人李飛飛表示：“阿里云數(shù)據(jù)庫堅(jiān)持從客戶視角出發(fā)，我們認(rèn)為數(shù)據(jù)庫帶給客戶的核心價(jià)值是：確保數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)永遠(yuǎn)在線，讓數(shù)據(jù)價(jià)值不斷放大?；诖耍⒗镌茖⒋蛟煸圃徽臼綌?shù)據(jù)管理與服務(wù)作為戰(zhàn)略，不斷創(chuàng)造客戶價(jià)值。對于未來的數(shù)據(jù)庫發(fā)展，李飛飛認(rèn)為有四個(gè)核心趨勢：云原生化、平臺(tái)化、一體化?云原生化：基于基礎(chǔ)服務(wù)構(gòu)筑服務(wù)，使用戶從購買資源向購買能力轉(zhuǎn)變，加速式數(shù)據(jù)管理與服務(wù)，提供標(biāo)準(zhǔn)的OpenAPI體系，減少業(yè)務(wù)煙囪。避免數(shù)據(jù)搬遷，具體來說就是處理分析一體化、離在線一體化、集中分布一體化、多模處理一體化。阿里云數(shù)據(jù)庫全面擁抱并推進(jìn)數(shù)據(jù)庫“四化”大趨勢，并相應(yīng)地提出“四做”策略——做深基礎(chǔ)、做強(qiáng)核心、做好體驗(yàn)和做精場景，將戰(zhàn)略目標(biāo)深耕落地。1.做深基礎(chǔ)做深基礎(chǔ)是向下延伸，阿里云數(shù)據(jù)庫將與阿里云基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)合設(shè)計(jì)、深度優(yōu)化，構(gòu)x配成本?？蛻艨沙浞窒硎蹵RM芯片實(shí)現(xiàn)性能和性價(jià)比的全面提升。明地卸載諸如壓縮等CPU密集的負(fù)載，實(shí)現(xiàn)了3倍壓縮比，成本節(jié)省60%，同時(shí)做到數(shù)據(jù)庫性能無損。安全測評中心官方認(rèn)證。2.做強(qiáng)核心行至云深處，做強(qiáng)核心是指持續(xù)聚焦數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎、系統(tǒng)架構(gòu)方面的創(chuàng)新，不斷提升引擎的處理性能。1)AllInServerless：按需使用，按量計(jì)費(fèi)里云數(shù)據(jù)庫核心產(chǎn)品AllInServerless。在云原生數(shù)據(jù)庫1.0時(shí)代，云原生數(shù)據(jù)庫按照業(yè)務(wù)負(fù)載的變化來自動(dòng)彈性伸縮，實(shí)現(xiàn)分鐘級別的彈性。進(jìn)入到云原生數(shù)據(jù)庫2.0時(shí)代，通過提前預(yù)測業(yè)務(wù)對資源需求的變化，可實(shí)現(xiàn)秒級彈性變配，且業(yè)務(wù)無損，實(shí)現(xiàn)了真正的Serverless，最多可幫助客戶降低70%成本。阿里云數(shù)據(jù)庫是首家通過信通院Serverless能力評測的云廠商，且憑借過硬的Serverless技術(shù)能力，參測的PolarDB、RDS數(shù)據(jù)庫獲得事務(wù)型數(shù)據(jù)庫Serverless能力最高“先進(jìn)級”評級；AnalyticDB數(shù)據(jù)庫獲評分析型數(shù)據(jù)庫Serverless能力“增強(qiáng)級”評級。2)HTAP：事務(wù)處理和計(jì)算分析一體化縫融合，提供一站式數(shù)據(jù)處理與分析能力。MySQL維?；诳蛻粽鎸?shí)場景測試，性能遠(yuǎn)超其他廠商。，提供了PolarDB和ADB一體化HTAP解決方案，通過兼具一體化的購買和使用體驗(yàn)?；谀秤螒蚩蛻舻恼鎸?shí)負(fù)載測試，相比其他廠商，PolarDB和ADB一體化HTAP以50%成本提供了1.8倍性能。3)集中分布一體化X通過了北京國家金融科技認(rèn)證中心的“金融分布式數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)符合性驗(yàn)證”測評。4)離在線一體化云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDB重磅發(fā)布離在線一體化版本，實(shí)現(xiàn)萬億級數(shù)據(jù)亞秒級任意維度分析處理。?2類處理負(fù)載，融合BSP+MPP計(jì)算模型提供離線處理+在線分析能力，一個(gè)引?4個(gè)統(tǒng)一，即統(tǒng)一計(jì)費(fèi)單位、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管道、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問。5)多模融合處理一體化在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層用最新的壓縮技術(shù)實(shí)現(xiàn)2至10倍的壓縮比，幫助客戶在多元場景降低80%以上數(shù)據(jù)處理成本。6)達(dá)摩院前沿技術(shù)阿里云一向重視數(shù)據(jù)庫前沿技術(shù)研究，并為此成立專門的研究機(jī)構(gòu)——達(dá)摩院數(shù)據(jù)庫與存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)室。在達(dá)摩院的加持下，我們?nèi)〉昧讼乱淮鷶?shù)據(jù)庫的核心技術(shù)的新突在安全可信領(lǐng)域，首次提出數(shù)據(jù)全生命周期安全管理，保障企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)機(jī)密性、據(jù)安全保護(hù)能力。rDBInDBMLAI方面構(gòu)建智能化運(yùn)維體驗(yàn)，一方面在數(shù)據(jù)庫里完成簡單推理，并且支持智能化的應(yīng)用。阿里云數(shù)據(jù)庫NL2SQL技術(shù)在耶魯大學(xué)Spider數(shù)據(jù)集評測中，以78分的成績排名榜單第一，模型規(guī)模僅為第二名的1/7，且計(jì)算速度提升10倍以上。在空天數(shù)據(jù)領(lǐng)域，Ganos突破視算一體化3D全空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)，構(gòu)建了基于面空間擴(kuò)展存儲(chǔ)，全空間復(fù)雜分析計(jì)算效率提升50-100倍，城市全域?qū)\生場景表達(dá)模型壓縮能力增強(qiáng)1倍，全空間混合存儲(chǔ)庫內(nèi)存儲(chǔ)容量平均降低50%。3.做好體驗(yàn)做好體驗(yàn)是堅(jiān)持客戶第一，是“做好服務(wù)”的向前一步，從最終用戶的視角出發(fā)，全面提升產(chǎn)品能力和易用性，從源頭服務(wù)好用戶。用戶和開發(fā)者不僅可通過控制臺(tái)端到端地使用阿里云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，而且可基于高可用、高安全、易集成等各類企業(yè)級能力，覆蓋了開發(fā)者主流的場景，助力客戶效率提升90%，穩(wěn)定性提升10倍，數(shù)據(jù)庫使用成本降低90%。DMSDevOps、數(shù)據(jù)傳輸與加工、數(shù)據(jù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)的無縫流動(dòng)。DMS已服務(wù)40萬+用戶，保護(hù)20億+數(shù)據(jù)資產(chǎn)。阿里云一站式數(shù)據(jù)管理與服務(wù)平臺(tái)通過了信通院一站式數(shù)據(jù)庫管理平臺(tái)認(rèn)證所有的測試項(xiàng)(33個(gè)可選項(xiàng))，以滿分成績獲得了一站式數(shù)據(jù)庫管理平臺(tái)認(rèn)證。4.做精場景做精場景是深入理解千行百業(yè)共性的客戶需求，解決普適性的客戶痛點(diǎn)問題，面向行業(yè)場景提供多元解決方案。在政府行業(yè)，阿里云智慧醫(yī)保平臺(tái)數(shù)據(jù)庫解決方案支撐2個(gè)國家級和16個(gè)省級醫(yī)據(jù)庫RDS、一站式數(shù)據(jù)管理平臺(tái)DMS等產(chǎn)品的解決方案助力山東醫(yī)保門診結(jié)算、住院結(jié)算等系統(tǒng)響應(yīng)速度最高提升近10倍，真正實(shí)現(xiàn)山東醫(yī)保服務(wù)的“數(shù)據(jù)多跑在金融行業(yè)，阿里云金融行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案在銀行、保險(xiǎn)、證券、互聯(lián)網(wǎng)金融等場景逐漸落地，已全面服務(wù)于中國人壽、中華保險(xiǎn)、申萬宏源證券、中再集團(tuán)等客戶，助力業(yè)務(wù)走向平臺(tái)化，交易業(yè)務(wù)敏捷化和規(guī)?；瑪?shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)在線化，集中其中，最為典型的是中國人壽通過引入云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB等產(chǎn)品技術(shù)實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)擺脫對傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫的依賴，促進(jìn)云原生和分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用成熟，從可用到好DB和容災(zāi)能力，結(jié)合DMS一站式在線數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，為互聯(lián)網(wǎng)客戶提供了從數(shù)據(jù)生Kumu等國際客戶實(shí)現(xiàn)提效降本和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。最后，阿里云還宣布推出數(shù)據(jù)庫獨(dú)立品牌“瑤池”——寓意蘊(yùn)含著無盡數(shù)據(jù)寶藏，也寓指阿里云通過一站式數(shù)據(jù)管理與服務(wù)幫助客戶治理海量數(shù)據(jù)資源，致力于成為千行百業(yè)客戶首選的企業(yè)級云原生數(shù)據(jù)庫。開發(fā)與治理的一站式數(shù)據(jù)管理與服務(wù)。 (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF版中做更新) (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF版中做更新)云原生數(shù)據(jù)庫PolarDBPolarDB是阿里巴巴自主研發(fā)的下一代云原生數(shù)據(jù)庫，100%兼容MySQL、是開源數(shù)據(jù)庫的6倍和400倍，TCO低于自建數(shù)據(jù)庫50%。本文內(nèi)容來自2022年云棲大會(huì)云原生數(shù)據(jù)庫峰會(huì)，點(diǎn)擊鏈接：《云原生數(shù)據(jù)庫峰rDB究，我們每年都會(huì)在頂會(huì)發(fā)表論文，將研究成果與大家共同分享。BPolarDB在存算分離以及物理復(fù)制方面已經(jīng)非常成熟，因此逐漸開始往另一層次發(fā)現(xiàn)了ScaleOut與ScaleUp兩個(gè)方向的彈性伸縮。PolarDB是共享資源的數(shù)據(jù)庫，對資源硬件非常關(guān)注。我們充分利用新硬件實(shí)現(xiàn)軟硬一體化，將硬件的紅利分享給用戶。D存儲(chǔ)。通過Smart-SSD進(jìn)行數(shù)據(jù)的壓縮后可實(shí)現(xiàn)2.0-3.0的壓縮比。左下角的性能讓利給用戶。能全局強(qiáng)一致性，能夠使各類節(jié)點(diǎn)更穩(wěn)固，能夠搭建更大的架構(gòu)供更豐富的場景使用。也保證了不管在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)或節(jié)點(diǎn)之間存在多少latency，都可以成功地讀到寫通過RDMA的升級，性能提高了近63倍。點(diǎn)復(fù)制到另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，實(shí)現(xiàn)了行列轉(zhuǎn)換，將行存的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為列存。執(zhí)行器對列存性能進(jìn)行了分析，如右圖所示，效果顯著。節(jié)點(diǎn)之間的并行查詢。左圖為4個(gè)32節(jié)點(diǎn)的并行查詢，結(jié)果顯示整體執(zhí)行時(shí)間較MySQL提升60多倍，單條執(zhí)行時(shí)間最大提升150倍。右側(cè)為對60億+大表的分組聚集，執(zhí)行時(shí)間小于hPolarDB正式商業(yè)化發(fā)布“庫表級多寫”。一個(gè)節(jié)點(diǎn)管理多個(gè)庫、表，庫表級多寫的優(yōu)勢在于可以共享shared-everything架做增減，無需進(jìn)行數(shù)據(jù)的重復(fù)遷移。節(jié)點(diǎn)，提高了備節(jié)點(diǎn)的利用率。信息的全局協(xié)調(diào)。上圖為阿里云PolarDB與友商的對比，PolarDB多寫在沖突寫和無沖突寫場景下均具有非常大的優(yōu)勢。PolarDB即將支持全球就近寫，可以在全球范圍內(nèi)，通過并行的物理復(fù)制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)兩秒以內(nèi)的延遲。能夠支持表級別的就近寫，數(shù)據(jù)會(huì)進(jìn)行雙向同步，保證數(shù)據(jù)的全局一致性。X-Engine基于LSM架構(gòu)，能夠保證非常高的壓縮率?？梢詫-Engine與InnoDB行分配數(shù)據(jù)在何處。使用X-Engine進(jìn)行壓縮后，淘寶圖片庫實(shí)現(xiàn)了近6倍的壓縮，淘寶交易訂單壓縮近3倍，性能方面相較于標(biāo)準(zhǔn)集群版略有不足但是相近。sPCUPolarDB一直在性能方面進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。通過云原生架構(gòu)全路徑的深度優(yōu)化、高性能存儲(chǔ)的引擎優(yōu)化以及高性能索引PolarIndex大幅提高了性能。通過Dictionary的改變即可生效。PolarDB在典型行業(yè)的最佳實(shí)踐游戲行業(yè)痛點(diǎn)與PolarDB的實(shí)踐：B支持秒級備份以及庫表級、行級的閃回，可以大幅縮短版更時(shí)間，從小時(shí)級降低至PolarDB持多主架構(gòu)，能夠大幅縮短縮短滾服合服時(shí)間，實(shí)現(xiàn)分鐘級快速的響應(yīng)。零售行業(yè)往往有供應(yīng)鏈、銷售以及運(yùn)營分析，系統(tǒng)均獨(dú)立構(gòu)建且系統(tǒng)之間的構(gòu)建較穩(wěn)定。SaaS行業(yè)租戶多且租戶量會(huì)快速變化，PolarDB提供的Serverless能力可以根據(jù)另外，零售行業(yè)會(huì)存在百萬級的DDL，而PolarDB提供了高性能的DDL，包括秒級DLDDLDDL泛政府行業(yè)也存在幾個(gè)關(guān)鍵痛點(diǎn)：，使升級過程可控、可管理。PolarDB提供了兩地三中心容災(zāi)，既可以實(shí)現(xiàn)同城的高可用，也可以實(shí)現(xiàn)異地的高可用。享存儲(chǔ)以及32計(jì)算節(jié)點(diǎn)，可以免去分庫分表，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)無侵入。云原生數(shù)據(jù)庫PolarDBPolarDBX里巴巴自主研發(fā)的云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB的分布式版本，100%開MySQL11峰值交易58.3萬筆/秒。云原生一體化透明分布式數(shù)據(jù)庫本文內(nèi)容來自2022年云棲大會(huì)云原生數(shù)據(jù)庫峰會(huì)，點(diǎn)擊鏈接：《云原生數(shù)據(jù)庫峰分布式數(shù)據(jù)庫概念已經(jīng)誕生幾十年，早期更多只是作為研究對象，直到2000年左右才真正走向應(yīng)用，主要用于各大企業(yè)尤其是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)解決擴(kuò)展性、高并發(fā)、高吞吐等訪問問題。直到近幾年，分布式數(shù)據(jù)庫才真正在商業(yè)化應(yīng)用中投入使用。下，解決了在線交易系統(tǒng)高并發(fā)讀寫問題；在傳統(tǒng)行業(yè)制造業(yè)、政企、交通、能源等場下，解決了跨地域高可用問題。包括以下幾個(gè)方面：?兼容性。能否與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)保持兼容。?使用門檻。是否必須要有足夠大體量才用使用？能否像使用單機(jī)數(shù)據(jù)庫一樣簡單方便？?擴(kuò)展能力。數(shù)據(jù)擴(kuò)展以后，面臨跨數(shù)據(jù)分片，分布式事務(wù)是能否保持高性能？?運(yùn)維復(fù)雜度。分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜，涉及到集群化部署以及多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間交組件負(fù)責(zé)輸出，與MySQL兼容、全局一致的日志內(nèi)容。整個(gè)PolarDB-X架構(gòu)在云?兼容原生MySQL生態(tài)。?一體化透明分布式，可以像使用單機(jī)數(shù)據(jù)庫一樣使用，無需了解過多分布式概念。求也做了大量工作。實(shí)際上要做到一個(gè)產(chǎn)品100%兼容另外一個(gè)產(chǎn)品難度極大，因?yàn)樵挟a(chǎn)品會(huì)不斷地發(fā)展送代。因此我們做兼容性的原則主要針對企業(yè)級用戶需求和側(cè)重點(diǎn)對大部分能兼容，以保證原有使用MySQL數(shù)據(jù)庫改數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以完整無縫對接到原有生態(tài)上。為了實(shí)現(xiàn)生態(tài)兼容，我們開發(fā)了CDC全局一致Binlog組件，能夠提供完全兼容單所有用戶都在一開始就具有大體量、高并發(fā)的需求，大多是隨著業(yè)務(wù)發(fā)展逐漸出現(xiàn)大體量的需求。布式企業(yè)版形態(tài)。為了在分布式層面提供更好的單機(jī)體驗(yàn)，我們提出了透明式的概念，其中的重要能力為AUTO模式，可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫時(shí)指定數(shù)據(jù)庫為自動(dòng)模式，數(shù)據(jù)庫會(huì)根據(jù)容量大小做自動(dòng)分區(qū)，無需主動(dòng)干預(yù)。但同時(shí)也保留了手工分區(qū)的能力，更好地契合業(yè)另外，PolarDB-X提供了在線與歷史歸檔數(shù)據(jù)一體化，可以通過事先設(shè)置數(shù)據(jù)過期OSS數(shù)據(jù)可以通過統(tǒng)一的SQL語法、統(tǒng)一的接入點(diǎn)進(jìn)行訪問。目前歷史歸檔數(shù)據(jù)相對在線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本最多下降了有20倍。這個(gè)功能目前已經(jīng)在公有云版本上線。分布式架構(gòu)并不是銀彈，無法解決所有問題，也存在設(shè)計(jì)上的相應(yīng)代價(jià)。變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)，一旦涉及這個(gè)是分布式系統(tǒng)帶來的非常顯著的代價(jià)。想要透明式的體驗(yàn)必然會(huì)導(dǎo)致性能不達(dá)預(yù)期，要想保持性能需要精心設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分布規(guī)則，小心地限制使用特性。合到同一個(gè)表組中。具有相同業(yè)務(wù)屬性的表往往具有事務(wù)關(guān)聯(lián)性，原本需要做分布式跨數(shù)據(jù)分片的事務(wù)處理變?yōu)榭梢栽趩螜C(jī)上進(jìn)行，有效消除了分布式事務(wù)帶來的開銷。且我們實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化表組聚合，無需過多的人工干預(yù)。當(dāng)然也支持人工指定規(guī)則，更好地利用特性，更好地優(yōu)化。數(shù)據(jù)分區(qū)以后帶來的顯著問題在于數(shù)據(jù)分布不均，包括數(shù)據(jù)量不均衡以及訪問不均arDBX響業(yè)務(wù)運(yùn)行的情況下打散熱點(diǎn)，讓系統(tǒng)變得更平緩，從而實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng)處理高并發(fā)的請求。要做好分布式系統(tǒng)的運(yùn)維，對運(yùn)維人員以及數(shù)據(jù)架構(gòu)均有極高的要求，必須了解服務(wù)系統(tǒng)的概念，而且分布式系統(tǒng)本身的系統(tǒng)復(fù)雜性較高，分析異常時(shí)面臨的鏈路較長。PolarDB-X構(gòu)建了可實(shí)時(shí)觀測的運(yùn)維平臺(tái)，能夠?qū)Ξ惓?shù)據(jù)進(jìn)行非常密集的監(jiān)控，SQL員可以直觀地查看每個(gè)分區(qū)上的訪問熱度如何。還可進(jìn)行診斷分析，包括規(guī)劃分析、空間分析以及死鎖分析。還會(huì)做系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，分析全鏈路每個(gè)階段的耗時(shí)、性能指標(biāo)以及系統(tǒng)整體運(yùn)行情況，最后根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行情況做實(shí)時(shí)優(yōu)化，比如對性能有瓶頸的問題自動(dòng)推薦索引。通過以上手段，能夠更有效地定位問題，更有效地分析數(shù)據(jù)，從而得到更平滑的體驗(yàn)。對于分布式系統(tǒng)，在運(yùn)維過程中的一個(gè)非常典型的問題是能否做實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)字典定義。對于數(shù)據(jù)量非常龐大的數(shù)據(jù)表而言，對表結(jié)構(gòu)做定義往往會(huì)牽涉到大規(guī)模的數(shù)據(jù)遷移工作，會(huì)對系統(tǒng)造成極大沖擊。并發(fā)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)修改、數(shù)據(jù)搬遷以及復(fù)制，有效降低對系統(tǒng)的沖擊，提升整個(gè)數(shù)據(jù)搬遷的過程。云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDBAnalyticDB是阿里巴巴自主研發(fā)、經(jīng)過超大規(guī)模及核心業(yè)務(wù)驗(yàn)證的實(shí)時(shí)PB級云原計(jì)算分離、在線彈性平滑擴(kuò)容的特點(diǎn)。云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDB，最高節(jié)省90%的易用。云原生數(shù)據(jù)倉庫：加速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)價(jià)值化本文內(nèi)容來自2022年云棲大會(huì)云原生數(shù)據(jù)庫峰會(huì)，點(diǎn)擊鏈接：《云原生數(shù)據(jù)庫峰數(shù)據(jù)倉庫旨在幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與數(shù)據(jù)價(jià)值化。數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)生活各個(gè)領(lǐng)域中持續(xù)發(fā)揮著重要作用。海量數(shù)據(jù)被創(chuàng)造出來，數(shù)據(jù)規(guī)模化、多樣化、實(shí)時(shí)化、智能至2025年，數(shù)據(jù)將增長230%。自日志或者其他存儲(chǔ)，而這些來自不同源、不同類型的數(shù)據(jù)不斷增加了企業(yè)數(shù)據(jù)分析的成本。69%的企業(yè)將實(shí)時(shí)與敏捷作為未來企業(yè)數(shù)字化升級中面臨的top5的挑戰(zhàn)與訴求。一系列數(shù)據(jù)變化也帶來了整體智能化分析趨勢的增長。預(yù)期在2023年，將有33%企業(yè)采用智能分析，預(yù)計(jì)截至2025年，將有60%基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型將會(huì)被替代。伴隨著以上趨勢，數(shù)據(jù)處理架構(gòu)也會(huì)變得更加復(fù)雜。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)存在復(fù)雜的搭建與運(yùn)維問題，數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在多種不同的系統(tǒng)中，很難很好地解決企業(yè)在數(shù)據(jù)分析過程中面臨的高可用、高可靠和容災(zāi)等問題。企業(yè)希望能夠有一套開箱即用的數(shù)據(jù)解決方案，不用陷入高昂的數(shù)據(jù)成本與復(fù)雜的匯總，企業(yè)希望能夠利用該優(yōu)勢，滿足自身不斷增長的數(shù)據(jù)規(guī)模與處理能力的需求。阿里云的云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDB數(shù)倉版正是基于以上需求應(yīng)運(yùn)而生，它既能夠支持實(shí)時(shí)分析，也能夠支持海量數(shù)據(jù)處理，能夠幫助企業(yè)快速構(gòu)建起云原生數(shù)倉并且一體化支持存儲(chǔ)與分析。通過數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)技術(shù)一體化，實(shí)現(xiàn)了高吞吐的實(shí)時(shí)增刪改、高性能的分析，同時(shí)支持復(fù)雜ETL，與上下游生態(tài)高度兼容，方便企業(yè)構(gòu)的方案。助客戶最高節(jié)省90%的數(shù)據(jù)搭建成本。核心競爭力一：存儲(chǔ)計(jì)算分離，計(jì)算支持分時(shí)彈性，能夠很好地適應(yīng)波峰波谷的業(yè)用成本。核心競爭力二：存儲(chǔ)冷熱分層，支持智能自適應(yīng)分層。熱數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在高性能的介成本。核心競爭力三：計(jì)算資源組隔離，保障重要、穩(wěn)定的計(jì)算任務(wù)。計(jì)算資源可以被彈性分配到資源組織中，也可以根據(jù)自己的需要實(shí)現(xiàn)物理資源上的隔離，重要業(yè)務(wù)不會(huì)被臨時(shí)或異常任務(wù)影響。不同的任務(wù)可以路由到不同的資源組織中，使得一套系統(tǒng)可以支撐不同業(yè)務(wù)類型的處理需求。降低了開發(fā)復(fù)雜度。核心競爭力五：計(jì)算按需啟停，降低整體閑置資源的浪費(fèi)。核心競爭力六：生態(tài)高度兼容，全流程傳統(tǒng)數(shù)倉升級方案，方便用戶構(gòu)建對跨庫與跨工具的組合方案。大升級，在性能、彈性、企業(yè)級能力與安全性上都得到了大幅提升。加密算法，希望能夠滿足企業(yè)日益增長的安全性方面的需求。然而，該方案依然存在加工與分析鏈路上的割裂，導(dǎo)致時(shí)效性的降低。9月麻省理工科技報(bào)告提到，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)在考慮統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，并認(rèn)為這挑戰(zhàn)始于數(shù)據(jù)架構(gòu)，企業(yè)希望有一套完整、統(tǒng)一的平臺(tái)能夠支撐靈活與高性能的分析場景。因此，我們希望能夠統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析處理的流程，從抽取、加工、存儲(chǔ)、分析的全鏈路讓數(shù)據(jù)處理流程更簡單、易用、實(shí)時(shí)、敏捷與高性價(jià)比，為此今年底我們將發(fā)布一款新的產(chǎn)品形態(tài)。云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDB重磅發(fā)布加工一般在數(shù)據(jù)庫完成，存儲(chǔ)、分析一般在數(shù)據(jù)倉庫完成，中間存在巨大的鴻溝。ticDB與數(shù)據(jù)分析一體化，為用戶提供數(shù)據(jù)湖的規(guī)模以及數(shù)據(jù)庫的體驗(yàn)，其特性可以用1024來總結(jié)?！?”指一份數(shù)據(jù)，離線數(shù)據(jù)和在線分析數(shù)據(jù)一體化，無需煩惱一致性和時(shí)效性。“2”指2種模型，離線處理和在線分析一個(gè)引擎兩種模型，可以一站式完成計(jì)算，自動(dòng)智能切換?！?”指4個(gè)統(tǒng)一。包括統(tǒng)一計(jì)費(fèi)單位、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管道、統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪一份全量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在對象存儲(chǔ)上。對象存儲(chǔ)的特點(diǎn)是低成本與高吞吐的讀取，且一份全量數(shù)據(jù)可避免數(shù)據(jù)冗余，無需存儲(chǔ)兩份，節(jié)省存儲(chǔ)成本，也能滿足一致性與時(shí)效性的要求。內(nèi)部存儲(chǔ)可以直接使用BSP引擎進(jìn)行追加寫與粗糙讀的交互，較好地滿足離線處理的要求，實(shí)現(xiàn)低成本的目標(biāo)。存儲(chǔ)交互與數(shù)倉BSP的交互完全隔離，因此較好地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析的一致性?，F(xiàn)高并發(fā)、高性能的實(shí)時(shí)增刪改操作。在計(jì)算節(jié)點(diǎn)有自動(dòng)的全數(shù)據(jù)多級倒排索引，可以通過智能緩存的方式下推，使得在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上得到更好的性能。快。AnalyticDB提供了兩種彈性策略，分別是分時(shí)彈性以及按需彈性以滿足不同負(fù)載。極致的彈性。三層資源網(wǎng)絡(luò)，可實(shí)現(xiàn)客戶99%以上的彈性資源交付率。另外處理能力秒級擴(kuò)展，基于資源池化后通過緩存加速等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。latencyDSPlongrunning要求的未來，我們計(jì)劃對一個(gè)任務(wù)中的不同算子智能地進(jìn)行MPP與BSP分布，以實(shí)現(xiàn)資源鞏固，幫助客戶提升資源利用率。儲(chǔ)的StorageAPI，可以對存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一訪問，外部開放的數(shù)據(jù)引擎比如Spark、P我們已經(jīng)與很多客戶建立了深入合作。ADB替換了傳統(tǒng)數(shù)倉，實(shí)現(xiàn)了整體數(shù)據(jù)平臺(tái)的升波克城市通過ADB實(shí)現(xiàn)了秒級分析萬億級游戲行為的日志數(shù)據(jù)。m云原生多模數(shù)據(jù)庫Lindorm分層存儲(chǔ)高壓縮比可節(jié)省最高50%空間，多模超融合讓海量數(shù)據(jù)Lindorm多模融合：讓海量數(shù)據(jù)存得起、看得見本文內(nèi)容來自2022年云棲大會(huì)云原生數(shù)據(jù)庫峰會(huì)，點(diǎn)擊鏈接：《云原生數(shù)據(jù)庫峰TP數(shù)據(jù)庫時(shí)代過渡到處理海量半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)平臺(tái)新時(shí)代。新時(shí)代對大容量、高性能、低成本的海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的需求急速增長。針對阿里巴巴電商業(yè)務(wù)，尤其是雙十一數(shù)據(jù)海量增長和快速處理分析的需求，阿里數(shù)據(jù)庫平臺(tái)上線，支撐了阿里巴巴全系列業(yè)務(wù)在線大數(shù)據(jù)場景，在百PB存儲(chǔ)下保持毫秒訪問和極致低成本。m今天，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)步以及對傳感器技術(shù)的深入使用，各行各業(yè)數(shù)字化推進(jìn)使得Lindorm的誕生記錄了數(shù)據(jù)庫針對時(shí)代場景的挑戰(zhàn)和變遷。從70年代開始，數(shù)據(jù)庫的技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段，第一個(gè)階段以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫2000年開始，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，更多的業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的管理和分析提出不一樣等都是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的典型代表，數(shù)據(jù)生產(chǎn)達(dá)到TB級別。數(shù)據(jù)將是以傳感器生產(chǎn)的IoT數(shù)據(jù)為主。該數(shù)據(jù)的類型豐富多樣，包括各式各樣的m生的原因。不同類型的存儲(chǔ)，如對象存儲(chǔ)、云盤存儲(chǔ)、本地物理盤存儲(chǔ)，還能綜合管理不同類型存儲(chǔ)服務(wù)的IO、性能及成本。針對海量數(shù)據(jù)在Lindorm的存儲(chǔ)，Lindorm通過對數(shù)據(jù)冷熱進(jìn)行識別和分離，將不應(yīng)到不同類型的存儲(chǔ)上。以上特性讓Lindorm實(shí)現(xiàn)高性能的同時(shí)降低了成本。使云下的大數(shù)據(jù)負(fù)載低成本、無縫地遷移至云上的多模數(shù)據(jù)庫生態(tài)。mLindorm多模融合架構(gòu)分為三層。第一層為存儲(chǔ)融合，主要解決海量數(shù)據(jù)在云原生大數(shù)據(jù)環(huán)境下的存儲(chǔ)效率問題，能夠?qū)⒃粕洗鎯?chǔ)能力無縫融合，降低用戶對海量數(shù)據(jù)的管理和存儲(chǔ)成本。m戶管理多種不同層級的存儲(chǔ)介質(zhì)，包括本地盤、云盤、云上對象存儲(chǔ)等，用戶可以將多種存儲(chǔ)介質(zhì)無縫呈現(xiàn)在一個(gè)存儲(chǔ)池里，可根據(jù)特性自動(dòng)將多種異構(gòu)數(shù)據(jù)分配到不同的存儲(chǔ)介質(zhì)上。Lindorm原生的分布式文件系統(tǒng)作為底座，能夠獨(dú)立彈性擴(kuò)縮存儲(chǔ)容量。我們將不同存儲(chǔ)介質(zhì)的能力與Lindorm數(shù)據(jù)的負(fù)載做了自動(dòng)適配，能夠在不同級別上支持高效的壓縮與編碼。比如，可以通過糾刪碼EC算法，將副本冗余系數(shù)降低至1.25，可以根據(jù)自適應(yīng)壓縮算法，最小化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。m第二層為結(jié)構(gòu)融合。用戶在管理多組異構(gòu)IoT或者萬物互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，能夠無縫地將多種異構(gòu)數(shù)據(jù)通過一個(gè)平臺(tái)系統(tǒng)進(jìn)行管理，從而解決運(yùn)維效率復(fù)雜度的問題。比如針對時(shí)序、時(shí)空數(shù)據(jù)，用戶往往需要采用不同的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)針對每種負(fù)載獨(dú)立構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)，在應(yīng)用m如Lindorm寬表既能支持傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的Schema結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以通過Blob類型的存儲(chǔ)和調(diào)用等。通過將多種異構(gòu)數(shù)據(jù)在一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行綜合管理，用戶將無需分別構(gòu)建多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，大幅降低了用戶對于海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的運(yùn)維管理成本，簡化了用戶系統(tǒng)架m第三層為多種負(fù)載計(jì)算融合，解決用戶在處理分析多種異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)需要綜合運(yùn)用到多種計(jì)算能力以及開發(fā)復(fù)雜系統(tǒng)的應(yīng)用問題。通過Lindorm底下內(nèi)置的多種數(shù)據(jù)分析引擎，比如傳統(tǒng)Lindorm寬表引擎、數(shù)據(jù)同時(shí)無縫拉齊各種數(shù)據(jù)鏈路，使得異構(gòu)數(shù)據(jù)可以流轉(zhuǎn)，被引擎拉起的多種異構(gòu)數(shù)據(jù)可進(jìn)行融合分析。傳統(tǒng)的開發(fā)模式需要構(gòu)建多個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)，需要與多個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)器進(jìn)行復(fù)雜交互，而LindormSQL，用戶只需與Lindorm一個(gè)系統(tǒng)打交道，極大簡化了開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用的成本，大幅提高開發(fā)效率。mLindorm能夠融合多種特性的云上存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠智能識別用戶在不同的負(fù)載里對冷熱數(shù)據(jù)的訪問模式。Lindorm能夠智能識別用戶對于冷熱數(shù)據(jù)的需求，將不同的冷熱數(shù)據(jù)分散到不同的存儲(chǔ)介質(zhì)上。可以用快速壓縮算法將熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到高性能存儲(chǔ)介質(zhì)上，經(jīng)過智能識別以后可以實(shí)現(xiàn)冷熱數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，將冷數(shù)據(jù)進(jìn)行深度壓縮，最大化降低用戶的存儲(chǔ)以上一切工作均在存儲(chǔ)引擎內(nèi)部完成，用戶無需再手動(dòng)分別處理冷數(shù)據(jù)與熱數(shù)據(jù)。archIndex數(shù)據(jù)寫入以后進(jìn)入寬表引擎，用戶只需經(jīng)過簡單配置，即可啟動(dòng)Lindorm的搜索引擎，為用戶寫入的數(shù)據(jù)創(chuàng)建全量與增量索引，用戶無需再額外構(gòu)建一套搜索服務(wù)，也無需將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，可以在內(nèi)部完成全局內(nèi)容檢索，大幅簡化了用戶應(yīng)用的開發(fā)流程。m物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最典型的應(yīng)用是車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，無數(shù)汽車無時(shí)無刻不在向車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心上傳車機(jī)數(shù)據(jù)，包括車輛運(yùn)行狀態(tài)、時(shí)空位置、車輛攝頭以及雷達(dá)等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量極大并且具有明顯的異構(gòu)特征。而我們可以通過Lindorm提供的不同引擎，在同一個(gè)系統(tǒng)中處理與分析不同類型的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，大幅簡化了車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的開發(fā)流程，開發(fā)、運(yùn)維的效率均有大幅提升。可觀測場景下的數(shù)據(jù)包括tracing、logging和metrics等幾種不同類型，傳統(tǒng)方式下，我們需要使用不同的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)針對幾種不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，比如m一站式完成監(jiān)測場景的應(yīng)用開發(fā)。Lindorm提供了HBase的平滑遷移方案。通過高速數(shù)據(jù)通道LTS，能夠?qū)⒖蛻粢呀?jīng)成本降低50%，性能吞吐提高300%。阿里云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDS是一種穩(wěn)定可靠、可彈性伸縮的企業(yè)級自治數(shù)據(jù)庫服務(wù)，被廣泛運(yùn)用于高穩(wěn)定，高可用，高讀寫要求，數(shù)據(jù)安全容災(zāi)等場景。阿里云RDS包全套解決方案。云數(shù)據(jù)庫RDS重磅功能發(fā)布與最佳實(shí)踐本文內(nèi)容來自2022年云棲大會(huì)云原生數(shù)據(jù)庫峰會(huì)，點(diǎn)擊鏈接：《云原生數(shù)據(jù)庫峰SSQLServer等多種引擎。阿里云RDS在過去幾年中經(jīng)歷了智能化演進(jìn)，比如通過DAS的機(jī)器學(xué)習(xí)能力支撐L阿里云RDS進(jìn)行了架構(gòu)升級，全向云原生演進(jìn)，充分將阿里云底層的IaaS資源服的產(chǎn)品能力構(gòu)建在IaaS資源服務(wù)能力上，再基于ECS以及ESSD實(shí)現(xiàn)存算分離架構(gòu)進(jìn)行資源解耦，為產(chǎn)品能力帶來了極大的提升，比如可基于快照秒級恢復(fù)以及計(jì)算和存儲(chǔ)獨(dú)立擴(kuò)容和縮容的能力。KsECS服務(wù)器上。了硬核技術(shù)以外，我們也通過多種產(chǎn)品能力幫助開發(fā)人員提高開發(fā)效率。據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行手動(dòng)配置，計(jì)算規(guī)格有限，嚴(yán)重限制了業(yè)務(wù)開發(fā)人員的開發(fā)效率以DBA效率。云原生RDS能夠利用DAS產(chǎn)品進(jìn)行智能化調(diào)度，智能化預(yù)測產(chǎn)品或用戶業(yè)務(wù)需要多少資源量，可以自動(dòng)進(jìn)行伸縮。而RDSServerless1.0和2.0階段希望客戶無需關(guān)心資源，計(jì)算規(guī)格和存儲(chǔ)容量都能夠隨著業(yè)務(wù)量的發(fā)展進(jìn)行擴(kuò)縮容。的范圍有限，無法完全滿足業(yè)務(wù)需求。而在Serverless架構(gòu)下，計(jì)算規(guī)格和存儲(chǔ)容量能夠隨著業(yè)務(wù)波峰和波谷進(jìn)行彈升彈降，極大提升了運(yùn)維人員的工作效率。同時(shí)，可以對資源進(jìn)行更精細(xì)化、更準(zhǔn)確的配置，節(jié)約了大量成本。RDSServereless產(chǎn)品為業(yè)務(wù)帶來了以下核心競爭優(yōu)勢：?資源配置可隨著業(yè)務(wù)負(fù)載實(shí)現(xiàn)秒級彈性伸縮。，按量計(jì)費(fèi)。ze并實(shí)現(xiàn)了0成本的應(yīng)用適配。度優(yōu)化才能使新架構(gòu)的產(chǎn)品競爭力看齊過去物理機(jī)形態(tài)的能力。我們對Binlog體系進(jìn)行了改造，實(shí)現(xiàn)了BinlogInRedo模式，將原先事務(wù)提交commitIO吞吐。同時(shí)，對Binlog的寫模式也進(jìn)行了深入調(diào)整。RTO是眾多數(shù)據(jù)庫使用者最關(guān)心的核心指標(biāo)。RDS產(chǎn)品過去在RTO上做了大量優(yōu)化。比如大事務(wù)Recovery優(yōu)化，從過去的需要小時(shí)級降至秒級；同時(shí)，對Buffer集群版相比于之前的高可能架構(gòu)存在兩點(diǎn)頗為明顯的變化。?集群版支持同時(shí)掛載多個(gè)從節(jié)點(diǎn)，這意味著會(huì)有多個(gè)備庫，同時(shí)所有備庫將開?集群版不僅提供了最高4個(gè)9的全球最高等級SLA服務(wù)保障，同時(shí)還通過內(nèi)置確保數(shù)據(jù)永不丟失。以最小成本實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務(wù)最高級別的可用性及可靠性保障，是RDSMySQL集群版的最大競爭力。RDS本增效。在計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，支持了基礎(chǔ)版的只讀實(shí)例；同時(shí)針對有明顯使用時(shí)段的業(yè)務(wù)，在業(yè)務(wù)停用之后支持同步暫停RDS實(shí)例，實(shí)例暫停期間不收取任何計(jì)算節(jié)點(diǎn)費(fèi)用，需要時(shí)又可以快速將它拉起用于生產(chǎn)業(yè)務(wù)。存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)部分也進(jìn)行了核心優(yōu)化。依賴云盤能力，支持了從PL0到PL3全等級的云盤矩陣，同時(shí)可以根據(jù)線上業(yè)務(wù)的吞吐需求，在PL0到PL3之間隨時(shí)進(jìn)行無損的在存儲(chǔ)空間層面，通過數(shù)據(jù)庫內(nèi)部技術(shù)實(shí)現(xiàn)了云盤縮容能力，可以根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的變化實(shí)現(xiàn)云盤存儲(chǔ)空間升配以及降配。不論是計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)例暫停還是存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的可升可降，我們始終希望業(yè)務(wù)的不同階段都可以在RDS上獲得最優(yōu)的資源成本與解決方案。通過RDS極速備份及恢復(fù)能力，可以實(shí)現(xiàn)對全量及增量的物理備份文件實(shí)時(shí)自動(dòng)合成快照備份。進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)，可以通過快照秒級掛載實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速恢復(fù)，大幅度縮短數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)長。此前恢復(fù)1T數(shù)據(jù)大約需要4小時(shí)，而現(xiàn)在僅需30分鐘，數(shù)據(jù)效率恢復(fù)提升達(dá)到88%。SaaS等多租戶，需要單庫單表回檔的場景，讓線上業(yè)務(wù)以最快速度回檔到正確狀態(tài)。多時(shí)間點(diǎn)、多監(jiān)控項(xiàng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚集、展示以及對比分析。檢，會(huì)定期給出報(bào)告，發(fā)布告警，用戶可對全局運(yùn)行狀態(tài)實(shí)現(xiàn)全面掌控。劃等場景；發(fā)布了全加密數(shù)據(jù)庫插件，可以實(shí)現(xiàn)從內(nèi)存到磁盤全鏈路最高等級的加SEAIBabelfish插件，可以實(shí)現(xiàn)對SQLServer數(shù)據(jù)庫的兼容以及對商業(yè)數(shù)據(jù)庫的替換。以上插件能力的加持使得RDSPG在AI、時(shí)空、加密等場景上具備了更好地為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的基礎(chǔ)能力?？梢钥吹?，Serverless已經(jīng)廣泛應(yīng)用于資源波動(dòng)、具備不確定性負(fù)人在線協(xié)同辦公系統(tǒng)等。以上場景均具備一個(gè)共同特征：業(yè)務(wù)間斷不連續(xù)，但在業(yè)務(wù)高峰期對數(shù)據(jù)庫性能有著極高要求。s在業(yè)務(wù)低峰期，可以保持在較低水位線運(yùn)行，而在業(yè)務(wù)高峰到來時(shí)，又可以快速彈務(wù)流量。大幅降低了資源成本，最高降本70%，真正實(shí)現(xiàn)了增效并且降本。Babelfish具備了SQLServer商業(yè)引擎語法的兼容能力。在RDS上啟用Babelfish數(shù)據(jù)庫引擎的能力以及成本實(shí)現(xiàn)商戶數(shù)據(jù)庫引擎的能力，進(jìn)而將商業(yè)數(shù)據(jù)SQLr于讓每一個(gè)客戶獲得更快、更穩(wěn)、更安全、更好用的數(shù)據(jù)庫使用體驗(yàn)。DMS降低90%，數(shù)據(jù)使用效率提升2倍以上?！汉唵巍ひ子谩灰徽臼綌?shù)據(jù)管理與服務(wù)本文內(nèi)容來自2022年云棲大會(huì)云原生數(shù)據(jù)庫峰會(huì)，點(diǎn)擊鏈接：《云原生數(shù)據(jù)庫峰市場報(bào)告顯示，2025年將有75%數(shù)據(jù)庫遷移到云上，將有30%數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，到2024年末數(shù)據(jù)保護(hù)法將會(huì)保護(hù)到75%人口。整體趨勢可以總結(jié)為上云、實(shí)時(shí)以。我們認(rèn)為，庫倉一體是未來趨勢。因?yàn)楹诵臄?shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生，而實(shí)現(xiàn)庫倉一體化可以降低用戶使用成本。用戶開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)，需要與數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行交互，比如建表和組件、進(jìn)行數(shù)據(jù)庫變更操作等。最后通過程序?qū)?shù)據(jù)寫入到生產(chǎn)庫，比如數(shù)據(jù)庫、存儲(chǔ)系統(tǒng)?；谏鶳數(shù)據(jù)應(yīng)用。這個(gè)過程中會(huì)產(chǎn)生一系列語言數(shù)據(jù)和操作行為，操作行為最終會(huì)沉淀為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。上述流程中會(huì)存在幾個(gè)痛點(diǎn)：第一，規(guī)范無法落地。將規(guī)范真正有效地落地到可度量的產(chǎn)品功能上與書面規(guī)范存在非常大差距，并且落地后穩(wěn)定性問題突出。第二，集成加工復(fù)雜。數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品非常多，數(shù)據(jù)要在數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品之間或存儲(chǔ)之間進(jìn)行流動(dòng)，需要一系列技術(shù)的支撐。無論是批量集成還是實(shí)時(shí)集成，數(shù)據(jù)流動(dòng)本身就是很大的問題。并且同時(shí)會(huì)引起更多的使用成本、運(yùn)維成本以及診斷成本。用成本、運(yùn)維成本本身就是對客戶的巨大考驗(yàn)?；谝陨贤袋c(diǎn)，阿里云推出了一站式數(shù)據(jù)管理與服務(wù)DMS。針對規(guī)范無法落地的問題，我們抽象了數(shù)據(jù)庫DevOps。通過研發(fā)系統(tǒng)、訪問控制等一系列技術(shù)來解決問題，比如研發(fā)人員無需獲取到數(shù)據(jù)庫的用戶名和密碼，也可針對集成加工復(fù)雜問題，我們推出了數(shù)據(jù)傳輸與加工，通過集成數(shù)據(jù)傳輸、遷移、解決了數(shù)據(jù)自由流動(dòng)問題。針對多個(gè)工具切換的問題，我們抽象出了數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用功能，提供了一鍵寬表、一針對數(shù)據(jù)治理困難，我們與達(dá)摩院合作實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)知識庫構(gòu)建、隱私脫敏、可信計(jì)算、全加密數(shù)據(jù)庫等一整套流程，建立了事前、事中、事后的方法論，并且將能力沉淀到數(shù)據(jù)庫安全中心，希望能為用戶解決安全問題。S擁有17項(xiàng)專利沉淀。通過不斷從客戶問題中抽象出場為了避免數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，我們實(shí)現(xiàn)了訪問控制技術(shù)，同時(shí)通過授權(quán)管理實(shí)發(fā)生數(shù)據(jù)泄露。數(shù)據(jù)安全包括敏感數(shù)據(jù)識別、分類、脫敏等。我們通過數(shù)據(jù)庫安全技術(shù)，能夠做到真正的分類分級。我們將數(shù)據(jù)法案內(nèi)置于該能力中，用戶可以直接選擇并使用。SchemaMCCDDL鏈路不會(huì)出現(xiàn)問題。通過大量應(yīng)用的積累，我們沉淀了一系列基于數(shù)據(jù)的智能技術(shù)：比如通過Schema的對應(yīng)狀態(tài)會(huì)基于血緣進(jìn)行傳播，解決一系列衍生問題；通過數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)解決數(shù)據(jù)和報(bào)表之間的匹配問題，能夠自動(dòng)推薦應(yīng)該選擇什么樣的報(bào)表，并一鍵生成報(bào)DMS一站式能力在數(shù)據(jù)庫開發(fā)過程中，絕大多數(shù)公司都會(huì)遇到或正在遇到以下問題。比如數(shù)據(jù)庫研A低下；比如企業(yè)中很多人員擁有數(shù)據(jù)庫賬號和密碼，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫泄露。同樣的問題在十幾年以前已經(jīng)困擾著阿里巴巴。s發(fā)規(guī)范、全流程變更管控等一系列能力有效降低了90%以上的數(shù)據(jù)庫管理成本，并且能夠最大限度地保證研發(fā)的高效率。DevOps上發(fā)布，企業(yè)可以基于DMS靈活的自定義流程和自定義權(quán)限能力構(gòu)建自己專屬的DevOps解決方案，提升企業(yè)的研發(fā)效率、穩(wěn)定性和安全等。讓數(shù)據(jù)流動(dòng)是避免數(shù)據(jù)孤島的有效手段，但是數(shù)據(jù)流動(dòng)一直以來都是一個(gè)難題，存DTS是全球首款公有云上發(fā)布的數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)。它融合了阿里集團(tuán)內(nèi)部的高性能環(huán)境、高穩(wěn)定性的數(shù)據(jù)傳輸要求以及阿里云上十幾萬客戶多元多端的數(shù)據(jù)流動(dòng)能力，從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值是每個(gè)企業(yè)在新時(shí)代下面臨的機(jī)遇，也是巨大挑戰(zhàn)。DMS通過邏輯數(shù)倉的能力降低了數(shù)據(jù)服務(wù)與應(yīng)用的門檻。傳統(tǒng)方式下，如果要查看某一類商品在某個(gè)城市賣出的單數(shù)，需要將需求提交提給要通過兩條SQL即可分鐘級地產(chǎn)生報(bào)表。如果沒有數(shù)據(jù)安全，則所有其它能力都沒有意義。行列級別的權(quán)限管理能力；事中會(huì)提供實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)脫敏、隱私計(jì)算等能力；事后會(huì)提供審計(jì)、數(shù)字水印溯源等能力。另外，我們針對企業(yè)的高頻場景提供了一站式產(chǎn)品化解決方案。AD提供了開箱即用的能力；提供了一站式企業(yè)級備份平臺(tái)DBS，能夠滿足企業(yè)多源多份數(shù)據(jù)的查詢。通過數(shù)據(jù)歸檔結(jié)合邏輯數(shù)倉，使得對歸檔數(shù)據(jù)與在線未歸檔數(shù)據(jù)能像在一張物理表DMS我們持續(xù)關(guān)注體驗(yàn)和交互的簡單易用，因此我們在過去一年中優(yōu)化了128項(xiàng)體驗(yàn)，同時(shí)不斷上線極簡模式，不斷探索基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能推薦能力。達(dá)摩院加持下的數(shù)據(jù)庫技術(shù)前沿本文內(nèi)容來自2022年云棲大會(huì)云原生數(shù)據(jù)庫峰會(huì)，點(diǎn)擊鏈接：《云原生數(shù)據(jù)庫峰達(dá)摩院數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)室自2018年成立以來，一直致力于面向云時(shí)代構(gòu)建原生的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，希望通過技術(shù)創(chuàng)新為企業(yè)客戶帶來更高質(zhì)量、更高價(jià)值的數(shù)據(jù)庫智能自治、混合負(fù)載幾個(gè)研究方向。同時(shí)，我們也將研究成果真實(shí)落地到了阿里云各個(gè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品之中，為企業(yè)客戶帶來全新的體驗(yàn)。近年來，智能位置技術(shù)發(fā)展非常迅速，主要運(yùn)用于自動(dòng)駕駛、智能物流、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的方方面面。面向全空間場景，需要管理的數(shù)據(jù)類型越來越多，數(shù)據(jù)規(guī)模也越來越。達(dá)摩院打造了孿生全空間數(shù)據(jù)管理引擎Ganos，將全空間數(shù)據(jù)管理能力融入到云原管理層中，在業(yè)界首個(gè)提出了融合了空天地、地上下、室內(nèi)外全模態(tài)數(shù)據(jù)上圖列出了Ganos的十大功能引擎。比如處理車輛行駛數(shù)據(jù)會(huì)使用到軌跡引擎，處理建筑模型數(shù)據(jù)會(huì)用到表面網(wǎng)格引擎，不同引擎組合在一起解決了現(xiàn)實(shí)生活中非常復(fù)雜的模型表達(dá)與數(shù)據(jù)操作問題，也實(shí)現(xiàn)了全空間數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的超融合計(jì)算。Ganos發(fā)布了全新5.0版本，支持了視算一體化3D全空間數(shù)據(jù)處理，主要包含三個(gè)核心能力的突破。?基于表面網(wǎng)格、三維實(shí)景與體網(wǎng)格構(gòu)建了3D全空間模型，使得城市全域傳輸?shù)膹?fù)雜場景得以在Ganos中進(jìn)行表達(dá)。?在數(shù)據(jù)庫內(nèi)支持了全空間計(jì)算能力，比如拓?fù)潢P(guān)系計(jì)算、交并差集計(jì)算，使得全空間的復(fù)雜計(jì)算相比于傳統(tǒng)中間件的方式提升了50到100倍。?支持了全空間擴(kuò)展存儲(chǔ)，可以將部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)于成本更低的OSS空間，使得庫據(jù)容量降低50%。除了功能升級，Ganos也與阿里云數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)DataV進(jìn)行了深度融合，相比于用實(shí)體模型取代傳統(tǒng)的靜態(tài)切片，使得數(shù)據(jù)真正能夠動(dòng)起來，能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行計(jì)算與分析。近年來，企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程不斷加快，數(shù)據(jù)已經(jīng)成企業(yè)的重要資產(chǎn)。同時(shí)，數(shù)據(jù)安全法、個(gè)人信息曝光法紛紛出臺(tái)，國家對數(shù)據(jù)安全的重視度越來越高。在如此嚴(yán)峻的形勢下，企業(yè)如何在允許數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)與組織之間流動(dòng)使用的同時(shí)，還能保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全，成為了現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)面臨的巨大挑戰(zhàn)。達(dá)摩院打造了下一代數(shù)據(jù)庫安全可信體系，在業(yè)界首個(gè)提出面向全生命周期數(shù)據(jù)密態(tài)管理理念，通過創(chuàng)新技術(shù)更好地保障企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的機(jī)密性、真實(shí)性與隱私性。數(shù)據(jù)庫安全可信體系包括以下幾項(xiàng)核心能力：第一，全鏈路敏感數(shù)據(jù)保護(hù)。能夠讓業(yè)務(wù)敏感數(shù)據(jù)比如客戶個(gè)人信息在進(jìn)入整個(gè)應(yīng)用鏈路最初即進(jìn)行加密，在后續(xù)任何子系統(tǒng)中都看不到數(shù)據(jù)明文，只有授權(quán)的角色方能看到動(dòng)態(tài)脫敏后的數(shù)據(jù)。第二，全密態(tài)數(shù)據(jù)庫。密文數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫以后無需解密，可直接在密文上進(jìn)行數(shù)過防篡改能力驗(yàn)證數(shù)據(jù)真實(shí)性，并且追溯任何對數(shù)據(jù)的操作和修改歷史。第四，隱私計(jì)算引擎。企業(yè)可以將自己的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與第三方數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行跨組織融果。同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了企業(yè)資產(chǎn)的共用不共享。全鏈路敏感數(shù)據(jù)保護(hù)以及全密態(tài)數(shù)據(jù)庫的研究成果已經(jīng)發(fā)表在今年的數(shù)據(jù)庫頂會(huì)蓋所有常用功能。依托于阿里云數(shù)據(jù)庫DMS平臺(tái)，我們將創(chuàng)新安全能力以及數(shù)據(jù)庫經(jīng)典的安全能力統(tǒng)一管理，為用戶提供了覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全保護(hù)與隱私保護(hù)體系。我們的產(chǎn)品通過通過了各項(xiàng)安全資質(zhì)的認(rèn)證，同時(shí)也在積極與各個(gè)權(quán)威機(jī)構(gòu)協(xié)作，推行各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，密切關(guān)注數(shù)據(jù)與安全行業(yè)的發(fā)展。用AI的能力更好地提升數(shù)據(jù)庫使用體驗(yàn)；其二，DBforAI，通過DB能力更好地挖掘數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的價(jià)值。達(dá)摩院在AIforDB方向打造了國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)自治技術(shù)，也促成了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，是首批通過信通院數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)智能化標(biāo)準(zhǔn)的廠商之一?？梢岳每捎^測能力，通過分析自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維操作，將客戶從復(fù)雜的運(yùn)維工作中解放出來，將更多精力聚焦在業(yè)務(wù)本身。比如，時(shí)序分析算法在數(shù)據(jù)庫內(nèi)提供了時(shí)序算子，在相同準(zhǔn)確率的情況下，性能優(yōu)于競品1000倍以上，且使用非常方便。DBforAI方面，我們在數(shù)據(jù)內(nèi)提供原生的AI算法，能夠?qū)?shù)據(jù)與AI算法統(tǒng)一進(jìn)行管理，相比于傳統(tǒng)的將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到外部的方式更簡單、更高效?；趦?nèi)置的AI算法決方案。NL2SQL技術(shù)在耶魯大學(xué)Spider測評被評為全球準(zhǔn)確度第一，執(zhí)行速度10倍于競效果會(huì)優(yōu)于其他方案。云上實(shí)例更加速了數(shù)據(jù)庫自治的需求。我們打造的AIforDB能力已經(jīng)服務(wù)于超過70萬數(shù)據(jù)庫實(shí)例?？梢栽赑olarDB內(nèi)搭建更高要求的AI應(yīng)用，比如可一鍵搭建數(shù)據(jù)庫知識咨詢、風(fēng)險(xiǎn)方式方便地管理AI任務(wù)，也可以幫助用戶將自然語言的任務(wù)需求自動(dòng)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫6LI了該技術(shù)，幫助用戶更高效、更快捷地管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)。分布式一致性協(xié)議通常需要通過Paxos/Raft協(xié)議保證不同節(jié)點(diǎn)之間對整個(gè)數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行狀態(tài)達(dá)成共識。傳統(tǒng)方式下，一般要求數(shù)據(jù)操作必須嚴(yán)格按照順序存儲(chǔ)。而達(dá)摩院創(chuàng)新采取了分布式亂序存儲(chǔ)的方式，規(guī)避了順序存儲(chǔ)帶來的性能瓶頸。相同2PC機(jī)制在高吞吐、高并發(fā)、高沖突的情況下，很容易出現(xiàn)性能瓶頸。而達(dá)摩院對該場景進(jìn)行了近年來，HTAP數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演進(jìn)迅速，經(jīng)過探索我們發(fā)現(xiàn)，基于共享存儲(chǔ)與in-memory列存的架構(gòu)方案相比傳統(tǒng)方案，在彈性伸縮方面存在明顯優(yōu)勢。該方案在數(shù)據(jù)庫算子硬件化方面，通過利用可編程交換機(jī)(硬件SNA)，將數(shù)據(jù)庫操作比如實(shí)現(xiàn)了降本增效。 (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF版中做更新) (此頁面將由下圖全覆蓋，此為編輯稿中的示意，將在終稿PDF版中做更新)行業(yè)64數(shù)字政府行業(yè)1.數(shù)字政府行業(yè)整體介紹數(shù)字政府是指以新一代信息技術(shù)為支撐，重塑政務(wù)信息化管理架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、技能化的城市大腦建設(shè)。2.為何興起數(shù)字政府建設(shè)提出了明確要求和規(guī)劃。這是國家層面首個(gè)針對“數(shù)字政府”的指數(shù)字政府將進(jìn)入全新的發(fā)展形態(tài)，政府治理現(xiàn)代化會(huì)逐步進(jìn)入深水區(qū)。1.數(shù)據(jù)大集中高并發(fā)在全國的個(gè)稅匯算清繳期間，省級醫(yī)保結(jié)算，或某市集中全員核酸檢測等突發(fā)流量時(shí)，需要有分布式數(shù)據(jù)庫和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的高并發(fā)流量支撐，并有彈性擴(kuò)容和限流等機(jī)制，保證民生類應(yīng)用的穩(wěn)定可靠。政府行業(yè)6S2.海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析在線業(yè)務(wù)系統(tǒng)積累了海量數(shù)據(jù)，分析場景，需要在另外的數(shù)據(jù)倉庫里進(jìn)行實(shí)時(shí)分析價(jià)值最大化。3.一站式史庫兼顧查詢和成本。4.自主可控和容災(zāi)多活技術(shù)的自主可控。在數(shù)據(jù)安全可靠方面，對同城容災(zāi)、跨云容災(zāi)、異地容災(zāi)、異地備份有訴求。行業(yè)691.方案架構(gòu)2.產(chǎn)品組合數(shù)字政府行業(yè)6L3.競爭與優(yōu)勢持業(yè)務(wù)的高并發(fā)讀寫，為在線業(yè)務(wù)提供毫秒級響應(yīng)；DAS數(shù)據(jù)庫自治服務(wù)提供云數(shù)據(jù)庫的自動(dòng)化診斷、優(yōu)化、運(yùn)維，大大降低了使用云數(shù)據(jù)庫門檻。?實(shí)時(shí)分析：通過DTS實(shí)時(shí)同步數(shù)據(jù)到AnalyticDB，或通過AnalyticDB強(qiáng)大的計(jì)算能力，為海量數(shù)據(jù)多維統(tǒng)計(jì)分析業(yè)務(wù)提供秒級響應(yīng)。?傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫升級：對原來云外的傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫，可以通過ADAM和DTSPG。歸檔，可視化靈活配置歸檔任務(wù)，歷史數(shù)據(jù)及時(shí)歸檔，可以提升在線業(yè)務(wù)的穩(wěn)1.浙江省政務(wù)云需求?浙江省政務(wù)云承載全省各個(gè)委辦局的業(yè)務(wù)應(yīng)用，需要多種數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品一站式滿等。?民生保障等政府公共服務(wù)應(yīng)用，需要數(shù)據(jù)庫支持彈性擴(kuò)容、高并發(fā)、高穩(wěn)定運(yùn)利、可靠的運(yùn)維和管理能力，持續(xù)發(fā)揮數(shù)據(jù)在線價(jià)值。行業(yè)682)如何解決?通過阿里云多種數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品組合，滿足各委辦局上千套應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫需求，云數(shù)據(jù)庫MySQL滿足高穩(wěn)定通用業(yè)務(wù)處理場景，分布式數(shù)據(jù)庫PolarDB-X滿足海量數(shù)據(jù)高并發(fā)場景，AnalyticDB滿足復(fù)雜查詢實(shí)時(shí)分析場景，Redis內(nèi)存數(shù)?阿里云數(shù)據(jù)庫都支持彈性熱擴(kuò)容，多副本無單點(diǎn)，秒級高可用切換能力，有效，還包括DMS的數(shù)2.山東省醫(yī)療保障局需求?山東省作為擁有上億人口的大省，山東省醫(yī)療保障局醫(yī)保信息平臺(tái)建設(shè)之初，就對平臺(tái)的高并發(fā)訪問能力、海量醫(yī)保數(shù)據(jù)的匯聚和計(jì)算、以及系統(tǒng)7*24小時(shí)的穩(wěn)定持續(xù)運(yùn)營等關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)予以重點(diǎn)關(guān)注。算技術(shù)，并提供毫秒級實(shí)時(shí)響應(yīng)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)。對可用性和穩(wěn)定性要求極高，數(shù)據(jù)庫需提供容災(zāi)能力。2)如何解決?阿里云自研云原生分布式數(shù)據(jù)庫PolarDB-X和云數(shù)據(jù)庫RDS高效支持醫(yī)保實(shí)時(shí)結(jié)算等核心在線業(yè)務(wù)，運(yùn)行響應(yīng)速度最高提升10倍。門診結(jié)算響應(yīng)速度從老系統(tǒng)的單次平均2秒提高到平均0.2秒，住院結(jié)算系統(tǒng)響應(yīng)速度從老系統(tǒng)的單次平均3秒提高到平均0.6秒，大幅減少了就醫(yī)結(jié)算的等待時(shí)間。?云原生數(shù)據(jù)倉庫AnalyticDB為醫(yī)保平臺(tái)提供海量數(shù)據(jù)多維度在線實(shí)時(shí)分析能力，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)毫秒級響應(yīng)，提升醫(yī)保基金后端的結(jié)算速度和綜合分析能力，讓醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析更敏捷，有力保障了山東省每年1600多億元的醫(yī)?；鹗罩О踩Ｈ谛袠I(yè)66金融行業(yè)1.金融行業(yè)整體介紹金融行業(yè)主要包含銀行、證券、保險(xiǎn)、數(shù)字金融等子行業(yè)，一直以來采用以IOE為代表的IT基礎(chǔ)體系，數(shù)據(jù)庫延續(xù)了幾十年的傳統(tǒng)集中式架構(gòu)已經(jīng)越來越難以滿足現(xiàn)質(zhì)量發(fā)展的基石，成為業(yè)務(wù)競爭力的重要組成部分，同時(shí)各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域呈現(xiàn)出自動(dòng)化、移動(dòng)化、智能化的趨勢。2.金融行業(yè)數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力隨著“新基建”、社會(huì)全面數(shù)字化加速推進(jìn)，基于信息技術(shù)創(chuàng)新的大背景下，金融行業(yè)IT系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型能力需求，從技術(shù)層面對新技術(shù)架構(gòu)提出更高要求，新技術(shù)架構(gòu)涵蓋業(yè)務(wù)建模領(lǐng)域，應(yīng)用架構(gòu)集成領(lǐng)域，應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)建設(shè)領(lǐng)域，基礎(chǔ)軟件設(shè)施領(lǐng)域，以及基礎(chǔ)資源設(shè)施領(lǐng)域。數(shù)據(jù)庫作為重要的IT基礎(chǔ)設(shè)施，技術(shù)突破至關(guān)重要。1.安全可信我國明確了“數(shù)字中國”建設(shè)戰(zhàn)略，對數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)軟件做到可掌控、可研究、可發(fā)展、可生產(chǎn)整體可控，提出了更高的挑戰(zhàn)。2.混合負(fù)載業(yè)務(wù)復(fù)雜，并發(fā)和穩(wěn)定性要求高，金融行業(yè)客戶交易響應(yīng)要求極高，同時(shí)又有清算等批處理需求，要求能支撐HTAP的混合負(fù)載。業(yè)1003.容災(zāi)多活安全穩(wěn)定性要求極高，容災(zāi)能力強(qiáng)。金融企業(yè)從監(jiān)管和業(yè)務(wù)訴求兩個(gè)維度要求系統(tǒng)能夠提供跨機(jī)房、甚至跨城的容災(zāi)或多活能力。4.整體云化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)冗余，存儲(chǔ)成本高昂。隨著“十四五”統(tǒng)籌推進(jìn)云化建設(shè)，推動(dòng)安全高效跨云協(xié)同管理和自動(dòng)運(yùn)維，平穩(wěn)有序推進(jìn)監(jiān)管系統(tǒng)和行業(yè)應(yīng)用上云。1011.方案架構(gòu)2.產(chǎn)品組合1023.競爭與優(yōu)勢關(guān)系簡化數(shù)據(jù)開發(fā)過程，縮短數(shù)據(jù)治理周期，提升效率的同時(shí)降低使用成本。1.匯付天下阿里云助力匯付天下實(shí)現(xiàn)云原生改造。?提效降本顯著：在數(shù)據(jù)庫成本下降、資源使用更加節(jié)約的同時(shí)，業(yè)務(wù)流量達(dá)到10倍+的增長，單元化架構(gòu)支撐交易量提升數(shù)十倍，突破億級大關(guān)。維效率大幅提升：實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、快速地進(jìn)行資源和彈性的管理。2.申萬宏源證券傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫升級最佳實(shí)踐，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新引擎。?平穩(wěn)遷移近上萬個(gè)任務(wù)，上百TB級數(shù)據(jù)0%以上。1033.江西農(nóng)商銀行銀行定價(jià)核心系統(tǒng)上阿里云AnalyticDBPG。?數(shù)據(jù)入庫、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)同步，全鏈路性能提升10倍以上。?新數(shù)據(jù)庫架構(gòu)性能可以隨硬件的擴(kuò)展線性增加。?數(shù)據(jù)加工處理和高并發(fā)查詢解耦，互不影響。104行業(yè)1.制造行業(yè)整體介紹按照《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》分類，工業(yè)共有41個(gè)大類/207個(gè)中類/666個(gè)小類，中生產(chǎn)幾大板塊。工業(yè)智能4.0時(shí)代已經(jīng)到來，傳統(tǒng)的制造企業(yè)開始通過數(shù)字化觸達(dá)T的復(fù)合增長。能源消耗大、環(huán)境污染嚴(yán)重的制約，智能化轉(zhuǎn)型升級已成為行業(yè)重要發(fā)展趨勢。隨著中國制造2025的發(fā)布，同時(shí)在數(shù)字化浪潮沖擊下，制造業(yè)各企業(yè)都在積極尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型和IT建設(shè)的變革，數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵點(diǎn)。1.分布式架構(gòu)建設(shè)用戶、海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)場景。針對這類業(yè)務(wù)場景，需要建設(shè)分布式架構(gòu)來支撐，因此要求底層分布式數(shù)據(jù)庫的技術(shù)成熟穩(wěn)定，并具備快速、平滑的水平擴(kuò)展能力。2.容災(zāi)多活制造行業(yè)涉及國計(jì)民生，系統(tǒng)故障會(huì)帶來巨大生產(chǎn)損失，造成負(fù)面影響。因此，該行業(yè)對IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)和容災(zāi)多活建設(shè)提出了明確的標(biāo)準(zhǔn)和要求。數(shù)據(jù)庫作為支撐業(yè)務(wù)系統(tǒng)最核心的基礎(chǔ)組件，需具備高可用、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步、一致性保障等能力，在此1053.一站式數(shù)據(jù)建設(shè)通過一站式的數(shù)據(jù)解決方案實(shí)現(xiàn)企業(yè)IT建設(shè)升級。4.實(shí)時(shí)分析銷售分析和工廠生產(chǎn)分析是制造企業(yè)非常重要的兩個(gè)部分，基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)的實(shí)時(shí)分析，能更有效地挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，從而提升生產(chǎn)和銷售效率，是新營銷建設(shè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組成部分。基于傳統(tǒng)架構(gòu)，在海量數(shù)據(jù)規(guī)模下實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)查詢，是面臨的一大挑戰(zhàn)。1061.方案架構(gòu)2.產(chǎn)品組合3.競爭力與優(yōu)勢rDBX高吞吐的分布式架構(gòu)。存儲(chǔ)處理。107DTSAnalyticDBMySQL入即可見”，構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚和復(fù)雜業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)分析，提升生產(chǎn)銷售效率。1.某石油公司阿里云助力石油公司實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)線上線下全流程管理，支撐業(yè)務(wù)峰值期間超大業(yè)務(wù)流量請求。?通過PolarDB-X分布式數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)多維度拆分，滿足業(yè)務(wù)峰值超大流量請求。LindormAnalyticDB數(shù)據(jù)庫分別承載設(shè)備、分析場景，性能DMS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上下線全流程管理；通過DAS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的診斷分析和自動(dòng)優(yōu)化。2.中國郵政海量快遞單。ySQL?使用DTS完成不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的上下游數(shù)據(jù)同步，解決集團(tuán)內(nèi)數(shù)據(jù)共享訴求。108運(yùn)營商行業(yè)1.運(yùn)營商行業(yè)整體介紹運(yùn)營商行業(yè)是指提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的提供商，國內(nèi)四大運(yùn)營商主要指的是中國移動(dòng)通信集團(tuán)、中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)、中國電信集團(tuán)以及中國廣播電視網(wǎng)絡(luò)集團(tuán)，主營業(yè)數(shù)達(dá)16.74億，5G用戶占電G基站185.4萬個(gè)，建成全球最大5G網(wǎng)絡(luò)，已開通5G基站總量占固定寬帶的投資，建成10GPON端口1103萬個(gè)。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展放緩：伴隨著提速降費(fèi)政策以及用戶群體規(guī)模趨向于飽和，用戶價(jià)值增長動(dòng)力明顯不足，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的價(jià)值經(jīng)營正步入瓶頸期。新興業(yè)務(wù)增長強(qiáng)勁：依靠運(yùn)營商領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)、IDC等基礎(chǔ)設(shè)施條件，運(yùn)營商的“第二曲線”發(fā)展強(qiáng)勁，其中云服務(wù)在2022年僅用半年左右時(shí)間三大運(yùn)營商營收均超年全年，5G等新型應(yīng)用項(xiàng)目累計(jì)2.8萬個(gè)，三大運(yùn)營商“第二曲線”收入對主營業(yè)務(wù)收入增長的貢獻(xiàn)率超過56%。1091.云化架構(gòu)升級傳統(tǒng)的資源申請需要多部門協(xié)同完成資源上架及集成等工作，資源申請周期相對較長，無法滿足業(yè)務(wù)的快速發(fā)展需要，同時(shí)傳統(tǒng)資源運(yùn)維伴隨著資源規(guī)模的逐漸增大而越來越困難，希望減輕運(yùn)維復(fù)雜度。2.自主創(chuàng)新為應(yīng)對國際市場不確定因素，運(yùn)營商推進(jìn)核心IT基礎(chǔ)設(shè)施的全面自主創(chuàng)新進(jìn)程，注重相關(guān)領(lǐng)域的人才梯隊(duì)培養(yǎng)及產(chǎn)品孵化，對原有技術(shù)產(chǎn)品探索迭代更新，同時(shí)要確保系統(tǒng)的平滑過渡。3.穩(wěn)定及擴(kuò)展性IT量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)計(jì)算的特點(diǎn)，對穩(wěn)定及可擴(kuò)展性有著極高的要求，需要數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)時(shí)在線。4.一站式運(yùn)營商在持續(xù)挖掘海量數(shù)據(jù)價(jià)值，將實(shí)時(shí)產(chǎn)生的經(jīng)辦及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工，孵化出如行程碼、個(gè)性化營銷推薦等業(yè)務(wù)。全鏈路的管理復(fù)雜度將影響到整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。1.方案架構(gòu)1102.產(chǎn)品組合3.競爭力&優(yōu)勢?一站式全鏈路數(shù)據(jù)服務(wù)和管理體驗(yàn)：提供從數(shù)據(jù)產(chǎn)生集采、實(shí)時(shí)處理、數(shù)據(jù)分析及開發(fā)管理全鏈路高效處理工具，解決原有集成慢、上線周期長、多技術(shù)棧管理的問題。DB2語法及功能，業(yè)務(wù)遷移上云成本低；端到端專業(yè)遷移改造工具及服務(wù)保證業(yè)務(wù)割接穩(wěn)定性。?云原生架構(gòu)應(yīng)對新業(yè)務(wù)發(fā)展：云化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)資源池化，從部署、交付到后續(xù)運(yùn)維實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。云原生數(shù)據(jù)庫提供的資源隔離及存算分離可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的按需分配以及快速擴(kuò)縮容，提升資源利用率。1.中國移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司新一代云原生MPP數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)新實(shí)踐。?存算分離架構(gòu)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)彈性擴(kuò)容。云原生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫，支撐跨實(shí)例數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享。?增強(qiáng)的列存分析能力，實(shí)現(xiàn)高性能數(shù)據(jù)查詢效率提升3~5倍。2.某通信運(yùn)營商一站式數(shù)據(jù)管理及服務(wù)助力運(yùn)營商分布式架構(gòu)升級。?AnalyticDB高效的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理及離線分析實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)查詢效率大幅提升。?單集群大規(guī)模分布式部署支撐億級用戶體量。務(wù)。?異地多活容災(zāi)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)經(jīng)辦業(yè)務(wù)的分鐘級容災(zāi)切換。1.電力行業(yè)整體介紹“3中心+13省”，全棧數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品得到廣泛應(yīng)用。電力行業(yè)存在豐富多樣的業(yè)務(wù)場景，每個(gè)場景的需求都不一樣，傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)庫很難覆蓋所有場景。表的數(shù)據(jù)采集，適合海量數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ)的時(shí)序庫。阿里云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品能夠提供滿足各種業(yè)務(wù)場景的解決方案，幫助電力行業(yè)更好地進(jìn)行信息化轉(zhuǎn)型升級。1.海量量測數(shù)據(jù)存儲(chǔ)電力行業(yè)存在上億的電力智能設(shè)備。這些設(shè)備的指標(biāo)數(shù)據(jù)每隔15分鐘就會(huì)被采集數(shù)據(jù)的高速寫入、壓縮存儲(chǔ)、快速查詢，是電力數(shù)據(jù)采集的核心問題。2.業(yè)務(wù)架構(gòu)分布式改造電力行業(yè)大多場景采用集中式數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)。但隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快速膨脹，原有架構(gòu)海量數(shù)據(jù)的事務(wù)型場景，是電力行業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。3.業(yè)務(wù)快速升級傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫電力行業(yè)存在眾多基于傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫的中小系統(tǒng)。客戶期望能夠快速實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)商電力行業(yè)的一大痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)。4.實(shí)時(shí)在線統(tǒng)計(jì)分析電力業(yè)務(wù)中存在大量的指標(biāo)、報(bào)表、電量計(jì)算等分析場景。無論是基于Oracle還是海量數(shù)據(jù)下仍能保證數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性，是一大挑戰(zhàn)。1.方案架構(gòu)2.產(chǎn)品組合3.競爭力&優(yōu)勢?智能電表量測數(shù)據(jù)采集：海量時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高速讀寫，高壓縮比數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。?營銷業(yè)務(wù)分布式改造：利用PolarDB-X水平擴(kuò)展性，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量、讀寫能力線務(wù)快速完成升級改造。?電力實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫：營銷快報(bào)秒級查詢，離線數(shù)據(jù)倉庫演進(jìn)到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫。1.某電力集團(tuán)ySQL?數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性：數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)穩(wěn)定30萬條/秒且入庫即可見，報(bào)表查詢毫秒級響應(yīng)。產(chǎn)品易用性：兼容MySQL語法協(xié)議，降低開發(fā)人員使用門檻，加快業(yè)務(wù)交付周期。?運(yùn)維簡單靈活：支持豐富的白屏化性能監(jiān)控/報(bào)警指標(biāo)，在線升降配，自動(dòng)備份恢復(fù)任務(wù)，運(yùn)維人員上手快。2.某電力科技企業(yè)營銷費(fèi)控業(yè)務(wù)創(chuàng)新國網(wǎng)云原生分布式架構(gòu)。?云原生分布式：輕松應(yīng)對電網(wǎng)千萬級智能設(shè)備高并發(fā)寫入。資源彈性：實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及成本大幅度下降。117游戲行業(yè)1.游戲行業(yè)整體情況1477.89億元、同比減少1.8%，中國用戶規(guī)模同比均有小幅下降。同期中國自主研發(fā)游戲在海外的實(shí)際銷售收入89.89億美元、2.游戲行業(yè)需求中國游戲市場由增量市場轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪渴袌觯河螒驈S商“從爭奪新用戶轉(zhuǎn)為爭奪老用戶的使用時(shí)長”，游戲研發(fā)走向“精品化”，游戲發(fā)行轉(zhuǎn)向“研運(yùn)一體”、“游戲出?！?、“精細(xì)化運(yùn)營”。需要能夠滿足“全球同時(shí)開服、全球多活容災(zāi)、快速回檔、高并發(fā)快速彈性、海量數(shù)據(jù)運(yùn)營分析、智能機(jī)器學(xué)習(xí)”等需求，覆蓋游戲生命周期的一站式數(shù)據(jù)庫管理與服務(wù)。1181.全球多活容災(zāi)在全球部署場景，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫容災(zāi)方案存在數(shù)據(jù)一致性差、網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致讀寫效率低，故障切換時(shí)間長的風(fēng)險(xiǎn)。如何解決跨地域數(shù)據(jù)一致性、全球多點(diǎn)寫入效率和同步延遲也是游戲廠商的核心關(guān)注點(diǎn)，也是對數(shù)據(jù)庫技術(shù)的最大挑戰(zhàn)。2.快速回檔在游戲運(yùn)營場景，出現(xiàn)游戲玩家利用游戲漏洞影響游戲公平性或因游戲宕機(jī)停服需要回檔數(shù)據(jù)，是否有快速備份方案，是否支持按任意時(shí)間點(diǎn)快速恢復(fù)從而降低停服時(shí)間，是每個(gè)游戲廠商迫切關(guān)心的問題。3.高并發(fā)快速彈性游戲新開服或重大活動(dòng)時(shí)，難以精確預(yù)估的玩家訪問壓力，突發(fā)高峰訪問在游戲行業(yè)內(nèi)時(shí)有發(fā)生，從而在這種高并發(fā)請求下數(shù)據(jù)庫需具備快速彈性的能力用以應(yīng)對超高流量，這對數(shù)據(jù)庫彈性能力是一大挑戰(zhàn)。4.海量數(shù)據(jù)運(yùn)營分析游戲運(yùn)營策略及活動(dòng)需根據(jù)游戲數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化。經(jīng)過長時(shí)間積累玩家數(shù)據(jù)和行為日志數(shù)量都是海量的。如何分析海量的行為日志，如何實(shí)時(shí)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析展示，是游戲行業(yè)對數(shù)據(jù)庫提出的又一挑戰(zhàn)。1.方案架構(gòu)1192.產(chǎn)品組合3.競爭力&優(yōu)勢?經(jīng)過驗(yàn)證的、秒級延遲、跨多地域讀寫的全球多活容災(zāi)方案：PolarDBGDN(全?全服回檔：PolarDB高頻快照備份支持分鐘級恢復(fù)TB級數(shù)據(jù)。?細(xì)粒度回檔：PolarDBFlashbackQuery秒級閃回查詢歷史記錄，秒級回檔部分?數(shù)據(jù)庫管理服務(wù)(DMS/DAS)高度集成到云數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫引擎服務(wù)，提供云數(shù)?數(shù)據(jù)分析引擎(AnalyticDB、ClickHouse)全面支持冷熱分離，提供低成本海1201.心動(dòng)游戲業(yè)務(wù)一站式數(shù)據(jù)管理服務(wù)。?全球一站式運(yùn)維管理。?按需彈性升降配支撐業(yè)務(wù)高峰，節(jié)省50%計(jì)算成本。?秒級完成細(xì)粒度回檔任務(wù)。2.波克城市游戲數(shù)據(jù)運(yùn)營分析平臺(tái)+新一代AnalyticDB云原生數(shù)據(jù)倉庫。?DMS安全協(xié)同平臺(tái)“一站式”解決安全管控和數(shù)據(jù)同步。121汽車行業(yè)1.智能網(wǎng)聯(lián)車行業(yè)整體介紹智能聯(lián)網(wǎng)汽車發(fā)展的鼓勵(lì)政策。其中《車聯(lián)網(wǎng)(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》指出了到2020年車聯(lián)網(wǎng)用戶滲透率達(dá)到30%以上，新車駕駛輔助系統(tǒng)(L2)搭載率達(dá)到30%以上，聯(lián)網(wǎng)車載信息服務(wù)終端的新車裝配率達(dá)到60%以上的行動(dòng)目標(biāo)。政策的頻頻出臺(tái)展現(xiàn)了我國對于智能駕駛行業(yè)及相關(guān)企業(yè)的重視和支持，為我國智能駕駛相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了良好的政策支持和相關(guān)保障，也有助于整體汽車行業(yè)的修訂建議稿中加入了智能駕駛相關(guān)責(zé)任認(rèn)定的描述，將成為消費(fèi)者權(quán)益和交通安全的有力保障。智能網(wǎng)聯(lián)車的發(fā)展不僅將改變多年來人類駕駛車輛的行為習(xí)慣，更重要的是將在交通安全、運(yùn)輸成本、用車效率和空氣污染等方面推動(dòng)整體社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，是一場由工業(yè)領(lǐng)域和交通領(lǐng)域共同拉動(dòng)的產(chǎn)業(yè)革命。在智能駕駛和未來智慧交通的影響輸成本、人力需求將不斷釋放，轉(zhuǎn)而產(chǎn)生更大的社會(huì)效益。1.數(shù)據(jù)庫靈活性自動(dòng)駕駛的初創(chuàng)公司，業(yè)務(wù)開創(chuàng)階段，各種傳感器數(shù)據(jù)裝車，數(shù)據(jù)多變，對數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的靈活性、易用性存在痛點(diǎn)。2.數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展性ard方式部署的數(shù)據(jù)庫不能滿足擴(kuò)展性要。1223.多模態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)與跨模態(tài)檢索1.方案架構(gòu)2.產(chǎn)品組合3.競爭力&優(yōu)勢?數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品矩陣以Lindorm為核心，基于數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品矩陣，構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)存取、流轉(zhuǎn)、分析、應(yīng)用、管理的數(shù)據(jù)流程，部署管理的成本低。123?多模融合檢索分析?車聯(lián)網(wǎng)定制化功能車聯(lián)網(wǎng)定制化流引擎開發(fā)，高效支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理，靈活流轉(zhuǎn)。?靈活輸出模式1.上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測研究中心性能提升3倍。?成本減少40%：低成本存儲(chǔ)，從容應(yīng)對采集點(diǎn)數(shù)據(jù)流量突增。?性能提升3倍：整體在線服務(wù)性能提升3倍以上。?開發(fā)效率大幅提升：形成在線服務(wù)與分析一體化。2.某新能源車企Lindorm源車企構(gòu)建車聯(lián)網(wǎng)一站式數(shù)據(jù)平臺(tái)，有效降低運(yùn)維和存儲(chǔ)成本。擎，可以輕松構(gòu)建車聯(lián)網(wǎng)一站式數(shù)據(jù)平臺(tái)，運(yùn)維成本降低50%以上。采用冷熱分離和自研壓縮算法，存儲(chǔ)成本減少30%以上。?融合計(jì)算：一體化數(shù)據(jù)處理，多引擎融合檢索分析，開發(fā)效率成倍提升。124物流快