阿里云数据库李飞飞：云计算推动数据库向云原生快速演进

阿里巴巴集团副总裁李飞飞认为，云计算正在推动数据库向云原生快速演进，阿里云数据库已全面布局云原生，并进入以自研为主的云原生数据库产品阶段，开启“云原生”时代。阿里云数据库的发展历程起步与开源替代：阿里云数据库始于2009年，最初用开源的MySQL替代Oracle，2010年基于MySQL打造开源数据库AliSQL，并改造淘宝商品库。2012年，AliSQL支撑了首个“双11”，销售额达132亿，参与品牌10000家。2013年，淘宝下线最后一个Oracle数据库，完成从商业传统数据库到开源数据库的转变。自研与云原生启动：2016年，云计算在国内兴起，阿里云数据库已支撑“双11”四年，但开源数据库改进无法满足业务需求，于是启动自研数据库。2017年，推出首个云原生关系型数据库PolarDB，计算能力最高可扩展至1000核以上，性能比MySQL高6倍。国际认可与飞速发展：2018年，阿里云数据库进入Gartner数据库魔力象限，是中国公司首次入选。2019年，再次入选Forrester数据库评估报告，成为国内首个获得两大顶级机构认可的科技公司。2020年，Gartner报告显示阿里云数据库进入全球领导者象限，是中国数据库历史性突破。阿里云数据库的云原生布局产品种类覆盖全面：阿里云数据库的云原生布局覆盖了在线交易型数据库、分析型数据库、NoSQL数据库。以PolarDB为代表的云原生数据库助力客户从传统数据库升级到云原生数据库；在OLAP领域，利用云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）、云原生数据湖分析DLA帮助客户实现从传统数据库仓库升级云原生数据仓库，实现数据库大数据一体化、离在线一体化。NoSQL方向代表产品：阿里云推出的云原生多模数据库Lindorm，以及云原生内存数据库Tair是NoSQL方向的代表，帮助客户在IoT等场景下的数据实现高效存储与处理。云原生数据库生态工具丰富：为了简化用户使用云端数据库，阿里云构建了丰富的云原生数据库生态工具，包括数据传输（DTS）、数据备份（DBS）、企业级开发建模流程（DMS）、应用评估和迁移（ADAM）等。智能化管控平台：基于智能化技术，阿里云数据库构建了“自感知、自决策、自优化、自恢复”的云原生数据库管控平台。下一代数据库的六大关键技术HTAP：大数据数据库一体化：实现处理分析一体化、离在线一体化。云原生+分布式：将云原生的资源解耦、资源池化能力，与Share-nothing的分布式水平拓展能力结合起来。智能化：将机器学习和AI技术应用到数据库内核、管控平台，使数据库系统做到自感知、自决策、自优化、自恢复。多模：随着数据多样性增长，需要多模系统对多元异构的数据进行处理，包括传统结构化数据、日志、文档、K-V数据等。软硬件一体化：充分发挥硬件优势，例如数据库如何发挥Intel AEP、RDMA高速网络等。安全可信：在传统可信基础上，提供全加密链路、区块链技术来实现不可篡改的日志等。阿里云云原生数据库PolarDB的实践安全增强：支持SSL传输、透明数据加密（TDE），实现全链路访问加密；备份数据永久保留，满足数据合规保留要求；可用性SLA从99.95升级到99.99%。引擎支持全面：第一个支持MySQL 8.0版本，今年发布MySQL 5.7支持，覆盖所有主流MySQL版本（5.6、5.7和8.0）；高度兼容Oracle，帮助客户快速迁移传统数据库到云原生数据库。降本增效：发布一系列降本增效能力，如存储包、金融云等大幅降价，最高降幅达50%。企业级云原生分布式数据库PolarDB-X：使用Share-Nothing架构实现水平扩展，底层使用Paxos协议实现三节点同步，具备金融级高可用、高可靠能力。结合历经多年“双11”考验的X-DB和分布式查询引擎DRDS实现。今年发布全局二级索引与透明分区等能力，提供透明分布式能力，帮助用户简单实现多个不同维度的查询，业务系统像使用单机系统一样编写简单SQL语句实现复杂业务逻辑，不用关心数据一致性、数据分布等复杂问题。通过基于成本的执行路径选择与流量转发，发布HTAP能力，使用户可以更加简单地支持混合负载的业务。云原生技术的应用成果阿里内部大规模应用：在2020年“双11”，云原生数据库PolarDB和云原生数据仓库AnalyticDB首次在阿里巴巴大规模应用，PolarDB刷新处理峰值新纪录，TPS高达1.4亿，比去年提升60%；AnalyticDB处理了7.7万亿行实时数据，相当于5.5个国家图书馆的数据总量。服务全社会：云原生技术不仅在阿里内部大规模普及，也通过阿里云服务全社会。以物流行业为例，中国邮政引入PolarDB-X和AnalyticDB，应对“双11”期间超过上亿的订单业务峰值，10万人可同时查询包裹实时状态；申通快递将核心系