阿里雲數據庫自研產品亮相國際頂級會議ICDE 推進雲原生數據庫成爲行業標準

4月9日，澳門當地時間下午4:00-5:30，阿里雲在ICDE 2019舉辦了主題爲「雲時代的數據庫」的專場分享研討會。

本次專場研討會由阿里巴巴集團副總裁、高級研究員，阿里雲智能數據庫產品事業部負責人李飛飛（花名：飛刀）主持，五位學術界知名學者和教授受邀參加做爲Panel Discussion的嘉賓，與現場近百位與會者進行了深刻交流討論。這五位教授分別是：
Anastasia Aliamaki,Professor and ACM Fellow, EPFL;
Ihab Ilyas, Professor and ACM Distinguished Scientist, Vice Chair of ACM SIGMOD, University of Waterloo;
Guoliang Li, Professor, Tsinghua University;
C Mohan,IBM Fellow,IEEE&ACM Fellow,IBM;
Xiaofang Zhou, Professor & IEEE Fellow, University of Queensland;

整場分享討論會分爲兩部分。第一部分先由來自阿里巴巴集團、阿里雲智能數據庫產品事業部的呂漫漪、林亮、黃貴、喬紅麟技術專家們分別介紹了阿里巴巴在POLARDB for MySQL, POLARDB X, AnalyticDB, 以及智能化自治數據庫平臺SDDP(Self-Driving Database Platform)等產品和技術的進展，以及如何依靠創新來幫助企業解決傳統數據庫業務場景中在數據處理方面面臨的挑戰，體現出阿里雲智能數據庫的技術領先性，以及品牌和文化，目前阿里雲數據庫在全球雲數據市場上位列前三。

第二部分由幾位專家分別就雲時代的數據庫趨勢和挑戰發表了本身的看法，而後就與會學者關心的問題進行了深刻探討。

其中，C Mohan博士提出，雲時代下Serverless容許用戶實現應用無需考慮軟硬件配置，而且經過PaaS實現自動擴展，對數據庫來講，自身健壯性是基礎要求，另外還須要增強分佈式負載的處理能力。目前面臨一些挑戰，例如公有云用戶是一個私有環境，混合雲方面還須要優秀的分佈式OLTP DBMS， 內存/存儲架構上還有不少工做能夠作。除此以外，數據安全、數據管理方面都是須要考慮的問題。

數據顯示，中國84%以上的企業表示願意接受雲技術。針對目前面臨的挑戰，Anastasia Aliamaki 教授指出，一是數據多樣性（關係型數據，非關係型數據）對於數據庫處理數據是一個巨大挑戰，須要構建一個智能的數據庫來處理各類各樣的負載，須要擴展SQL接口，code-generation提供了運行時構建相應底層數據的訪問路徑；二是 data cleaning是極其消耗資源的，包括數據從傳統數據庫遷移到雲數據庫的遷移工具（用戶能夠不關心如何遷移的細節問題）。對於用戶來講，若是能讓用戶上述兩點都能作到無感知應用，這無疑是雲數據庫的最大亮點。

周曉方教授認爲，從傳統數據庫遷移到雲數據庫是一個系統工程。爲了提高用戶體驗的滿意度，雲數據庫努力解決高併發、擴展等問題，用戶從傳統數據庫遷移到雲數據庫不單單是一次遷移，也是一次自我調優的過程，能夠構建生態系統，從不一樣的領域開展深刻研究。

Ihab Ilyas教授分享了在Data Cleaning and Integration to cloud領域的洞見和成果。他特別指出，遷移到雲數據庫問題不在雲自己，用戶一般選擇他熟悉的產品。雲數據庫必須瞭解客戶需求，解決客戶問題。他說：「對於大數據工程師來講，算法的實現對他們不是噩夢，Hadoop版本卻成爲他們的噩夢。咱們發現遷移這個事情已經在發生，可是咱們須要更多關注這個過程自己，而且對過程敏感，可以帶給用戶無痛感的遷移。」

李國良教授認爲，雲數據庫最大的特色是不須要維護數據庫，能夠節約DBA成本，可是數據庫是比操做系統還複雜的系統，須要遷移數據庫設計的生態系統，並構建相應的APP。小公司業務應用簡單容易上雲，大公司由於業務太過複雜不太容易上雲，雲廠商須要解決大公司的應用遷移問題。

最後，數據庫領域的專家學者們強調能夠借鑑雲和大數據生態的演進發展，逐步把數據庫技術帶入機器學習中而不是強求打造一個「全能的」數據庫。最後幾位教授也對阿里巴巴在此領域的繼續貢獻充滿期盼。

 

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本文做者：桐碧2018

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