7月20日，華為雲TechWave技術峰會上，華為雲資料庫業務總裁蘇光牛正式發布兩大雲原生資料庫新品，包括關係型資料庫GaussDB（for MySQL）和非關係型資料庫GaussDB NoSQL系列。更重要的是，華為資料庫在品牌和業務方面也進行了全面升級。
僅辦個月後，GaussDB又迎來了新一輪更新。在TechWave技術峰會·資料庫專題日上，華為雲專家蘇光牛詳細介紹了GaussDB這個華為的戰略性資料庫產品的來歷，並發表了他對於資料庫發展的一些看法。
GaussDB資料庫升級下的大調整
蘇光牛談到，在宣布戰略性調整之前，外界還有人在質疑，華為在做資料庫的態度上並不堅定，GaussDB算不上是華為的戰略性產品。品牌升級後，這種質疑很快被打消。
其實這從華為對資料庫的戰略性投入可以看到，比如資料庫專業人才的投入和高端專家布局，資料庫是人才專家密集型高門檻基礎研究，華為有1000+資料庫研發專業人才，還有100+布局全球7大區域的資料庫內核引擎、算法等高級專家和大咖，這只是資料庫的研發人員，並不包含內部為華為雲/流程IT/消費者雲等資料庫底座服務的DBA、SRE運維人員、工具平臺開發人員，還有華為雲資料庫的銷售、交付與服務人員；比如資料庫研發歷史和標杆客戶的選擇，華為從2007年開始已經持續戰略投入資料庫超過10年，早在2014年開始就持續和工商銀行、招行等頭部標杆客戶長期聯創；再比如華為在生態構建上的戰略耐心，資料庫是講究生態的產業，華為不僅積極參與推進資料庫產業生態發展，而且注重高校生態、開發者生態等建設，開源和持續運營openGauss社區，積極擁抱開放的生態，如MySQL、PostgreSQL、Mongo、Cassandra等。
宣布戰略升級後，華為在資料庫業務、組織、生態上做了重大調整。
a) 業務上： 將傳統線下資料庫的純軟體銷售和交付，調整為依託華為雲與華為雲Stack，以雲服務方式持續為客戶服務，加持雲後一方面提升交付與運維效率，幫助客戶聚焦核心業務創新，同時為客戶持續帶來創新技術和新服務。
b) 組織層面：將華為資料庫研發組織融合，統歸華為雲BU和2012高斯實驗室，統籌資料庫戰略與布局全球七大區域11個研究所的1000多資料庫專業人才，力出一孔，持續打造世界級資料庫。
c) 生態方面：華為2020年6月30日開源openGauss社區版本並持續運營，與合作夥伴、高校、開發者共同繁榮生態。同時，華為將鼓勵有能力的合作夥伴推出基於openGauss的資料庫，旨在和業界共同繁榮資料庫產業生態。
GaussDB資料庫的前世今生
關注華為雲資料庫產品的人可能知道，這次華為雲發布的GaussDB資料庫並非新的產品，GaussDB MySQL實際上是早已發布的TaurusDB，GaussDB NoSQL就是GeminiDB。
GaussDB（for MySQL）、GaussDB(for Cassandra)、GaussDB(for Mongo)從2019年Q4開始公測並在少數內外部大客戶項目如華為消費者雲與WeLink、某大型保險公司、國家某部委等試商用，優化資料庫性能和高可用性後，於2020年7月份正式上線規模商用。
據蘇光牛透露，未來華為雲還將推出GaussDB (for Redis)、GaussDB (for Influx)等系列新服務。
這次，華為雲在品牌命名上統一到GaussDB，代表華為自研資料庫品牌，立足創新與自研，基於同一架構，一方面擁抱併兼容MySQL等生態，另一方面打造自己的OpenGauss生態，主要面向政企客戶，強調高性能、高可靠、高安全等方面訴求，給客戶一個清晰明確的定位認知。所以，GaussDB（for MySQL）並不是簡單的改名，而是在融合後，基於架構優化和改進後，結合品牌調整的結果。
調整後的GaussDB資料庫雲服務包含關係型資料庫GaussDB(for MySQL)資料庫，和非關係型資料庫，重點打造雲原生GaussDB NoSQL多模資料庫系列，支持文檔類型（Mongo）、寬表類型(Cassandra)、時序（Influx），K-V（Redis）等多協議接口。
如今，最新版本的GaussDB系列產品實現了很多技術上的更新和迭代。
GaussDB(for MySQL)基於華為最新一代DFV分布式存儲，採用計算存儲分離架構，支持1寫15讀的只讀節點的極速擴展，最高支持128TB的海量存儲，可實現超百萬級QPS吞吐，單節點相比原生MySQL性能提升7倍，業界第一。
GaussDB系列資料庫支持NDP(near data process)技術，可以讓計算和數據進行融合，加速數據的處理，從而大幅提升整體的性能；GaussDB NoSQL擁有極強的多模數據管理能力，在並發讀寫能力、擴容時間縮、故障重構時間、備份效率、恢復效率等方面也都實現了業界領先，相比純開源軟體能力有了質的飛躍。
GaussDB NoSQL擁有極強的多模數據管理能力，在並發讀寫能力、擴容時間縮、故障重構時間、備份效率、恢復效率等方面也都實現了業界領先，相比純開源軟體能力有了質的飛躍。
不斷完善的工具生態
對於開發者來說，有什麼好用的工具是他們很關心的問題。
蘇光牛介紹到，目前華為的資料庫工具服務統一支持開源資料庫服務和自研GaussDB資料庫服務，當前成熟商用的有為客戶提供上雲數據遷移複製DRS、數據管理服務DAS、分布式資料庫中間件DDM，同時下半年還會發布資料庫和應用遷移工具。
其中，雲數據遷移服務DRS能實現在線數據的遷移，業務切換微中斷，業務切換時間可以自由選擇，同時還能跨資料庫版本熱遷移，給出遷移/升級後直觀的性能評估報告，從而讓客戶的原資料庫切換到華為雲上更加簡單，安心；數據管理服務DAS可提供便捷的雲上資料庫管理與運維服務，核心能力包含資料庫查詢與開發、運維監控、性能診斷、SQL調優、數據安全管控、智能參數預測等；分布式資料庫中間件DDM與RDS結合，把當今成熟的水平擴展分布式資料庫能力，用戶可以體驗單機MySQL資料庫；資料庫和應用遷移服務，是提供異構資料庫對象遷移和應用遷移的專業化工具。
替換IOE資料庫將是個長期的過程
GaussDB的推出，讓網際網路廠商去IOE，資料庫國產化的討論和呼聲再次熱烈起來。
在蘇光牛眼中，資料庫國產化的機遇是否已經成熟？要走出一條不同於國外主流資料庫廠商的路，中國要怎麼走？
蘇光牛坦承，逐步替換遷移IOE將是個長期的過程，至少未來3年內是這樣。
為什麼大家要放棄用慣了的主流資料庫產品，要進行替換遷移？
他認為，廠商遷移資料庫的核心原因，一是傳統scale-up的擴展能力無法滿足客戶業務的需求、面向網際網路+創新等業務，客戶需要從集中式轉向分布式雲化的部署，在遷移到華為雲資料庫之前，客戶主要採用的資料庫大多並非一種，而是多種資料庫產品結合，比如在金融行業傳統核心帳務系統，大的銀行多使用IBM大機+DB2，這樣做的封閉系統擴展能力較弱，且維護費用相當高，未來運維也是問題，所以，未來大機逐步下移會是一個趨勢，但需要一個過程。
其次，廠商普遍達成了共識，需要業務和資料庫一起來進行優化和調整，才能達成目標。
再次，網際網路的去IOE和其它行業的去IOE挑戰不太一樣，從完美sharding的分片到複雜查詢的場景，資料庫的能力需要在嚴苛的標杆客戶場景得到聯創驗證和孵化，同時要能聯合為客戶兜底應用的ISV，自身提供完善的系列工具遷移/運維/管理打消客戶疑慮，真正地為客戶做到平滑遷移。
這意味著，資料庫國產化是一個循序漸進的過程，不可能一蹴而就。目前國產資料庫還不夠成熟，要提高國產資料庫服務水平，打破Oracle、IBM、微軟等國外資料庫產品的包圍，就需要走一條不同於它們走過的道路。這條道路應該怎麼走？從哪些層面著手？蘇光牛有自己的思考。
他說道，一方面，華為雲積極擁抱並完全兼容和支持業界主流的關係型資料庫生態如MySQL、PostgreSQL及非關係型資料庫 MongoDB、Redis等生態，比如openGauss對外開放，避免讓客戶從封閉的Oracle走向另外一個封閉的「新的Oracle"，而是與更多「同道中人」一起解決缺陷。
「因此， 華為GaussDB資料庫全面滿足不同客戶的需求，在架構、軟硬體協同方面自主研發，同時生態兼容開放，而非僅支持自有生態，這才是我們認為的真正符合客戶需要的國產數據化產品。資料庫是需要長期持續戰略投入和孵化門檻很高的產品，華為在資料庫領域持續研發投入已經超過10年，金融行業和電信運營商這2個行業就是對資料庫穩定可靠、性能等各方面要求極為苛刻的典型行業，有上億用戶和高並發海量交易等豐富的應用場景，這些場景的實踐幫助GaussDB資料庫快速孵化提升了能力，也完成了對世界頂級資料庫的替換。」蘇光牛說。
這一席話並非空談，而是有數據作為支撐。據華為提供的數據顯示，華為雲資料庫2019年外部收入相比2018年外部收入實現高達400%的增長，GaussDB系列資料庫產品已涵蓋關係型和非關係型資料庫場景，廣泛應用於金融，泛政府、電信、能源、交通、醫療、物流、電商等行業。
資料庫發展方向與趨勢
過去幾年，傳統資料庫市場份額一直在被不斷衝擊，而雲資料庫的增長潛力巨大，GaussDB資料庫轉向雲端，就是順應資料庫雲化趨勢的典型案例。
對於雲資料庫未來發展方向，蘇光牛判斷，雲資料庫將向著雲原生、分布式、多模、智能化等方向發展。而一個好的雲資料庫產品，至少應該具備以下幾個特點：
l 高可靠：交易型資料庫的首要因素是資料庫的可靠，GaussDB基於DFV的分布式存儲，數據的可靠性得到11個9；
l 超高性能（支持高吞吐強一致性事務能力）：如GaussDB(for MySQL)相比開源，性能從15萬QPS提升到100萬+級別OPS。
l 高可用（同城雙活實現集群內HA，數據不丟失，業務秒級中斷；同城跨AZ容災，數據不丟失，分鐘級恢復；還有兩地三中心高可用）：如GaussDB(for MySQL)實現數據0丟失，故障閃回恢復。
l 高擴展（計算與存儲分離彈性伸縮、容量和性能按需水平擴展）：如GaussDB(for MySQL)相比開源，從1寫3讀提升到1寫15讀。
l 高安全：用戶數據上雲後，數據不僅在存儲層是靜態加密，在計算態也是加密的。（華為全密態的黑科技揭秘發布在9月23日HC大會資料庫專場session，感興趣可以圍觀下）
l 易用性：首先要有完整的工具生態支持遷移/運維/管理無憂。面向未來，通過將AI融入到資料庫內核架構和算法中，來降低雲資料庫的運維管理及開發調優成本，逐步實現資料庫自調優、自診斷自愈、自運維能力。當前，AI參數自調優技術已經開源到openGauss社區，同時，在基於AI的SQL調優、故障診斷領域GaussDB也在重點投入，目標是最終實現資料庫智能化。
GaussDB的出現，讓我們看到了國內廠商實現資料庫國產化的努力，從 0 到 1 是一個巨大的挑戰，從 1 到高精尖，更是一個艱難的蛻變過程。希望在未來，搭乘大數據、雲計算、物聯網、5G通信等新技術的東風，國內廠商能夠消化、吸收和借鑑國外領先的資料庫技術和思想，以及自主創新的方式，讓市面上出現更多符合中國人使用習慣的資料庫產品！
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責任編輯：kj005
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