AWS新品直指微軟,它會是改變資料庫的「Game Changer」嗎?

整理 | 夕顏

出品 | CSDN（ID:CSDNnews）

2020年12月2日，亞馬遜 (AWS)年度盛會re:Invent全球大會正式揭開了帷幕。由於疫情影響，這場被視為全球雲計算領域風向標的科技盛會首次在線上舉行，並免費向公眾開放，吸引了超過40萬人參會。

大會的第一天，AWS就一口氣發布了43項新產品和新功能，AWS CEO Andy Jassy更是一如既往，發表了長達三小時的主題演講，發布了27項創新的雲服務和功能。在發布新產品時，Andy Jassy還不忘懟一懟老對手甲骨文，推出的資料庫遷移工具Babelfish for Aurora PostgreSQL新服務，更是直指微軟。

Babelfish——一隻吸取別人能量的「巴別魚」

Babelfish中文為「巴別魚」，這是一種出自於道格拉斯·亞當斯的小說《銀河系漫遊指南》的魚類，外形似水蛭，以吸收周圍人的腦電波能量為生。AWS以巴別魚命名這款資料庫遷移工具似乎頗有深意。

Babelfish for Aurora PostgreSQL是一個資料庫轉換工具，能夠讓客戶能更輕鬆地從SQL Server遷移到Amazon Aurora PostgreSQL。

由於成本低和可用性，Amazon Aurora已經是AWS史上增長最快的業務，全球總共有超過350,000多個資料庫通過AWS Database Migration Service (DMS)遷移到AWS。而Amazon Aurora PostgreSQL，則是開源資料庫PostgreSQL的兼容版本。Babelfish for Aurora PostgreSQL的推出，會為Amazon Aurora PostgreSQL提供一個新的解析層，使Amazon Aurora能夠理解來自為Microsoft SQL Server編寫的應用程式中的命令，讓用戶能夠在幾乎不更改代碼的情況下，直接在Amazon Aurora PostgreSQL上運行SQL Server應用程式。

在演講中，Andy Jassy稱，使用AWS Schema Conversion Tool（SCT）轉化資料庫模式（Schema），Babelfish讓開發者擺脫了守舊的資料庫供應商常見的懲罰性業務行為。

細思「讓客戶擺脫了守舊的資料庫供應商常見的懲罰性業務行為」會發現，這句話似乎意有所指，針對的是微軟的SQL Server，因為用戶要想用SQL Server，需要向微軟支付成千上萬美元。

為什麼Babelfish引發人們這麼大的關注，通過AWS Matt Asay在一篇文章中對Babelfish的分析，我們可以大致了解到這款產品對於AWS、乃至整個資料庫領域發展的意義。

Babelfish最大的意義，在於用戶可以更簡單地把資料庫遷移到開源的PostgreSQL。而且，Babelfish for PostgreSQL本身也是計劃要開源的，2021年將在GitHub上發布原始碼，採用寬鬆式Apache 2.0許可。這一切，都在將資料庫向著開源的方向引導，這對開發者來說是個好消息。

2020年，資料庫遷移服務（DMS）火爆起來，因為出於業務需求等各種理由，越來越多的企業都在使用DMS進行資料庫遷移，但是資料庫遷移起來非常困難，作為企業最寶貴的數據資產，資料庫遷移可以說是IT領域最冒險的嘗試。

遷移資料庫難度不小，但需求巨大，數據廠商紛紛推出自己的DMS，比如今年早些時候微軟推出的Azure Database Migration Service，MongoDB聯合Informatica引導用戶從Oracle遷移到MongoDB。幾周前，谷歌也推出了serverless資料庫遷移服務Database Migration Service，把內部部署的資料庫遷移到Google Cloud。

但我們會發現，雖然這些服務在遷移資料庫的方式上可能有所不同，但卻都是聚焦於遷移，而且是把資料庫遷移到自家雲服務上。

Babelfis與這些服務的不同之處在於，它將資料庫引向開源。

Babelfish面向的是開源的PostgreSQL，後者被視為PostgreSQ的新翻譯層。這意味著PostgreSQL現在可以理解來自為Microsoft SQL Server編寫的應用程式的命令，而開發人員無需更改資料庫架構、庫或SQL語句。之前面向SQL Server的應用程式，現在可以直接與PostgreSQL「對話」了。

由於Babelfish讓用戶可以遷移到PostgreSQL，用戶就可以自由選擇資料庫的運行平臺，無論是AWS、Azure還是阿里巴巴，這意味著Babelfish可能會成為多雲策略的中心。

Babelfish另一個與傳統的遷移服務的不同之處在於，傳統的遷移服務就是把資料庫模式從一個資料庫遷移到另一個資料庫，然後通過ETL（提取、轉換和加載）等步驟，把從舊的資料庫獲取的數據加載到目標資料庫中。可是，雖然DMS非常有用，但很容易出錯，即使在遷移完成後也仍然需要大量工作（例如，為了使用目標資料庫的驅動程序仍然需要更改應用程式，而且通常需要重寫內部應用程式代碼，以保證正常運行）。而Babelfish則不需要執行任何操作，無需進行轉換即可將數據加載到PostgreSQL，而且應用程式認為它仍在與SQL Server通信。

Matt引用Gartner分析師Merv Adrian的話——遺留資料庫中最大的力量就是慣性。這種慣性源於對數據模型的投資，與特定資料庫深度集成的供應鏈，或者僅僅是擔心失敗。

也許正如他所說，開源的Babelfish可以消除一些資料庫領域的慣性，為大家向PostgreSQL遷移鋪平道路。

43項新產品與功能，涵蓋新實例、容器、Serverless、機器學習等領域

除了這款意義特殊的資料庫遷移工具外，re:Invent大會首日還發布了很多讓開發者興奮的新產品和服務，涵蓋計算、存儲、資料庫、數據分析、容器、機器學習運維、工業機器學習等多個方面，來看看都有哪些吧！

重磅：推出Amazon EC2 Mac實例，服務2800萬Apple開發者

Amazon EC2 Mac實例基於Mac mini電腦而構建，使客戶首次能夠在AWS雲端按需運行macOS工作負載，將AWS的靈活性、可擴展性和成本優勢拓展給所有Apple開發人員。那些為iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV和Safari開發應用的開發人員，可以通過使用EC2 Mac實例，在幾秒鐘內配置和訪問macOS環境，受益於AWS的按需付費定價，用戶可根據需求動態擴展容量。

工業ML：五大用於工業領域的機器學習服務

AWS發布了Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama Appliance、AWS Panorama SDK和Amazon Lookout for Vision這五項全新的機器學習服務，用於工業和製造業在生產過程中嵌入智能能力，以提高運營效率，改善質量控制、信息安全和工作場所安全。其中：

Amazon Monitron提供包含傳感器、網關和機器學習服務的端到端機器監控解決方案，以檢測可能需要維護的異常設備狀況。

Amazon Lookout for Equipment為擁有設備傳感器的客戶提供了使用AWS機器學習模型來檢測異常設備行為並進行預測性維護的能力。

AWS Panorama Appliance幫助已在工業設施中裝配攝像機的客戶使用計算機視覺來改善質量控制和工作場所安全。

AWS Panorama軟體開發套件（SDK）使得工業相機製造商可以在新相機中嵌入計算機視覺功能。

Amazon Lookout for Vision在圖像和視頻流上使用AWS訓練的計算機視覺模型，以發現產品或生產流程中的異常和缺陷。

計算領域：五種新的Amazon EC2實例類型、兩個全新AWS Outposts單元，以及三個新的在美國AWS 本地區域

AWS宣布了多項雲計算創新服務。

AWS Graviton 2處理器支持的C6gn實例，搭載AWS設計的Graviton2處理器，提供了100 Gbps的網絡性能，與當前基於x86的同類實例相比，性價比提高了40%。

搭載AMD圖形處理器（GPC）的圖形優化G4ad實例 ，為雲端的圖形密集型應用提供了最佳的性價比。

搭載Intel Xeon最快的可擴展中央處理器（CPU）的通用型M5zn實例，其全核睿頻頻率高達4.5 GHz，每核的計算性能比當前M5實例高出45%。

搭載Intel CPU的下一代存儲優化實例D3/D3en，基於英特爾新一代技術，可提供雲中最高可用存儲容量的本地HDD存儲。

Amazon EC2 R5b內存優化實例，為Amazon EBS彈性塊存儲服務提供了3倍於R5實例的性能，是目前Amazon EC2上塊存儲的最高性能。

兩個較小的AWS Outposts單元——1U和2U伺服器，讓客戶可以在空間受限的本地機房訪問AWS。

AWS本地區域（Local Zone）擴展到美國波士頓、休斯頓和邁阿密，並計劃於2021年在美國其他12個城市推出。

四項存儲創新重塑存儲

AWS宣布推出四項存儲創新，包括：

首個為在SAN上運行的工作負載而構建的雲存儲服務——Amazon EBS io2 Block Express 存儲卷，具有高達256,000 IOPS，4,000 MB /秒的吞吐量和64 TB的單卷容量；

Amazon EBS的下一代通用SSD存儲卷——Amazon EBS Gp3 存儲卷，使客戶能夠靈活地配置額外的IOPS和吞吐量，而無需添加額外的存儲容量。可提供高達4倍的峰值吞吐量，且每GB的價格比上一代存儲卷低20%；

Amazon S3智能分層支持的存儲類型從現有的S3頻繁訪問型和非頻繁訪問型擴展至S3 Glacier歸檔型和深度歸檔型，對象存儲成本降低可高達95%；

Amazon S3 Replication（multi-destination） 提供了將數據同時複製到同一AWS區域或任意多個AWS區域中的多個S3存儲桶的能力，以滿足客戶的全球內容分發、存儲合規性和數據共享需求。

數據分析：三項全新功能

AWS宣布了三項全新的數據分析功能：

AQUA for Amazon Redshift通過創新的硬體加速緩存，將計算能力帶到存儲層中，加速數據查詢，性能比其它任何雲數據倉庫高出10倍。

AWS Glue Elastic Views 可幫助開發人員構建使用來自多個數據存儲的應用。利用物化視圖，自動在存儲、數據倉庫和資料庫之間合併和複製數據。

Amazon QuickSight Q為Amazon QuickSight提供機器學習驅動的能力，使用戶能夠使用自然語言表達，在Amazon QuickSight Q搜索欄中提出業務問題，並在幾秒鐘內收到高準確度的答案。

基於機器學習的全新運維服務Amazon DevOps Guru

完全託管的運維服務Amazon DevOps Guru，利用機器學習技術，可以幫助開發人員通過自動檢測運維操作問題和建議補救措施，讓開發者可以更加容易提高應用程式可用性。Amazon DevOps Guru應用了支持Amazon.com和AWS卓越運營多年的機器學習技術，通過自動收集和分析應用程式指標、日誌、事件和跟蹤信息痕跡等數據，識別偏離正常操作運維模式的行為。當Amazon DevOps Guru識別出可能導致服務中斷的異常應用程式行為時，可以幫助開發人員快速了解問題的潛在影響和可能原因，並提出具體的修復建議。

新一代無伺服器Aurora Serverless v2

新一代Amazon Aurora Serverless，讓SQL Server遷移到Amazon Aurora、從SQL Server遷移到PostgreSQL變得更加便捷。

Aurora Serverless v2 可在不到一秒內擴展至支持數十萬個事務，與按業務高峰需求進行容量配置的方式相比可節省高達90％的成本。

Babelfish for Aurora PostgreSQL（略）。

四項全新容器功能

Amazon ECS Anywhere和Amazon EKS Anywhere分別讓客戶能夠在自己的數據中心運行Amazon ECS和Amazon EKS。

AWS Proton，為開發者提供的全新服務，使容器和無伺服器應用程式的開發和部署自動化。

Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) Public， 方便開發者公開分享和部署容器軟體，簡單而且高可用。

2020年11月30日—12月18日&2021年1月12日—14日，為期三周的免費re:Invent線上大會還在繼續，接下來還會有哪些精彩發布，CSDN將持續關注。