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阿里云發布“自動駕駛”級數據庫平臺DAS,數據庫進入“自動駕駛”時代

2020-04-26 11:30
至頂網
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談到數據庫行業近幾年的重大變化,我們很容易想到從傳統數據庫向云數據庫的變遷。而另一個正在悄然發生的變化不太被人提及,盡管其意義同樣非常重大,這就是數據庫的“自治”。實際上,數據庫實現“自治”,也就是系統自我管理,是數據庫行業又一個劃時代的變遷。

如果把從傳統數據庫向云數據庫的轉變比喻成“汽車換馬車”的話,那么數據庫的“自治”就是從“手動”到“自動”,更準確地說是到“自動駕駛”。而阿里云4月22日發布的數據庫自治服務DAS(Database Autonomy Service)就是這一變遷的一個重要標志。

給“汽車”加上自動駕駛引擎

近幾年來,隨著云計算的普及,以服務形式呈現的云數據庫應運而生,如阿里云的PolarDB、AnalyticDB等。云數據庫天生具有的可擴展性、靈活性、高性價比等優勢使得其在與傳統數據庫的競爭中贏得了先機,得到了市場廣泛認可,代表了數據庫的未來。Gartner預計,到2021年云數據庫在整個數據庫市場中的占比將首次達到50%。而到2023年,75%的數據庫要跑在云平臺之上。

云數據庫大大減輕了數據庫管理員(DBA)的工作,包括資源彈性、高可用、備份、監控等基本運維工作。不過,數據庫的運維終究是一件非常復雜的工作,數據庫上云之后還有很多非常復雜的工作要人來做。

“上云之后,讓數據庫發揮最優的效能,對于大部分應用開發者和數據庫管理人員而言,需要很多數據庫專業領域知識,依然充滿挑戰。” 阿里云數據庫資深技術專家、DAS產品線負責人李廣望表示。

如故障診斷,短時間內快速發現問題、找出原因并解決問題;還有數據庫的持續調優等、SQL Review等,過去這些通常要DBA來參與,效率低,而且嚴重依賴DBA個人的經驗。另外,規模化運維也是當下很多企業面臨的一個現實問題。當企業的業務快速發展,需要運維成百上千的數據庫集群,保證其穩定性、伸縮性的挑戰會成指數型增長,如果還是依賴人工的優化和運維,人力成本很快就成為企業難以承受之重。因此,數據庫走向自治就成為一個必然趨勢。

實際上,隨著人工智能、機器學習技術的快速發展,利用它們來優化數據庫內核以及數據庫運維、管控等一系列動作已經成為數據庫行業的共識。阿里云此次推出的數據庫自治服務DAS就是一種基于人工智能和機器學習技術實現的、能自動且主動幫助用戶消除數據庫管理的復雜性及人工操作引發的服務故障,有效保障數據庫服務的穩定、安全及高效。

“從傳統數據庫到云原生數據庫,相當于從馬車時代進入汽車時代,但這個汽車還需要駕駛員,而今天我們的數據庫自治服務就相當于給云原生數據庫加上了自動駕駛引擎,讓現代化的汽車還具備自動駕駛的能力,能夠以非常輕盈的方式、非常便捷而且更穩定、更安全、更經濟地用好數據庫。”李廣望表示。

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