值得一提的是 ， 阿里云认为真正的云数据库也能像生活中的水和电一样 ， 只关心上层应用 ， 而不需要关注底层的基础设施 。 阿里云于2017年首次提出“数据库自动驾驶”理念 ， 数据库本身就具备异常自感知、自诊断、自决策、自修复、自弹性及自安全的能力 ， 完全自闭环解决企业数据库遇到的性能、可用性以及数据可靠性等问题 。 以阿里巴巴集团为例 ， 已为所有数据库开启自动驾驶能力 ， 同时 ， 6000家企业客户也已通过RDS实现数据库的自动驾驶 。
在企业级数据库自动驾驶能力方面 ， 阿里云在数据库智能调参ResTune系统论文被SIGMOD2021录用 ， 这是阿里云自治数据库和智能化运维取得的里程碑式的一步 。 所谓的智能调参 ， 是指结合了机器学习以及大量专家经验和逻辑 ， 去做对数据库影响比较大的参数优化 ， 从根本上帮助企业降低参数调优门槛 ， 满足千行百业的工作负载需求 。

阿里云除了拥有强大的数据库自治能力 ， 还有另外一款明星产品 ， 即一站式数据管理平台DMS 。 DMS并不是一个从无到有、从0开始构建的产品 ， 它最早在阿里巴巴集团内部孵化 ， 主要解决数据库开发效率问题 。 之后 ， 随着企业业务的发展 ， 用户也越来越关注海量数据的采集、集成及价值挖掘 ， 此时 ， 用户开始涌现出对数据处理、加工、分析以及应用集成等一系列需求 ， 这需要企业要拥有更强大的平台管理能力 。 于是 ， 阿里云在2021年对DMS进行了一站式升级 。
阿里云DMS包括几个重要模块 ， 包括：数据库的开发设计模块（最早开发的模块）；数据集成模块（主要解决跨数据源之间的数据流动问题）；数据开发加工模块；数据库的应用模块 ， 以及横跨这些模块的数据安全及DevOps等 ， 基本上所有的数据生产和管理能力都可以在这个平台上解决 。
基于DMS ， 企业可以真正实现库仓一体 ， 可以让数据流动变得简单 ， 而且能做到实时的数据流动和集成 。 另外 ， DMS内置了强大的数据安全能力 ， 可以让用户从生产到应用层面拥有一站式的安全能力 ， 包括可以自定义符合规则的安全引擎 ， 对敏感数据进行脱敏 ， 设置安全访问拦截功能等 。 同时 ， 平台本身可以提供端到端的自助诊断能力 ， 能帮助用户快速发现、诊断数据在流动、集成以及流转过程当中遇到的所有问题 。 DMS的一站式体验 ， 还体现在覆盖的数据源比较多 ， 有27种常见数据源 ， 所有数据都能实现统一管理 。

所以 ， 整体来看 ， 阿里云云原生数据库产品家族 ， 不仅强调全场景、全链路支撑能力 ， 单品云原生能力也在持续演进 ， 尤其从RDS以及DMS表现来看 ， 正在向智能化以及安全可靠性方面升级 。
融合趋势的根本是解决业务多样化需求 除了更强调智能化和安全性 ， 其实融合型趋势也是云原生2.0时代的一种新变化 。
【数据库|阿里云数据库：一站式全链路数据管理与服务，引领云原生2.0时代】蔡冬者认为 ， 不管是湖仓一体化、大数据一体化 ， 还是多模 ， 本质上是企业数据的多样性导致计算的多样性需求起来了 。 这时 ， 数据库的发展会表现出几种演进思路 。 一个是专项专用 ， 即每个引擎只解决我独特的场景问题 ， 通过复杂的技术形态组合来解决企业的多样化需求 ， 这是一种解决思路 。 第二种思路 ， 是通过一体化融合的趋势 ， 降低企业解决问题的成本 。 比如：通过多样化的计算存储需求 ， 降低数据计算存储的成本及门槛 。
而云原生+分布式的结合 ， 主要是解决目标客户群体的高并发、持续运营、动态负载及海量数据等问题 。 当传统的单机数据库遇到容量瓶颈 ， 云原生+分布式演进方向显然是最佳选择 ， 可以帮助用户满足互联网业务形态下的挑战 。 同样 ， 软、硬件一体化 ， 也是IT技术发展的必经阶段 ， 通过更深层次的软硬件结合 ， 可以从设计之初提升应用本身的性能、稳定性和安全性等问题 。
不管是哪种融合模式 ， 阿里云数据库会始终秉承云原生2.0目标 ， 在底层的引擎布局上 ， 布局全链路能力 。 其中 ， 智能化、安全可控、在线一体化、多模以及与分布式结合的方向 ， 都是单品能力继续精进的主攻方向 。 包括在国产化替代大背景下 ， 会对数据库的安全要求越来越高 ， 阿里云推出全加密数据库产品 ， 确保政府、金融以及运营商行业用户 ， 拥有更强的数据加密能力 。 针对去O趋势 ， 阿里云数据库也在做相关准备 ， 推出了一整套数据库升级迭代解决方案 ， 包含PolarDB -O ， 可以实现金融级的数据库迁移 。

稿源：(阿里云云栖号)

【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/1105944Z02021.html

标题：数据库|阿里云数据库：一站式全链路数据管理与服务，引领云原生2.0时代( 二 )