【鱼和熊掌可以兼得,云原生开启“数据库大数据一体化”新时代】

【鱼和熊掌可以兼得,云原生开启“数据库大数据一体化”新时代】

『【】摘要_本文是 鱼和熊掌可以兼得,云原生开启“数据库大数据一体化”新时代 』的最新详细内容。10月23日数据湖高峰论坛上,阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新,正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。△阿里巴巴集团副总裁、阿…

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允中 发自 凹非寺量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上 , 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新 , 正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代” 。本文插图 △阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示 , 随着数字化转型进程深入推进 , 企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化 , 传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战 。 云计算的发展正在加速推进数据分析系统进入“数据库大数据一体化”时代 , 以更好得帮助企业加速迈入数字原生时代加速业务数智化 。传统数据分析系统和技术面临巨大挑战 近年来 , 企业数据需求呈现出海量、数据类型多样化、处理实时化、智能化等新特点 , 对数据分析系统提出了弹性扩展、结构化/半结构化/非结构化海量数据存储计算、一份存储多种计算及低成本等核心诉求 。 而传统商业化数据仓库及大数据技术 , 因存在扩展性、建设维护成本、系统复杂读等一系列挑战 , 无法很好得满足业务诉求 。 例如 , 大量企业需要对数据进行离线ETL计算、机器学习及多维度查询分析等多种计算时 , 使用大数据技术或传统数据仓库 , 企业需要组合使用多种技术产品 , 通过复杂的数据集成、数据冗余来满足多样的计算诉求 , 整个技术架构复杂且数据冗余成本高 。云原生重构数据处理架构 , 加速向“数据库大数据一体化”演进 针对企业面临的分析困境 , 是否有一种新型数据分析技术和架构能够高效解决海量数据深度计算分析的业务诉求?答优博_优博app_优博官网案是肯定的 , 李飞飞表示 , 下一代数据分析演进方向是“以云原生为基础 , 在离线一体化技术融合 , 实现数据库大数据一体化” 。 随着云计算的发展 , 计算存储解耦、资源池化、Serverless、流批一体等核心基础技术正在加速数据分析系统向“数据库大数据一体化”演进 。 “数据库大数据一体化”的云原生数据优博app_最新官网分析系统能够很好得提供弹性扩展、海量存储、多种计算及低成本等能力 , 有效解决海量数据深度计算分析的业务分析和创新诉求 。 其实 , “数据库大数据一体化”也是业界近年的发展趋势 , Gartner及业界多个产品都在朝这个趋势演进: Microsoft SQL Server 在2018年9月发布的SQL Server 2019预览版中宣布通过深度集成Spark与Hadoop提供端到端的数据处理解决方案 。 AWS Redshift及Snowflake均提供离线ETL处理、多维度交互式分析、实时增删改查的一体化的产品能力 。 同时 , 2019年6月 , 全球知名咨询公司Gartner发布了一篇名为“There is only one DBMS 优博网址_官方唯一网站Market“的报告 , 报告指出过去 , 因为性能需求不同 , 根据业务场景按照分析型和交易型需求 , 需要独立发展OPDBMS和DMSA , 而未来分析型和交易型数据操作对技术架构依赖性会更小 , 将不再需要独立区分OPDBMS和DMSA , 未来通过一体化的数据处理技术即可满足绝大部分诉求 。 从技术架构演进过程来看 , 数据处理发展经历了四个重要阶段: 60年代 , 关系数据库之父E.F.Codd博士提出了关系模型 , 促进了联机事务处理(OLTP)的发展 , 诞生了如Oracle、DB2等数据库帮助核心业务如银行实现在线交易的普及 。 1993年 , 关系数据库之父E.F.Codd博士提出多维数据库、多维分析的概念以及十二条准则 , 认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的性能需求 , SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端优博电竞_最新官网用户分析的多样性要求 , 促进了在线分析处理(OLAP)的发展 , 出现了MOLAP(Multidimensional OLAP)、R优博国际_官方最新版OLAP(Relational OLAP)、HOLAP(Hybrid OLAP)计算模型和引擎 , 诞生了如IBM Cognos、Oracle Essbase、Greenplum等数据仓库帮助业务实现海量数据存储、建模、业务分析探索的普及 。

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