数据已经成为企业的核心资产和创新的主要驱动力。一个坚实的数据基础是企业获得数据要素价值的保障。作为数据处理中枢，数据库是数据基础很重要的一部分。

　　随着云计算的发展，云服务正越来越受到更多企业的青睐。这带来一个问题：面对前端更多的云应用甚至是技术架构的变革，“坚固”的关系型数据库是否会成为数字化转型的“障碍”？

　　这既是数字化转型的微观问题，又是一个趋势性问题。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建认为，云原生数据库是打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项。

　　云计算等新一代信息技术赋能的企业数字化转型，使微服务、快速开发与迭代、快速交付等与日俱增。这一过程伴随产生更海量、更多样化的数据。

　　相比互联网等云原生的企业，制造、金融等传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等原因，数据多样性、异构性、复杂性突出，如何释放这些数据要素价值充满挑战。

　　一是无法快速扩展：传统IDC资源有限且无法快速扩展，共享存储、MPP等传统数据库的技术架构无法充分利用云的弹性能力，云存储，难以充分发挥云的优势。

　　二是高成本：商业数据库的License也带来了高昂的成本，同时需要大量硬件投资和庞大的运维团队。

　　三是迭代速度慢：繁琐的部署运维工作分散精力减缓系统迭代速度，减缓创新速度。

　　四是无法支撑全球业务扩展：不易扩展到多个国家城市配合全球业务扩展。

　　五是功能/性能瓶颈：传统关系型数据库应对不同业务场景需求的能力存在瓶颈。

　　陈晓建指出，云原生数据库能够“完美”解决上述问题，助力企业更快地扩展业务、专注于创新，并加快新功能的上市时间。

　　例如，云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的问题，而相比传统商业数据库，又降低了高昂的成本。通过云上托管的数据库服务，客户可以用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本通常只有商业数据库的几分之一。

　　2004年，亚马逊电商因商用数据库负载过高导致扩展失败，出现数小时的服务故障，后续统计表明：70%的数据访问并不需要SQL事务级别的复杂性。

　　故此，亚马逊电商因此开始研究NoSQL非关系型数据库，并于2012年推出第一个云原生NoSQL数据库Amazon DynamoDB。

　　在Amazon DynamoDB问世后的十年里，亚马逊云科技对其进行持续完善，不仅涉及底层可用性、持久性、安全性和规模等特性，还包括易用性等。现在Amazon DynamoDB已服务于全球众多客户，也包括亚马逊自身。

　　“Amazon DynamoDB十年来的实践证明了云原生数据库是打破传统数据库瓶颈的必然归宿。”陈晓建说。

　　目前，亚马逊云科技已推出15种专门构建的云上托管数据库服务，既有SQL也有NoSQL的数据库类型。除此以外，还有很多具有Serverless（无服务器运算）功能的数据库，进一步简化客户在创建、维护和扩展数据库方面的工作，让数据库的扩展性及自动伸缩容量达到新的高度。

　　数字化转型已成为金融行业的共识，是提升服务质量，满足客户多元需求，增强综合竞争力的重要途径。传统金融企业往往自建自维信息系统，而这些路径完全依靠企业自己实现已越来越困难。

　　作为亚马逊云科技的行业合作伙伴，深圳市融聚汇信息科技有限公司利用亚马逊云科技云原生的高性能关系数据库服务Amazon Aurora构建一站式金融数据平台，已服务超过100+金融机构。

　　在某券商客户APP快速开发项目中，采用融聚汇云原生一站式金融信息数据平台，打造了基于业务场景的超级API体系，实现开箱即用，快速开发，开发时间从原来单个市场4-6个月降低到港美A股3个市场6个月，迭代周期从1-2个月缩短至1-2周，团队人员从单市场15人减少至港美A股3个市场13人。

　　深圳市融聚汇信息科技有限公司产品总监向坤说，基于亚马逊云科技云原生的高性能关系型数据库Amazon Aurora，融聚汇将数据跨区存储，实现了无感灾难恢复，可用性可以达到99.99%；每秒并发查询效率也提升了近5倍，进一步满足金融业务场景高并发的需求；在成本方面，Amazon Aurora的弹性扩展能力还帮助公司节约了30%的硬件成本。

　　西门子工业自动化产品（成都）有限公司（SEWC）所面临的挑战包括设备信息分散、设备资料增长迅速、知识处理技术手段有限、设备知识运营管理困难、数据信息传递能力不足、知识运营能力缺乏等。

　　西门子工业自动化产品（成都）有限公司信息技术部经理杨健介绍，用亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune系统后，系统能够给予一个比较及时正确的故障的判断，大大节省了人工资源和能力。

　　生产制造主要处理的是各种核心工艺、设备之间的关系，物料存储之间的关系等，Amazon Neptune的应用，对于SEWC今后在质量检测，生产、计划、能力、消耗等等一系列知识结构的体系化和动态自动处理打下了基础。

　　在整个生产的生命周期，SEWC拥有了该知识体系以后，就能够真正做到知识的不断推进。结合亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune技术、Amazon S3存储、计算服务等，真正实现基于工厂无缝的、无痛的基础架构的运维支撑，同时，又能够享受到高质量基于人工智能、基于图数据库的服务。

　　艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“当下数据量爆发式增长，如果企业仍然采用传统架构，仅仅是存储就很困难，后续的分析利用将更加困难。企业需要自己搭仓、搭湖、统一元数据……硬件的配置和软件的运维不仅复杂耗时，而且容易出问题。云原生数据库，恰恰可以很好地解决这些问题。”

　　很多企业已经把成为一个数据驱动型企业作为自己的目标。Forrester的研究指出，数据驱动型的企业每年平均增长可达30%。但是，我们所看到的数据价值可能只是冰山在海上的一角而已，大量的数据价值还沉没在水下。

　　“企业如果要做云原生，势必也需要底层的架构本身也是云原生的——这是为什么云原生数据库是释放数据要素价值必选项的原因所在。”陈晓建如是表示。