一、云原生數(shù)據(jù)庫是什么

云計算的出現(xiàn)促進了企業(yè)信息技術(shù)的進步。云計算供應(yīng)商把大量的計算、存儲和通信資源匯聚在一個“池”中，允許企業(yè)或個人用戶根據(jù)需求購買這些資源，從而能快速、低成本地建立信息系統(tǒng)。當系統(tǒng)負載發(fā)生變化時，可以根據(jù)需要增減計算資源。對于供應(yīng)商來說，能統(tǒng)一管理所有用戶使用的大量資源，實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，降低邊際成本。對于云計算用戶來說，獲取資源快捷、便捷，按需使用的成本更低。從全社會的角度看，整體資源的使用效率得到提高，更環(huán)保。

數(shù)據(jù)庫是最常用的基礎(chǔ)軟件之一，它能提供計算和存儲能力。存儲是數(shù)據(jù)的基本功能，計算能力則體現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫能完成用戶的復(fù)雜分析和計算請求，以及進行查詢優(yōu)化、事務(wù)處理、索引維護等內(nèi)部計算。

單機數(shù)據(jù)庫部署在普通主機上，其存儲和計算能力受硬件限制，難以擴展。分布式數(shù)據(jù)庫可以通過增加機器來擴展容量和計算能力，但依然受到機器資源的限制。如果簡單地將它們遷移到云上，將普通主機換成云主機，可能會出現(xiàn)一些問題，如網(wǎng)絡(luò)瓶頸、寫放大問題等；并且不能充分發(fā)揮云計算的優(yōu)勢，如資源彈性管理、按需使用，也無法靈活使用各種云存儲產(chǎn)品。

如果分布式數(shù)據(jù)庫如果未經(jīng)改造，簡單的遷移到云上；盡管分布式數(shù)據(jù)庫有很好的擴展性，但不能算是“云原生”。首先，它彈性擴展的單位是“機器”，而不是更細粒度的“計算和存儲資源”。其次，它在設(shè)計時并未考慮云平臺的特性，沒有進行相應(yīng)的優(yōu)化，以達到最優(yōu)性能和成本。

“云原生數(shù)據(jù)庫”的核心是設(shè)計一種更符合“資源彈性管理”理念的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，充分利用云平臺的池化資源，適應(yīng)云平臺的基礎(chǔ)設(shè)施。并且，經(jīng)過多次迭代更新，產(chǎn)品已在云上發(fā)展成熟，云原生數(shù)據(jù)庫的技術(shù)也普惠到了更多的場景和部署環(huán)境，包括私有云場景，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)安全可控的解決方案。

二、發(fā)展歷史及國內(nèi)現(xiàn)狀

云數(shù)據(jù)庫的進化軌跡始于2010年代初，這個時期正值云計算技術(shù)的興起，大量企業(yè)開始嘗試將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫搬遷至云端。近些年來，隨著云基礎(chǔ)設(shè)施的迅猛發(fā)展，云數(shù)據(jù)庫也得到了飛速的拓展，并且因其按需擴展和按需付費等卓越特性，受到了中小企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)客戶的廣泛歡迎。然而，云數(shù)據(jù)庫并非專為云場景或云環(huán)境設(shè)計和構(gòu)建的，它僅僅利用了云的資源。因此，它存在一些固有的問題，如存儲空間浪費、計算資源浪費、恢復(fù)時間目標大以及數(shù)據(jù)延遲、系統(tǒng)性能受限、網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗大等，這些問題阻礙了業(yè)務(wù)的進一步發(fā)展。

Amazon首先意識到上述問題，推出的云數(shù)據(jù)庫Aurora就是為云計算時代而專門定制的一款關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。從此數(shù)據(jù)庫又進入了一個嶄新的階段，云原生數(shù)據(jù)庫。各大公有云廠商基于這一路線緊隨其后，在優(yōu)先保證上云兼容性的前提下，基于存算分離架構(gòu)對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進行改造：通過把大量的日志操作放到后臺異步處理，實現(xiàn)存儲獨立擴展，解決了MySQL數(shù)據(jù)庫單庫的數(shù)據(jù)量不能太大的痛點。并且云原生數(shù)據(jù)庫提供了又兼容又能擴展的能力，在存儲層面實現(xiàn)了擴展的同時，又保留了計算層面的不變和兼容，從而基本實現(xiàn)了完全的兼容性。像典型產(chǎn)品就有阿里云的Polardb，百度智能云的GaiaDB和騰訊云的TDSQL-C。可以完美兼容傳統(tǒng)的使用習(xí)慣，對交易類場景可以提供很低延遲的寫事務(wù)能力。同時讀擴展性與存儲擴展性由于借助了分布式存儲池化能力，也得到了極大增強。

而分布式數(shù)據(jù)庫為了解決擴展性問題，是另外一種演進路線，則優(yōu)先將系統(tǒng)的擴展性放在首位，通過規(guī)模來解決各類業(yè)務(wù)對寫擴展能力的要求，像OceanBase和TiDB就是兩個比較典型的產(chǎn)品。它們的典型特征就是將事物系統(tǒng)和鎖系統(tǒng)角色拆分為單獨的模塊負責，計算層通過與這些模塊交互實現(xiàn)了多個節(jié)點都可接受寫請求，然后由統(tǒng)一的新事務(wù)+鎖中心節(jié)點來進行仲裁。這樣對于寫負載本身需要較多計算資源的場景下會有很好的提升，但是由于事務(wù)和鎖都需要跨網(wǎng)絡(luò)進行交互，所以事務(wù)延遲是相對比較高的，在鎖負載較重的負載下會成為一定的瓶頸。

云原生數(shù)據(jù)庫由國外傳入國內(nèi)。如今，以阿里云的PolarDB、百度智能云的GaiaDB、騰訊云的TDSQL-C等為首的主要廠商，都在投入大量資源進行研發(fā)。短短三年的時間，市場已經(jīng)形成了相對成熟的云原生數(shù)據(jù)庫應(yīng)用模式，并且已經(jīng)在不同的場景中得到應(yīng)用?？梢钥闯?，雖然國產(chǎn)云原生數(shù)據(jù)庫的起步相對于國外稍晚，但其在國內(nèi)的發(fā)展速度極快，影響力已經(jīng)逐漸超過了國外的云原生數(shù)據(jù)庫。

阿里云在2024年1月17日隆重召開PolarDB開發(fā)者大會，分享了阿里云PolarDB未來發(fā)展的四大趨勢：深化服務(wù)化、多主多寫、容災(zāi)、全球化等的云原生化、支持標準的API、IAC、CI/CD等工具的平臺化、實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)處理場景的一體化、與AI深度結(jié)合的智能化。

百度于2023年12月20日的智算大會上正式發(fā)布自研云原生數(shù)據(jù)庫GaiaDB 4.0，幫助解決企業(yè)復(fù)雜查詢難題。GaiaDB 4.0增強了并行查詢能力，突破單機計算瓶頸，實現(xiàn)跨機多核并行查詢，在混合負載和實時分析業(yè)務(wù)場景中性能提升超過10倍。針對不同的工作負載，GaiaDB4.0推出列存索引和列存引擎，提升不同規(guī)模數(shù)據(jù)的查詢速度，其中列存引擎最大可支持PB級數(shù)據(jù)的復(fù)雜分析，并且與事務(wù)處理業(yè)務(wù)嚴格復(fù)雜隔離。

總而言之，在互聯(lián)網(wǎng)和云計算快速發(fā)展的時代背景下，各行各業(yè)對于數(shù)據(jù)庫的需求在不斷增加和變化，隨著這些新的需求越來越廣泛地被提出，用戶意識到采用傳統(tǒng)單一的數(shù)據(jù)庫來應(yīng)對各類場景的時代已經(jīng)過去，各廠商提供云原生數(shù)據(jù)庫需要從多方位實現(xiàn)資源規(guī)格的靈活控制、應(yīng)用的多模、更優(yōu)的彈性擴展能力、更好的成本控制方式等。

三、云原生數(shù)據(jù)庫典型場景和核心優(yōu)勢

云原生數(shù)據(jù)庫適用于多種應(yīng)用場景，包括電商、金融、物流、社交媒體等。在這些場景中，云原生數(shù)據(jù)庫能夠提供性能強大、高可用性和可擴展性的數(shù)據(jù)服務(wù)，以滿足各種業(yè)務(wù)需求。

承接高彈性流量

與大多數(shù)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性和容易預(yù)測的資源需求相反，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)可能會隨時面臨流量激增，這是傳統(tǒng)線下部署方式難以處理的。云原生數(shù)據(jù)庫憑借其出色的可擴展性，能根據(jù)業(yè)務(wù)負載靈活調(diào)整資源，實現(xiàn)實時擴縮容，用戶無需擔憂流量激增導(dǎo)致的存儲資源不足。通過Serverless技術(shù)，云原生數(shù)據(jù)庫可以實現(xiàn)最大程度的彈性擴展并按需付費。

云原生數(shù)據(jù)庫（阿里云的PolarDB、百度智能云的GaiaDB、騰訊云的TDSQL-C）都支持分鐘級彈性擴容，能迅速應(yīng)對如雙11等大流量場景，相比傳統(tǒng)本地業(yè)務(wù)模式，云原生其強大的擴縮容能力更具優(yōu)勢。

保障高可用性

數(shù)據(jù)庫采取多種方法確保業(yè)務(wù)的高可用性。云原生數(shù)據(jù)庫基于計算存儲分離架構(gòu)，解決了主備切換的延遲問題，提升了性能并確保了系統(tǒng)和業(yè)務(wù)的連續(xù)性。它不僅具有分布式數(shù)據(jù)庫的高可用性，還能依賴云基礎(chǔ)設(shè)施在單個可用區(qū)或整個地域宕機時，及時遷移和自動修復(fù)數(shù)據(jù)。通過自動全量增量備份和快速恢復(fù)，以及利用云存儲的高可用性、異地容災(zāi)和快照能力，實現(xiàn)了更快、更可靠的備份恢復(fù)。

特別的，阿里云的PolarDB集群版和百度的GaiaDB，分別通過全球數(shù)據(jù)庫GDN功能和熱活集群組三副本一致性存儲，進一步增強了跨地域災(zāi)備和數(shù)據(jù)可靠性。

滿足高時效性

在當前高并發(fā)、多變的業(yè)務(wù)環(huán)境中，對數(shù)據(jù)庫的時效性要求愈加嚴格。云原生數(shù)據(jù)庫在運維方面，能在幾分鐘內(nèi)完成安裝，遠快于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，且其版本升級的時效性也更高。在面對大規(guī)模業(yè)務(wù)負載時，如報表查詢的高峰期，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需要大量硬件資源和預(yù)留服務(wù)器來保證查詢效率，這不僅成本高，擴容速度也慢。而云原生數(shù)據(jù)庫能快速擴容，滿足業(yè)務(wù)高峰需求，有效支持業(yè)務(wù)快速變化。在性能上，云原生數(shù)據(jù)庫采用計算存儲分離架構(gòu)（如發(fā)展歷史中介紹），借助日志即數(shù)據(jù)、算子下推和并行計算技術(shù)，充分利用存儲資源的計算能力，有效提升大型表掃描等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量大的業(yè)務(wù)場景的性能。

阿里云PolarDB支持秒級增加、修改和刪除字段，可以大幅提升SaaS海量表維護的效率，大幅降低客戶側(cè)運維工作量。百度文庫業(yè)務(wù)通過使用云原生數(shù)據(jù)庫解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主從延遲高，導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步形式在異常情況下會出現(xiàn)延遲，影響付費及文檔服務(wù)體驗的問題。

應(yīng)對混合型（AP+TP）業(yè)務(wù)

伴隨企業(yè)的發(fā)展和業(yè)務(wù)的復(fù)雜化，我們經(jīng)?？吹酱罅坎煌愋偷臄?shù)據(jù)被存儲在一起。以交互系統(tǒng)和報表系統(tǒng)為例，前者是OLTP（在線事務(wù)處理）應(yīng)用場景，后者則是OLAP（在線分析處理）應(yīng)用場景。如果這些數(shù)據(jù)被存儲在同一數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)庫就需要在處理事務(wù)和分析數(shù)據(jù)時都表現(xiàn)出高效性。此外，有些用戶可能會將多年的歷史數(shù)據(jù)存儲在一起，沒有進行冷熱分離。當查詢這些歷史數(shù)據(jù)時，由于訪問量增大，可能會占用大量的CPU和內(nèi)存資源，造成系統(tǒng)性能波動，影響在線事務(wù)處理業(yè)務(wù)。

阿里云的PolarDB和騰訊云的TDSQL-C通過支持列存儲和向量化執(zhí)行引擎，能在OLAP場景下顯著提高查詢性能。

滿足成本的訴求（彈性+智能化）

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫維護中，運行數(shù)據(jù)庫實例涉及預(yù)備硬件和折舊費用，但主機資源常常未被充分利用，造成浪費。如果業(yè)務(wù)有高低峰，必須始終準備最高資源，使維護成本高昂。相比之下，云原生數(shù)據(jù)庫降低了初始投入，且在業(yè)務(wù)增長時能夠彈性擴展，按需使用資源，避免浪費。阿里云和騰訊云的Serverless集群成本可降低80%。在存儲和計算分離架構(gòu)下，百度網(wǎng)盤遷移至百度云原生數(shù)據(jù)庫GaiaDB，資源利用率提高50%，大幅降低成本。

另外，數(shù)據(jù)庫運維和SQL優(yōu)化等工作需由DBA完成，多數(shù)企業(yè)DBA資源有限，增加運維成本。云原生數(shù)據(jù)庫的智能運維結(jié)合了AI算力和強大的數(shù)據(jù)庫管控平臺，具有高度自動化運維能力，易于管理數(shù)據(jù)庫，緩解DBA壓力，節(jié)省企業(yè)成本。

四、云原生數(shù)據(jù)庫技術(shù)最新進展和發(fā)展趨勢

多級高可用，提供異地災(zāi)備能力

數(shù)據(jù)庫作為底層數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié)，其可用性與可靠性直接影響系統(tǒng)整體。而線上情況是復(fù)雜多變的，機房里時時刻刻都可能有異常情況發(fā)生，小到單路電源故障，大到機房級網(wǎng)絡(luò)異常，無時無刻不在給數(shù)據(jù)造成可用性隱患。

作為商業(yè)數(shù)據(jù)庫，具備多級高可用能力是最核心的必備能力。這樣才能抵御不同級別的異常情況，有力保障客戶業(yè)務(wù)的平穩(wěn)運行。阿里云提供全球數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Global Database Network，簡稱GDN）是由分布在同一個國家內(nèi)多個地域的多個PolarDB集群組成的網(wǎng)絡(luò)。保障不論業(yè)務(wù)部署在一個或多個地域，都能通過全球數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)異地容災(zāi)。當主集群出現(xiàn)地域級別的故障時，您只需要手動將您的業(yè)務(wù)切換到從集群。百度智能云的GaiaDB支持多副本、跨可用區(qū)、跨地域三級別高可用，創(chuàng)新性地實現(xiàn)了多可用區(qū)熱活高可用、單個實例支持跨可用區(qū)部署。在不增加成本的情況下，每個可用區(qū)均可提供在線服務(wù)，任何可用區(qū)故障都不會打破存儲一致性。

多級HTAP釋放潛能

將內(nèi)存池技術(shù)與HTAP結(jié)合是未來數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一個重要趨勢。隨著云原生數(shù)據(jù)庫的普及和發(fā)展，OLTP和OLAP能力的融合已經(jīng)成為了一個基本要求。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合內(nèi)存池軟硬協(xié)同技術(shù)，可以進一步實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)吞吐的大幅度縮減，提高數(shù)據(jù)庫的性能和響應(yīng)速度。

阿里云的PolarDB目前已經(jīng)支持內(nèi)存池技術(shù)（內(nèi)存資源進行統(tǒng)一管理和分配），并且可以有效地提高內(nèi)存的利用率和系統(tǒng)的整體性能。將內(nèi)存池技術(shù)與HTAP結(jié)合，可以利用內(nèi)存池的高性能和低延遲特性，為HTAP提供更加穩(wěn)定和高效的支持。

具體來說，通過將內(nèi)存池技術(shù)與HTAP結(jié)合，可以實現(xiàn)以下幾個方面的優(yōu)化：

• 減少網(wǎng)絡(luò)通信開銷：通過內(nèi)存池技術(shù)，可以將數(shù)據(jù)緩存在本地內(nèi)存中，減少了對遠程存儲的訪問和網(wǎng)絡(luò)通信的開銷，從而提高了系統(tǒng)的整體性能和響應(yīng)速度。
• 提高數(shù)據(jù)一致性和可靠性：內(nèi)存池技術(shù)可以保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性，避免了因為網(wǎng)絡(luò)延遲或數(shù)據(jù)同步不及時導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題。
• 實現(xiàn)資源共享和動態(tài)擴展：通過內(nèi)存池技術(shù)，可以實現(xiàn)資源的共享和動態(tài)擴展，使得系統(tǒng)可以根據(jù)實際需求進行靈活的擴展和收縮，提高了系統(tǒng)的可擴展性和可用性。

而百度智能云的GaiaDB實現(xiàn)了多級HTAP，通過并行查詢，內(nèi)存索引，列存索引進行優(yōu)化提升性能，具體如下：

• 并行查詢，傳統(tǒng)MySQL數(shù)據(jù)庫再單機的并行方面很弱，Gaiadb并行查詢再改善單機查詢性能的同時，突破單機計算瓶頸，實現(xiàn)跨機多核并行查詢，面向混合負載和實時分析業(yè)務(wù)場景，性能提升十倍以上。
• 隨著數(shù)據(jù)量越來越大，業(yè)務(wù)越來越多，列存是比較有效解決復(fù)雜查詢和分析的辦法，Gaiadb針對不同的worklaod推出列存索引和列存引擎。兼容地解決了不同規(guī)模的數(shù)據(jù)的查詢加速的訴求。其中列存引擎最大可以支持PB級別的復(fù)雜分析，并且和TP的業(yè)務(wù)是嚴格復(fù)雜隔離的。TP和AP的數(shù)據(jù)是通過zeroETL來實現(xiàn)透明的數(shù)據(jù)同步。
• 為了進一步突破性能的天花板，Gaiadb在內(nèi)核數(shù)據(jù)流上進行深度優(yōu)化，包括共識協(xié)議優(yōu)化：單跳提交，吞吐提升40%，時延降低30%；鏈路優(yōu)化：異步批量提交+自適應(yīng)用戶態(tài)TCP，時延降低60%；自適應(yīng)動態(tài)回放存儲多版本，高負載讀IO降低50%；通過這一系列優(yōu)化讓gaiadb整體性能，成功做到整體性能大幅提升60%。

Serverless已成為趨勢，智能彈性助力降本增效

隨著云計算技術(shù)的進步，Serverless數(shù)據(jù)庫成為發(fā)展趨勢。然而，僅提供無服務(wù)器計算無法滿足所有用戶需求。未來，Serverless數(shù)據(jù)庫需具備智能彈性能力。

目前，阿里云和騰訊云已支持Serverless集群，提供降低成本和提高效率的解決方案。未來，需要發(fā)展智能彈性能力，以滿足用戶需求，提升系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性。智能彈性指數(shù)據(jù)庫根據(jù)歷史負載數(shù)據(jù)，自動計算用戶畫像，快速預(yù)測未來負載曲線，并預(yù)先為彈性伸縮準備資源。這使得數(shù)據(jù)庫能迅速響應(yīng)需求變化，避免負載達到資源上限，減少資源浪費。智能彈性是Serverless數(shù)據(jù)庫未來關(guān)鍵能力之一，能幫助數(shù)據(jù)庫處理大量數(shù)據(jù)時保持高效性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定，降低運營成本，提高資源利用率，提升用戶體驗。

AI助力，構(gòu)建智能化數(shù)據(jù)庫

自2023年開始的AI時代。底層基礎(chǔ)設(shè)施變成了GPU和AI能力。應(yīng)用也變成了AI原生應(yīng)用，如海外比較火的Jasper、Midjourney，微軟的Copilot等。在數(shù)據(jù)庫行業(yè)我們看到至少兩個方向，一個是AI4DB，其中包括阿里的DAS、百度的DBSC等，主要是利用AI大模型能力和專家經(jīng)驗實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的智能化洞察、評估和優(yōu)化。有效保證數(shù)據(jù)庫服務(wù)的安全、穩(wěn)定及高效。這意味著數(shù)據(jù)庫將能夠自動檢測和診斷問題，進行自我調(diào)優(yōu)和運維，同時保證數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。另外一個方向就是DB4AI，目前主要是向量數(shù)據(jù)庫。向量數(shù)據(jù)庫在解決大模型幻覺等方面，有非常不錯的效果，是一個有潛力的細分賽道，頭部公司估值已經(jīng)達到10億美元。

總的來說，未來的云原生數(shù)據(jù)庫將繼續(xù)與AI內(nèi)外協(xié)作，包括AI幫助云原生數(shù)據(jù)庫提效以及云元生數(shù)據(jù)庫和向量能力的結(jié)合，向全場景智能數(shù)據(jù)庫邁進，為各種應(yīng)用場景提供更加智能、高效和安全的數(shù)據(jù)管理服務(wù)。

云原生數(shù)據(jù)庫變得更加普惠

云原生數(shù)據(jù)庫目前正處于發(fā)展的攀升階段，云廠商正在不斷提升產(chǎn)品的性價比、性能以及穩(wěn)定性。對大部分客戶來說，他們更傾向于選擇托管類的云數(shù)據(jù)庫，主要因為這些數(shù)據(jù)庫基于成熟的開源數(shù)據(jù)庫構(gòu)建，如MySQL、Redis等，這些數(shù)據(jù)庫既成熟又普惠。企業(yè)認為這些完全可以通過技術(shù)進行控制，即便考慮到未來可能從云端遷移到自建IDC，業(yè)務(wù)也不會與云廠商緊緊捆綁。

在選擇云原生數(shù)據(jù)庫時，企業(yè)也需要考慮遷移成本、技術(shù)可控性、云廠商的綁定以及總體擁有成本（TCO）等問題。目前，大部分的云原生數(shù)據(jù)庫仍然依賴于云廠商自身的技術(shù)底座與硬件環(huán)境。

未來的云原生數(shù)據(jù)庫應(yīng)該朝向普惠化發(fā)展，一個真正普惠的數(shù)據(jù)庫需要考慮以下幾個方面：

• 開箱即用，低門檻：企業(yè)應(yīng)能快速部署和使用云原生數(shù)據(jù)庫，無需面對過高的技術(shù)門檻和成本投入。
• 跨平臺部署：考慮到數(shù)據(jù)遷移成本較高，企業(yè)在選擇數(shù)據(jù)庫時會優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)庫的部署位置，如云服務(wù)商、自建IDC、地域等。
• 兼容性：兼容性對數(shù)據(jù)庫來說至關(guān)重要，尤其在當今信息化時代。為了方便企業(yè)集成和使用，普惠的數(shù)據(jù)庫需要與各類應(yīng)用和工具兼容。
• 穩(wěn)定性：穩(wěn)定性是用戶選擇數(shù)據(jù)庫的重要因素，這不僅關(guān)乎數(shù)據(jù)庫的可用性，更關(guān)乎數(shù)據(jù)庫的性能表現(xiàn)。

當前，云計算已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)設(shè)施，公有云成為云計算的主要形式。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展和企業(yè)對數(shù)據(jù)安全、合規(guī)的考慮，越來越多的企業(yè)選擇自建云底座。K8S技術(shù)作為容器編排領(lǐng)域的先鋒，為企業(yè)自建云底座提供了強大的技術(shù)支撐。

面對未來混合云、邊緣云等多云環(huán)境的普及，企業(yè)對云服務(wù)的需求將更為多元化。普惠的云原生數(shù)據(jù)庫不應(yīng)只局限于公有云環(huán)境，而應(yīng)支持多種云服務(wù)形態(tài)，滿足企業(yè)在不同場景下的需求。因此，普惠的云原生數(shù)據(jù)庫需要不斷拓展應(yīng)用場景，以更好地滿足企業(yè)需求。

總的來說，回顧2023，展望2024，云原生數(shù)據(jù)庫朝著更高可用，更強處理能力，更智能，更普惠的方向發(fā)展。