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    孟晚舟站臺華為云,國產數據庫搏殺升級

    2023年06月09日 09:01:21 來源:光錐智能

      2020年,據數據統計,以Oracle為代表的國外廠商仍占據我國數據庫市場80%以上份額,國內廠商僅占20%,時至今日,國內數據庫廠商已經“奪回”47.4%的市場份額。

      國產數據庫崛起的第一階段,“去O”(Oracle)是最核心的關鍵詞。國產數據庫想要求生存,就必須在存量市場中,面臨Oracle的絕對統治地位,在統治下摸爬出一片天地。

      6月7日,在華為全球智慧金融峰會2023上,中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏強調,國產數據庫正進入一個新階段。在存量市場進行高質量替代,標桿案例正在加速出現,供給側開始收斂。同時,在增量市場,新的理念、新的需求產生了新的產品,和新的市場增量。

      而華為副董事長、輪值董事長、CFO孟晚舟的出席,更說明了云數據庫是華為推動整個數字經濟發展的重要抓手。

      過去兩年,在信創風口下,“去O”的速度比想象中的更快。據億歐智庫統計,截至2021年H2,Oracle、Microsoft、SAP、IBM四家在本地部署關系型數據庫市場下占據43.9%的市場份額。

      當然,份額爭奪戰的背后是國內廠商對數據庫的長期自研。2017年,阿里云發布了全新一代云數據庫產品PolaDB;2018年,騰訊云第一款自研的云數據庫產品CynosDB面世;2019年,華為云將自研云數據庫GaussDB向市場化推出。

      更重要的是,云原生2.0時代,帶動國產數據庫快速來到增量市場。云部署和云原生數據庫的快速發展,讓云數據庫領域國內云廠商優勢顯著,據統計,云數據庫海外巨頭份額合計僅為18.4%。

      2023年-2025年,是國產數據庫發展的下一個關鍵階段。一方面,要繼續在存量市場完成更全面的“去O”;另一方面,面對全新的技術,數據庫也發展出了更多類型,為了降本的交易分析一體化的HTAP數據庫、圖數據、時序數據庫,以及為了適應大模型時代的向量數據庫應運而生。

      下個階段,國產數據庫們將面臨基礎性能和創新性能等更為全面的考驗。

      01 金融行業:數據庫的大煉爐

      “沒有在金融行業歷練過的數據庫,不算合格的數據庫。”

      這句在數據庫行業流行的名言,背后是一個公認的行業共識:金融行業龐大的數據量,對數據庫穩定性、一致性、可用性的高要求,是考驗一款數據庫是否合格的標準。

      國內核心的數據庫,無一例外都是從金融場景誕生和成長。

      阿里云PolarDB誕生于阿里云內部金融場景;OceanBase最早服務于淘寶和支付寶;騰訊云TDSQL2014年支持微眾銀行從0-1的打造;華為云GaussDB在外部與近10家核心銀行共同打造場景化解決方案,才開始大規模面向市場。

      從華為GaussDB的磨練歷程就能看出,“內部沒有金融場景,創造場景也要上”。華為全球智慧金融峰會2023上,華為常務董事、華為云CEO張平安表示:“GaussDB將深耕金融場景,通過全面創新,成為金融客戶數據庫更優的選擇;并從金融行業走向其他對數據庫有高要求的行業,從中國的創新場景走向全球的客戶。”

      之所以金融場景能夠成為“磨刀石”,華為云數據庫服務產品部總經理蘇光牛講到了幾個關鍵原因。

      “我們談‘去O’,最難的有兩個問題:一是替換時的成本問題,數據切換時不能宕機、前端不能抖動,要進行無感切換;二是在還沒替換前,如何證明替換后的效果,得給客戶一個切換的理由。”蘇光牛講道。

      一位數據庫技術人員告訴光錐智能:“MySQL數據庫在原理上,也可以做到從單機到分布式,但是過程很長,且需要將數據庫暫停運行,單獨部署。短則幾小時,長則幾天。”

      若數據庫暫停才能進行切換和調試,在實際操作中可能性幾乎為0。“遷不了、移不動、高成本”是企業替換數據庫最大的攔路虎。

      那么,華為GaussDB如何做到“無感切換”?華為云提出一套基于存算分離的“雙集群強一致”的解決方案,由GaussDB數據庫、數據庫和應用遷移UGO、數據復制服務DRS共同組成。

      簡單的說,傳統的遷移方案是一套數據的逐個遷移,而華為云則有一套集成工具,通過Paxos分布式協議保證數據多副本的強一致性,在GaussDB中復制一套一模一樣的數據,如此,企業服務器并不需要關停,同時也能保證完整遷移。

      這樣的方案,邏輯簡單,但執行落地卻相當困難,考驗的是數據庫工具的全方位性能。這意味著把一份工作變成兩份,方法雖然“笨”,但可以達到目標。數據的安全與便捷之中,永遠都需要平衡。

      騰訊云副總裁李綱就曾坦言:“騰訊云對金融行業也研究了很久,深知要說服銀行使用自己的產品,難度很大。因為對銀行來說,其系統的穩定性直接影響到各項金融業務,一旦出現問題,哪怕是短時間的宕機,也十分嚴重。”

      2022年,GaussDB上線了跨中心多集群方案,同城兩個數據中心部署兩套獨立的數據庫集群軟件,實現軟硬件故障分離,支持版本的軟硬化、應用的灰度升級,在架構上實現了7×24小時服務不間斷。以中國工商銀行5A級信貸核心系統為例,該行采用GaussDB的雙集群雙活方案,不僅可以保證集群切換時數據的零丟失,實測故障恢復時間只需2分鐘,僅為原來的十分之一。

      在安全性方面,光錐智能曾探訪過多位代理商和商家,在企業的認知中,無論是出于華為云的品牌背書還是華為云的性能,它和安全就是緊緊綁定的。

      這來源于華為云在數據庫安全高度重視和探索。

      這種探索集中體現在了GaussDB的全密態數據庫技術中。數據加密是個老生常談的話題,沒有全密態時,傳統的加密在應用層,企業要做大量的應用改造,而且應用加密后,數據庫只能做單純的存儲,無法進行數據查詢和處理,需要為了安全“斷臂”。

      而全密態數據庫支持數據端到端的加密技術,也就是從源頭加密。在數據流動的整個過程中,做到數據的完全機密性,從而避免數據泄露和數據篡改的風險。全密態數據庫額外對數據進行加密保護,用戶掌握數據加解密密鑰,加解密過程僅在客戶側完成,其他查詢運算在服務端完成,從源頭開始直對數據上了鎖,所以數據在整個流程中都是以密文的形態存在,環節多也不怕泄露。

      同時,保障了跨地域數據的可信流動。尤其在金融領域的具體應用場景中,很多項目都要跨地域、跨企業運行,比如最大規模的東數西算,數據存儲和結果在不同地域,全密態相當于從源頭就加上了一層帶密碼的保護罩,保障數據的自由流動。

      今年4月,阿里云的部分數據庫也通過了信通院的“全密態數據庫”產品能力評測,相比之下,GaussDB 100%全量通過評測,且完全擺脫了加密硬件的依賴(比如銀行的數字鑰匙,K寶等硬件鑰匙),支持純軟件方案加密方案。

      從金融場景中磨練出的穩定性和安全性,保障了GaussDB的基本盤。

      張平安講道:“目前GaussDB 已支撐了中國工商銀行、中國郵政儲蓄銀行、中國建設銀行、中國農業銀行等國有大行的核心業務。”

      在經受了最嚴苛的產品質量考驗之后,擺在GaussDB面前的,是千行百業的應用場景和市場的新挑戰。

      不得不承認的是,相較于阿里云、騰訊云已經跨不同行業的產品,華為云GaussDB目前剛剛從金融行業邁出第一步,在市場化的進程上,仍然處于早期。

      02 華為云增厚PaaS層,自研版圖又下一城

      數據庫是云廠商必須拿下的一塊兒重地。

      在峰會中,張平安不停地強調:“數據庫是行業數字化轉型、數智融合創新的關鍵根技術之一。”

      “華為早在2001年就開始了數據庫的研發,包括嵌入式數據庫、內存數據庫、分析型數據庫、交易型數據庫,這些數據庫廣泛應用于華為通信領域的各個產品中。”張平安在演講中介紹。

      “不僅僅要替代,更要超越。”華為云副總裁、戰略與產業發展部總裁黃瑾強調。

      黃瑾認為,數據庫的應用除了技術創新,更多需要的是工程化的打磨,數據庫作為全場景的軟件,海量場景是它的“磨刀石”。

      如何超越?華為云GaussDB的解題思路是:共創。

      這里的共創,首先是與客戶共創。和其他云廠商不同的是,華為云每一款數據庫產品,除了在集團內部場景打磨,也都在客戶的場景中“滾”過幾輪才得以上線。

      工商銀行軟件開發中心劉承巖曾講到:“華為云GaussDB支撐了工行企業級數據湖、數據倉庫、集團信息庫一湖兩庫建設,同時基于華為云Stack,全面支撐數據中臺的生態化建設,更好的服務于‘數字工行’轉型。”

      基于基礎的合作,華為云數倉產品為了適應金融場景有著高并發、高變化、高峰值等特點,GaussDB與工商銀行共同建設了全球最大的金融數倉,支持13000位分析師同時在線,數據查詢平均等待時長由300分鐘降低至90秒。

      類似的案例還有很多,建設銀行依托于GaussDB,為信用卡核心系統提高性能和安全可靠的表現;招商銀行與華為云進行聯合創新Ustore存儲引擎和機遇Paxos協議的高可用DCF組件,提升查詢時延和性能效率;跨國際交易的華夏銀行,通過同城雙活技術,保證跨過交易數據0丟失。

      一邊與客戶共創產品,另一邊與合作伙伴共建生態。

      對于當下中國軟件市場的現狀,依然存在著“重應用、輕基礎”、“軟件賣不上價格”、“大而不強”等問題,基礎軟件的商業化環境不良性,甚至軟件經常是最低價中標,1塊錢都能中軟件數據庫標的。

      中國軟件產業規模位居全球第三,但在基礎軟件(操作系統、數據庫、中間件)領域,美國收入規模為8100億美元,占全球該領域業務收入60%以上。歐洲2100億美元、日本700億美元、韓國450億美元、俄羅斯450億美元,中國僅為360億美元。

      想要改變這樣的現狀,張平安認為,數據生態鏈上的環節應該互相支持和成就。企業端應該更開放,愿意將核心的業務場景開放給國產數據庫進行替代,生態則需要軟件平臺,串聯起從軟件開發商、集成商、服務商、到終端客戶,共建數據生態繁榮。

      2022年以來,華為云不停地通過數據庫、中間件、自研系統轉向對外服務,不斷加強PaaS層的產品能力。

      新一代數據庫的發布,也代表了華為在自研軟件方向又有了一大進步。而自研軟件業務是華為2023年的重點突破方向之一。

      今年3月19日,華為創始人任正非提到:“目前,華為用全自研的操作系統、數據庫、編譯器和語言,做出了自己的管理系統MetaERP軟件。MetaERP是華為內部業務資源管理軟件,經歷了華為全球各部門的應用實戰、公司總賬使用年度結算的考驗。”

      這個全自研,并不僅僅是軟件的全自研,還包括了硬件的全自研。

      黃鐵牛透露到,MetalERP上線前,華為在三年間完成了13000+顆器件的替代開發、4000+電路板的反復換板開發,以克服斷供帶來的生存問題。ERP是華為內部考驗最大的平臺級系統,每個月末、季末、年末整個集團都會進行盤點,MetaERP將基礎性能做到了20倍以上適應高峰值,GaussDB支持訪問量的彈性伸縮后,才得以上線。

      03 結語

      全棧自研的華為,猶如一條鯰魚,攪動著整個云市場。

      仍然以數據庫為例,全自研的價值不言而喻。一個最為核心的競爭力是,GaussDB擁有全?尚、自主可控的開發工具鏈,可以做到運營可信、過程可信、開源可信等功能;其次端到端的工具鏈,能夠實現軟件開發工具的安全可靠,實現從過程可信到結果可信;最后,全棧自研的靈活性、創新空間都要比封閉性的模塊化系統更高,可操作性更強。

      正如同GPU和AI芯片等硬件固然是英偉達核心競爭力,但在此基礎之上的芯片開發平臺CUDA,在AI 發展的數十年間,英偉達通過對 CUDA 開發和社區的持續投入,讓CUDA和各類AI框架深度綁定,形成了更強的生態壁壘。蘋果和ios生態的邏輯也如出一轍。

      這也就不難理解,為何華為云要聯合多所高校培養基于GaussDB開發系統的人才培訓體系,本質上將云廠商的價值向后端轉移,通過培養人才塑造更強的競爭能力,也就建立了更固若金湯的護城河。

      相比之下,在IaaS逐步走向規模化后,云廠商也迅速來到了PaaS和MaaS的賽場,勝負尚未見分曉,華為云已經亮劍。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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