凌晨4点，一场顶尖科技巨头的硬战
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李飞飞 2011年加入阿里的离哲，现任AnalyticDB等智能分析类数据库业务负责人，几乎见证了阿里数据库各种业务应用和自研阶段。 离哲告诉「深响」：“2012年的时候商家进货很有挑战。该进什么样的货，黑色好卖还是白色好卖，商品起什么标题……问题很多。我们怎么帮商家解决这些问题？最终这些问题指向了一个数据分析和面向未来的趋势，所以我们开始尝试用开源技术做这个功能。” 2013年，离哲团队多次争取，获得了一个大数据项目，完全把数据的分析能力透传给商家、广告主，能让他们去做精准营销。
Gartner云数据库全球排行 从2014年开始，其数据分析能力走出了阿里巴巴。 第一个客户中信21世纪（也就是后来的阿里健康）面临的问题上药物条码。药的流通是个很大的问题，药物真假溯源尤为重要。但如果整体“上云”，这个数据量是极大的。 第二个客户线上打车的业务是实时的，除了处理业务数据，同时由于有红包功能，整个数据分析还需要对抗薅羊毛的黑产和灰产。 日积月累，客户的数量越来越多。 “服务外部的时候我们发现很多行业，比如游戏、税务，他们都面临同样的问题——当传统数据量变大的时候怎么用数据去赋能业务、用数据解决业务问题。例如游戏行业里大多数游戏生命周期都很短，一般6-8个月，怎么在短时间内做精准投放、快速引流并留存用户让投入价值最大化。”离哲说。 AnalyticDB这类提供智能分析的数据仓库，成为衔接客户数据和大数据分析能力的关键组件。而Gartner报告也指出，对于未来的数据工程师，数据运维工作量会下降30%，智能化的分析能力则会大幅提升。AnalyticDB在复杂查询场景比传统关系型数据库快10倍以上。 不过，拥抱新的云原生数据库，并不是一件困难的事。国内第一位Oracle ACE及Oracle ACE总监，云和恩墨创始人盖国强在三年前就在积极推行云原生框架。 盖国强团队是国内数据库社区最顶尖的贡献者之一，他归纳了数据库行业的几个重要趋势：
这是一个好时代。 作为云技术的基础设施，数据库成为了新一轮全球科技竞赛的必争之地，也毫无疑问地是企业进一步数字化、走向更高效率的桥头堡。 而云的弹性和云的本质又让我们有机会通过存储计算分离重新定义数据库。在这条赛道上，全球玩家都是同步起跑。中国巨大的人口基数带来了足够丰富的场景让数据库的性能能够得到校验，新基建所对应的数字化浪潮也正澎湃汹涌。 回到半年之前的那个凌晨，郑旦团队几次进入艰难读秒。 深层的原因，是传统数据库的架构限制，这显示出变化的紧迫性。由于PrestoMall使用传统数据库架构非常简单，并没有分离处理实时交易和离线数据汇总的业务，晚间交易业务减少，但数据报表仍然在汇总。而一旦进入白天，线上交易量增加，迁移的难度提升可想而知。 好在一切顺利。凌晨6:10，陪着当地客户负责人身边的项目销售人员带来好消息，新的数据流可以完全接入PolarDB，除了最后的一些第三方海外邮件服务外，Oracle数据库上其他服务全部接入到了PolarDB。 迁移结束后的12月，PrestoMall顺利扛过了双十二和圣诞两场大促。几个月间，PolarDB系列，又顺利完成十几个版本迭代，正在金融、电信、政务等数十个不同行业类型的客户中部署使用。 数据库的硝烟从未消弭。放到更长的时间线里，一切才刚刚开始。 更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App （编辑：源码网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
