为何说云数据库对甲骨文在企业市场的领先地位构成了威胁?

网友投稿 481 2023-04-28

为何说云数据库对甲骨文在企业市场的领先地位构成了威胁?

为何说云数据库对甲骨文在企业市场的领先地位构成了威胁?

遗憾的是,很难重视甲骨文,将其视作开放、廉价、现代或高性能(针对分布式横向扩展工作负载)的方案来替代云数据库。而据来自DB Engines的关于数据库人气指数的新数据来看,很少有开发人员似乎相信埃利森在台上的狂言。

当然,甲骨文在数据库人气指数上仍占据着领先地位,尽管这个领先地位不断遭到NoSQL竞争对手(比如***和***)的蚕食。但是,埃利森更关心、也是他对AWS进行猛烈抨击的原因是,云数据库绝对在迅猛发展,AWS、微软和谷歌都势必得益于企业支出方面的这一转变。

仍未成气候,但在迅猛增长

如前所述,甲骨文在DB Engines的排名中仍然位居榜首。通过收购Sun公司,甲骨文还拥有第二流行的数据库MySQL。在排行榜的前十名中,***、Apache ***和Redis都在迅猛增长,但是即使它们已经在取代甲骨文,满足现代大数据应用的需求,但几乎可以肯定的是,几年后它们才有实力挑战甲骨文的广泛采用率。

不过,如果我们看一下排行榜的后几名,就会看到甲骨文明显面临危险。

尽管NoSQL对甲骨文几十年来称霸数据库市场的地位构成了威胁,但是***NoSQL数据库中没有一个在企业市场具有影响力。比如说,***和***都有初创公司提供开发所需的大部分资金,分别是***公司和DataStax。虽然它们发展势头良好(年收入达到1亿美元或更多),但这些数字其实没有多大威胁,不足以击沉埃利森的游艇。

但是亚马逊、微软和谷歌呢?它们有的是钱,可以换来长期、可持续的竞争力。

就亚马逊而言,它就有好几款颇有竞争力的产品,每款产品在过去的一年都获得了很旺的人气:

·***(排名从2015年10月27日的第27位上升到第24位)

·Redshift(排名从第39位上升到第31位)

·SimpleDB(排名从第64位上升到第61位)

·Aurora(排名从去年的97位和上个月的第81位上升到第76位)

埃利森到底有多担心?反正担心得很,要不然他在OpenWorld大会上也不会花那么多的时间来诋毁AWS,声称甲骨文系统处理联机事务处理(OLTP)工作负载时,速度要比亚马逊Aurora快35倍。从Aurora排名上升情况来看,客户似乎并不吃他这一套。这个排名结合了诸多因素,包括工作岗位和技术支持论坛,这两个都是衡量真正兴趣和采用的指标。

但是让甲骨文踌躇不前的不仅仅只有亚马逊。

微软和谷歌也着眼于云计算

毕竟,微软和谷歌在DB Engines上的排名也都一直在攀升。几十年来,微软就一向是企业界的宠儿,最近大举增强了其在云计算市场的实力。至于谷歌,它在云方面做得比任何公司都要好,但必须学会讨得企业的芳心。这两家公司追求的目标不一样,但都在不断改进,而且是迅速改进。

先以微软为例,其云数据库产品也越来越受欢迎:

·微软Azure SQL数据库(排名从2015年10月的第30位上升到第28位)

·微软Azure DocumentDB(排名从第92位上升至第62位,蹿升了整整30位!)

后一种选择:微软基于云的NoSQL产品让甲骨文尤其忧心忡忡,这是因为像***这样文档数据库已经变得极其流行。结合文档存储数据库的灵活性和微软的企业影响力,这种可能性越来越大:它会赢得一系列广泛的下一代工作负载,而不是仅仅赢得微软拥趸的芳心(这个用户群已经很庞大)。

之外,还有谷歌。

9月底,谷歌的Horizon大会吸引了一大批重量级高管畅谈云计算。在过去,谷歌云吸引的群体是开发人员,但这家公司很难受主流企业的待见。现在今非昔比。正如一位与会者告诉我的那样:“与会者人数众多。高层主管踊跃到场,对Horizon颇有兴趣。”

Horizon对谷歌而言可以说是一款具有转折意义的产品,谷歌终于将它的出色技术做得对不像谷歌那样拥有强大技术能力的公司来说易于理解、易于使用。而数据库是这方面的一部分,而在DB Engines排行榜上,谷歌对甲骨文构成了重大威胁争,尤其对未来数据优先的分布式工作负载而言:

·谷歌BigQuery(排名从2015年10月的第46位上升到第40位)

·谷歌Cloud DataStore(排名从第123位上升到第100位)

·谷歌BigTable(排名从2015年未上榜上升到第172位)

如今,甲骨文仍有资格冷嘲热讽,因为它仍拥有明显的领先地位,毕竟深耕数据库行业已有几十年。但是明天的应用程序在云端运行,这意味着它们的数据库也将驻留在云端。而在明天的公共云基础设施中,AWS、微软Azure和谷歌才是龙头老大。甲骨文呢?根本排不上号。

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:成功数据集成策略中的八项关键性元素
下一篇:硅光子学技术将如何影响数据中心连通性?
相关文章