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作者:PingCAP
观点洞察
2020-04-15

上周六,我们开启了 The Future of Database 系列 的第一期直播,我司 CTO 黄东旭及 Engineering VP 申砾畅聊了“未来的数据库会是什么样?”这个颇具想象力的话题。

以下是第一期直播的部分文字&视频回顾 Enjoy ~

视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1Ji4y1t7io

目前业界数据存储方案存在的问题?

  • 受限的 Scale 能力

    分库分表和一些「伪分库分表」的方案,仍然有天花板,带来了额外的运维和消耗。

  • 碎片化

    回想一下最近几年后端的技术栈,有 NoSQL、缓存、Kafka、 离线数据仓库、Hadoop、HBase……不同的工具可能面对的是某些特定、甚至「狭窄」的场景,为了应对一个复杂的业务,大家必然就要多种技术方案组合来覆盖所有的应用场景。这个过程中自然会产生「数据孤岛」,打通孤岛的成本也是巨大的,Kafka 最近几年这么火也是正因为存储方案的多样导致的「数据孤岛」的问题正在显现。

  • 在线业务与分析脱节

    现在大家构建存储系统的时候,默认会让在线业务与离线业务是分开的, 在线业务用 MySQL、MongoDB 等等,离线业务(或者分析系统)用 Hadoop 做数据分析,好像大家都是理所当然的认为:在线和离线就该这样,泾渭分明。

    但目前有个趋势,分析的场景的需求越来越「实时」,或者说高时效的数据分析带来的业务价值受到重视,这就与大家惯性认知产生了本质的冲突:业务需要当日甚至实时的数据分析结果,但后端只能说今天的数据明天才能导出。还有一个问题是,各个部分维护团队也是分开的,当业务发生变化时,很难灵活地调整和适应。

导致以上这些问题出现的深层共性是:变化永远比计划快,你永远没法预测未来需要多少机器?业务会膨胀到多大?到底需要多“实时”的数据来做决策?

有没有可能存在一个应付更多变化、覆盖更多场景的系统?从前可能是:我的工具箱里装了各种型号的锤子(工具软件),去应对不同场景、形状的钉子,现在可能追求用一个锤子,快速、低成本的解决不同的钉子(问题),以不变应万变

Real-Time HTAP 是解药吗?

聊到最近几年数据库领域的变化,申砾提到最近两年很多数据库打出了 HTAP 的标签,黄东旭分享了自己对“一个真正的 Real-Time HTAP 数据库”的理解:

1-real-time-htap

那么 Real-Time HTAP 价值在何处?应该在于它是一个简单、灵活的方案——能够将各个系统/团队集中在一个 Real-Time HTAP 系统上,节省成本并灵活应对业务变化。

Real-Time HTAP 之后?

Real-Time HTAP 可能是当下厂商们能够看得到的努力方向,那么在 Real-Time HTAP 之后的未来是什么呢?

或许五年之后有以下场景:

2-several-scenes

基于这些场景,未来数据库绕不开的核心能力应该是:智能、弹性调度能力

最近有个新概念是 Serverless,Severless 是伴随云(Cloud)诞生的概念。当然 Severless 不是没有服务器,通俗地说,Serverless 就是会根据你的实际需求情况,调整数据库的形态,例如业务流量峰值的时候快速的采购弹性的计算资源进行扩容,低峰的时候自动的释放多余的资源。所以可以把 Severless 当做智能、弹性调度的落地形式来理解,同时未来的数据库一定是跑在云上的。

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