關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用已經(jīng)有了半個(gè)世紀(jì)的歷史，其各種子類(lèi)別（如文檔、鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存數(shù)據(jù)庫(kù)）是IT領(lǐng)域中長(zhǎng)期存在的部分。很多人可能會(huì)認(rèn)為數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)新的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了。但是，云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)的興起為這個(gè)原本停滯不前的市場(chǎng)注入了新的活力。

主要的云計(jì)算提供商最初將數(shù)據(jù)庫(kù)作為應(yīng)用程序使用，以便在通用計(jì)算實(shí)例上運(yùn)行，但很快就開(kāi)始使用更高級(jí)別的應(yīng)用程序服務(wù)來(lái)擴(kuò)展其IaaS產(chǎn)品。云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為技術(shù)開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵領(lǐng)域，云計(jì)算提供商可以通過(guò)啟動(dòng)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求來(lái)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。

1. 了解市場(chǎng)

調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司認(rèn)為，云計(jì)算是數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的未來(lái)。該公司預(yù)測(cè)，到2022年，將有75%的數(shù)據(jù)庫(kù)部署在云中。這一數(shù)字基于客戶(hù)對(duì)新應(yīng)用程序和現(xiàn)有應(yīng)用程序的查詢(xún)和訪(fǎng)問(wèn)，這些應(yīng)用程序正在以越來(lái)越快的速度向云端遷移，預(yù)計(jì)這一趨勢(shì)將會(huì)加速。

例如，在Gartner公司發(fā)布的2019年數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)份額排名中，AWS公司排名第三，高于2013年的第七位。事實(shí)上，AWS公司數(shù)據(jù)庫(kù)分析師收到大部分查詢(xún)信息都與云平臺(tái)有關(guān)。而且，由于托管公共云服務(wù)的彈性、可擴(kuò)展性以及按需性質(zhì)，在云中進(jìn)行的創(chuàng)新可能無(wú)法在內(nèi)部部署復(fù)制。

此外，Gartner公司估計(jì)，2018年云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)收入占整體數(shù)據(jù)庫(kù)軟件和服務(wù)收入增長(zhǎng)的68%，其中AWS和Microsoft的收入占到絕大部分。

2. 熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)選項(xiàng)

為了規(guī)劃這個(gè)以云計(jì)算為中心的未來(lái)，企業(yè)必須了解可以減輕將內(nèi)部部署工作負(fù)載遷移或復(fù)制到云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施所遇到的問(wèn)題的選項(xiàng)。

企業(yè)選擇云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)時(shí)，有兩個(gè)首要因素需要考慮——部署架構(gòu)和數(shù)據(jù)庫(kù)需求。特定應(yīng)用程序?qū)槊總€(gè)元素提供參數(shù)。

這些是影響與云計(jì)算相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)選擇的因素：

部署環(huán)境，無(wú)論是內(nèi)部部署、一個(gè)或多個(gè)公共云，還是私有云和托管數(shù)據(jù)中心的混合;

數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，包括關(guān)系型SQL（RDB）、分布式SQL、NoSQL變體（如列存儲(chǔ)、寬列）或文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存、圖形或各種專(zhuān)用數(shù)據(jù)庫(kù)（例如時(shí)間序列和量子分類(lèi)帳）;

數(shù)據(jù)庫(kù)管理器，即數(shù)據(jù)庫(kù)是自我管理的還是云計(jì)算服務(wù)（DBaaS）;

性能和容量要求，如每秒事務(wù)數(shù)、查詢(xún)延遲以及數(shù)據(jù)庫(kù)吞吐量和容量的可擴(kuò)展性;

可用性和彈性要求，這將確定對(duì)多個(gè)復(fù)制和同步實(shí)例的需求;

靈活性，包括特定的版本要求以及IT團(tuán)隊(duì)需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置和配置等詳細(xì)信息進(jìn)行控制的數(shù)量。

AWS、Microsoft和Google主導(dǎo)了全球云服務(wù)市場(chǎng)。許多IT團(tuán)隊(duì)傾向于使用這些云計(jì)算提供商的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，而不是將數(shù)據(jù)庫(kù)本身托管在云計(jì)算實(shí)例上。那是因?yàn)閷⑺鼈兣c現(xiàn)有的云計(jì)算環(huán)境集成起來(lái)會(huì)更容易，并且會(huì)減少開(kāi)銷(xiāo)。

AWS、Microsoft Azure和谷歌云平臺(tái)具有IT團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)探索的一系列數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，以滿(mǎn)足其特定需求。

3. 云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的權(quán)衡要素

數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)并非適合每個(gè)公司和每種云計(jì)算策略。通常，云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)更適合于以下這樣一些企業(yè)：

需要更簡(jiǎn)單、更快的部署;

需要各種各樣的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，而不必安裝和管理每個(gè)產(chǎn)品;

不想管理軟件;

需要更大的可擴(kuò)展性;

希望通過(guò)多個(gè)地理位置分散的實(shí)例實(shí)現(xiàn)高可用性;

了解云計(jì)算的共享安全模型，并可以利用云計(jì)算固有的安全基礎(chǔ)設(shè)施;

無(wú)需對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置進(jìn)行微觀管理。

總體而言，云計(jì)算用戶(hù)必須了解單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的容量和性能限制。但是，這些通?？梢酝ㄟ^(guò)分布式設(shè)計(jì)來(lái)解決，該設(shè)計(jì)利用云計(jì)算產(chǎn)品內(nèi)置的復(fù)制和網(wǎng)絡(luò)功能。

盡管總擁有成本的計(jì)算充滿(mǎn)了每個(gè)組織所獨(dú)有的變量，但云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的成本要低于自我管理的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。它們消除了硬件、系統(tǒng)管理和一些數(shù)據(jù)庫(kù)管理員（DBA）開(kāi)銷(xiāo)的成本，對(duì)于希望減少開(kāi)支的企業(yè)而言，這是一個(gè)更具吸引力的選擇。當(dāng)企業(yè)使用基于開(kāi)源或內(nèi)部開(kāi)發(fā)的軟件的云計(jì)算產(chǎn)品時(shí)，節(jié)省更多的費(fèi)用，從而消除了許可費(fèi)用。

4. 考慮企業(yè)的業(yè)務(wù)和使用情況

數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)和選擇高度依賴(lài)于軟件需求、云計(jì)算使用情況以及任何相關(guān)的原有系統(tǒng)。為了對(duì)企業(yè)工作量做出最佳決策，需要考慮以下幾個(gè)因素：

首先，新的應(yīng)用程序比傳統(tǒng)應(yīng)用程序更適合云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。然而，如果IT團(tuán)隊(duì)希望遷移過(guò)時(shí)的硬件，或者如果他們的使用率出現(xiàn)峰值，并希望通過(guò)利用云計(jì)算的基于消費(fèi)的定價(jià)來(lái)節(jié)省資金，那么IT團(tuán)隊(duì)可能會(huì)選擇將原有系統(tǒng)移到云平臺(tái)上。如果企業(yè)采用云原生策略，IT團(tuán)隊(duì)可能需要遷移一個(gè)原有數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)與新的應(yīng)用程序集成。

但是，如果企業(yè)對(duì)直接遷移到云平臺(tái)持謹(jǐn)慎態(tài)度，混合云部署（將內(nèi)部部署數(shù)據(jù)復(fù)制到云平臺(tái)中或從云平臺(tái)中訪(fǎng)問(wèn)）通常是一個(gè)更好的選擇，并且提供了更好的風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)庫(kù)?；旌显频姆椒ㄟ€允許IT團(tuán)隊(duì)在運(yùn)行原有內(nèi)部部署數(shù)據(jù)庫(kù)作為備份的同時(shí)切換到作為主要系統(tǒng)的云平臺(tái)。

一旦企業(yè)的團(tuán)隊(duì)適應(yīng)了新環(huán)境，便可以訪(fǎng)問(wèn)主要云平臺(tái)上可用的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的完整列表。它還可以將工作負(fù)載遷移到云原生數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，例如Amazon Aurora、Azure Cosmos DB或Google Bigtable，與云計(jì)算實(shí)例上的原有數(shù)據(jù)庫(kù)相比，它們通常更具成本效益，并且可以更好地與其他云計(jì)算服務(wù)集成。

無(wú)論選擇哪種云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)師和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員在設(shè)計(jì)基于云計(jì)算的環(huán)境時(shí)都必須特別注意服務(wù)成本，因?yàn)椴萋实氖褂煤团渲每赡軙?huì)抵消云計(jì)算部署可能帶來(lái)的成本節(jié)省。