云计算技术的进程走到了2021年这个节点，看向未来有几个趋势可能会发生？为何上云服务对于企业数字化转型必不可缺？企业又该如何选择合适的云服务商？下面就为大家带来解析。 云技术是企业重要的生产工具 以双11为例，左图是历年双11的零点交易峰值的曲线，最新的2020年双11的零点峰值是58万笔/秒。每一笔交易还会有一个拆单的动作，到数据库系统就是每秒几百万TPS。 右图是系统零点负载的瞬间变化曲线，一秒钟时间内系统负载瞬间爆发了145倍。如果不是利用云原生的技术，简单依赖传统技术根本无法满足这种高并发、弹性、高可用的要求。 几个重要趋势 如今的云计算和大数据有以下几个趋势： 大数据和数据库一体化 云原生和分布式技术结合 智能化 多模数据处理 软硬件一体化：例如，利用高速网络等来提升数据处理系统的性能和效率 安全可信：例如，如何确保数据不可更改 结合阿里云数据库的核心技术，把以上背景、趋势实例化： 1 企业更愿意选择高性价比的云服务 阿里云数据库的存储与计算架构分离，能在分钟级别部署一个新的计算节点，或者扩容存储节点。同时，在性能上做了大量的优化，非常好地兼容了生态。 其性价比在商业数据库中有非常大的竞争优势，在实际的客户案例里，在保持性能一样的前提下，整体成本不到原来的三分之一。 2 一体化设计是下一代数据分析系统的核心理念 下一代的系统是将云原生技术和分布式技术合二为一：上面是分布式，而下面是云原生的方式实现。每个分区都可以享受云原生带来弹性、高可用的能力，同时，上面有分布式带来的水平拓展的能力，解决高并发可能带来的瓶颈问题。 3 阿里云原生数据仓库应用场景更专业 利用这些云技术实现数据处理和计算分析的离在线一体化、数据库与大数据一体化。如同现实生活中的仓库，所有物品要分门别类放好。所以，数据仓库比较适合已经范式化的数据格式、业务类型比较固定的场景，性价比非常高。 4 阿里云服务整合数据湖 数据湖，“湖底”的数据参差不齐，“湖面”却是平的。不同于数据仓库，数据湖的存储是多源异构的，只需要有一个统一的界面对这些数据进行分析、处理。 阿里云打造了一个云原生的数据湖解决方案，对多源异构的数据存储进行统一的计算和分析，可以用非常低的成本实现弹性高可用的能力，并且满足安全性的要求。 5 多模、智能化和安全可信 阿里云做了全加密的数据库，数据进入内核以后不需要解密。利用安全硬件技术做了全加密的流程和保护，实现了不解密也能进行数据加工和处理。 疫情期间，各行各业有一个非常大的变化——传统的离线业务和在线业务在快速融合，线上线下的边界越来越模糊。这带来的挑战是，业务波峰波谷的变化越来越剧烈。这是疫情带来的必然变化，数字化的转型也是一个必然发生的事实。 这种背景下，阿里云运用数据技术不仅支持了双11，更在疫情期间服务了各行各业，尤其是在线教育、游戏等传统的线上线下边界越来越模糊的行业。 阿里云创新中心为入驻企业提供智能全面、安全可靠的上云服务，2021数据化时代来临，你准备好了吗？服务热线 400-606-7577
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