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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


把云计算、数据库以及大数据发展结合起来看,数据系统本质上就是对数据从生产到处理、消费、存储的一个全链路的过程。
云计算对数据处理系统产生了非常大的影响
第一,  云原生技术在数据处理系统深入的应用
第二,  传统的关系型数据库和传统大数据生态正在快速发生融合
业界发展的趋势,是资源的池化、资源解耦,以云原生、分布式的技术为基础,打造下一代的数据处理系统。举例来说,阿里云数据库之所以能够支撑双11,也是在不断实践基于这些理念的思考。

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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。

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