云时代数据库公司的核心竞争力卫信康股吧在哪里 ？

導讀:文本介紹了矩陣起源技術全球CTO田豐博士對雲時代數據庫公司核心競爭力的思考。矩陣起源是一家數據智能領域的創新企業,MatrixOne是矩陣起源研發的超融合異構雲原生數據庫。

數據時代已經到來,數據本身成爲了企業間競爭的關鍵砝碼。而如何用好數據、將數據資產盤活,成爲衆多公司急於解決的問題。也正因此,雲計算爲數據庫帶來了變革機遇,進一步激發了該行業創新公司的發展。

如今,數據庫行業冒出許多新勢力,矩陣起源便是其中一家。成立一年有餘,該公司的豪華陣容和獨特模式受到行業的廣泛關注。

易使用、易管理是數據庫的發展方向

人們對於數據的追求從無止境,從過去飛機訂票、銀行出納、股票交易、超市銷售、飯店管理等需求,再到時下的工業製造、自動駕駛、智慧城市等新場景。人們對數據使用的要求越來越高,也讓數據庫本身贏得了再次進化的機遇。

不過,從根本上說,在原始數據和終端應用之間,數據庫仍發揮着對於數據的整理作用、分析作用和調用作用,並且這種“樞紐”角色未被改變。

在新上雲的企業中,除已有互聯網企業外,還有越來越多的傳統型公司。由於不同行業間的商業模式、面向客戶羣和數據採集機制的不同,對於數據庫的要求也不盡而同。所以,隨着企業上雲的趨勢愈演愈烈,數據庫對不同數據的處理方式正在發生迭代,在各自領域所呈現出的作用也變得越來越重要。

“新的東西出現後,不會太長時間就會有一輪新的系統軟件創新”,在田豐博士看來,技術迭代週期開始後,新的企業便會湧現,這是一般規律。

在當下新的技術環境下,數據本身發生了三個重大變化:較之以往,數據的來源更加多元化,加入了IoT等傳感器端;而另一方面,數據量也大幅提升;其次,決策者的智能決策需求變得更加堅定了。

這些改變也影響了數據庫公司的模式:首先,系統開發的側重點被改變,以矩陣起源的用戶來說,數據管理不再過分強調對某個數據庫細節方面的調優,而更加講求對數據的全局管理;另外,企業對於數據本身的應用訴求變得更加迫切,相應地對應用設計的要求也普遍提升了。

在這種情況下,事物數據庫和分析的結合與混合處理水平變得尤爲重要。需求側出現了一箇系統能夠滿足多箇應用的需求的訴求,對新數據庫的構架和設計原理也提出了不一樣的挑戰。

數據之間的聯繫價值巨大

如今,在一些大型企業中,面對技術環境的變化其內部的數據庫架構正在經歷重構。“已有的框架不能滿足公司發展得需求”,田豐博士這樣說。

過去,關係型數據庫承擔着重要作用,高價值的數據和用戶體驗被保留。在數據庫創新層面,拋棄掉已有數據庫既不現實也不經濟。由此,一種通用型平臺管理所有數據、爲應用服務就變得極爲迫切。在對新型數據庫的要求中,要有多種數據的處理能力,也要能進一步挖掘數據的價值。

在矩陣起源中,將事物型數據、分析類數據以及流數據加以統合,結合流數據的應用,開發出了HTSAP數據庫。用戶只需在開源數據庫層面進行簡單的修改,便能實現多種功能。

“公司創立一開始,我們就對這個方向非常堅定”,在田豐博士看來,矩陣起源的核心競爭力便是可實現用戶對數據庫的多元需求,在創新的基礎上,兼顧已有的用戶體驗。在數據庫的底層架構上,矩陣起源做了大量開發工作,而在各個模塊功能的分割方面,又是最爲徹底的一箇。

可擴展性、性能隔離、獨立的性能提升是現代數據庫的三大用戶剛需。事後看,矩陣起源所做的工作十分值得,正是大刀闊斧地從底層做起,讓該數據庫可以支撐更多數據的使用場景。

現在,對於數據庫公司而言,數據正越來越多地藉由IoT產生。用戶對數據的需求也較以往大有不同。傳感器的大量使用,使得數據的生產更加多元化,實時性數據的處理需求也變得更加迫切。

已矩陣起源爲代表的企業更加迎合了目前市場中對於數據庫的使用需求。“互聯網的企業以前更習慣在數據庫的內核做深層配置”,而在目前,智慧城市和智能製造的企業中,更強調應用層,深層次的配置需求更多情況下是由數據庫開發企業滿足。

在這種情況下,市場對數據庫公司的需求逐漸轉變爲能夠提供成熟穩定的商業解決方案、在安全穩定的基礎上較容易維護、可用更低成本支持後續開發工作等等。

如今,數據上雲成爲各行各業實現智慧、智能的關鍵,數據的有效使用打開了企業的未來增長通道。但就目前,數據的基礎設施建設還在完善的過程之中,市面上的其他數據庫公司還未能較好地滿足不同企業的需求。

“這並不意味着要做過多的定製型開發”,田豐博士強調。在他的思維中,矩陣起源的核心競爭力是降低企業對數據庫的維護成本,短時間之內實現數據庫的價值。而定製化開發,則會讓企業陷入高維護成本、低效率的怪圈。

所以,矩陣起源在進行產品設計時,系統較好地兼容了企業的複雜需求。因此,矩陣起源的產品更加容易理解,也更加容易維護。“我們能很好地預見用戶的需求,會在架構上對新需求有較好地支持”,對於此,田豐博士這樣解釋。

數據融合創造新生產力

在當下,由於企業的需求正在快速迭代,分析型數據庫和事物型數據庫也在飛速發展之中。對於數據庫企業而言,能否將二者有效融合,就變得十分必要。

本質上,不論是AP還是TP,底層的邏輯均是數據的關聯和分析,所以數據庫“超融合”的概念由此誕生。在田豐博士眼中,在未來,用戶對於超融合的需求已成趨勢,不會發生倒退。而在這種趨勢下,HTAP、流數據等因素要可被預先管理,數據庫公司的能力應從應對用戶需求跨越至預測用戶需求之中。

在這種情況下,新銳數據庫公司更易脫穎而出。

首先,技術上,企業在雲端的運行狀態正在變得多元化,其中包含了公有云、私有云和混合雲的場景。在另一層面,企業的數倉和數據湖之間的價值挖掘又極爲迫切。在這個層面,矩陣起源的產品能夠與之較好地融合。

另外,在異構計算的需求中,矩陣起源的產品具有更大的自由度。可兼容不同數據庫硬件配置,增大了企業在數據的資源調度方面的自主性。

商業上,作爲數據融合平臺,矩陣起源的優勢是可打通數據間的壁壘,並在性能、性價比和穩定性之間尋求最優解,同時,降低用戶對工具的使用門檻、克服運維和管理帶來的風險。

“不同的數據處理方式,成本可能會差5-10倍”,田豐博士認爲。在矩陣起源中,會爲客戶企業提供透明的產品設計解決方案,會爲不同企業平衡長期價值與短期收益間的平衡。

在如今,技術、基礎設施、數據應用場景構成了推動數據庫行業變革的三股力量。對於數據庫公司而言,用戶體驗、構架和設計原理是支持讓諸如矩陣起源等創新企業的發展基石。

在未來,當更多地企業尋求在效率、成本和功能之間的平衡之時,國內數據庫企業已展露頭角,並在新的競爭環境中找到了生態位。目前,國內數據庫公司在技術和產品上實現了諸多飛躍,有理由相信,在未來,會有越來越多的新型數據庫造福萬千企業。

一箇數據庫創新的時代正在大踏步走來,一切可能剛剛開始。