云卷云舒：算力网络+云原生（中）：探索构建算力网络数据库_云卷云舒 csdn-CSDN博客
云原生数据库发展的的未来方向：“四化”
一、整体趋势
四化，即“云原生化、平台化、一体化和智能化”。必须基于云的能力和生态，去构建数据库的平台化能力，促进软硬协同体系，同时，chatGPT也向大家证实了AIGC的能力，那么智能化和数据库的结合充满无限可能。
另外基于云原生构建多模数据库可是一个趋势，再次本文简单预测云数据库发展的新篇章，必然是“算力网络+云原生”的高层及结合。
二、四化
1、基于平台化思想，结合云的基础设施实现软硬协同。这里的基础设施包括提供新型云计算能力，如高压缩比存储组件、高加密级数据加密机、高隔离级别计算调度机制，总支可以实现精细化基础设施编排能力、场景赋能型平台能力，帮助客户实现更加高级别的云原生，以降低成本、提升效率等。
2、成本赋能的需求下，三、四层解耦的云原生数据库，都在开展存储计算分离的基础上，至内存池化，以及可以实现无感弹性、精细化弹性、智能弹性，规模化的内存池化一定会带来成本下降，内存成本至少可以降低一半以上，部分场景下的查询以及性能也会大幅提升。
3、一体化能力，云原生数据库、云原生数据仓库将探索实现融合，形成“云原生一体化”的HTAP解架构，赋能数据同步、数据翻译、数据开放、统一入口，对于客户来说将是“一体化”的极致体验。
4、越来越多的数据库将增加对于AIGC场景的支持持，包括多模接入，数据库将会成为AIGC时代的数据支撑平台，以至于成为AIGC应用发展的关键部件。AI4SQL和SQL4AI这两块的应用场景也不会变。
三、云原生数据库优势设计（点击查看详情）
云数据库在云原生的路上，如果需要实现更高级别形式落地，需要更加精细化的场景以及调度能力，首先看一下云原生数据库的主要竞争点，通过和传统数据库的对比分析：
1. 在支撑扩展性方面：云原生数据库则完全依赖的云计算的底层复制和可用性技术，具有数据强一致性、以及极高可扩展性的特点，而普通数据库则采用的是普通的分布式数据库技术，或者说是数据库本身通过中间件技术、生态工具等组合构成的一致性和高可用方案。
2. 在基础设施要求方面：云原生数据库，顾名思义必须运行在云平台上，包括必要的容器云平台或多云管理平台等，而普通的数据库则可以直接运行在本地硬件、虚拟机上，也可以基于简单的对云的应用构建基础的云数据库，但是仅限于基础调度能力上了云，内核和设计理念仍然为传统的架构。
3. 在版本迭代演进方面：云原生数据库一般都是完全基于云平台构建，包括云基础设置、云调度平台、云应用DevOps流程等，他的版本更新和发布与传统的差距较大，完全依赖于通过PaaS的方式进行部署，十分敏捷，响应可以做到完全无中断；而普通数据库则需要通过传统的数据库软件客户端进行重新安装部署、插件增量部署，部署一次的代价相对较大，无法做到完全不停服，所以没法支持业务敏捷迭代。
4. 在数据可靠性方面：云原生数据库通常采用高层次的分布式云原生技术，通过云自身100%的能力确保数据的可靠性和安全，而普通数据库在二者之间的权衡则需要付出巨大的代价，额外插件的引入也会使得架构变得相对复杂，一般来说高并发业务下，数据一致性往往被适当的舍弃，对于业务的影响大多无法避免。
四、下一代数据库的设计畅享
1、形态多样，内核丰富，覆盖HTAP、多模向量等多种形态演进；
2、构建基于算网原生的标准，已保障发展初期的技术路线稳定；
3、技术上将提出智能资源调度、容量上限、软硬融合、国产化兼容性、深度分布式、平台布局等要求；
4、技术壁垒降低，国内广大的国产化厂商将崛起；
5、数据库卸载，数据库与存储的边界发展中将进一步模糊;
6、端到端的技术自主可控必须坚持下去，长期坚持下去。
在这里，我们姑且将未来数据库定义为“算力网络数据库”。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-771133.html
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