相关技术方案与创新
时间：2022-03-05 06:36:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-05 06:36:01 来源：行业动态
当下，IT 界的最佳技术组合可能就是云计算 人工智能。云计算解决了扩展性、数据存储、性能等问题，而人工智能技术则大大提高了数据分析和处理效率。
云计算可以为现代化应用的峰值需求无限续杯与平稳运行时的最佳能耗。作为云计算模型之一的 Serverless，在理论上可以自动适配应用从零到无穷大的需求峰值，更加擅长解决扩展性的问题。
Serverless 架构的好处在于可以按需加载，这样应用便不会持续占用资源，只有在请求到达或有事件发生时才会被部署和启动，避免了成本浪费。同时，Serverless 应用原生支持高可用，可以更好地应对突发的高访问量。当数据库也 Serverless 化，就可以实现高度扩展性及容量自动伸缩，做到按量付费、降低支出成本，进一步解放数据库的管理和运维。2012 年亚马逊公司推出的 Amazon DynamoDB 就是 Serverless 数据库。
2007 年，亚马逊公司发表的关于 Key-value 存储的划时代论文《Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store》解决的核心诉求就是满足永远在线的用户体验，提升其数据库的可用性、扩展性和性能，被认为是 NoSQL 的开山之作，之后催生了一系列 NoSQL 分布式数据库。而 Amazon DynamoDB 就是 Dynamo 理念的正统实现，它正在驱动那些传统数据库难以承载的新一代高性能、互联网规模应用。
以 Serverless 数据库为代表，云数据库正在迅速发展成熟，并带来更好的可访问性和高可用性，还有高扩展性与可迁移性。此外，云数据库也降低了部署的难度和成本，不会给企业造成特别大的负担。
面对大规模数据，传统数据库组件还存在业务类型不敏感、自动运维能力弱等问题，机器学习算法可以分析大量数据记录，标记异常值和异常模式，还可以在系统运行时自动、连续、无人工干预地执行修补、调优、备份和升级操作，尽可能减少人为错误或恶意行为，确保数据库安全、高效运行。而亚马逊云科技在 re:Invent 上最新发布的 Amazon DevOps Guru for RDS 就可以帮助检测数据库问题、执行根本原因分析和推荐更改建议，甚至能够自动修复数据库问题。
现代化应用最终是面向全球的，现在很多企业也在做全球化布局。在这个过程中，全球分布式应用系统成为企业首选。分布式系统中各个节点通过一个通信网络互联在一起，不仅方便通信还可以实现资源共享，也加快了计算速度。不过，这也让企业的运维压力变大，同时存在一定的数据传输安全问题。所以，自动化的、安全的部署非常重要。
技术的选择永远伴随着一定性能的牺牲，很难有一个产品能够在性能、功能和可用性等方方面面都做到极致。传统数据库厂商一个数据库打天下的做法已经无法满足需要。按照不同的目的、使用场景构建不同类型的数据库产品，做到专库专用则是新数据架构的核心。专库专用可以适配各种不同规模的应用程序，优先提供应用程序最需要的性能，可用性大大提高。
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