摘要：斯坦福教授、Tcl語言發明者John Ousterhout的著作《A Philosophy of Software Design》提出了一個經久不衰的觀點——軟體設計的核心在於降低複雜性。 在新技術不斷涌現的雲時代，出現了一種“技術過載”現象——本應幫助企業提高效率的技術，反倒讓企業心生焦慮， ...
摘要：斯坦福教授、Tcl語言發明者John Ousterhout的著作《A Philosophy of Software Design》提出了一個經久不衰的觀點——軟體設計的核心在於降低複雜性。
在新技術不斷涌現的雲時代，出現了一種“技術過載”現象——本應幫助企業提高效率的技術，反倒讓企業心生焦慮，企業擔心不會用、用不好，這在資料庫領域體現得十分突出。
資料庫是現代企業的核心系統，隨著雲計算從根本上改變IT產業的格局，資料庫重構突然變成了“容易”的事。“事出反常必有妖”，為了重構而重構的資料庫，給企業和開發者們帶來了新的挑戰。
他們要面對不同資料庫的複雜理念和運維，這些複雜性不應該被讓渡到使用者的層面。
斯坦福教授、Tcl語言發明者John Ousterhout的著作《A Philosophy of Software Design》提出了一個經久不衰的觀點——軟體設計的核心在於降低複雜性。
資料庫可謂是最複雜的關鍵基礎軟體之一，關於如何降低資料庫複雜性的思考，在當下變得十分應景。書中提到的一些方法，例如分層、抽象和複雜性下沉，正在先行者華為云云原生資料庫GaussDB身上得到新的演繹，也推動著雲原生資料庫走向下一階段。
分層和抽象之後
在軟體領域，分層和抽象的邏輯並不陌生，電腦體繫結構、TCP/IP網路協議等都是這種理念的體現，在雲計算領域，IaaS、PaaS、SaaS是雲計算平臺的三層能力，實際上就是雲對傳統IT的分層和抽象。
IaaS讓開發者不必考慮計算、存儲和網路等資源調度，PaaS提供中間件和豐富的平臺能力，SaaS提供開箱即用的應用，從IaaS到SaaS，抽象的程度越來越高，使用者關心的技術細節也就越來越少，正如現在幾乎沒有人關註電腦體系機構和TCP/IP網路協議一樣。
資料庫的雲原生化，就是一個不斷提高抽象程度的過程，資料庫廠商希望藉此降低複雜性。
此前，傳統資料庫或者新誕生的雲原生資料庫，都在貼近雲技術進行改造和重塑，開發者對後端資源的關註有所降低，但這依然不足以讓雲原生資料庫的複雜性降低到令人滿意的水平。
華為雲資料庫服務產品部總經理蘇光牛
華為雲資料庫服務產品部總經理蘇光牛表示，從雲化到雲原生化，過去更多是做服務化，今天更多是對資料庫內核進行重構，實現基於雲的架構來構建、真正的“生於雲、長於雲”的資料庫。
譬如從產品方面來講，傳統資料庫基於單機主備架構來構建，要做到雲化，需要對產品的整體架構做重構，貼合雲的各種技術棧來進行，例如：分散式存儲和對象存儲，容器化等基礎技術。
再從商業模式來講，資料庫雲化需要改變客戶使用傳統資料庫的模式，重點從按需的使用模式出發，端到端的客戶體驗的優化，比如Serverless模式，這是簡單的資料庫服務化做不到的，從IaaS的資源調度到Serverless，就是抽象程度提高的典型例子。
新的階段，資料庫所面臨的挑戰有四個方面，時效性、可用性、多模融合和性價比，錶面看起來似乎還是那些要求，但是要求資料庫廠商對技術的把握和業務的理解，再上一個臺階。
A Philosophy about “less”
John Ousterhout告訴我們，如果一定要在某個層次處理複雜性，這個層次越低越好，資料庫的複雜性和下層功能相關，下沉之後能夠解決其他層次和整體的複雜性，華為雲便是這麼做的。
華為雲認為，未來的雲資料庫需要做三大轉變，第一是從關註資源的規劃部署，轉變為聚焦應用如何更好地使用；第二是從關註數據的物理部署，轉變為如何讓數據全域可用；第三是從關註多個分離模型的數據轉變為多模融合，從關註單一交易或分析業務（TP或者AP）負載，轉為HTAP一體化負載，資料庫根據業務類型和負載自動選擇合適的引擎來處理。
為了實現這些轉變，資料庫領域需要引入新的技術，實現雲原生資料庫的Serverless、Regionless、Modeless，也是華為雲GaussDB的技術哲學——A Philosophy about “less”，讓複雜的事情簡單化。
蘇光牛提到，Serverless讓應用彈性透明地調度和無損透明切換成為可能，過去的Serverless主要是單機伸縮和無狀態管理，可能會引起業務中斷、受損，雲原生Serverless將從通用場景出發，實現失耦狀態的常態管理。
Regionless讓數據全域可用，用戶只需要關註流量從哪裡來，用戶從哪裡訪問，資料庫將數據分佈到不同的Region，應用就近、隨時隨地訪問數據。全球分佈統一管理的資料庫管理系統和資料庫的部署能力，將成為資料庫的核心競爭力。
Modeless帶來資料庫極簡體驗，傳統的資料庫只能支持單一負載或者單一模式（KV、文檔、時序、寬表等），而企業的應用在融合，交易和分析任務兼有，還有圖像和地理信息。
GaussDB分別採用HTAP和多模資料庫技術，一個入口處理多樣負載、一個入口處理多種數據類型，有效地避免了傳統解決方案的抽取、轉換和裝載繁瑣的過程，實現一站式處理，業務接入效率可從數月縮短至數天。
可以看出，為瞭解決資料庫的複雜性問題，華為雲下沉到了更深一層，Serverless是更進一步的資源抽象，Regionless是更進一步的空間抽象，Modeless是更進一步的模型抽象，三者都實現了雲原生化細顆粒度的解決方式。
“無感知”的資料庫
“Less is more”，抽象的程度越高，使用者就越不必關心具體技術和細節，但這並不意味著資料庫技術難度降低，相反，資料庫廠商把複雜做成簡單，內斂比外化要難得多。
例如華為雲無感知的資源調度框架AST，智能判斷用戶負載，實時匹配負載資源將用戶成本降到最低；全域數據分層引擎GTE，將部分不常用數據放到低成本的對象存儲上，GTE引擎還能支持多個實例共用一份數據同時讀取；NDPQ近存儲並行查詢技術，把一些運算元下推到存儲上進行計算，計算節點和存儲節點都能夠進行本地處理，減少網路帶寬傳輸，提高業務效率。
資料庫的複雜性下沉，既是技術的下沉，華為雲GaussDB將複雜性下沉到離用戶更遠的一層，也是場景應用的下沉，讓資料庫去適配應用開發者的習慣，企業用戶離DaaS（Database as a Service）才能越來越近。
華為從2007年就開始研發記憶體資料庫，起初是因為電信領域對數據的要求極高，市場上找不到能與之較好契合的資料庫。後來隨著華為業務的發展，華為不斷投入資源研發資料庫，打造了一系列資料庫產品。
蘇光牛提到，華為本身對資料庫的要求就是全方位的，包括：華為自身的IT系統、華為成熟的ICT業務以及華為的互聯網業務、終端雲等需求，GaussDB既要滿足金融政企對資料庫的嚴苛訴求，也要滿足互聯網行業這樣典型的To C類業務訴求，這是華為雲資料庫區別於其他廠商的關鍵。
因此，GaussDB一開始就瞄準全行業不同場景，與雲平臺的技術能力深度結合，把雲原生資料庫的彈性、極簡體驗做到極致，這也是資料庫的未來，企業無需關註資料庫的類型，即可擁有無感知的體驗。
例如華為運動健康App，全球範圍內用戶數超4億，月活躍用戶數超過9000萬，它選擇了華為雲GaussDB(for Cassandra)，存算分離架構可以很好滿足業務海量併發的需求，同時具備快速擴容能力，高峰期承載上千萬QPS，最大能夠支持百億行的表。
互聯網應用重視資料庫的性價比，且對彈性擴展的靈活性要求高，GaussDB(for Cassandra)能夠保證業務高併發運行的同時，實現低時延，很好地滿足了穿戴設備數據寫入的需求。
再如永安保險，保險業務對資料庫的擴展性、性能等要求極高，更要滿足數據安全與災備監管要求，新時代業務敏捷創新與上線，呼喚雲化開放架構和分散式技術，永安保險希望找到“一專多能”的雲原生資料庫。
華為雲GaussDB(for MySQL)和數據複製服務DRS，支持主流商業資料庫生態，全棧工具鏈助力切換主流商業資料庫，業務無需改造，資源彈性擴容能力強，且華為雲DRS簡單易用、安全可靠，實現了永安保險意外險和健康險業務的高效上雲。
保險業務屬於金融場景，是資料庫領域的核心地帶之一，在雲原生時代的大背景下，以華為雲GaussDB整體為代表的“新”資料庫，正在挑戰Oracle和IBM DB2等為代表的“舊”資料庫，新與舊的博弈，最終由客戶業務場景來評判，雲原生資料庫正在攻城略地。
在全方位場景化的驅動下，華為雲資料庫凝練出自己的發展方向，讓企業客戶不必糾結於複雜的技術，儼然也成為雲原生資料庫行業的風向標，雲原生資料庫的成熟態，行且將至。
