构建在互联网之上的商业公司造就了如今的商业业态, 重塑着我们的日常生活. 而承载了互联网的底层设施之间的博弈, 更是从未停止, 且意义更加深远.
10 月 2 日, 蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库 OceanBase 创造了新的联机交易处理系统 (OLTP) 世界纪录, 登顶 TPC-C 排行榜. TPC-C 是全球主流计算机硬件厂商, 数据库厂商公认的评价标准, 被誉为「数据库领域的世界杯」.
这被视为中国数据库领域的一个里程碑时刻, OceanBase 此次的成绩是此前世界记录保持者甲骨文 (Oracle) 的两倍.
数据库是支撑人工智能, 区块链等新技术的基础技术, 从上世纪 70 年代末, 中国开始探索数据库, 到今天 40 多年过去了, 中国的数据库技术基本是一段西方技术的垄断史. 在过去, 国内几乎所有机构和公司, 从金融, 电信到航空, 清一色地使用甲骨文.
因此, 当这条「OceanBase 在权威榜单的关键指标上超越甲骨文」的消息突然出现在社交网络上时, 不可避免地在行业内激起了波澜, 伴随着赞扬与争议, 关于测试结果, 关于甲骨文, 关于国产数据库以及数据库的未来.
榜单之上
仔细翻看榜单不难发现, 其他厂商提交的时间大多是在 2010 年, 2011 年. 我们确实需要清醒地认识到此次到打败的是九年前的 Oracle 在这一领域的测试, 全面超越 Oracle 还有一段路要走. 不过, 这次榜单更新的意义不仅在于此. 在榜单的测试结果比较之外, 蚂蚁金服 OceanBase 的上榜更代表着传统数据库与分布式架构之间的较量.
更新后的 TPC-C 排行榜
过去, 由于在金融, 电信, 航空等关键行业必须确保数据库的可用和稳定, 无法给新兴的国产产品试错空间. 而电子商务完全是新兴领域, 对于阿里巴巴而言, 双 11 的交易规模, 逐渐超出甲骨文的经验范围, 花钱如流水似的采购甲骨文设备以及由此带来的运维难度攀升, 激发了他们趟出一条新路.
TPC-C 标准模拟了经典商品销售付款场景来做测试, 通过每分钟创建新订单数量来评价数据库的性能和性价比. TPC-C 测试需要考察三年软硬件总费用, 如果采用独立部署的模式, 需要购买全部硬件. 据悉, 第二名甲骨文测试的软硬件总体成本大约 3000 多万美金, 而 OceanBase 采用阿里巴巴公有云提供的 ECS 云服务器, 测试多长时间就租用多长时间, 使得测试成本大幅降低.
解释的更详细一些就是, 其它数据库采用的是专用硬件(专用服务器 + 专用高端存储),OceanBase 采用的是基于普通 PC 服务器的分布式架构. 采用分布式架构之后, OceanBase 的硬件成本大幅优于专用硬件. 除了性能之外, 自主可控, 节约成本是其更厉害的优势.
此外, OceanBase 是在阿里云支持下完成了此次 TPC-C 测试, 总共使用了 207 台 ECS i2 云服务器. 由于 TPC-C 模拟的是银行的交易核心, 对稳定性和宕机恢复都有严格的要求, 说明 OceanBase 能够在阿里云上提供金融级的可靠性.
传统数据库与分布式架构数据库之间的较量, 不止停留在比拼榜单, 极限性能的较量上. 这也是不同商业理念的更替.
分布式架构代表着「云 + 数据库」的时代. 相较于传统数据库, 原有的流程将会被打破, 原有商业模式下的链条被改变, 用户的使用方式和体验也会完全不同. 这是一个全新的赛道. 其中, AWS 和阿里云扮演着打头阵的角色.
在实际生产当中, 2014 年, AWS 推出了原生企业级数据库 Aurora, 并在 2018 年宣布内下线了 88% 的甲骨文数据库并代以自研的数据库, 还宣布将在 2019 年内全部下线甲骨文的数据库产品.
在中国, 阿里云从 2012 年就开始强调去 IOE, 淘宝在 2013 年下线了最后一个 Oracle,2014 年支付宝交易系统替换了 Oracle.2016 年支付宝总账全面用 OceanBase 替换 Oracle. 并在今年成功推出了云原生数据库 POLARDB. 现在, 基本各家云计算厂商都有自己的数据库产品, 比如腾讯云有 CynosDB, 华为有 GaussDB.
云计算厂商向数据库领域迈进的号角已经吹响.
进击之路
可以感受得到的是, 过去几十年是传统数据库的高光时刻, 根据相关数据显示, 截至 2017 年数据库市场总规模高达 368 亿美元, 其中传统数据库一度占比逾 80%.
市场不是一成不变的. 随着数据的爆发式增长以及复杂分析需求的出现, 助推了云计算的发展, 进而又倒逼数据库的进化. 今年上半年, 时任阿里云智能数据库事业部负责人李飞飞在发布会上表示,「自 70 年代的关系型数据库开始, 迄今为止已经有 50 余年的历史了, 眼下的数据库已经到了一个变革的关键节点, 即从马车时代到汽车时代的更迭.」
这个「汽车时代」指向的就是以「云 + 数据库」的分布式关系数据库.
回过头来看, 从 2010 年起, 云计算厂商开始进入数据库行业, 将传统数据库服务变为一种云计算模式下的新兴商业模式, 从而开创了「云 + 数据库」的新型数据库形态.「数据库」的加入也改变了云计算的服务属性: 从主要提供计算能力到增添了企业级服务的色彩. 这也为云计算厂商们增添了竞争筹码.
不过, 以甲骨文为代表的传统数据库厂商并没那么容易替代. 数据库的核心能力包括性能, 成本, 功能, 生态等等, 新产品的超车不仅仅考虑技术的性能, 也需要考虑商业竞争环境.
在更广范围的底层核心技术突破, 产业生态建设等方面, 国产数据库仍面临挑战. 眼下的云原生数据库还没有真正步入技术与市场的成熟阶段, 无法真正取代客户对传统数据库的需求. 刚出道的新星想立刻撼动老大哥已经建立完的生态护城河, 显然并不现实. 但从电商, 云服务等新兴领域切入的换道超车, 已在进行中.
对于此次 OceanBase 登顶数据库界「世界杯」, 从「打破核心技术垄断」的角度讲, 落后不可耻, 奋勇追赶就好, 比起 9 年前, 今我们可以看到: 交易型数据库方向, 国产数据库公司在取得扎实的成绩. 在云计算潮流中, 市场竞争形势已经不一样了. 终于看到, 国内自研数据库领域有了能与国际顶尖产品同台竞技的实力.
不可否认, 中国科技在整体的基础技术方面依旧差距明显, 但大厂们已经行动起来了, 在新的技术浪潮中上演一次次的换道超车. 即使过程会漫长, 但相匹配的生态系统和市场份额也只是时间问题.
最后, 引用记录中国改革开放的《激荡三十年》中的一句话,「当这个时代到来的时候, 锐不可当. 万物肆意生长, 尘埃与曙光升腾, 江河汇聚成川, 无名山丘崛起为峰, 天地一时, 无比开阔.」
来源: http://www.tuicool.com/articles/B3eu2yN