接棒Oracle的「准遺產」，華為雲的雲資料庫靠譜嗎？

圖片來源@視覺中國

文｜智能相對論（ID：aixdlun），作者｜李永華

2008年，當阿里提出去IOE化時，很多人還覺得是痴人說夢。

10年後的2018年，不但去IOE化在許多行業基本完成，連Oracle這個資料庫行業的老大哥也開始露出衰敗跡象：雲計算轉型不利，增長不再繼續，全球裁員。在中國更是遭遇BAT、華為等雲計算大佬的強力狙擊，大刀闊斧裁掉數百人。

創始人不讓中國培養更多工程師的民族主義論調是蒼白無力的，雲計算巨頭們紛紛上線的「雲資料庫」直懟Oracle（例如阿里的PolarDB），終結其快速增長的可能，扼殺了Oracle的新客戶市場空間。

這一過程還在繼續。

5月15日，華為雲發布其「雲資料庫」新產品，號稱人工智慧原生（AI-Native）的資料庫GaussDB（DB是DataBase的縮寫,下同），以及分散式存儲產品FusionStorage 8.0。

華為雲此舉是耐人尋味的，不少人解讀這是在「接棒」Oracle，但作為雲計算的後進者，華為雲借資料庫和存儲服務的企業服務屬性彎道超車的意圖也很明顯。

只是，這個過程顯然不會一帆風順。

「資料庫上雲」VS「雲資料庫」，雲計算在企業服務的邊緣「瘋狂試探」

對技術小白或普通人來說，在討論華為雲的動作之前，可能需要釐清幾個簡單概念，也更能明白各大雲計算平台搞自己的資料庫意味著什麼。

信息時代的數據成為企業最重要的資產，而圍繞數據的「服務體系」由三大內容組成：硬體（類比圖書館及它的檢索系統）、資料庫（規定數據如何保存，方便查詢、寫入等操作，類比圖書館裡擺放書籍的方式）以及存儲設備（類比書架和房間）。

所謂去IOE，就是在這三個層面對應減少對IBM、Oracle、EMC的依賴，這樣企業的數據系統就能避免受制於人。

在過去，Oracle資料庫的部署是在企業本地完成（買伺服器、買Oracle的軟體和服務裝到上邊）。與Oracle對應的，還有MySQL等產品，前者是封閉體系，Oracle賣軟體、搞服務給你包圓了，後者開源但需要企業僱傭工程師搭設和維護。

事實上，雖說Oracle是被雲計算所威脅開始轉型，但無論Oracle和MySQL都與雲計算沒有根本矛盾。

在「上雲」邏輯下，Oracle、MySQL也是能部署到雲端的，這種模式即「資料庫上雲」，也是Oracle這些年所謂雲轉型的主要動作。

「資料庫上雲」到目前仍然是很多雲計算平台的生意來源之一，例如騰訊推出TStack解決方案，專門讓企業的本地Oracle雲化（當然，這得獲得Oracle的授權），此外，還有專門的MySQL上雲解決方案。

但是，「雲資料庫」則是完全不同的概念。

雲計算大佬們在原生的雲平台上，自己做出一整套的資料庫系統，不用「上雲」直接就有資料庫產品可以供企業使用，Oracle、MySQL可以被完全拋棄（當然，還得看資料庫系統本身的可用性、性價比等決定），只要上雲就一站式解決問題。

在華為雲自己搞出GaussDB之前，阿里雲已經有三大資料庫產品上線，分別是來自螞蟻金服團隊搞的Oceanbase，阿里集團資料庫團隊搞的x-DB，以及阿里雲團隊自己搞的PolarDB。

三大產品某種程度上在阿里雲這個相同的平台上進行著賽馬，但無論如何，它們都搶了Oracle的飯碗，尤其是新晉資料庫需求市場。

回過頭來看，從「資料庫上雲」到「雲資料庫」，雲計算不僅僅是要吞下Oracle的大生意，還改變了雲計算的服務屬性：從計算與能力的服務，增添了企業級服務的色彩。

畢竟，資料庫這件事本身就是企業運營管理體系的一個組成部分，雲計算不再只是服務企業的獨立第三方。

如果這個口子打開，那麼雲計算的「邊界」實際上一下子擴大了很多，這也是阿里雲頻出豪言壯語，華為雲歷時5年也要搞出資料庫的重要之一。

華為云為什麼選擇這時候上線雲資料庫？

華為這幾年的發展狂奔突襲，在ToB的通信市場以及ToC的消費電子市場都一路凱歌，幾乎到了全盛時代。

原本華為雲還算做得不錯，偶爾能在國內雲計算排名榜單中露臉，但在兄弟業務的映襯下，其行業地位似乎就不那麼夠意思。

華為雲迫切需要一個突破的機會，它看到了信息化時代多數企業都離不開的資料庫業務，其市場空間（看看Oracle的龐大規模就知道了）與雲轉型的機遇，華為雲沒有資格錯失。

現在，幾個機遇「湊巧」撞到了一起，機會似乎來了。

1、「雲資料庫」天然同時具備低成本 輕鬆運營兩大優勢

iOS的封閉讓蘋果大發橫財，各種抽水如同成立了「蘋果政府」到處收稅。

Oracle也是如此。

封閉的系統讓Oracle上馬後，只能由Oracle服務人員進行各種維護，這其中的打包服務、各種高昂的收費讓企業壓力頗大，但一攬子服務、啥事都不管的作風也讓人戀戀不捨，誰想要麻煩一大堆呢。

對應的MySQL產品，開源免費，但成本同樣不容小覷，自家需要招聘大量工程師進行開發、部署和維護，出了問題只能自己解決，偶爾還有付費的高階代碼服務（如同免費遊戲花錢買道具），到頭來既不省心也不便宜。

現在，雲計算搞出「雲資料庫」，在規模優勢下，成本高不到哪去，與雲的無縫結合又免去了大量自己動手解決問題的麻煩，雲計算自家做的產品，解決起問題來顯然更得心應手。像OceanBase就宣稱提供高性能、可擴展、持續可用的資料庫服務，還提供金融級可靠性保障。

雲端集成的方式還能為資料庫提供更多傳統數據不太可能具備的便利，例如，華為雲方面宣稱，在其合作夥伴招商銀行的應用實踐中，GaussDB管理數據容量提升10倍，某些故障的恢復速度提升30倍。此外，在部署方式上，GaussDB不僅支持本地部署，還支持私有雲、公有雲等多種場景。

2、AI給出了錯位競爭的機會

AI浪潮下，無人不AI、無處不AI、無時不AI。

華為雲作為後進者，在阿里雲等橫向競爭對手已經搞出好幾個資料庫的情況下（事實上，騰訊雲先期也有TencentDB等自研產品），後來居上的唯一方式只能是錯位競爭。

AI這時候被華為雲選上並不意外。

在發布會上，華為雲聲稱GaussDB是業界首個AI-Native資料庫，資料庫內核原生包含AI，一出生就更智能，例如可以實現諸如自運維、自管理、自調優、故障自診斷和自愈等資料庫管理職能，且在交易、分析和混合負載場景下，基於最優理論的自調優演算法「調優性能比業界提升60%以上」。

這是一堆眼花繚亂的技術優勢描述，翻譯過來，我們只需要知道華為在說它的「雲資料庫」能自己搞定一些麻煩，企業的維護以及系統的運行更加輕鬆而有效率就可以了。

借AI的勢頭，華為雲事實上是在讓「雲資料庫」本身相對傳統資料庫具備的「輕鬆運營」優勢更進一步，以此吸引更多企業與開發者，實現與以量取勝的阿里雲等玩家的錯位競爭。

3、數據分離的大趨勢讓「雲資料庫」衍生更多額外需求

資料庫與存儲是一對天生的伴侶，在三兄弟之一的伺服器硬體被雲化後，這哥倆就抱得更緊了。

做「雲資料庫」，可以採用原有雲計算的存儲系統，如果資料庫設計方式比較「奇特」（如華為把AI摻和進來），往往還需要配套進行存儲系統設計。

所以，我們看到華為雲一起搞了個FusionStorage 8.0，雖說在底層協議互通的基礎上，「1套存儲可實現4類存儲能力」這類創新對用戶運營十分友好，但毫無疑問，該存儲系統與GaussDB的「登對」十分關鍵。

但是，為什麼華為雲大張旗鼓把存儲這個相對重要程度不太高的產品也拿出來說？這一切可能要回到資料庫發展的歷程上去說。

事實上，信息時代的資料庫所「存儲」的數據量的增長速度是驚人的，移動互聯網時代大大高於PC互聯網時代的數據，使得原本資料庫不堪重負。

由此，一個浪潮在行業興起：「存儲」與「使用」分離，資料庫在存儲階段做的事和調用、運營階段做的事要儘可能隔離開，存只管存、用只管用。分隔後，由於存儲階段的任務更加純粹，不用再像過去那樣還承擔許多前置的職責，再大量的數據也能夠有效地被安放。

一方面，資料庫存儲方式需要改進以適用龐大而多樣的數據需求，所以FusionStorage 8.0的創新價值凸顯，另一方面，資料庫「用」的階段運營失去前置支撐，需要更高效的系統，否則從海一般的書架上取書將變得十分麻煩，還容易搞亂書架，這時候，AI的價值也同步體現出來。

可以說，華為雲一個AI資料庫系統、一個存儲系統，都踩到了數據分離的行業趨勢上。

雲計算跨界企業服務，後進者還有幾個硬骨頭要啃

華為雲找到機遇窗口，並討巧地上馬AI、ARM架構等技術創新，但正如前文所言，「雲資料庫」並非「資料庫上雲」，它沾染的企業服務屬性，使得這個業務的開展比賣雲計算產品或解決方案更為棘手。

對華為雲而言，不論從客戶還是同業競爭的角度，都面臨著不小的挑戰。要實現差異化競爭並彎道超車，還得啃下這些硬骨頭：

1、同業競爭，PK「冷啟動」速率

「雲資料庫」讓企業客戶在上雲之外，還讓雲計算平台某種程度更深入到客戶的運營管理、商業邏輯之中，這種合作在市場開拓上更「重」，憑藉原有雲計算客戶轉化的「冷啟動」過程，在營銷上還有很多故事可講。

眾所周知，阿里雲與釘釘的搭售（同一客戶有時候相互推銷）已經是雲計算行業公開的秘密。憑藉釘釘的用戶基礎（注意：釘釘本身就是企業級服務產品），阿里雲搭售資料庫似乎也順理成章。

對華為雲而言，其劣勢在沒有這樣的搭售便車，但優勢在華為的ToB業務本身就帶有強烈的企業級服務色彩，華為與阿里、騰訊不同，它在做雲之前就已經深諳企業級服務如何拓展的方式方法，轉嫁到「雲資料庫」業務拓展上有不少騰挪空間。

不過，不管是搭售還是基因移植，具體還得看真正落地情況。

2、存量客戶拓展面臨「高速公路換引擎」

996背後是數字化時代企業爭分奪秒發展的一個印證。

「雲資料庫」博取增量用戶的過程，在實現上並不複雜，直接上馬即可。但大量Oracle、MySQL時代的存量用戶（很明顯，這部分市場十分重要，客戶經過教育已經十分成熟），要轉移到雲資料庫上將變得十分麻煩。

在企業高速發展、每天處理大量數據時，改變資料庫系統並換到雲端，如同在高速公路上更換汽車的引擎，車還不能停更不能翻。

要知道，在很多大型企業那裡，對資料庫的要求是4個9、5個9（約等於1年只能有5分鐘無法使用，否則判定系統不合格），如此大費周章更換資料庫，個中的麻煩可想而知。

好消息是，增量用戶不存在這個問題，且在萬物數據化的時代，這批全新用戶的增長是很可觀的，華為雲等玩家至少能在這裡先博得大批客戶。

3、「雲資料庫」本身的可用性提升

請注意，當我們談論「雲資料庫」相對傳統資料庫的優勢時，都是把它作為一個整體看待。事實上，作為「產品」，不管它在雲端、生於雲端或存在於本地端，產品本身是否好用仍然十分關鍵。

這就需要拆解整體而進入產品內部。

不可否認的是，Oracle耕耘幾十年，其資料庫的成熟度及其配套服務的完善已經到了一種高度，純粹去比較產品，儘管華為雲搞出了AI加持的一系列創新，但究竟其實際上手的可用性有多少，在實操層面用戶除了「雲資料庫」的形式還能感受到多少比Oracle或者MySQL更優化的地方，還需要實踐的檢驗。

阿里雲賽馬出了三大產品，華為雲5年研發、騰訊雲少有人知的TencentDB……這些成果要贏得市場，在產品本身也必須實現對Oracle、MySQL的相對優勢。

4、不被雲計算「原生」的問題所連累

幾個巨頭級雲計算平台都出現過宕機的問題，「雲資料庫」在根本上仍然是雲計算的一部分，共享各種設施設備和系統，平台整體的宕機遷延「雲資料庫」的可能性不可否認。

對那些追求高可用性的企業客戶來說，很多宕機是無法容忍的，它本身不是「雲資料庫」的鍋，卻將因此受害。

此外，資料庫的特殊性決定它的安全級別也遠遠高於管理系統、營銷系統等雲端化，一旦出現安全風險，企業的核心秘密都可能泄露出去。

所以，可以預見的是，大型企業對「雲資料庫」的戒心遠比小企業重，如何搞定對平台至關重要的大客戶（生意 名聲），是「雲資料庫」的重要課題。在「拉攏」更多大客戶的過程中，華為雲還必須對安全性、穩定性做出更強力的承諾。

總而言之，「雲資料庫」是Oracle出現衰敗徵兆之後可行的「接棒」方案，華為雲踩到機遇的窗口，但服務屬性的變化、行業先行者的競爭勢能、市場/客戶的發展現實等都讓華為雲的「彎道超車」面臨不小的挑戰。

【鈦媒體作者介紹：智能相對論（微信ID:aixdlun）：深挖人工智慧這口井，評出鹹淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI 醫療、機器人、智能駕駛、AI 硬體、物聯網、AI 金融、AI 安全、AR/VR、開發者以及背後的晶元、演算法、人機交互等。】

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！