今天分享的是：2024年云原生数据库重塑企业基础设施-云原生数据库产业发展与行业应用白皮书(1)
报告共计：45页
本白皮书由移动云发布，全面剖析云原生数据库产业发展与行业应用。核心内容包括AI时代企业IT基础设施新要求与趋势、数据库云原生化助力企业IT升级、云原生数据库的场景优势及移动云数据库实践成果。
AI时代企业IT基础设施的发展
1. 新要求
- 灵活高效：需提供按需服务，应对复杂场景，提升计算效率，实现快速部署与迭代。
- 弹性敏捷：具备实时处理海量数据能力，提供全流程数据服务，满足大模型训练需求。
- 自动化智能化：融合AI算法，优化资源配置，监控系统性能，自动修复故障。
- 安全合规：构建多重防御体系，保障数据安全与合规使用。
2. 新趋势：全面云原生化，与企业AI原生应用结合，算力与高性能网络深度融合，实现一体化、智能化管理。
数据库云原生化对企业IT基础设施的助力
1. 多维度提升需求：面临数据形态多样、技术需求提升、系统协同等挑战，需适应新技术变革，保障数据安全合规。
2. 云原生架构优势
- 部署模式：公有云部署需求增长，传统企业业务上云等驱动其发展。
- 架构特性：具备分布式架构、弹性伸缩、高可用性、自动化管理等特性，与AI深度融合，支持多云访问，保障安全合规。
3. AI工作负载新要求：需具备极致访问性能、智能调度优化能力和多样化数据服务接口。
云原生数据库的典型场景和核心优势
1. 企业数据库现状：企业从传统数据库向云数据库转型，混合架构部署为主，关系型数据库仍占主导，面临数据规模、性能等挑战，对云数据库应用场景需求多样。
2. 特性与通用场景：具备多种特性，适用于分布式架构承接高流量、容器化部署承载高弹性流量、保障高可用性、应对AI业务、算网融合满足高时效要求、多环境部署及云化统一管理和智能化维护等场景，帮助企业控制IT支出。
3. 典型行业场景：在政企、金融、制造等行业有广泛应用，为政企提供安全稳定支撑，满足金融行业高安全实时性需求，助力制造业数据处理与创新，适应交通物流等行业实时数据处理和弹性扩展需求，支撑泛互联网行业业务发展，推动医疗行业电子化智能化，确保游戏行业大规模用户流畅体验。
云原生数据库技术进展与发展趋势
1. 技术进展
- AI助力智能化：优化数据库访问、管理维护、安全防护和数据模型选择，提升性能和效率。
- 与向量能力结合：拓展应用场景，提升数据处理能力，实现与业务平台无缝集成。
- 全局数据库：实现跨地域部署和多级高可用，保障数据一致性和灾备能力。
- Serverless和智能弹性：降低成本，提高资源利用效率，提升开发运营效率。
- 多级HTAP：打破事务和分析处理壁垒，释放数据潜能。
2. 移动云数据库实践
- 架构特点：容器化部署、存算分离、向Serverless演进，提供高性能、高弹性、高可靠服务。
- 应用案例：如咪咕音乐彩铃平台、快运公司数据中心、追一科技AI员工平台，在不同场景下展现出良好性能和效果，提升了系统扩展性、稳定性和业务价值。
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