云原生数据库智能设备无人驾驶灯塔工厂

（亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建）

今天，我们进入了大数据时代，大数据激活了全新的产品与商业模式，这些产品与商业模式往往都超出了人们的想象，可以用“黑科技”形容。

成立于年成立的华米公司，是一家基于云的健康服务提供商，提供智能手环等各种可穿戴设备。华米公司于年在纽约上市，是第一家在美国资本市场上市的中国智能硬件创新公司。截至年年底，华米科技智能可穿戴设备记录的累计步数超过了万亿步，睡眠记录亿晚，心率记录时长超过亿小时。目前，华米已经是全球最大的人体运动和健康大数据公司。

西门子工业自动化产品（成都）有限公司是西门子中国首座数字化工厂，主要负责工业自动化相关的产品，主要产品为PLC可编程逻辑控制器、HMI人机交互界面和IPC工业电脑。年上半年投产，作为首家中国的数字化工厂，西门子成都工厂通过数字化软件以及相关硬件实现了研发、制造、质量、管理系统的整体联动。该工厂使用OEE效率系统判定机器利用效率，过去需要资深人员根据复杂的设备故障代码分析，寻找解决方案、更新维修记录，对于工厂操作人员来说是很大的挑战。

文远知行是由人工智能驱动、以无人驾驶技术为核心的智能出行公司，其目的是能够实现基于L4的自动驾驶能力，为大众提供便捷可靠的出行服务。为了研发自动驾驶，需要进行大量的路测，每台路测车辆上装载各种设备、进行各种模拟，产生海量数据。当每天每台路测车的数据量超过TB级时，文远知行就无法通过自建服务器的方式满足数据处理需求。

在华米、西门子成都工厂和文远知行高速发展的背后，是亚马逊云科技提供的云平台，特别是云原生数据库，支撑了智能设备、无人驾驶、灯塔工厂等黑科技在过去十年间的爆发式发展。亚马逊云科技作为全球最大的公有云之一，提供了15种专门构建的云原生数据库，通过专门构建的数据库为不同的数据类型提供不同的数据库解决方案。此外，亚马逊云科技还为云原生数据库配置了无服务器技术，同时结合大数据、人工智能等提供完整的数据生命周期解决方案，实现数据的采集、存储和分析。

在年9月23日举办的亚马逊云科技云原生数据库分享会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建介绍，当前很多企业期望成为数据驱动型企业，而Forrester的研究也指出数据驱动型企业每年平均增长可达30%。

陈晓建强调，相比传统商业数据库，云原生数据库降低了高昂的成本；通过云上托管的数据库服务，客户可以用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本通常只有商业数据库的几分之一。基于云端海量资源池的云数据库可以根据企业工作负载需求快速弹性扩展，无服务器的数据库将这一特性发挥到极致；企业可以按用量付费，无需预置资源。此外，云原生数据库可以利用云端的其它服务，包括计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML，通过深度集成，将各种能力融会贯通。托管数据库服务让企业集中精力于高价值的应用开发上，并借助全球数据库配合全球业务扩展。

AmazonDynamoDB是最有代表性的云原生数据库，也是业界第一个真正意义上的云原生数据库。年亚马逊电商因商用数据库负载过高导致扩展失败，出现数小时的服务故障，后续统计表明：70%的数据访问并不需要SQL事务级别的复杂性。因此亚马逊开始研究NoSQL非关系型数据库，并于年推出第一个云原生NoSQL数据库AmazonDynamoDB。在AmazonDynamoDB问世后的十年里，亚马逊云科技对其进行的持续完善，不仅涉及底层可用性、持久性、安全性和规模等特性，还包括易用性等。现在AmazonDynamoDB已服务于全球众多客户，也包括亚马逊自身。

华米选择了AmazonDynamoDB。AmazonDynamoDB很好地支撑了华米全球化业务的快速发展，华米本身业务的稳定性了得到了很大提升。在使用亚马逊云科技之后，相比之前的方案，华米的P0和P1的故障发生率减少了20%，故障恢复时长减低了30%，系统可用性指标达到了99.99%。无论是什么样的数据规模，在任何情况下AmazonDynamoDB都可以提供不超过10毫秒的一致响应时间；还可构建几乎无限的性能和几乎无限吞吐量的后台存储，并且提供了冷热数据分层，满足了华米的数据存储要求。

亚马逊云科技图数据库AmazonNeptune技术帮助西门子成都工厂成功应对了OEE系统数据分析的挑战。由于西门子成都工厂的设备信息分散，不同设备之间存在不同的关联关系和各种复杂的互动关系，加上产能扩展迅速、产线增长速度特别快，大量设备进入工厂导致设备的信息与数据规模猛增，而基于人工知识处理方式进行问题处理的能力有限，需要大量依赖于较有经验的员工，基于设备知识的运营管理困难。引入机器学习技术，结合西门子内部研发与算法等，基于AmazonNeptune图数据库技术可以快速定位故障的原因，帮助工厂操作人员进行高效处理。

文远知行采用了亚马逊云科技AmazonSnowball进行车载数据存储，上传到亚马逊云科技公有云后，通过AmazonRDS、AmazonAurora、AmazonDynamoDB等存储数据，并通过AmazonEMR进行大数据分析，所有这些技术都在亚马逊云科技平台上无缝集成。采用亚马逊云科技云服务后：文远知行不用担心业务快速扩张对底层资源的要求，海量云资源可以很好地满足需求，其新业务部署从月级缩短到周级；文远知行的TCO降低了三分之一，运维效率提升了50%；提升了系统可用性，亚马逊云科技的多种跨区域可用灾备方案，为文远知行实现了更好的业务敏捷性和数据的持久性。

全球已经有数十万客户使用亚马逊云科技的数据库服务，为业务赋能。丰田汽车采用了AmazonLambda以及AmazonDynamoDB来进行汽车数据处理，成功地节省了数百万美金。大众旗下企业MOIA，帮助大众旗下的电动汽车团队为客户提供拼车服务，MOIA在后台和车体内部都大量集成了亚马逊云科技的服务。CapitalOne是全美国第一家All-In亚马逊云科技的主流金融公司，作为全美资产最大的金融控股公司之一，其业务已经全面上公有云。

艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“云原生数据库将会成为未来数据库的重要趋势之一。在调研和走访中，发现不少企业尽管存在顾虑和实际困难，但是大多数也都表示愿意尝试云原生数据库。以亚马逊云科技为代表的公有云厂商，提供丰富的云原生数据库，使得企业可以安心地收数和用数，并聚焦核心业务。如果再考虑云上同时提供机器学习模型构建等服务，用数也变得简单起来。”

云原生数据库，正让更多的企业在大数据时代，尽情“奔跑”。（文/宁川）

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