9月18日云栖大会,阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人、阿里巴巴集团副总裁李飞飞正式推出云原生分布式数据库PolarDB-X、云原生数据仓库AnalyticDB、云原生数据湖分析Data Lake Analytics(DLA)、云原生多模数据库Lindorm等多款产品的发布与升级。自此,阿里云数据库正式全面升级到云原生数据库时代。
云原生数据仓库AnalyticDB,让开发人员“会数据库就会大数据”
在数据分析领域,传统自建分析系统面临扩展性差、建设成本高昂、系统复杂等一系列挑战,用户无法充分发挥数据价值。
阿里云持续探索并重磅升级云原生数据仓库AnalyticDB。AnalyticDB具备弹性扩展、海量存储、离在线一体化等能力,全面兼容数据库生态。AnalyticDB让开发人员“会数据库就会大数据”,助力企业轻松挖掘并发挥数据价值。
阿里云智能数据库产品事业部负责人、阿里巴巴集团副总裁李飞飞
在本次产品能力再升级中,AnalyticDB MySQL版发布计算资源分时弹性、数据冷热分层存储及资源组隔离功能,满足用户对差异化工作负载的资源需求,有效满足数据分析性能的同时,极大程度降低企业数据分析成本。
AnalyticDB PostgreSQL版推出多Master功能和自研Laser引擎。其中,多Master功能提供并发线性扩展能力,可轻松应对高并发场景。自研Laser引擎性能较原生Greenplum提升一倍以上,为满足分析计算实时化提供了有力保证。
在今年国际最权威的数据库性能基准测试TPC-H和TPC-DS中, AnalyticDB刷新了两大榜单的性能和性价比世界纪录,荣登双榜第一。在浙江省科学技术奖的评选中,AnalyticDB也因其卓越的性能以及在传统数仓转型中的重要作用,获得科技进步一等奖。
云原生数据湖分析DLA发布一站式数据湖管理解决方案,数据湖管理、分析、计算Serverless新时代
为帮助企业快速构建数据湖,云原生数据湖分析DLA重磅发布一站式数据湖构建管理能力。DLA提供包含元数据自动发现、管理与更新;全增量建湖及Serverless计算分析的一站式数据湖解决方案。此次全新发布Serverless Spark功能,相较于自建系统,性价比提升300%,大大提升数据分析性价比。
以云原生为基础,专注解决在线数据库瓶颈
为了更高效地支持用户高并发交易及在线复杂查询的诉求,云原生分布式数据库PolarDB-X升级发布两大全新企业级功能:混合负载HTAP及全局二级索引。
据悉,PolarDB-X基于云原生存储计算分离架构,可支撑千万级并发、承载PB级海量存储。新增的混合负载HTAP特性能够同时覆盖高并发实时交易和部分在线数据分析处理场景,确保在线复杂查询的数据一致性和实时性。相比传统集中式数据库,在线交易和在线复杂查询效率最高可提升10倍。
PolarDB-X另一新功能——全局二级索引,具备多维字段拆分、透明分布式拆分能力,可满足业务对不同维度查询拆分的诉求,整体处理效率较此前提升百倍,大幅降低业务数据库使用成本。
此外,PolarDB MySQL版是目前全球唯一支持所有MySQL“现役”版本(5.6/5.7/8.0)的云原生关系型数据库。用户通过PolarDB全球数据库网络(GDN),0代码改造即可实现系统全球化部署,它首创的“计算包”和“存储包”能力,让用户兼顾经济性和灵活性,可以享受“水电计费”般自由灵活的资源使用体验。
融合托管和自建优势,云数据库专属集群MyBase重磅发布
为更好地满足多元化的用户需求,阿里云重磅推出了面向企业级客户,优化的数据库上云解决方案——云数据库专属集群MyBase,支持MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Redis等数据库引擎。在现有云数据库服务的基础上,兼具自建数据库的低成本、自运维优势,具有云资源独享、可资源超分配、可自主资源调度、开放部分数据库和OS权限等特点。
数据库将全面进入云原生分布式时代
作为数字化转型的重要一环,数据库已全面升级进入云原生+分布式的时代。阿里云云原生分布式数据库产品矩阵充分发挥了云平台弹性和分布式优势,基于资源池化、弹性扩展、智能运维以及离在线一体化4大核心特性,满足企业在突发流量、降本增效等方面的核心需求,帮助用户更敏捷、更智能化、更低成本实现数字化转型与升级。
据了解,阿里云数据库用户覆盖了金融、制造、零售、航空、物流、政务等多个领域的龙头企业,包括中国邮政、中国南方航空、海尔、美的等,助力客户完成数字化转型升级。目前,阿里云已稳居亚太云数据库市场份额第一,超过10万企业用户选择阿里云数据库,40多万个数据库实例迁移到阿里云上。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
