独立数据库厂商，如何在多云背景下生存？

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文｜游勇‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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编｜周路平‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

作为支付宝背后的功臣，蚂蚁自研的分布式数据库 OceanBase 自从 2020 年独立经营之后，在金融、电商和互联网等领域收获了大量的客户。

两年前，OceanBase 又在本地化部署的基础上，推出了云数据库服务 OB Cloud，为用户提供了多模型、多租户、多工作负载等核心能力，通过构建现代数据架构，简化技术栈，来应对海量数据高并发、传统数据库上云、HTAP 实时分析、多模数据融合、多基础设施等方面的需求。

近日，OceanBase 对外透露，OB Cloud 在过去两年已服务了超过 700 家客户，客户数年同比增长 130%，已经能满足从初创期企业的小规模需求到平台期企业的大规模数据库需求。而 OB Cloud 也先后入选 Gartner 云数据库管理系统魔力象限 " 荣誉提及 " 和云数据库亚太地区 " 客户之选 "、全球 " 卓越表现者 "，前者在全球仅 10 家厂商。

借助云数据库的力量，OceanBase 也正加速海外布局，目前 OB Cloud 已经支持在全球 30 多个地理区域的 100 多个可用区提供服务，海外客户包括 DANA、PalmPay、GCash 等海外电子钱包。

今年 3 月，OceanBase 在独立运营上更进一步，设立董事会，独立面向市场。随着其云数据库业务的不断发展，OceanBase 正在打开更广阔的服务市场。

01  

现代数据架构正在重塑

数据库作为核心的 IT 基础设施，在数字化转型中已经是必不可少的一环。但传统的数据架构正在面临多方面的挑战。

一是随着数字化转型的推进，数据量正在迅速膨胀，从 TB 级跃升至 PB 级、甚至 ZB 级。二是数据孤岛和碎片化严重，导致需要用不同的数据模型来描述业务，给数据的汇集打通造成很大的麻烦。三是数据不仅有存储的需求，现在越来越强调如何将数据赋能业务，数据的分析需求正在爆发。四是数据安全的挑战，很多企业在采用多云部署的方式，增加异构系统的备份。

面对这些挑战，传统的数据库缺乏弹性，不仅难以应对大数据量、高并发业务，也难以满足多模数据的运维和降本增效的需求。

比如泡泡玛特在 2018 年推出了抽盒机小程序，将抽盲盒的乐趣从线下搬到了线上，吸引了大量粉丝，但随着线上抽盒的数据量越来越大，MySQL 等传统集中式数据库扩缩容能力有限，经常造成线上抽盲盒时卡顿或延迟，影响用户体验。

在上述数据架构越来越难以满足业务需要时，云数据库正在成为主流。

根据 Gartner 发布的 2023 全球云数据库市场份额分析报告，数据库管理系统市场在 2023 年实现了 13.4% 的增长，增长的主要驱动力来自于云数据库平台，其市场份额现已达到整体市场的 61%，云数据库增量贡献已经超过了 90%。

云的弹性伸缩、按需使用和低成本的优势和特性，让越来越多的客户选择将数据库的底层环境也从传统的硬件切换到了云上。这也是 OB 在 2022 年开始做云数据库的初衷。

OB 公有云事业部总经理尹博学告诉数智前线，大量客户存在上云需求，一方面希望通过借助云的弹性和性价比满足业务发展的需要；另一方面，云也在提供自建 IDC 无法或者不好满足的增值服务，比如AI、数据分析、联合风控等。大部分客户会把一部分业务和对应的 IT 基础设施搬到云上。

比如 OB Cloud 的很多客户来自移动支付和互联网金融领域，这些客户当前都在积极出海，但他们在往海外拓展的过程中发现，要在本地部署数据中心挑战非常大，不仅成本投入高，而且也不好管理。所以，这些客户大部分会在海外选择上云。如今，OB Cloud 已经在海外开拓了不少移动支付的客户。而出海也是 OB Cloud 的一大战略方向，目前已经在全球 30 多个国家和地区开服。

还有一类是传统制造业和零售业客户，他们希望从云上获得譬如 AI 能力和数据分析能力，这些能力在私有云实现成本太高。比如工厂都有 MES 系统，这些制造型企业以前都是自建 IDC，但他们的 IT 团队和能力有限，稳定性和专业度都不如云厂商，也更倾向于在云上去获取这些能力。

除了将线下的机器搬到云上，分布式数据库也正在取代集中式数据库。尹博学提到，数据库的技术架构，已经由最开始的单机式部署，到采用集群化部署，再往后演变成分布式以及云化的部署方式，到今天已经演变成分布式加多云。

传统主流的数据库形态还是 MySQL 和 Oracle。但这些数据库都存在一些非常显著的痛点，比如单机性能很强，但很难应对高并发的需求，而且这两个数据库没法实现同级部署、同平台纳管，需要有大量的运维成本。

比如四川农商联合银行目前已服务了 6000 万用户，营业网点近 5000 个。但这个客户的情况有些特殊，因为四川是外出务工大省，春节几天的交易量比平时翻倍。在传统的集中式架构下，IT 需要准备春节几天的资源，但平时只能用一半，造成了大量冗余和浪费。这使得四川农商联合银行积极往弹性的分布式数据库转型。

而且，在往分布式架构转型之前，四川农商联合银行有 6 种数据库，给 IT 运维带来了巨大的负担，每个数据库都要购买原厂的支持服务，价格昂贵。

传统的单机数据库缺乏扩展能力，依赖底层硬件性能的提升。现在很多企业做的是基于中间件的分库分表架构，它虽然具备了一定的扩展能力，但需要投入大量的人员，而且当业务有新的需求时，分库分表的动作又需要重做一遍，对前端业务有停机时间的影响。

OB 提供的是原生分布式能力，相较于中间件，它在增加底层的计算存储节点时，不会影响到业务，而且操作简单。

比如一家知名的咖啡品牌，节假日需要给会员发优惠券，以前用的是集中式数据库，因为用户数量庞大，仅发券一个动作就需要几十个小时，优惠券的核销也受到了影响，而使用了 OB 的分布式数据库，发券的时间从 20 多个小时，降到了十几分钟。

而且，这家咖啡品牌实现了混合云部署，在平峰时段，业务跑在自建的 IDC 机房，高峰期可以扩容到公有云，承接完洪峰再缩回来。这套方案，让这家咖啡品牌的存储成本节约了三分之二。

为了让传统数据架构的客户更平滑地向原生分布式数据库，OceanBase 也已经发展出了一套从工具到方法论完整实践，实现从 Oracle 和 mySQL 平滑迁移，甚至客户自助就能完成迁移，迁移时间也大为缩短。

此前，国内一家餐饮连锁品牌，决定把 MySQL 数据库和 Oracle 数据库全部迁移到 OceanBase，前后仅花了两个月的时间，实现了多租户的混合部署，数据的压缩率达到了 89%，总体的成本下降了 40%。

02

多云，独立数据库厂商的机遇？

从集中式到分布式、从本地到云上，数据架构不断更新，客户需求也有了新的变化。

一方面可能是满足不同业务形态的需要，另一方面是出于安全灾备的考量，企业使用多朵云的情况已经非常常见。而多个基础设施环境下，正在让企业的 IT 变得更加复杂，比如可能需要投入更多的人力做数据库的改造，才能完成从一个云到另外一个云的部署。

"任何一朵云的宿主云原生数据库和另外一朵云的宿主云原生数据库是没有办法做互为灾备，也没有办法做到版本统一。"OB 公有云事业部总经理尹博学告诉数智前线。另外，即便是同样以 MySQL 为基础的关系型数据库，它的版本也可能不一样，给互联互通带来很大的麻烦。

这也是 OB 作为独立数据库厂商的优势。OB 可以做到在任何一朵云上互联互通，且版本和体验一致。当客户在 A 云的业务出现故障时，OB Cloud 可以在数据无损的情况下，以分钟级的速度切换到 B 云。而这些诉求，在单一云上往往不容易实现。而且，OB 对 Oracle 等数据库做了很强的兼容性，帮助他们上云。

OB Cloud 是构建在多云基础设施之上，支持了国内外主流的公有云厂商，兼容 mySQL 和 Oracle，并在此之上，作为一体化数据库，兼具 AP 引擎和 KV 引擎，目前支持了像 Table API、Hbas 等等这些模式的租户形态，在不久的将来，也会陆续在云上推出向量引擎，包括一些 redis 等相关 API 兼容的模式。

其他公有云的云数据库产品，受限于跨云能力，并不容易突破到其他的云厂商，OB Cloud 做了跨多朵云基础设施的整合能力，相比于传统的拉专线方案，OB 采用基于 OSS 公网访问的方案，成本更低，可以随时扩缩容。

不过，尹博学也提到，目前这套方案对于 RPO 非常敏感的业务，需要慎重考虑，因为网络抖动会增加储备库之间的延迟。

Gantner 高级研究总监顾星宇说，中国厂商一个得天独厚的差异化是，中国有更加复杂的云环境，催生市场需要一个云中立的、能部署在企业核心系统上的交易型数据库。而从 Gantner 的角度来看，这个需求目前是一个没有被填补的蓝海。 " 我们认为，中国的厂商是有竞争潜力的。"

多云的环境给了 OceanBase 等独立数据库厂商机会。目前，OB Cloud 已经上架到了阿里云、华为云、AWS 等第三方渠道，实现了基础设施跨云，能让客户在不同的基础设施上，获得相对一致性的体验。在使用了 OB Cloud 以后，客户在数据访问这一层的代码，从以前的一朵云用一种数据库代码，现在直接缩减成了针对 OB Cloud 单一的代码，开发迭代效率大大提升。

而且，OB Cloud 在云的基础设施之上，迭代出了在云上做跨云冷备、跨云热备，甚至实现了跨洲际跨云的多活和备份能力，让给客户能免于受到单一云基础设施不稳定带来的影响。

除了往云和分布式架构上迁移，OB 也对数据库上下游的生态进行了适配，客户除了能享受到跟原来 Oracle 和 SQL 一样的服务，还可以享受到上游的 Devops 生态和下游的大数据生态等。

03  

大浪淘沙，什么是淘汰赛的关键

目前，国内数据库产品的数量已经接近 300 个，竞争非常激烈，除了几大公有云厂商的数据库产品，也有大量像 OB 这类独立的数据库厂商。但无论是国内还是海外市场，并不需要如此多同质化的数据库产品。

有业内人士预测，国产数据库厂商在未来几年会出现比较大的淘汰赛，最终会只剩下 10 家左右，既有云服务提供商，也有独立的数据库厂商。而如何找准定位，构建起核心的技术壁垒，是赢得这场淘汰赛的关键。

从 2010 年诞生开始，OceanBase 走的就是一条纯自研的道路，以根自研的方式应对全球独一无二的海量数据处理问题，带来了分布式数据库在性能、容灾、高可用、架构上的新标准，并历经了十多年的内部场景考验，以稳定、可靠、安全的技术能力对外服务客户。

2022 年正式商业化以来，OceanBase 在本地部署的市场中占据了明显的领先优势。例如在金融领域，根据最新的 IDC《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额》报告，在金融行业的本地部署市场中，OceanBase 占据第一，其中包括 70% 千亿资产规模以上银行、75% 头部证券机构、65% 头部保险机构、45% 头部基金公司等。

据公开资料显示，除金融行业，OceanBase 在运营商、交通、能源等领域也保持领先。

在更为广阔的云数据库市场，OceanBase 显然也没有放弃这个新的机遇，是否能将在本地部署中的技术优势同步到云上，是否能够把握独立数据库厂商在整个云数据库竞争红海中的优势，或许是 OceanBase 获得未来长期发展动力的关键。

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