数据已经成为企业核心资产和创新的主要驱动力，一个坚实的数据基础是企业获得数据价值的保障。作为数据处理中枢，数据库是数据基础很重要的一部分。随着数字化进程的不断提速，各行业企业面对数据量指数级暴涨和数据类型及应用场景的多元细分等诸多挑战，对数据库性能、扩展性、高可用性以及成本效益等需求也愈发严苛。近年来，云原生数据库愈加受到关注。相比传统数据库，云原生数据库使得企业可以专注于业务创新，助力其加快新功能的上市时间，更快地扩展业务，同时降低成本。
艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“当下数据量爆发式增长，如果企业仍然采用传统架构，仅仅是存储就很困难，后续的分析利用将更加困难。企业需要自己搭仓、搭湖、统一元数据……硬件的配置和软件的运维不仅复杂耗时，而且容易出问题。云原生数据库，恰恰可以很好地解决这些问题。”
根据Gartner发布的2021年全球数据库管理系统（DBMS）市场报告显示，亚马逊云科技在全球数据库市场的份额由2020年的20.6%增长到2021年的23.9%，跃居全球数据库细分市场第二位，与第一名24%相差仅0.1个百分点。其2021年增长率高达42.3%，几乎是市场增长的两倍。在非关系数据库领域，亚马逊云科技以64亿美元获得了43%的份额占比，在该细分领域以主导优势占据首位。
亚马逊云科技一直通过不断创新推动云上数据库服务的迭代与发展，目前已推出15种专门构建的云上托管数据库服务，帮助传统行业企业从海量多样化数据中获取洞察能力，并降低使用成本。目前，全球已有超过65万个数据库通过亚马逊云科技数据库迁移服务迁移至亚马逊云科技。9月23日，亚马逊云科技宣布将进一步推动云原生数据库服务在汽车、制造、金融等传统行业中的应用，帮助企业打造数字化转型的新基建。
·亚马逊云科技引领并推动云原生数据库服务的发展
亚马逊云科技一直在引领云计算的发展，并推动云数据库的迭代与发展。早在2009年，亚马逊云科技就发布了Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，从此开启了云上托管数据库服务的新模式。Amazon RDS从开始支持MySQL一种，发展到现在已支持六大数据库引擎。亚马逊云科技于2012年推出首个云原生数据库Amazon DynamoDB，让数据库以前所未有的方式拥抱云计算的高性能、可扩展性和高可用性，开启了云原生数据库的序幕。
2014年，亚马逊云科技推出了云原生的关系型数据库Amazon Aurora，该服务目前是亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。为了进一步简化客户在创建、维护和扩展数据库方面的工作，亚马逊云科技还推出了多种具有Serverless特性的数据库，让数据库的扩展性及自动伸缩容量达到新的高度，其中Amazon Aurora Serverless V2可以在几分之一秒内将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务，与按照峰值负载配置容量的成本相比，最多可节省 90% 的数据库成本。
·赋能汽车行业处理海量以及多样化数据
随着汽车行业企业在自动驾驶和车联网等创新领域的布局，汽车早已从只是机械系统即硬件上的创新，发展为机械加电子系统的创新。汽车行业面临海量多样化数据的挑战，同时当前缺乏有效手段来充分挖掘数据的价值。亚马逊云科技通过以下服务满足汽车行业的数据库挑战：
第一，针对汽车行业的数据多样性，像针对车联网的时序数据处理、企业内部系统的结构化数据处理、建立知识图谱的图数据库以及加速访问的缓存数据处理等场景，亚马逊云科技都提供了专用的数据库。例如，可使用云原生的关系数据库Amazon Aurora以及时序数据库Amazon Timestream管理汽车基础数据，使用键/值数据库Amazon DynamoDB和文档数据库Amazon DocumentDB管理交通和基础设施数据，使用图数据库Amazon Neptune管理用户行为数据等。
第二，亚马逊云科技的Serverless架构可以很好地处理汽车产生的大量数据，并提供可伸缩的资源管理能力来对海量数据进入管理、读写等操作，同时无需人工干涉，可自动伸缩计算和存储资源。 Amazon Aurora Serverless V2可以在几分之一秒内将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务，与按照峰值负载来配置容量相比，可显著节省成本，同时还通过提供数据库的数据分层功能，有效减少历史数据存储的成本。
第三，Amazon Neptune + ML可以从海量数据中洞察出数据之间的联系和价值，来指导后续的业务方向。
·赋能制造业释放数据不同生命周期价值并获得数据洞察
数据是驱动制造业企业加速发展的关键因素。除海量、多种类型数据的挑战外，制造业企业往往还会面临管理不同生命周期数据、解决数据孤岛等挑战。随着时间的推移，企业需要处理的数据量增长迅速，企业往往需要在成本、访问频率之间进行平衡。
例如，在家庭环境下，智能家居/设备产生了大量的数据，这些数据随着时间的推移而较旧的数据访问频率渐渐降低，同时大规模存储低价值的数据会变得更加昂贵。为解决客户的这些挑战，亚马逊云科技提供具有数据分层功能的数据库服务，包括Amazon Timestream、Amazon DynamoDB以及Amazon ElastiCache for Redis，可以帮助制造业企业将大量低访问频率的历史数据进行冷热数据分离，并自动进行分层存储。该功能可广泛应用于制造业的智能家居、智能可穿戴设备和工业生产设备监控产生的数据生命周期管理场景，帮助企业提升性能并优化成本。
此外，亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune可以存储数十亿个关系，可将图数据查询延迟降低到毫秒级，帮助制造业企业创建工业知识图谱或整合产品关系数据以提供数据洞察。西门子工业自动化产品成都生产及研发基地利用Amazon Neptune构建云边一体产线知识图谱应用试点，有效管理工业生产环境下的众多生产元素，满足现实生产过程中的复杂需求，为生产人员提供及时专业的现场自助式服务。
·赋能金融业加强风险控制并拓展全球业务
数字化转型已成为金融行业的共识，是提升服务质量，满足客户多元需求，增强综合竞争力的重要途径，而这些路径如果完全依靠企业自己，那将面临高昂的数据库成本、众多海量数据来源以及风险控制效率低下等挑战。
以风险控制为例，随着数字化、电子化的发展，金融风险日益呈现规模化、隐蔽性、动态变化的特征，这给金融机构带来了巨大的识别挑战。金融机构希望通过实时的对大规模数据进行复杂的关联链路分析，提升风险控制。其中，亚马逊云科技Amazon Neptune专为挖掘数据间复杂关系而优化设计，能在几毫秒内查询数十亿种关系，且无需运维操作即可针对海量数据随时添加新的数据维度，可帮助金融机构提升风险控制。
面对需要支持全球业务提升客户体验及业务连续性需求，亚马逊云科技提供全球数据库解决方案，可帮助金融机构轻松将数据库读取扩展至世界范围，让数据更靠近各地区的用户，有效保障金融机构全球业务的一致性与连续性。亚马逊云科技全球数据库服务具体包括Amazon Aurora Global Database、Amazon DynamoDB Global Tables、Amazon Neptune Global Database、Amazon DocumentDB Global Clusters以及Amazon ElastiCache for Redis Global Datastore，提供三个可用区的灾备保护能力，这些方案可以跨区域数据复制延迟，通常不超过 1 秒，跨区域数据库故障切换通常不超过 1 分钟。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示：“数据作为企业的核心资产和创新的主要推动力，企业需要率先夯实数据库这一新基建，为数字化转型打下坚实的地基。作为云计算领域的引领者，亚马逊云科技不断推动云服务的创新，也在积极探索公有云架构与数据库演进的结合，希望通过云原生数据库服务的创新，帮助各行业企业展开云上创新之旅。”
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。”
