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阿里云入选Gartner数据库魔力象限,这个中国唯一
发布时间:2021-08-28 18:00浏览次数:

作者:耶鲁大学计算机系博士 抹布

盖特纳(Gartner)是全球知名的顶级研究和咨询公司,旗下发布的数据库魔力象限(Magic Quadrant)报告被认为是对全球各大IT公司在数据库领域一年一度的巡礼,备受市场关注。入选公司无论是Oracle、微软这样的老牌西方劲旅,或是Neo4j这样的近十年历史出头的新秀,都对此十分重视,基本上第一时间针对盖特纳的评选结果发布新闻稿。

作为被业界关注的榜单,其评选也十分严苛。这个榜单之所以被称为魔力象限(Magic Quadrant),是因为它的结果会以经典的xy二维坐标形式来展示。纵轴越高代表执行能力越强,横轴越长代表越有战略眼光。二者兼备的公司被称为“领导者”(leader),战略眼光稍显欠缺但执行能力很强的则是“挑战者”(Challenger),只有眼光而缺乏行动的公司是“远见者”(Visionary,或“空想家”),二者皆不具备的公司则是无足轻重(Niche Player)。以构建前沿系统、囊括一众全球顶级工程师的谷歌公司在2017年时也只能待在“远见者”象限里,执行力被微软、Amazon AWS等老牌劲旅甩开很大差距。


阿里云入选Gartner数据库魔力象限,这个中国唯一意味着什么?

图注:盖特纳数据库魔力象限2017年评选结果


阿里云入选Gartner数据库魔力象限,这个中国唯一意味着什么?

图注:盖特纳数据库魔力象限2018年评选结果

到了2018年,一家来自中国的公司——阿里云突然出现在盖特纳评选结果中,并且执行力与战略眼光两项都与IBM,Google等知名西方顶级公司差距很小。虽然这是阿里云的首次上榜,但是阿里并没有屈居右下角的“远见者”象限太长时间。在2018-2019年度,根据盖特纳的数据,阿里云数据库的体量增长了惊人的116%,牢牢控制了中国第一、全球第三的位置,于是到了2019年的最新一期评选中,阿里进入了“挑战者”象限,这也是目前为止唯一一家入选的中国公司。


阿里云入选Gartner数据库魔力象限,这个中国唯一意味着什么?

走到这一步的阿里云并不容易。在这个行业,一直有着所谓“IOE”三驾马车的说法,即所谓IBM的服务器,Oracle的数据库,EMC的存储。十年前,阿里巴巴曾是Oracle在亚洲最大的客户,但这些商业数据库无法满足阿里自身业务的需要,阿里被迫走上自主研发之路,2009年阿里率先喊出“去IOE”并写入公司战略。2013年,淘宝核心系统最后一台Oracle数据库下线,替换整体成功。

作为对比,直到2019年的今天,笔者还听说有的银行系统仍然绑死在IOE系统上,有的源代码甚至都已经丢失,核心binary跑在机器上无人敢动,使得往后的每一代系统更新都会变成IOE公司囊中的订单。

数据库系统的研发很困难吗?很遗憾,确实非常困难,超大规模的数据库系统是计算机系统,乃至整个IT软件领域最困难的挑战之一,这也是为什么Oracle在这么多年后仍然可以躺在功劳簿上吃香喝辣的重要原因之一。

那它到底难在哪里?

举个例子,中国北方黑龙江省的用户,中国西部青海省的用户,由于地理距离,每一个网络请求抵达中国东部沿海的阿里数据中心网络会有着几十到上百毫秒的延迟,这些延迟将不可避免地转化为用户可以感知到的各种卡顿,这些卡顿会发生在用户尝试放大商品图片时、添加商品进入购物车时、尝试结账时等等,让购物体验变得像是在操作一台上世纪80年代的古董电脑。另外从安全角度考虑,网络连接所依赖的物理连线横跨幅员辽阔的中国大陆,几千公里的距离上,任何一点突发事故都会导致灾难性后果。因此,超大规模的数据库系统必须做到异地、多活,冗余,将数据库系统分布在全国甚至全世界各个角落,并考虑紧急情况下的流量切换,各个点系统的互相救援,才能更好地服务用户。

而这些还没完。“异地多活”的架构也不可避免地带来了数据同步的问题。每年双十一,阿里和各第三方商家都会举办一些高价值商品进行零点零元购、一元购活动,全国甚至全世界无数用户都在摩拳擦掌(笔者今年在美国东部某小镇参加感恩节派对时,周围的美国人、印度人、欧洲人竟也在兴致勃勃地讨论今年阿里双十一对海外用户的折扣力度!),而这种活动对任何超大规模数据库系统都是极具挑战性。因为在这种数据库系统中,一些关键信息(例如当前可用库存数目)需要进行冗余、分布式存储,深圳用户的抢购结果必须同步给哈尔滨的用户可见,反之亦然,在什么时候对数据加锁保证互斥访问,什么时候广播、多播、点播新数据,在尽可能保证功能正确的情况下最小化网络和服务器的运转压力,这些都是很困难的问题。

而在今年双11的交易中,阿里自研数据库OceanBase和POLARDB每秒处理峰值都远远超越传统Oracle数据库。据悉,今年双11期间OceanBase数据库处理峰值达到6100万次/秒,POLARDB数据库处理峰值达到8700万次/秒。 这种极限流量洪峰的实战考验是阿里云数据库系统得以得到国际认可的硬核所在。

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