媒体声音 | 阿里云王伟民：阿里云数据库的策略与思考
受訪嘉賓：阿里云數據庫事業部 產品與解決方案部總經理 王偉民（花名：唯敏）
采訪人：IT168企業級&ITPUB執行總編 老魚
(本文根據DTCC 2021大會現場采訪整理)
記者：請介紹下您目前在阿里云數據庫所負責的日常工作
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王偉民：首先介紹一下自己，我先后經歷過Oracle、Microsoft、華為等企業在這些企業里面都是從事數據庫相關的工作，擔任過不同的崗位。
今年加入了阿里云，目前我主要負責四個方面的工作。
第一部分是產品管理，和我以前的工作是完全一樣的，主要是以市場、客戶需求為導向，去看我們需要研發哪些產品。
第二部分是解決方案，為產品的商業成功負責，包括行業、區域和國際市場。
第三部分是產品體驗，包括文檔、體驗設計等，主要是為了讓用戶有更好的體驗并更高效地使用我們的產品和服務。
第四部分是品牌和生態，品牌方面包括要持續對行業內構筑產品的影響力。生態方面，數據庫作為基礎類軟件，在PaaS層，不像計算、網絡存儲、安全這些通用能力，大家都需要；也不像SaaS應用那樣自帶流量入口。所以，單獨去推廣數據庫不是特別高效，我們需要通過生態的方式去做市場、推廣，和伙伴們一起去更快速地推廣和復制到各大應用場景。
以上是目前我在阿里云的工作。
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記者：相當于OLAP、OLTP還有NoSQL，研發針對各自產品做集成與研發，你這邊就變成產品化的。
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王偉民：對，客戶需求都是到我們團隊。我們會去規劃產品，研發來承接需求、投入資源、按產品規劃的路標來推動產品上市。另外產品的商業模式、定價等GTM工作，也都是在我們團隊負責。
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記者：您今天的演講主題是“云原生數據庫2.0，一站式全鏈路數據管理與服務”。為什么會選擇這個主題，這個主題您覺得對于參會的人來說，它能夠獲得哪些收益？
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王偉民：我們首先強調的是“一站式”，這個“站”是“One Stop”的意思，不是“技術棧”的“棧”，這個叫“Stack”。我們現在做的是云服務，各類引擎上架后實現了多樣化的供給；每一款產品或引擎是為特定的用戶場景做定制優化的，這也是經典的General Purpose(GP)和Special Purpose(SP)之間的trade-off。有很多公司嘗試用General Purpose的方式解決所有的問題，但目前為止，它可能在某些場景里是最優解的，但在所有其他場景里都是次優解。當然General Purpose有個好處，對產品研發團隊來說，它的ROI是最高的，持續性投入打造一款產品試圖解決所有場景。
但其實存在一個問題，我們看到有很多為專用場景設計的產品，比如緩存、嵌入式的IoT場景、邊緣場景、多模，都不是GP產品能很好地解決的。到目前為止，千行百業都在做數字化轉型和上云，想用一款產品解決所有的問題，從哲學上來講，這是一種過于理想的狀態，是不可能實現的。我們想用的方式是用產品和產品的組合去滿足各類業務場景的需求，相當于我們是GP+SP的模式去做。所以這是我們選這個主題的原因。
其次要強調“全鏈路”，我們做過調研，絕大部分企業里，各類產品和解決方案都是非常紛繁復雜的，但目前它們之間的拉通和協調仍存在很大問題。我們用云的方式可能能解決“煙囪”的問題，但其實只是解決了資源的“煙囪”，業務和數據上仍然沒有打通。既然數據是新的生產資料，就需要有一個數據的操作系統，我們想用DMS來實現DataOS。這是我們的想法，也是我們一直努力的方向。
到目前為止，豐富的業務場景以及里面不同的業務負載特性，使得很難用一款產品最終解決所有問題，這是我們最大的洞察。所以我們希望可以帶來實際的變化。
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記者：您正好提到了這個觀點，和我下面問到的趨勢是一樣的。專用數據庫、多模數據庫方面，顯然你們的專用數據庫是類似于亞馬遜的，而非像微軟的“一庫包打天下”——一套產品應用于所有場景。現在所有的廠商其實都在聊云原生，你們的云原生架構和友商的，在演進時候有什么不一樣嗎？
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王偉民：首先，像微軟和Oracle其實只是品牌比較聚焦和統一，但它其實也是GP、SP相組合的，Oracle有比較多的品牌，比如面向緩存場景的叫Oracle TimesTen ，面向高可用場景的是Oracle RAC，所以Oracle有一級品牌和二級品牌之分。同樣微軟針對分析、報表、集成等有SSIS、SSAS、SSRS，面向多模有Azure CosmosDB；
所以我認為大家之所以不約而同地選擇了“邁向云原生2.0”這條路，核心原因是大家都看到負載的多樣性對底層基礎軟件的設計太挑戰了，無法用一個架構、一套code去cover所有。
提到和友商的差異，在云原生1.0那個既往時代，大家其實已經把產品化和服務化做完了，基本都已完成基礎設施池化了，在管控上做到多租戶、按需使用、按量計量，而且能夠做不同程度的擴縮容。
而云原生2.0時代，更看重產品與服務之間的聯動。在我剛才的分享中（第十二屆中國數據庫技術大會）提到七個客戶案例，其中沒有一個場景是用單款產品去應對的。為了滿足客戶的轉型需求，基本都需要交易型、分析型、數據實時入倉、庫倉一體等很多需求，都需要實現數據的發現、洞察和價值變現。
在我們看來，云原生2.0時代可能會朝兩個方向演進，第一，持續不斷夯實、增強單品的差異化競爭力。第二，多種產品之間的高效協同和體驗提升。
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記者：單品方面，要繼續強化自己的優勢。整體上，你們也會強調整體解決方案的優勢，不管是OLTP、OLAP還是NoSQL，所有產品尋求更好地協同。
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王偉民：我們現在有一個想法，即把解決方案產品化。比如客戶想要一個在線電商系統，我們可以直接提供一個有緩存和交易，中間帶著鏈路，像一個小型數倉一樣已就緒的系統。因為起步的時候可能沒有那么多數據，所以這個數倉是可擴縮容的。
雖然是在云上，但也是垂直的，業務是煙囪，資源是水平拉通的，這是我們正在做的嘗試。
解決方案產品化，其實業界有很多公司都做過。我們可能也只能在通用方案上去做，想要結合行業領域know how去做，可能還是比較困難的。
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記者：如果要用一個比較簡單的方式、一句話兩句話去描述“云原生數據庫2.0”，應該怎樣去說呢？讓別人一下就能理解“云原生數據庫2.0”的概念。
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王偉民：“一站式全鏈路”還是相對偏技術術語，如果用業務術語來講的話，應該是多引擎的高效組合，以滿足客戶多樣化的業務負載。另外一種提法是“全場景”、“數據全生命周期”，但這些相對偏Marketing術語。
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記者：對，對于非技術人員來說，理解起來還是有點晦澀。下一個問題，其實來源于TiDB黃東旭曾提到的一個觀點，他認為目前所謂的云原生數據庫都不是真正的云原生，凡是能回歸到線下部署的都不叫云原生。您怎么看這個觀點？
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王偉民：這個觀點挺新穎的，之前確實沒聽說過。我們遇到過一類上云的客戶會要求數據可回流、隨時可以下云。客戶有這個訴求的核心原因是擔心云是一個超級的lock in，擔心“我上了你的云，除非我掛了，否則今生今世在你這上面”。
在與客戶交流的過程中，會發現有些客戶比較抵制差異化特性，擔心因為差異化特性而對某廠商產生依賴。當然，在這方面也有很多不同的技術流派，有些客戶在寫SQL時候用的并不用數據庫專用語法，它中間有一層抽象層，可以適配底層的MySQL，也可以換成SQL Server或者Oracle，對他來說不可見。業界其實有這樣的產品，比如Source Pro，能夠對上層應用屏蔽底層數據庫的差異性，所以我不太贊同這個論斷。
數據庫產品化和云化應該是兩個階段，它可以是一個產品，這個產品可以provision在on-premise，也可以在云上，但是在云上能夠發揮資源彈性伸縮等很多云上所特有的能力，但并非只能在云上。
比如，RDS MySQL不能下云嗎？它一定能下云，如果按照剛才的標準，它就不是云原生數據庫。但如果給它做了解耦，變成AWS Aurora那樣，計算和存儲解耦了，Aurora是很難下來的。
是否屬于“云原生”，應以客戶業務場景和需求出發去考慮，而非從技術實現上去判別，畢竟很多客戶的要求是不一樣的。比如拎包入住酒店，今天入住這個酒店，明天入住那個酒店，但酒店并不能不讓客戶走。
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記者：你覺得他的說法是否是基于國外市場得出的結論？像您說的這種既能上又能下的，是否是國內市場特有的需求？還是說，這是全球市場的需求？其實最近我看到一篇文章，其觀點是“國外都不用分布式，所以國內要用分布式”。
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王偉民：關于您提到的，這是否是國內市場的特殊情況？我覺得，未來公有云成為主流，一定會出現用戶如何考慮平臺中立、云中立的問題。現在已經看到很多類似需求了，比如客戶的主站在A云，容災在B云；另一種是交叉的，一部分業務生產在A，備份或Standby在B，另一部分業務主站在B，備站在A。客戶的需求在將來可能會持續不斷的變化，我們的理念是“客戶第一”，這是我們必須考慮的事情。東旭的觀點目前來說比較新穎，但你說TiDB可不可以線下部署？肯定是可以的。
關于最近看到這篇文章指的是InfoQ最近才實現底層數據庫的分庫，之前都是單庫。就產品及其架構實現而言，首先云廠商本身是有目標市場選擇的，比如說AWS不做線下市場，它不做on-premise部署，最多有一個Outposts邊緣部署，只提供受限的能力，可能是他客戶選擇的問題。
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記者：東旭的觀點比較超前，他們好多客戶在國外，國外的市場對于公有云的擁抱程度很高，但對國內來說，顯然對線下部署、混合云、私有云等，要比對公有云的擁抱程度更高，至少在金融、電信等行業貢獻大戶來說，相對來說是這樣的。
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王偉民：在公有云的大趨勢方面，我的判斷跟東旭是一樣的。對于國內金融、電信行業很大業務負載還沒有在公有云上，我認為可能有兩個原因：第一，國內在信息安全、行業監管、合規遵循等方面的政策要求；第二，客戶在系統軟件運維管理方面的自主可控需求。
其實你說在公有云上就不安全嗎？不一定的。美國國防部100億的JEDI項目都是在公有云上，美國第一大銀行CapitalOne是100% 在公有云上的，沒有用私有云。我認為，公有云的未來是比較樂觀的。很多行業都需要一個過程，上云可能是長達十幾年的過程，賽道很長。
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記者：因為國外不用分布式，所以分布式就沒有意義或應用價值嗎？
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王偉民：這又是一個特別值得討論的問題，我認為復雜度是守恒的事情。國外，比如GitHub之前沒有用分布式，但不代表這部分工作就不做了，它的這部分工作可能在應用層、中間件層做了；只不過從數據庫角度來說，我們希望把復雜留給數據庫，把簡單留給應用。我們希望分布式數據庫能像單機一樣去做應用開發、去做管理運維，這樣應用就不需要關注底層數據庫容量、事務、伸縮擴容、一致性備份等問題。
其實國外數據庫在并發用戶量和用戶規模方面，沒有國內這么凸顯，畢竟我們有人口紅利。比如阿里的雙十一“剁手節”，可不可以把支付系統用Oracle數據庫支撐呢？肯定可以，把底下的OceanBase換成Oracle也可以,但這樣TCO太高。
因此，到底是用分布式產品去解決，還是用分布式解決方案去解決，這又是另外一個思路。比如應用接分布式中間件，比如ShardingSphere和底下接單機數據庫，都一樣可以做這個事情。
我覺得并非說國外沒有用它，它就沒有意義，而是看這些投入是在哪個層面去做的。比如我認為從產品的維度來講，隨著使用量的增加，邊際成本是持續下降的，所以我認為做這件事情是非常有意義的，比如可以讓應用不用關心柔性事務、業務沖正等，這個復雜度都在數據庫層面處理了，所以我覺得分布式數據庫還是非常有意義的。在國外，可能不需要用分布式數據庫，但可以把分布式數據庫退化成單實例使用，在Oracle RAC也可以只用一個節點，這都是沒問題的。
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記者：過去我一直覺得國內云廠商里，在數據庫方面，生態做的最好的是華為，經常會看到誰又加入了它的生態伙伴圈。阿里是云方面最早吃螃蟹的，所以阿里云保持了一定的先發優勢，同時阿里也有一些類似于雙十一的極端場景，使得它會有技術方面的積累。當然，這只是我個人的看法。從您的角度來說，阿里云數據庫從技術、產品、商業、生態等各個角度，相對于其他競爭對手，它的優勢在哪？
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王偉民：首先，針對我們產研團隊，我認為第一個優勢是從組織上的高度統一和一致，我們能做到力出一孔。李飛飛既是阿里云數據庫事業部的一號位，他同時又是達摩院數據庫與存儲實驗室的一號位，所以相當于他統領了整個阿里體系所有數據庫的產品、研發和預研團隊，在產品的戰略、溝通、市場等策略方面是高度一致的，這是第一個優勢。
第二，阿里確實有先發優勢，我們很多客戶不是才上云，比如基于IDC，剛上云。而是day one就是長在云上，生于云長在云。
第三，在產品方面比較聚焦，我們沒有非常多的產品，我們的產品分成三大類：開源托管類、商業產品托管類和自研產品類，核心是希望聚焦，而且針對這三類產品，我們有不同的策略。
比如開源托管類聚焦的是簡單易用、安全可靠和高性價比；商業產品主要利用它的開放生態，在這方面，我們主要是解決業務合規生態多元的問題，我們和SQL Server、MongoDB是直接商業合作的，這些是需要阿里云持續地去合規的；自研產品，我們聚焦四個大的品類，PolarDB、AnalyticDB、Lindorm、Tair，并沒有很發散。
講到生態，其實各個廠商做生態的方式是不一樣的。有些友商雖然在做數據庫，但并不是要把數據庫作為一個獨立產業來做。通過打造一個第二平面去解決“卡脖子”的問題，這也非常了不起，我們也需要這樣的技術。
阿里在做生態方面，尤其我們更多地是希望以“被集成”的方式來做。生態要開放繁榮，最主要的就是要能夠和伙伴實現利益分享，如果做不到這一點，我覺得生態是做不起來的。所以我們一直在探索怎么樣讓生態的參與者和我們一起，去把餅做大，同時去看如何更好地兼顧各方。
生態方面我們也一直在持續投入，比如分銷的伙伴、SaaS被集成、ISV、交付伙伴、培訓認證等都在搞，但的確我們這一塊的投入量還需要持續加強。
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記者：上個月阿里媒體溝通會上，我采訪李飛飛，他提到你們要去打線下市場，因為他覺得線上格局基本已經定了。針對線下市場的數據庫領域高端客戶，比如金融政企等，是不是有些友商也比阿里更有優勢？阿里現在去打線下這塊兒市場，準備怎么做？你們的差異化優勢在哪兒？
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王偉民：首先，線下市場的需求是剛性的，這是客觀存在的。目前，我們積累了包括運營商、金融行業、政府等很多客戶。大家都在討論一個問題，如果重新再做一次，是原封不動地換平臺還是在原有基礎上做轉型升級？
目前我們看到，包括運營商在內的客戶有一個普遍需求，今天我也分享了一個運營商案例，它的業務系統（包括boss系統）都直接云化了。在這個過程中，他們要將包括“云”在內的很多理念、對上層應用做“泳道化”切割、微服務化，以及整個運維開發都要結合起來，我認為這個替換不是單純地去拿一個產品替換，而是用解決方案替換。
第二，在政企市場去和Oracle直接PK，比方說性能，我們認為這個可能是被誤導的。因為用戶在選型的時候，性能不是唯一因素，還有非常多其他的因素。我們希望可以用DBStack敏捷交付，無縫集成，將這樣一個輕量化、可以部署到客戶本地的云，把用戶可能會用到的數據引擎都放上去。現在，廣東移動、安徽移動等客戶，都是用了這些產品。
相比友商，他們可能會有他們的靈活度，我們也有自己差異化特色。比如友商明確了不做私有云，就會把很大一塊市場放出來，也勢必有很多友商去填補這個市場空白。
關于李飛飛提到的這一點，我理解我們要去做的核心原因有兩個：第一，這是高端市場，也是標桿，是擺在明面上的市場剛需。第二，這些業務場景和業務負載對牽引產品研發、檢驗和持續提升產品穩定性、可靠性都非常有幫助。我覺得結合這兩方面因素，我們肯定會堅定不移地去做。
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記者：就像您提到“云原生數據庫2.0時代的一站式全鏈路數據管理與服務”，也是我們看到的現實情況，針對不同場景，需要不同數據庫去解決問題，沒有所謂的“一庫包打天下”。我們看到的這些所謂的趨勢，比如云原生+分布式、軟硬一體化、湖倉一體、HTAP等，它本身都是一種融合，背后是用戶簡單化需求的推動。對于用戶來說，管理一個數據庫和同時管理四個數據庫的復雜度、難度肯定不一樣。趨勢上，大家希望簡化，但我們看到大家還是專用的場景用專用的數據庫，這個是不是有點矛盾？
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王偉民：我們要解決的很多問題其實都是多變量的。首先，想要兼顧所有變量，是非常有挑戰性的，以及這些變量之間要如何排優先級，比如可靠性、開發、管理、運維等一系列因素，都要綜合考慮。
其次，既然通用產品無法滿足需求，那就用“通用+專用”的組合去搞，又要降低復雜度，怎么辦？我們用DAS、DMS等技術手段去解決。我們希望DAS可以把以前傳統DBA的補丁升級、日常巡檢、參數配置或調整、備份告警等日常工作用AI的技術手段來解決。現在有一個特別好的趨勢，我們已經積累了海量的數據庫負載、水位線、慢SQL治理等最佳實踐，可供我們去做這些工作。和深度學習一樣，楊立昆老師90年代剛提出的時候，它只能在90年代美國郵政里面檢測郵政編碼，不像今天有非常廣泛的用途，主要是數據和算力上來了。
回到剛才講的問題，這個矛盾可能放在以前的確是難以逾越的。但在今天，我們看到解決的契機了，我們可以用AI4DB的方式來解決。這樣，人就可以更多的聚焦類似于Application DBA、邏輯設計、數據的data placement等高價值的工作，常規工作讓程序自動化來做，將兩者有機的結合起來。
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記者：咱們之前新聞稿提到，阿里云要全面進軍線下市場。線下市場里，大家其實都盯緊的是金融行業，尤其是銀行，我觀察到銀行去做分布式改造其實是一個必然的趨勢。李飛飛之前也有提到，這次云棲大會上，你們開源PolarDB-X這樣一個分布式數據庫，我可以理解為，這是你們進軍線下市場的組合拳嗎？
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王偉民：對，可以理解為這是其中一個關鍵的action。國內做數據庫的各參與方熱情高漲，廠家非常多。但對很多企業而言，他們非常擔心你這家公司有多大規模？我們是不是會貢獻你50%-60%的營收？他們其實非常擔心數據庫公司的可持續經營能力，這其實還是信任的問題。開源在我看來包括兩個方面：第一，用開源的方式、開放的心態去解決開放的問題和挑戰，吸引更多人參與，第二，開源相當于智力的眾籌；
另外，開源也表示一種自信，是一種可以讓用戶檢視質量的方式，這樣能夠把信任建立過程中的挑戰大幅度降低。
最后，當然我們也希望通過這種方式做生態，比如應用的生態、人才的生態。
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記者：所以，開源只是一種策略，它并不是決定數據庫公司、廠商能否在未來競爭中脫穎而出的必要條件？
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王偉民：對，它并不是。有很多開源產品，可能叫好，但未必叫座（商業化成功）。也有很多產品，從不叫好也不叫座，直接就玩不下去了,它就只好Open Source了。我們希望用這種方式持續去做，不代表這樣做了就一定成功，因為的確有太多開源項目，最后其實是商業化不成功的。不光在數據庫領域，其他領域也一樣。比如以前有OpenOffice，Open Solaris。即便我們嚴肅認真地去做Open Source，中間也有很多需要學習的地方和規避的坑，這期間要做的事情非常多。
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記者：國產數據庫落地應用越來越多，但實際上更多是存在于邊緣業務上，核心業務相對來說比較少。很多企業在部署國產數據庫的同時，還在續費Oracle數據庫，甚至到現在為止兩條線并著跑。這種現象是由于客戶心里的顧慮——怕國產數據庫撐不住，還是目前國產數據庫在承擔高端、核心業務上，確實有一定的問題？
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王偉民：這兩方面因素都有，而且還不止這兩方面因素。確實很多客戶在嘗試用更多的供應商，包括國產數據庫廠商，同時持續不斷地使用商業數據庫的產品，這是目前的現狀。原因有幾方面：
第一，商業數據庫經過幾十年的發展和海量用戶（上百萬）長期真實業務負載的考驗，它的企業級特性、穩定性、商業模式、服務等各方面，都是經過考驗的。不管用什么產品，用戶業務系統都能高效的運轉起來。
而目前國內很多廠商，無論是從研發的投入、產品的成熟度，還是產品資料、生態、人才等各方面，與商業數據庫相比還是有差距的。這是客觀事實，我們也應該正視這個客觀事實。人家干了五十年，我們干了十年，投入比人家少很多，不可能就超越人家，這不符合客觀規律。
第二，的確有很多業務場景不需要那么高端的產品。這句話有兩層意思，一是目前很多產品在企業功能、特性、完備度、性能、穩定性等各方面（與商業數據庫）有差距，但不代表這個差距不可逾越，只是需要時間去逾越。二是很多業務場景里，很多商業數據庫的功能、特性其實都是沒有被用到的也不需要用到，這個是有統計數據表明的。
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記者：之前我了解到，使用Oracle的絕大部分企業可能連一半的功能、性能都未必用得上，對于很多企業來說，性能問題可以被很多架構很好地解決。
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王偉民：在很大程度上，我們的產品對很多核心業務場景、業務典型負載來說，都是夠用的，但是我們產品的穩定性或其他方面，可能還有較長的路要走，還需要接受海量用戶長時間、持續的負載考驗。
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記者：我是不是可以這樣理解？目前來說，國產數據庫是可用的，但是離好用還有一定距離？之前我看到關于國產數據庫的目標分為技術目標和市場目標。市場目標，第一個是實現國產化的自主可控，第二個是走向全球。從技術目標來說，分為四個目標：人有我無、人有我有、人無我有、人有我優。您覺得，目前整個國產數據庫市場從技術目標、市場目標來說，分別是什么階段？
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王偉民：我覺得從技術目標、功能特性角度來講，可能有一些特性是人無我有的，但對于很多普遍需求的特性、共性，我們還處在追趕和補充階段，“人有我有一部分”或“人有我優一小部分”，不同廠商在清單的完備程度上不太一樣。
市場方面差的就更遠了。如果統計線上、線下市場，阿里云在中國做到了第一，超過了Oracle。但如果回到全球視角，根據2020年Gartner統計數據，微軟第一，Oracle第二，阿里云排到全球第七，在To B、云和數據庫市場，我們和領先企業還有不小差距。
舉個例子，Oracle一個季度的凈利潤差不多100多億美金，就算數據庫只占40%，除去它的標準服務，可能也有幾十億美金，這是個不得了的數據。中國的軟件業百強的凈利潤加起來可能都沒有這么多。
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記者：目前，你們幫客戶去O、去MySQL、去Teradata等的時候，會面臨哪些挑戰？你們通常是以什么方式幫助客戶？
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王偉民：目前最大的挑戰是生態層面的。沒有哪個客戶的業務系統能做到drop-in replacement，北向可能有應用側，縱向可能有數據的集成，還有南側可能有操作系統、硬件等一系列的適配。你要想去替換的時候，很多客戶會說“不光要替換這個產品，還要保留原來的管控、開發、運維、應用等一系列流程的對接。所以，生態方面是一個很大的挑戰。
第二是人才方面。很多企業在人才方面要求有一定的專業積累，換產品可能需要有一個學習的過程，對人才來說，要降低學習曲線的坡度，學習成本不要太高。所以我們在兼容性方面，要做很多工作。關于兼容性的工作又是動態移動靶，今天做到了某個點，被兼容的對象又往前走了，又要繼續去做。兼容性工作，做到90分和80分的區別不大，但是從90分到95分工作量巨大，要從95分到100分幾乎是不可能的任務。所以我們在想是不是要跟隨，哪些方面我們要跟隨，哪些方面我們要用別的方式來替代——或者干脆不考慮兼容性了等等，這些都是要思考的問題。當然，這中間的取舍是非常難的。
記者：今天的采訪就到這兒，感謝王總接受采訪。
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