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作为核心基础软件,数据库在硬件和应用之间起着承上启下的重要作用,几乎所有的信息系统都需要使用数据库来管理业务数据。不过,对于中国数据库企业来讲,长期以来,它却是一道技术和产业的难关。 l 首先，数据指数级增长。随着数字化转型进程的推进，数据爆发式增长。十倍甚至百倍的数据量，百倍甚至千倍的并发访问量，应用上线周期以周甚至以天为单位等，都对数据库技术架构提出要求。 l 其次，数据库分析能力不足。数据量的爆发式增长，使得数据库分析需求随之增长。目前，多数企业使用两套系统分别支撑交易系统和分析系统，不仅造成了大量的数据冗余，同时增加了系统的复杂度和运维难度。 l 再次，数据库成本高昂。传统数据库在容量、扩展性、可用性等方面需要付出高额的成本。比如，在金融行业，数据库进一步深入应用面临要求高、实施难、管理运维复杂、人才队伍短缺等挑战。 l 最后，数据库产业链稳定性。许多行业数据库大多选择国外企业，以金融行业为例，2022年我国金融业国外数据库产品总体占比高达92.62%，但数据库产业链随时面临断供风险。 除此也存在着其他问题，如缺乏真实应用场景的检验,产品成熟度、可用性、可靠性、易用性等亟待加强；应用迁移成本、引擎效率、替代风险等问题使企业存量系统迁移动力不足...... 正因数据库的重要性，以及面对的挑战及发展趋势，数字时代正呼唤数据库持续创新。 但随着信创的发展和政策扶持，中国数据库产业已经进入正常发展期,并且具备了与海外企业同台竞争的能力。此时,中国数据库企业着重要做的是深入更多核心行业的关键应用场景,通过降低实施成本和复杂度,并提升应用体验,树立更多的行业标杆,从而快速提升市场占有率。 崭露头角，立志打造行业标杆 一直以来,金融都是数据库的主要应用领域之一。金融行业过去与Oracle进行了深度绑定。一是因为金融行业数据量大，业务复杂，且对数据库兼容性、稳定性、以及数据安全性要求更高；二是金融行业如果替换国产数据库，迁移时要保证安全、便利和完成，并且有在金融行业成熟稳定的应用案例。因此能在金融行业稳定应用是国产数据库的一大考验。 软江图灵从数据库底层实现出发进行内核研发，进行大量从零到一的自主改造和创新。软江图灵数据库（Protein DB）的内核在基础底层架构上包括内存融合、共享文件系统、集群并发控制系统都是自主研发，因此数据库对高可用的要求、数据强一致性的要求，还有弹性可伸缩都在多个核心业务场景都试验应用并得到良好反馈。目前，软江图灵数据库与主流国产芯片、操作系统、中间件，以及应用软件都能适配，已经作为核心产品在公安、电力、统计、医疗等行业开展落地应用，高效支撑多个银行、金融机构、公安部门、政府部门等重点核心业务场景使用，积累了丰富的成功案例，树立良好的口碑和信誉，得到客户的一致肯定。 同时，Protein DB能够实现平滑迁移，即在业务不中断的情况下实现无感知、平滑切换。并且在安全性方面达到了目前国产数据库最高安全级别，极大地保障核心业务的数据安全。 同时软江图灵数据库的两大优势让其在众多核心产业场景有亮眼发挥： 高性能。Protein DB采用原生分布式的技术路线，例如其基于数据分片的分布式架构，可将数据按照一定规则打散分布到不同数据节点上，计算时底层多个节点共同参与计算。
高可用。Protein DB提供了多种高可用方案。比如，金融领域边缘辅助业务，软江图灵采用主备集群高可用高性能解决方案。采用一主一备或一主多备的部署方式，将主库数据同步到备库上，当主库出现问题、不能提供服务时，备库接管主库全部功能，保证业务系统正常运行；金融领域分析、风控系统，软江图灵采用分布式数据库产品解决方案。通过数据分片形式，将多个图灵数据库逻辑上结合在一起，形成多节点、多CPU、多核并行计算集群，可实现PB级大规模数据集的实时在线分析。
同时集群内高可用，可实现数据不丢失和业务迅速恢复；同城容灾，数据不丢失，实现了分钟内恢复。 国产数据库要想实现规模化发展,关键在于降低数据库的实施成本和技术门槛,并且要在应用场景中进行持续打磨,这样才可能具有可复制的价值。软江图灵人工智能已经将数据库从众多场景应用延伸到核心产业应用，从边缘到核心的应用过程，为许多数字化转型中的企业需要新的数据库构建起数字时代基石。 |
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