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亚马逊云科技：云原开云kaiyun生数据库助传统车企转身
2025-01-31
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返回列表汽车的智能化和网联化正在不断提速，带来的是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。因此，汽车行业对数据库性能、扩展性、高可用性以及成本效益等需求也愈发严苛。
但是，传统数据库具有一系列瓶颈和弊端，而云数据库尤其是云原生数据库由于具有强大性能、高可用性、可扩展性、支持多场景需求且具备成本效益等优势，正在成为汽车行业数字化转型的一大利器。
作为云计算领域的引领者，日前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等行业中的应用，帮助企业打造数字化转型的新基建。
说起云原生数据库，势必要提到传统数据库，包括商业以及开源数据库。那么，云原生数据库和传统的数据库到底有什么差别？
据亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建介绍，传统数据库面临着一系列的挑战，首先传统数据库通常是一个物理的具体的实例，很难快速Scale Out横向扩展，它们一般只能Scale Up，也就是说，传统数据库无法做到快速扩容。
其次无论是商业数据库，还是开源数据库，为了保证数据的安全性和稳定性，需要每个业务的运维人员自己来进行日常运维，这就带来了高运维的成本。
此外，传统数据库的迭代速度慢、很难支撑全球业务扩展，而且还存在功能和性能上的瓶颈。
云原生数据库针对传统数据库的一些痛点，在多个层进行了创新。它可以在需要用的时候可以马上获得，不需要用的时候可以立即释放，根据业务的扩张，可以快速、动态地伸缩资源。
而且云具备了大量的完整的包括从计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML等服务，各种能力都可以进行很好地融会贯通，它是一个完整的生态，数据库只是其中一环。
云原生数据库可以支持全球业务扩展，以亚马逊云科技为例，目前亚马逊云科技在全球各地有27个地域、87个可用区，面对全球各地的业务需求，亚马逊云科技可以先人一步把当地的技术架构布置好，从而不用担心网络、存储、机房等情况。
总而言之对用户而言，云原生数据库可以帮助更快地拓展业务，可以使用户摆脱一些底层基础架构繁琐且很难解决的问题，让用户专注于业务创新，同时加快业务上市的时间。
2012年，亚马逊云科技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。
如果说传统汽车是四个轮子加两个沙发，那么现在的汽车更大程度上是智能设备，除了提供交通能力之外，更重要的是它是一个移动的智能设备。在这其中，数据的作用越来越重要。
然而，汽车行业现在面临着数据处理的挑战，首先因为数据具有多样性和海量性。如今汽车的数据不仅包括车主的驾驶习惯、时速、耗油量等，还有人脸、声音、车牌等静态信息，此外汽车还可以通过雷达、摄像头采集周围各种数据；海量性体现在一辆上路的自动驾驶测试车辆每天采集的数据量级是TB级。
针对这些多样的海量的数据，如何获得有效的数据洞察是车企面临的更大的问题，不是只用冰山上的一角，而是能够把水下庞大的冰山主体用起来。
亚马逊云科技可以提供一个完整的数据整个生命周期的解决方案，帮助车企实现数据的采集、存储、落地、分析，到最后还能够进行数据的存储。
文远知行在2019年年初开始在亚马逊云科技上去部署数据处理和机器学习的平台，使用后文远知行不用担心业务快速扩张对底层资源的要求，而且还降低了整个资源的成本，据统计TCO降低了三分之一，运维效率提升了50%；最后是提升了系统的可用性，因为通过亚马逊云科技的多种跨区域的可用灾备方案，能够帮助他们的业务拥有更好的敏捷性和数据的持久性。
丰田采用了Amazon Lambda以及Amazon DynamoDB来处理数百万辆车的数据，通过结合Amazon Lambda加上Amazon DynamoDB，丰田实现了整个链条的无服务器服务，从而成功地节省了数百万美金。
大众旗下的拼车服务MOIA采用了亚马逊云科技的Amazon IoT GreenGrass服务，该服务是基于物联网的一个前端服务，能够跟车里的各个传感器连接起来，动态的采集数据，并且完成数据的上传。
另外，MOIA也集成了Amazon Lambda@Edge，这是无服务器在边缘端的应用，相当于汽车内部非常小的一朵云。这个架构本身从边缘端到云的后端，从无服务器计算到无服务器存储，都完全可以使用通过云来实现，而且这个架构本身无论在处理性能、运维成本等方面都比传统架构有非常明显的优势。
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。
云原生数据库可以帮助汽车企业处理海量的、多种类型的数据，并从中充分挖掘数据的价值，为车企的业务创新和运营效率提升提供原动力。
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