数智时代中国数据库的路线选择

Route Selection for Chinese Databases in AI Era 自 主·创 新·引 领 目录Contents 01数据是生产要素 02数据是新的动力 03数据库基础设施 04新数据基础设施 05我们的发展路径 1 数 据 是 生 产 要 素 R o u t eS e l e c t i o n f o r C h i n e s e D a t a b a s e s i n A I E r a 数据是第五生产要素(5thFactor) 数据是第五生产要素(5thProduction Factor) 数据要素的特殊性(Data as Production Factor) 2 数 据 是 新 的 动 力 R o u t eS e l e c t i o n f o r C h i n e s e D a t a b a s e s i n A I E r a 数据是新的动力(Data is New Power) 新的动力带来新质生产力（New Power and New Productivity） 动力更替与经济演变(Power vs. Economy) 数据能(Data Power)将把人类来带入数字文明时代 动力更替与产业革命(Power vs. Industrial Revolution) 第一次工业革命：蒸汽能(Steam Power) •蒸汽机，机械的发明和使用•卢德运动、资本论、马克思主义•英国成为日不落帝国 第二次工业革命：电能(Electric Power) •发电机、电动机的发明和使用•美国取代英国成为Global Power 新质生产力的基本特征是生产效率和生产能力数量级的提升和放大 3 数 据 库 基 础 设 施 R o u t eS e l e c t i o n f o r C h i n e s e D a t a b a s e s i n A I E r a 数据库是什么(What is Database?) 数据库是信息社会的基础设施(Infrastructure) •解决诸如记账、结算、订票、转账等需要精确管理和巧妙处理的业务，经过针对共性问题的提炼和开发而形成•从美国信息系统千年虫（Y2K）、2020年社保和2020年医保问题可以看出，早期的数据库是由金融应用驱动的创新成果 数据库是计算机科学的一个重要分支 数据库的成就：关系模型+事务处理+查询优化 l数据库是硬核科技：应用+技术+理论l硬核科技的发展必须遵循“应用驱动创新+学术引领产业”的基本发展路径 数据库六十年的发展(60 Years of Database) 数据库是信息社会的基础设施 •数据库= {数据}•支持关键核心(Mission-critical)业务•涉及到人、财、物等需要精确管理的应用 •决策支持系统（DSS）、商务智能（BI） 数据库从OLTP发展到数据仓库和数据挖掘是无意识的“变废为宝” 数据库的历史(History of Database) 数据库的教训(Lessons of Database) 数据库的发展史是IT技术创新史的缩影 •One Size FitsNone•One Size Fits a Bunch •应用创新与技术创新相辅相成，互为促进 数据库的哲学(Database Philosophy)：抽象 抽象成就了数据库理论和产业，三十年以来僵化的抽象阻碍了发展 抽象的原意就是排除和抽出，实质是概括是找出共性、普遍、本质的东西 •关系数据模型是对数据语义(Data Semantics)的抽象•事务处理模型是对应用逻辑(Business Logic)的抽象•数据库基准评测(Benchmarking)是对产品能力的抽象 •关系数据库一家独大，一统天下•One size does not fit all，“大数据”概念应运而生 4 新 数 据 基 础 设 施 R o u t eS e l e c t i o n f o r C h i n e s e D a t a b a s e s i n A I E r a 正确的数据观：不只是结绳记事(The View of Data) 01数据是对事实的记录 •电信运营商的数据是为了月底结算话费•学校的考勤和考试等数据是为了颁发毕业证、学位证和成绩单 数据从人类社会经济活动的副产品变成当前新要素 03中国文化对数据的解释是:“以数为据” 正确的数据观(The View of Data) 微软的超前部署 Microsoft Power Platform Microsoft Power Platform 助力企业数字化转型的低代码平台 数据大众化：•通过连接器和通用数据服务（Common Data Service）整合业务数据，提升数据洞察能力 开发大众化：•低代码、低门槛，“全民低代码开发”灌注企业强大创新力 面对数字化转型，每一家公司都将成为软件公司— Satya Nadella AI大众化：•利用AI Builder，根据数据和需求量度身定制，使APPs和流程更加智能，创建一些神奇的AI认知服务功能 数据赋能平台(Data Power Platform) 数据和交流电一样 数据中台的目的 •当前的时代就像一百多年前尼古拉•特斯拉刚刚发明了交流电的时候一样，不仅需要研究发电机和电动机，更需要研究电本身，如电的变压原理、电的传输，还要研究电的绝缘、继电保护和电网建设。 在于帮助企业提高数据能力，包括两层含义： •让数据好用，就是把数据技术装备化、傻瓜化，便于业务人员使用数据，充分发挥数据能的威力。 让数据好用把数据用好 5 我 们 的 发 展 路 径 R o u t eS e l e c t i o n f o r C h i n e s e D a t a b a s e s i n A I E r a 数据库遭遇互联网(Database Meets Internet) •同时在线使用数据库的并发用户数不可控(现象级应用)•数据库系统中产生数据的用户群体不可控(非特定用户) 未来数据系统(Future Data Systems) 重新定义分布式数据库、并行数据库、高可用数据库、实时数据库 •Lesile Lamport的Paxos协议+ Eric Brewer的CAP定理 •GFS的副本策略（Replication）+冗余机制（Redundancy）•复杂事件处理（Complex Event Processing）和数据流系统 互联网催生了很多Mission-Critical + Trust-Critical的应用场景 •互联网的下半场一定是分享经济，是市场经济和人类文明的高级阶段 •分享经济的核心是信任，区块链就是用数据和数学来重塑人类的信任•区块链是多种技术集成的新型数据库软件——工信部，网信办，2021年6月 云原生数据库和数据中台的根本目的是使数据库技术和数据技术大众化 •Database as a Service（DBaaS），Snowflake•Data as a Service（DaaS），Microsoft Power Platform 数据技术的发展趋势(Trends） 我国互联网企业探索和示范了应用驱动创新之路 •应用促进技术的进步，技术倒逼应用发展，良性循环 我们处在一个大变局的时代，数据库的发展正朝着“数据赋能”目标前进，“替代工程”和只是契机，“转型升级”才是趋势 发展生态型组织，建设创新的可持续发展生态 中国数据库的机遇(Opportunities） 重视对IT领域应用驱动创新的认识和研讨 •丰富的应用是我们创新的驱动力，应用是出发点和落脚点 •在解决问题中发现问题的本质，形成技术，建立基础理论 做好顶层设计，生态型组织，打造开源文化 •我们有庞大的技术和研究力量，需要组织和引导 结 束 语 R o u t eS e l e c t i o n f o r C h i n e s e D a t a b a s e s i n A I E r a 结束语(Concluding Remarks） 我们处在数据库发展最佳时机 数据是第五要素，新基建的核心 •创新的商业模式+丰富的应用场景→应用驱动创新•数据库发展：从Mission-critical到一体化数据赋能•数据中台就是数据技术的大众化和平民化•Database/Data as a Service(DB/DaaS) •数据是新动力(Data Power)•数据库哲学(Database Philosophy)•开源开放(Open Source/Open Minded) 我们有丰富的实践场景，可以秉承抽象的理念， 建立新的技术和理论体系