泰国分布式云数据库市场报告

主要目标和研究方法报告概述•泰国地处东南亚中心位置，是连接中国、印度和其他东盟国家的重要枢纽。2024年，泰国数字经济年成长率达到19%，在东南亚稳居第二大数字经济体。成为全球数字经济的重要参与者。同时泰国启动“泰国4.0”战略和“东部经济走廊”计划将数字经济设置为重点发展的目标产业之一，对于数字经济产业的重视性可见一斑。除了对于数字经济直接的扶持，泰国政府同样大力发展作为数字经济基座的大数据中心和云服务基础设施，并且希望把泰国建设成为亚太地区的大数据中心和云服务中心。•在泰国，不同行业呈现出不同的腾飞景象：➢➢➢➢•面对泰国市场各种新技术的日新月异、新业务的纷繁复杂。沙利文以各类型企业都需要的使用到的基础核心系统-数据库为切入点，力图通过对基础系统的需求，趋势变化分析廓清支撑企业稳定发展的技术脉络，并且密切关注技术发展动态，包括数据库架构创新、数据处理技术升级（如实时数据处理、数据分析等）以及新兴技术与数据库的融合趋势（如人工智能与数据库的结合），不仅仅为数据库客户产品和技术选型提供建议参考，也为数据库厂商制定竞争策略提供意见输入，力求助力企业在复杂多变的市场环境中稳定发展，也推动数据库行业朝着更加高效、智能、适配的方向迈进。 泰国金融行业主要由由泰国银行（BOT）和证券交易委员会（SEC）主导监管，曼谷是东南亚重要金融中心，拥有成熟的银行系统和股票市场。近年来不断推动数字支付并且已经初见成效，泰国的二维码使用率位居全球第三，仅次于中国和马来西亚。同时，泰国的消费者每周至少在线购买一次产品和服务，频率居全球之首。同时泰国头部银行也开始推进数字贷业务的发展来响应数字支付的趋势。泰国运营商行业主要由AIS和True两家公司为主，近期主要专注于5G网络的部署和发展，并且致力于通过5G网络帮助不同行业企业客户进行快速发展并推动5G技术在不同行业多样性的应用。此类举措吸引了广汽集团、比亚迪、华为等中国科技企业在泰国建设智能工厂，推动5G与人工智能技术的融合应用。泰国的零售电商行业规模在飞速发展，2024年，泰国电子商务增长19%，达到260亿美元。预计到2030年，泰国电子商务市场规模有望达到600亿美元。此外，直播带货也在泰国迅速发展，占电商总交易额比重从2022年的不足5%，跃升至2024年的20%，成为推动经济成长的新动力。那么高频微交易成为电商行业的一大发展方向，并且希望借助更先进稳定的基础设施适应这一发展节奏。泰国的政务行业也同样在与时俱进，通过“泰国4.0”战略和《数字泰国2027》规划推动电子政务不断发展，希望通过数字化能力的加入，可以快速整合不同子部门之间的数据孤岛现象，提高跨部门协作的效率，同时希望使用更高性能的设施改善在申请提交高峰期所造成的高并发场景下出现的延迟较高或者宕机的情况。 泰国分布式云数据库市场报告 市场分析竞争格局分析2关键目标1主要目标和研究方法报告概述 •未来趋势（1/2）：分布式云数据库市场趋势…………………………………11泰国分布式云数据库市场报告•注：•本研究数据截至2024年12月31日。•在数据库应用的行业中，我们按照不同场景对数据库产品的需求特点，选取了典型行业进行分析（主要包括：金融、零售电商和政务行业）；其中，选取政务行业作为高安全性要求场景，选取电商零售行业作为技术更新迭代快、需要快速创新的代表，选取金融行业作为 高安全性和高创新性要求并存的场景 进行分析。其他行业（例如本报告中所涉及的运营商行业），不做展开分析。•本次研究中所涵盖的分布式云数据库定义如下：✓云数据库：基于云基础设施部署的数据库产品；根据客户需求，可以选择私有化部署、云上部署或者云上本地协同的云数据库。✓分布式云数据库：云数据库具备分布式数据存储能力，具体指云数据库可以通过分片技术将数据水平拆分到多个物理节点，每个节点独立处理局部数据，形成逻辑统一的整体✓集中式云数据库：基于云计算平台构建的集中式架构数据库服务，主要指所有数据统一存储在云端单一逻辑节点，通过中央服务器进行统一管理•本报告主要研究分布式云数据库产品及解决方案研究方法•泰国地区分布式云数据库提供商的关键介绍…………………14、15、16、17、18•测量模型：•市场份额评估：分布式云数据库不同领域主要参与者的市场排名通过客户案例、产品矩阵和核心优势对泰国关键分布式云数据库厂商进行介绍•一手资料研究：与行业专家、分布式云数据库提供商和其他行业专业人员进行深入访谈。•二手资讯研究：审查和分析公开资料和信息，如年度报告、新闻稿、新闻文章等。•泰国市场环境概览…………………………………………………………3、4、5•分布式云数据库的优势分析……………………………………………………8•报告概览……………………………………………………………………………2•分布式云数据库定义………………………………………………………………6•不同行业分布式云数据库需求场景概览…………………………………………7•分布式云数据库关键成功因素分析……………………………………………9•泰国本地市场玩家概览……………………………………………………………10•未来趋势（2/2）：分布式云数据库技术趋势…………………………………12介绍金融、政务、电商零售行业头部企业痛点并引出金融企业对分布式云数据库的需求逐渐加大明确定义分布式云数据库市场，讲解其发展历程和产品优势对于不同行业的需求场景进行分析并总结出对分布式云数据库的具体需求通过市场能力、技术能力和服务生态分析混合云数据库成功关键针对泰国市场现状探索分布式云数据库市场的市场发展趋势针对产品和技术发展路径规律分析分布式云数据库技术发展趋势•泰国地区分布式云数据库竞争格局………………………………………………13 数据来源：弗若斯特沙利文3 数字贷业务：面临并发处理瓶颈和数据融合瓶颈01外汇跨行结算业务：面临数据安全监管和运维效率挑战02•跨境数据合规安全：泰国《个人数据保护法》（PDPA）要求敏感数据（如客户身份证号）境内存储，这要求银行在外汇跨行结算业务中，既要兼顾核心数据脱敏存储，也要实现跨境数据实时流通，尤其是在外汇结算的过程中，需每秒处理万级交易请求（如实时汇 率换算、多币种 联动），传统集 中式数据库的 吞吐能力（约800TPS）难以支撑；•危机应对及运维管理：根据泰国央行发布的《金融机构信息科技风险管理规定》（Notification No.FPG 21/2562），若银行发现IT管理中存在可能导致或已经造成重大经济损失、干扰业务运营的攻击或漏洞，必须在事件发生后的7个工作日内向监管机构提交书面报告，这对银行数据库系统的运维管理能力也提出了更高的挑战。泰国本土头部金融机构案例分析泰国市场环境整体分析:具备适应的生长环境在数字贷和外汇跨行结算业务发展的双重推动下，泰国金融行业企业用户呼唤服务“灵”扩展、数据“全”存储、系统“灵”运维的数据库汇商银行（SCB）是泰国历史最悠久的银行之一，由泰国王室创立（1907年），现为泰国市值最高的上市银行金融行业因强监管属性，核心业务系统（如银行核心交易、保险精算、证券清算）长期采用线下部署模式以满足合规性、数据主权、高可用性等刚性要求；而随着金融科技快速发展，创新业务（如互联网信贷、移动支付、智能投顾）对敏捷性需求激增，传统数据库面临着资源弹性不足、运维成本高企、架构差异易引发兼容性问题，威胁业务连续性等问题•高并发处理瓶颈：在泰国央行推动普惠金融背景下，汇商银行的数字贷 业务高峰期需 处理每秒数 十万笔交易 请求（如年末 购物季），且需要处理柜员和客户关于历史交易明细、账户信息等多个场景的查询以及实时收支分析的任务，传统数据库在数据实时处理能力上遇到瓶颈；•多头贷款识别数据融合瓶颈：SCB所采用的多头风控体系希望可以识别客户在除了SCB以外其他金融机构的多头借贷行为，这个过程中就涉及到对第三方数据（如运营商、电商平台）的整合。传统数据库在结构化（征信报告、交易流水）与非结构化数据（社交媒体文本、图像验证记录）的混合存储与关联分析方面的能力有待提升。 用户痛点核心需求对数据库的需求服务“灵”扩展数据“全”存储系统“灵”运维•支持按单元横向扩展，基于业务需求快速扩容。实现敏捷扩缩容需要具备相当的资源隔离和细粒度供给能力，云原生化的资源供给方式是主流趋势，线性扩展的性能扩展损耗率应低于20%。•金融核心系统需满足政策监管对于对数据本地化、灾备等级的强制要求，因此，线下可控环境仍是首选；而对于创新业务，则可通过云上环境快速验证商业模式，从而降低试错成本。因此，“核心线下+创新线上”的双轨模式将得到进一步强化。线上线下同架构数据库成为支撑业务敏捷创新与合规稳健发展的关键技术底座。•数据库投入使用后需要运维工具做到可诊断、可观测、可服务，快速定位问题和分析原因，用以规避相同问题的出现。•支持结构化（征信报告、交易流水）与非结构化数据（社交媒体文本、图像验证记录）的混合合理存储。根据使用数据的需求合理存储非结构化数据，目的是更好的查询和使用而非简单存储。•需要在各种故障灾难下，保障客户的业务系统高可靠。具备有效的一致性检测工具和数据差错追平机制，确保核心数据“不错、不乱、不丢”。数据来源：弗若斯特沙利文4 用户痛点移动端购物：“高频微交易”对数据库吞吐和响应能力带来挑战01数字支付兴起：对数据整合及实时性带来挑战02•移动端是泰国网民最常用的在线购物方式，占所有交易的65.9%。泰国消费者通过移动端产生的交易呈现“高频低客单价”特征，单次订单金额不足30美元，但日均打开应用次数高达数亿次。这种“高频微交易”模式要求数据库具备高吞吐量和毫秒级响应能力，尤其是在促销期间（如泼水节、11.11大促等）需支撑百万级TPS（每秒事务处理量）；此外，移动端流量波动性显著（如限时抢购引发瞬时峰值），传统静态资源分配难以应对。•本土化移动端应用设计：泰国用户偏好泰语界面和本土节日促销（如泼水节），因此Shopee需建立多语言数据模型，动态适配商品描述、促销规则等字段，并通过A/B测试优化本地化策略•电子钱包使用对数据融合带来挑战：2017年-2022年，电子钱包的使用率从2%跃升至23%，在电商支付总额中占据25%的份额。银行转账依赖传统金融机构接口，数据格式多为批量交易记录（如TXT/CSV），结算周期长（1-3工作日）；而电子钱包（如ShopeePay、AirPay）产生实时流式交易数据（JSON/API），需毫秒级响应。平台需通过数据中台整合两类数据，对传统数据库的数据整合能力带来挑战。•跨境消费对数据库的实时性提出更高的要求：据统计，跨境消费占电商总消费一半以上：跨境交易涉及多币种结算（如泰铢、美元、印尼盾），需实时对接汇率接口并动态调整价格。例如，泰国用户购买欧洲商品时，平台需同步更新欧元兑泰铢的实时汇率，并保障数据一致性。泰国本土头部电商零售企业案例分析数据来源：弗若斯特沙利文Shopee是Sea集团旗下平台，以“社交化购物”为核心特色，提供丰富的商品类目（如电子产品、家居用品、时尚服饰等）随着移动端购物渗透率逐步提升，以及数字支付占比逐渐升高，电商零售对数据库的敏捷性、实时性需求激增，传统数据库面临多重挑战对数据库的需求高并“稳”响应•百万级QPS支撑能力：需在“双日促销”等峰值场景下，将数据库每秒查询量（QPS）从日常几十k提升至100K+，且需具备线性扩展能力以应对未来业务增长至千万级QPS的可能性；•多维度查询负载均衡：需在百亿级商品数据（含上千字段的复杂模型）中，实现按买家、卖家、商品标签等多维度的实时筛选，且查询性能不因数据量级增加而显著下降；•毫秒级响应稳定性：要求99%的查询响应时间（P99）低于60ms，即使在高并发写入场景（如秒杀活动）中，仍需保障关键路径（如订单创建、库存扣减）的操作不延迟。•单集群处理能力需从数万TPS提升至数十万级TPS，覆盖促销期间峰值流量（如“双日促销”单分钟订单突破100万笔）；•端到端处理延迟压缩至3秒内，确保运营团队可捕捉东南亚跨