像大禹治水一样治理数据

编辑：阿由

设计：紫菜

作为亚马逊云服务（AWS）增长最快的一项服务，Amazon Aurora为企业的云数据库应用带来了前所未有的体验，它带来了远超商业数据库的强大性能，却只需十分之一的成本。

教人如何不爱它？当然，除了它的对手。

一如既往，在AWS re:Invent 2020上，AWS带来了更多数据库领域的新进展。大会的头一天，AWS首席执行官Andy Jassy就发布了Babelfish for Aurora PostgreSQL新服务。

从名字上看，这是直奔着微软的SQL Server。作为一款数据库转换工具，Babelfish for Aurora PostgreSQL的作用就是让客户轻松地从轻松地从SQL Server迁移到Amazon Aurora PostgreSQL。

不过更有趣的还在后面，Babelfish不是地球上的物种，而是来自《银河系漫游指南》，这是一种吸收周围人脑电波能量的鱼类。

感觉是不是有些费解？其实换个接地气的说法大家就明白了，譬如《笑傲江湖》里的化功大法……哦，不对！应该是《天龙八部》里的北冥神功，吸人内力贮于四海。那是相当厉害！

Amazon Aurora PostgreSQL，是开源数据库PostgreSQL的兼容版本，它能够在近乎零代码的情况下，直接在Amazon Aurora PostgreSQL上运行SQL Server的应用。

现在的数据库迁移，正在成为一种普遍现象，大家都希望将别家的数据库迁移到自己的平台上。不过由于数据库的迁移非常复杂，很多企业出于业务安全和稳定性的考虑，哪怕对当前使用的数据库有着冲天的怨气，他们不愿意轻易进行尝试。

于是数据库厂商们纷纷行动起来，通过打造专门的工具，帮助客户迁移到自家的云数据库。不过Babelfish for Aurora PostgreSQL却不同，它是将数据库引向开源的PostgreSQL。

怎么说呢，是不是都有几分“英特纳雄耐尔”的味道了？当然，AWS毕竟是一家商业公司，虽然它最大限度地支持开源，但最终目的还是吸引客户使用高质、平价的AWS服务，尽可能做到商业与开源的并行不悖。

此外，针对那些不打算自行管理数据库容量的用户，AWS推出了关系型数据库服务Aurora Serverless v2，它能够在一秒之内大幅扩展执行规模，处理数十万笔的庞大交易。

当然，客户并不需要根据峰值容量来付费，他们只需根据使用的总量支付账单。据称，与通常的商业数据库相比，Aurora Serverless v2可以为客户节省90%的成本。

围绕着数据库应用，AWS还发布了一系列的新服务和新功能。譬如AWS Glue Elastic Views，它的作用是允许用户创建实例化视图，就像是一个来自多个不同数据源的虚拟数据表，数据可以来自S3、Aurora或是DynamoDB。

结合自身在自然语言应用方面的进展，AWS今年还发布了名为Amazon QuickSight Q的资料查询功能，用户无需数据库语法，他们可以用自然语言输入，查询自己想要的资料。

提示一下，这是动图，仔细浏览

不过，目前QuickSight Q只支持英文查询，对于其他语言是否支持尚无消息。

最近几年里，AWS也将其领先的机器学习能力，与数据库循序渐进地进行了对接。数据库管理员不再需要去学习机器模型的构建等复杂过程，就可以直接使用AWS内嵌的机器学习以及数据分析新服务，大幅提升数据分析的效率。

譬如，通过Amazon Aurora ML，Amazon Aurora的用户在发起数据库查询时，只需选择一个机器学习模型，就可以唤醒机器学习服务，Aurora ML会自动将查询结果交给机器学习模型进行推理，最终返回结果。

个人相信，从2021年起，数据库+机器学习会成为业内的新风向标之一。通过强大的数据库和高效的机器学习，企业可以像当年的大禹一样，越来越好地管理从云端、从本地、从边缘，从一切可能的地方奔涌而来的数据，从而创造更大的价值。

AWS，探索无限可能。

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