股市IOE是什么意思

放在很久以前，MySQL是很少受待见的

，而现在MySQL越来越受到重视，包括银行在内的一些系统也会采用MySQL。

放在很久以前，MySQL是很少受待见的

为什么国内绝大多数互联网公司使用的数据库都是MySQL呢？主要原因可以归结为以下这几类：

1、LNMP架构模式的推动

Linux+Nginx+MySQL+PHP这种架构选型在中小型互联网公司使用是最多的，也是最主流的。像淘宝早期也是这种技术选型。因为PHP+MySQL是“黄金搭档”，加上PHP开源框架太多，市场占有率很高，所以也催生了MySQL的发展。

2、大型公司去IOE化的推动：

在以前，一般的不差钱的大型企业在信息化这块的选型较多的就是IOE（IBM小型机AIX系统+Oracle数据库+EMC存储），因为IOE能支撑庞大的业务、很稳定、说出去也是高大尚的。

但是IOE不是一般中小型企业能承担的，IOE的投入巨大。所以在前几年国内不少大型互联网企业称要去IOE化，2013年5月阿里巴巴最后一台IBM小型机下线，2013年07月淘宝广告系统使用的Oracle数据库下线，都是阿里巴巴在去IOE化路上的重要里程碑。

为什么要去IOE呢？IOE的架构模式都是利用小型机和高端存储设备来提供高性能的处理与存储服务，这种架构是集中式的架构（比如将所有的数据集中在一个数据库中），当性能不足时，就通过增加硬件（CPU/内存/磁盘）的方式来提高处理能力，而这种集中式架构不适应当下的大数据需求了。

去IOE的重要实施方案中有一点就是将集中式的Oracle换为分布式的MySQL集群，MySQL可以通过水平扩展来解决性能问题

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去IOE的重要实施方案中有一点就是将集中式的Oracle换为分布式的MySQL集群，MySQL可以通过水平扩展来解决性能问题

3、开源免费

较Oracle、SQL

Server而言，MySQL是开源免费的

（虽然MySQL被Oracle了），不像Oracle和SQL

Server是需要商业付费的，而且价格昂贵。

较Oracle、SQL

Server而言，MySQL是开源免费的

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流

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去ioe，它是阿里巴巴造出的概念。其本意是，在阿里巴巴的IT架构中，去掉IBM的小型机、Oracle数据库、EMC存储设备，代之以自己在开源软件基础上开发的系统。

我自己觉得，大多数人对阿里巴巴集团技术人员的技术能力还不太了解，阿里巴巴的技术积累一定超出很多人的想象。我用另外一句话来说，“去IOE”这件事情，没做成，肯定是我的责任;今天做成了，跟我一点关系都没有。我们真的有很多很好的人才，比如说像淘宝的一位员工，他对淘宝业务的熟悉，对技术的理解也不是一般人可以比的，更重要的是他愿意“革自己的命”，绝不担心“去IOE“会让自己原来的技能没有用，这时候理想变得比什么都重要。

大多数严重依赖IOE的企业在技术人才培养有点“拿自己的钱给别人交学费，但却给自己带了手铐”，中国企业对技术的需求旺盛，超过世界上任何国家和地区，所以技术上面临的挑战也超过了他们，但我们主要使用的是国外传统IT企业的软硬件，而别人也没有现成的技术能解决你的问题，我们自己也因为这种依赖而失去很多机会。阿里巴巴曾经选用过Greenplum是一个很好的例子，付了很多学费。。“去IOE”的经验表明，现在我们有一次机会把我们的需求和钱用来发展适合长远发展的技术，让IT围绕自己的产品来发展。

对于我们自己的人才选择，阿里很谨慎，很多在国外厂商干过的顶级人才，并没有轻松地收到聘书，这是因为在企业中跟着别人做事，和在阿里用使命感开闯出一片天空有很大不同。“去IOE”需要极其合适的人才，才能带出一支像样的队伍，团队里每一个人的潜力也是逐渐被激发出来的。

问题一：阿里巴巴 用什么数据库啊。 规模这么大，安全性要求也非常高的公司，应该用的是oracle Mysql是不会用的

问题二：阿里巴巴在2015年用的是什么数据库？知情了解人士说说，非诚勿扰，谢谢。高手指点。 20分 阿里巴巴使用的不是一种数据库，而是一种云数据平台，叫Apsara，是阿里巴巴自己开发的。因为数据量、运算量等等的关系，普通的数据库架构不能满足阿里巴巴的数据处理需要，才开发了Apsara这种云架构可扩展的数据存储处理平台。

问题三：阿里巴巴数据仓库使用什么数据库 11月25日 13:42 阿里巴巴以及淘宝、易趣等大型电子商务网站

都是ORACAL的数据库，JSP的后台语言（或者J2EE等JAVA类）,UNIX的服务器

问题四：阿里巴巴是用ORACLE数据库吗 阿里巴巴很多数据库的,现在主要是mysql,前几年去IOE,现在应该只有少数系统在使用Oracle了。

问题五：现在的阿里巴巴采用哪种数据库 据说是mysql

做分布式，有d性

问题六：什么是云数据库MySQL RDS是阿里云提供的即开即用的关系型数据库服务，兼容了MySQL和SQL Server两种数据库引擎。

在传统数据库的基础上，阿里云RDS提供了强大丰富的功能从而保证了高可用性、高安全性以及高性能。此外，RDS还提供了诸多便利功能提升了RDS的易用性。

问题七：为什么阿里百度腾讯用mysql mysql是免费的，所以很多企业网站都是使用mysql数据库

问题八：阿里云 用的什么数据库管理工具 阿里云帮助中心为您提供关于云数据库RDS控制台的使用指导,将RDS上的数据库备份到云服务器中,将RDS上的数据库备份到云服务器中！

问题九：阿里云 mysql数据库怎么使用 和本地数据库一样的用就好了

原本localhost地址，换成阿里云提供的地址就好了程序员书库。daimatree为你解答

问题十：阿里巴巴网站技术数据库是什么，是用什么语言开发的 估计是sql数据库

去IOE化就是用成本更加低廉的软件——MYSQL替代Oracle，使用PCServer替代EMC2、IBM小型机等设备。IBM是服务器提供商，Oracle是数据库软件提供商，EMC则是存储设备提供商。三者构成了一个从软件到硬件的企业数据库系统。由这三驾马车构成的数据库系统几乎占领了全球大部分商用数据库系统市场份额。除阿里巴巴这样需要大量数据运算的电商企业，其他如石油、金融行业也广泛地使用这套系统。

WPS成功上市代表了信息化企业软件国产化的趋势。在雷涛看来，WPS不是简单复制后替代Windows office，而是找到了下一代产品需求。

以往无论是运营商还是银行核心系统，大架构都垄断在西方的 IOE（IBM、Oracle、EMC）这三座大山里。直到2008年阿里提出去“IOE”运动，开始助推信息化软件国产化浪潮。

天云数据就是其中最早一批入场者。2010年为了建立中国完整的云计算产业链，中国宽带之父田溯宁投资建设云基地，天云数据便由此孵化，初备雏形。

2015年，雷涛带领创始团队们正式成立天云数据，率先切入金融领域。天云提供了国内领先的国产HTAP数据库Hubble，完成了“去IOE”中最困难的部分，替代金融A类核心系统惯用的西方IOE架构，在银行的联机事务中解决A类核心系统减负问题。此外，为了降低AI使用门槛，天云数据还推出AI PaaS平台MaximAI，逐步将数据价值逐渐扩展到能源、医药、军事等其它行业。

目前天云数据有70多家行业内大企业客户，单笔合同200-500万，纯软件年营收过亿。

融资方面，天云数据2018年曾获得曦域资本、华映资本B轮1亿人民币投资。

作为行业老兵，雷涛在北美跨国公司有20多年的技术管理经验， 2005年便入席SNIA存储工业协会中国区技术委员会联合主席，CCF中国计算机学会大数据专委会委员。

2011年在云基地时期，雷涛和创始团队通过BDP大数据平台负责了众多运营商业务，如联通的数据魔方、移动总部、南方基地等，2015年天云数据正式独立后，雷涛为了避免同业竞争，选择先聚焦在金融领域。

“天云数据的目标是替代 Oracle 和 SAS ”。云基地时期的积累让天云数据一开始就有高起点，首单就接下了光大银行的核心系统——OLTP线交易系统。比如银行能在全国所有营业厅实时实现OOTD交易，实时查询存钱取钱数额，整个环节涉及的技术都是天云数据早期对Oracle的一些替代。

但之后在多次的项目 *** 作过程中雷涛发现，在几百万条交易规格的强一致性下，数据的移动性、计算框架的变化、联机事务同时要做大规模并行计算，这对计算场景的通用性、即时性和全量数据要求极高，传统 Oracle架构根本无法适应。

“在Oracle架构之上，还需要升级满足新需求”。

于是天云数据自主研发HTAP国产分布式数据库Hubble。与传统 IT 架构处理失误需要联机分析和分开处理不同，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行并做 OLAP 场景，避免在线与离线数据库之间大量的数据交互，为系统减负。

HTAP国产分布式数据库Hubble替代了Oracle一体机,核心表2000余张80T左右、400亿条交易数据、提供56只服务应用交易、满足500个用户并发、500ms交易服务响应、每天在线交易量超200万、占整个银行核心交易量的10%，让银行面向柜面系统可提供78小时A类实时核心交易，面向手机网银系统可提供724小时A类实时核心交易。

从集中式Oracle切换到分布式HTAP，也解决了数据库扩展性的问题。比如天云数据让光大银行解决了 历史 数据查询问题，以往 历史 查询只能查到2年前，但在分布式技术上线后，可以查询15年前所有交易数据，同时让银行柜面系统以及手机APP可以无数人同时查询。

而在BI逐步转向AI的过程中，复杂的商业流程经算法重构。过去要把数据拿到SAS平台先分析，一层一层地把数据提出来搭建。但现在通过分布式技术，流程趋于扁平化，可以实现毫秒级的服务响应。

天云数据一开始就撬动的是行业头部资源。目前天云数据有光大银行、兴业银行、中信银行、中泰证券、中国石油、国家统计局等70余家行业内大企业客户，分布在金融、能源、医药、政府军事等领域，单笔合同级别超百万

针对每个垂直行业，天云数据都会成立一个子公司来专注赛道。目前天云数据有160人，技术人员超六成。

在雷涛看来，如果一年600个项目，全是5万、15万等碎片化的订单，公司总是重复满足初级客户的简单需求，技术很难沉淀和深入。“在当下成长阶段，打造产品需要在用户想要什么和你想做什么中找到平衡”。

对于雷涛而言，专注头部大B发展有两大发展潜力。一方面，大B拥有机器学习的普遍能力和实验室，更容易接受新产品。另一方面，天云数据交付产品和交付服务的同时也在转移大B客户的数据价值。

“AI本身是一个知识生产过程，它能把大型企业规则、流程的经验价值快速地抽样出来进行复制，赋能行业内其它客户甚至类似的其它行业。”

但在头部客户更定制化、个性化的情况下，天云数据是否失去了很强的复制能力？

雷涛解释到，虽然每个企业要求不尽相同，但都在不大的池子里找数据库。企业从海量数据中对数据进行迁徙、清洗、去重，可以去找合适的AI方法让它产生业务的价值，此过程具有通用性。

谈到核心壁垒，雷涛认为天云数据壁垒就是数据的复制价值。

壁垒的构建可分为两个阶段。第一个阶段是前沿 科技 本身的壁垒，比的是效率和产品核心价值，谁能够扎得深和更好的交付，谁就能拔得头筹。而作为国内最早研发大数据和人工智能的团队，天云数据有一定的技术先发优势。

第二个阶段是推理端的服务。数据资源的价值需要通过机器学习进行提炼，形成知识，进而封装成推理服务服务于行业。比如某保险公司20年长周期发生的重疾赔付定价上学习出来的特征和内容能够快速地移植到保险行业，而头部大企业客户给天云数据带来很优质的训练数据库。

未来AI将引爆万亿级大市场，但目前渗透率不到1%，这给各企业留有众多机会和想象空间。但无论哪种圈地方式，最终比的是速度、服务的稳定性以及产品化的能力。

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