再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化

阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可d性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类SQL查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB 商业化活动

时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。

时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在 写多读少 ，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ，具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取 *** 作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

云InfluxDB® 相比较开源InfluxDB 优势明显。 云InfluxDB 提供云服务的方式，有行业顶级的专家支持服务，具有 免安装，免运维，稳定性高，数据高可靠的优势。使用云存储的方案，数据多副本存储，数据可靠性达到999999% 。

自建快速迁移上云

云 InfluxDB 提供了快速迁云的工具，只需动动鼠标就可以完成自建InfluxDB 到 云 InfluxDB 的迁移。

类SQL 开发友好，快速上手

阿里云 InfluxDB 完全兼容开源 InfluxDB ，面向开发友好， 为了方便传统关系数据库开发者能够快速适应Influx DB开发， 提供给了类 SQL的查询语言 InfluxQL，在提供强大的时序分析能力的基础上，最大程度的沿用了SQL的开发模式，使得学习成本大大降低。

集成数据采集，搭建监控更简单

阿里云数据库 InfluxDB 继承了 Influx DB 良好的开源生态，具有完整的数据采集，存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack 支撑。 同时相比较开源产品，提供了产品化的数据采集服务，只需在控制台进行几步简单 *** 作，“0” 代码完成各类监控源的监控数据自动采集。

云InfluxDB® 金融高可用版即将推出

服务的高可靠和数据一致性对金融类企业至关重要，开源的InfluxDB 没有提供高可靠的HA 版本，阿里云InfluxDB 针对金融，保险，银行，涉及数据和服务高可靠的研发了 HA高可用版本， 目前正在商业化上线的过程中，不久就可上线提供服务。

云InfluxDB® 商业化限时优惠

作者：王慧贤

数据存储、数据分析、数据安全如今，围绕“数据”的话题越来越多，离人们的生活也越来越近。

从陌生到熟悉，数据不仅“出圈”，甚至已然站在了C位。去年，中央发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确表示，继土地、劳动力、资本、技术后，数据成为第五大生产要素。

步入信息化时代后，数据库、 *** 作系统与中间件作为计算机最基础的三大软件，支撑着企业的正常运行。

当数据成为生产要素后，必然会迎来爆发式增长，企业的数据存储和处理需求将进一步释放。更重要的是，疫情加快了数字化转型的脚步，更加速了企业的上云速度。

从信息化到数字化，时代的变革，总会带来商业世界的变化。如何在云原生架构下使用数据库，成为企业的痛点和云厂商的机会，亚马逊AWS的CTO Werner Vogels曾多次强调：“数据库是云计算的终极之战。”

在数智化时代，云原生到底意味着什么？云原生数据库和传统数据库相比，核心优势是什么？是否把数据库搬上云就是云原生？基于这些问题，雷锋网与阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞展开一场对话。

国产云原生数据库，摆脱「切肤之痛」

如今，数据库的商业世界，因为云的出现与发展，分成了两大派系。

一派是以Oracle为代表的传统商用数据库，一派是以国外AWS、国内阿里云为代表的云原生数据库，去“IOE革命”下的产物。

其实，早期较为火热的数据库种类有三种，层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

在《浪潮之巅》一书中，作者吴军写下了这样的观点：“Oracle 的兴起很大程度上靠的是它最早看到关系型数据库的市场前景，并且在商业模式上优于 IBM。”

因此，在云原生数据库“入世”之前，数据库的天下一直是Oracle的，国内大部分互联网公司都不得不采用Oracle+IBM小型机+EMC的模式来维持正常运营。

高昂的费用，使得对于数据库需求较大的互联网巨头“忍无可忍”。

2009年，阿里巴巴的Oracle RAC 集群节点数达到了创记录的20个。可由于Oracle并没有d性扩展的功能，只能按照峰值流量购买小型机和数据库，导致阿里将业务上涨带来的大部分利润，都支付给了Oracle。

第二年，阿里便开始走上了去“IOE”之路，根据开源MySQL搭建了AliSQL，并顺利经过了淘宝双11的考验，国产云原生数据库算是正式摆脱了“切肤之痛”，逐渐受到市场的真正认可。

另一边，国外的AWS在2015年公布了基于云计算的自研数据库Amazon Aurora。Aurora是一个关系型数据库，可以跨3个可用区域复制6份数据，其最大的特性就是高性能和高可用性。

云计算巨头的入局，让云原生数据库在国内外一步步成为主流。据Gartner预测，到了2021年，云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%，到2023年，75%的数据库都要跑在云平台之上。

关于云原生数据库，随着逐步的出圈，也让人们关心的焦点从“是啥？”转变为“还能解决哪些问题？”

但云原生数据库存在着数据孤岛的问题，无法打通多个数据系统的情况下，企业在数据加工和数据管理上就会“压力较大”，甚至在数据安全方面还存在隐患。

传统数据仓库一般基于T+1数据集成构建离线数仓，以支撑企业各项分析与服务。传统方案不但会影响线上业务稳定性，且难以支持企业的实时需求。

因此，在李飞飞看来，云原生数据库已经走到20阶段。这个阶段要解决的问题，就是上述存在的痛点。

9月26日，在阿里云数据库创新上云峰会上，阿里云发布了首个一站式敏捷数据仓库解决方案。该方案结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库AnalyticDB（简称：ADB），实现了库仓一体的技术架构，提供在线数据实时入仓、T+1周期性快照、按需建仓等能力，数据延时低至秒级，持续赋能业务在线化，使企业的在线数据可以释放出更大的价值。

相较于传统方案，阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案有4大核心优势：

1、对业务侧影响小，不会因为数据汇聚集中和实时加工影响业务侧正常运行，CPU、内存占用低于5%；

2、事务顺序和数据准确性有保障，且处理链路短，支持在线数据实时处理落仓，效率更高。数据传输效率100m/s，数据延时在10秒内；

3、支持复杂实时数据加工、计算逻辑；

4、低代码 *** 作，能够大大降低实时数仓的构建难度，提升构建效率的同时，支撑企业数字化转型过程中的各类实时场景。

除了实时统计分析场景外，企业为满足周期性数据分析需求，需建设周期性全量快照。

传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。

针对T+1周期性集成场景，一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T+1全量数据快照，用户通过简单几个步骤，即可按需生成各种周期的全量或增量快照。

此外，业务还可按需进行任意时间点的数据回溯，以快速解决数据异常问题。

谈起未来数据库的发展趋势，李飞飞提到以下五点：

1、云原生+分布式一定是数据库的标配，分布式已经是必选项。分布式数据库由多个相互连接的数据库组合而成，面向用户则是以单个数据库的形态出现。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征，从资源池化到d性扩展，再到智能运维，再到离在线一体化，解决企业用户的核心诉求。

2、AI for DB（database，指数据库）和 DB for AI 将是主流趋势。用AI将数据库运维管控智能化，尤其在云原生+分布式这个前提下更重要，因为数据库不仅是内核的能力d性高可用、可拓展性，更重要的是部署后应用和运维的复杂度要大大降低。在数据库里，面对越来越多非结构化的数据，分析能力十分重要。

3、数据的安全可信，在今天这个大环境下变得愈发重要，如何确保整个数据库系统，在处理数据全链路过程中提供加密能力、多方安全计算能力、隐私保护的能力，也是很重要的趋势。

4、多模数据处理能力将越来越重要。比如，新型数据库多模态的处理能力，在新能源 汽车 企业打标签、智能电池化预测等应用场景中，将发挥越来越重要的作用。

5、一份数据，多个数据处理引擎：实现仓库一体、仓库联动、仓库打通，数据之间无缝流转。

以上判断，也从侧面反映出阿里云数据库的走向，这点毋庸置疑。但除此之外，业界最关心的，还有开源。

近半年，国内很多厂商相继提出开源战略，背后缘由显而易见，为了打造生态。就在今年的阿里云峰会上，阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋（花名行癫）将2021年阿里云的发展关键词归纳为：做好服务、做深基础、做厚中台、做强生态。

做好服务与生态，成为如今厂商们不约而同的目标，而开源，就是最好的选择。

当雷锋网问到：“未来，阿里云数据库会不会把所有能力都开源？”这一问题时，李飞飞给到的回答是：“不会。”

之所以有这样的回答，是因为对于开源，他有着一些判断和看法。

李飞飞表示，这些部分，本就是阿里云数据库的商业化版本。

事实上，业界大多数的数据库厂商都不会针对自身的核心能力开源，如TiDB的核心管控组件、TiFlash。

与像MongoDB,、Cassandra、CouchDB这些以开源起家的数据库厂商不同，开源只是阿里云数据库的战略，不是阿里云数据库的命脉。

前几年，有业内人士表示，在面向开源时，国产数据库首先需要解决信任以及开源知识产权等问题。“开源会让厂商更加认真思考版权还有专利的问题，事实上，选择开源后，对于数据库厂商提出了更高的要求。”

李飞飞认为，开源只是一种选择，数据库开源成功并不代表着商业化就能够成功，不开源也不能代表厂商不先进。

更准确的说，开源只是一种有效手段。

最终，阿里云数据库希望客户能够通过开源版本把阿里云数据库产品技术快速用起来，并能够参与到技术产品的迭代过程中，在一些高阶能力上，借鉴团队专业能力和阿里云的服务能力，成为良好的商业合作伙伴，这是李飞飞以及阿里云数据库对于开源的一些基本思考。雷锋网雷锋网雷锋网

⼤数据的存储⽅式是结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理，轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析 *** 作，通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理，轻型数据库⽆法满⾜对其存储以及复杂的数据挖掘和分析 *** 作，通常使⽤分布式⽂件系统、No SQL 数据库、云数据库等。

1 分布式系统：分布式系统包含多个⾃主的处理单元，通过计算机⽹络互连来协作完成分配的任务，其分⽽治之的策略能够更好的处理⼤规模数据分析问题。

主要包含以下两类：

1）分布式⽂件系统：存储管理需要多种技术的协同⼯作，其中⽂件系统为其提供最底层存储能⼒的⽀持。分布式⽂件系统 HDFS 是⼀个⾼度容错性系统，被设计成适⽤于批量处理，能够提供⾼吞吐量的的数据访问。

2）分布式键值系统：分布式键值系统⽤于存储关系简单的半结构化数据。典型的分布式键值系统有 Amazon Dynamo，以及获得⼴泛应⽤和关注的对象存储技术(Object Storage)也可以视为键值系统，其存储和管理的是对象⽽不是数据块。

2 Nosql 数据库：关系数据库已经⽆法满⾜ Web20 的需求。主要表现为：⽆法满⾜海量数据的管理需求、⽆法满⾜数据⾼并发的需求、⾼可扩展性和⾼可⽤性的功能太低。No SQL 数据库的优势：可以⽀持超⼤规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地⽀持 Web20 应⽤，具有强⼤的横向扩展能⼒等，典型的 No SQL 数据库包含以下⼏种：

3 云数据库：云数据库是基于云计算技术发展的⼀种共享基础架构的⽅法，是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。

2021年12月19日，在北京 · 北苑大酒店举办的“2021中关村数字经济产业联盟会员代表大会暨华为云北京城市峰会”的领跑汽车智能时代高峰论坛上，华为云中国区副总裁，云原生企业业务部部长潘捷发表演讲，并阐述了华为云在汽车行业的整体服务策略：华为云将基于九类关键能力，聚焦六大解决方案，在数字化转型、价值链重构、全球化开拓方面，助力车企“造好车”，“卖好车”，“用好车”。

华为云中国区副总裁，云原生企业业务部部长潘捷

汽车发展转向“新能源”与“智能化”，数字化转型已成车企必答题

潘捷介绍，在“新能源”与“智能化”两大汽车发展方向的牵引下，中国汽车产业将实现由大变强，数字化转型已成为车企迎接竞争新格局的必答题。

中国是全球最大的汽车市场，产销量连续六年位居世界首位。实现由大变强，是中国汽车产业人的梦想。四年前，国家发布《汽车产业中长期发展规划》，为汽车强国之梦提供了行动纲领。预计到2025年、L2、L3级自动驾驶新车销量占比将超过50%，汽车的定位将会从出行工具转变为智能终端。“双碳要求”已成为我国新能源汽车发展的巨大推动力。汽车工程学会牵头修订编制的《节能与新能源汽车技术路线图》明确指出，汽车产业碳排放总量将先于国家碳排放承诺，在2028年左右达到峰值，2035年排放总量较峰值下降20%以上。

深耕汽车产业多年，华为已形成「端、管、云」全面布局

华为在汽车行业有长时间服务积累。早在2013年，华为就成立了车联网业务部。2018年，先后发布OceanConnect车联网平台和移动数据中心解决方案。2019年，成立智能汽车解决方案BU，深入汽车增量部件研发和设计，华为消费者BG也在同年发布了鸿蒙 *** 作系统，随后推出的全场景1+8+N智慧生活解决方案就包括“车家互联”。

华为Cloud BU自2017年成立以来，持续加大在汽车行业的投入，行业份额位居首位，构建了“5+1”行业解决方案。华为智能车云服务与华为消费者云服务，都是华为云的服务对象。通过“云云协同”，加持华为云为车企服务的全局能力。

论坛现场，潘捷介绍了华为云汽车行业整体服务策略：打通内部平台，协同华为消费者云服务、智能车云服务和华为流程IT的能力，基于九类关键能力，聚焦六类解决方案，致力成为车企数字化转型、价值链重构和全球化开拓的首选伙伴。

华为云汽车行业整体服务策略

九类关键能力包括：自身数字化转型经验，外溢到华为云上；智能制造领域的转型积累；全球化布局经验；华为消费者云服务用户运营经验；高精地图能力；生态合作伙伴：华为云联同汽车设计、制造、出行等领域ISV伙伴，共同沉淀行业Know-How能力；底层创新能力：华为在计算、存储与网络方面，底层软硬件协同创新能力；企业数据治理经验；全栈全场景AI能力。

基于这九类关键能力，华为云为车企客户构筑了“5+1”六大解决方案：

“数字化转型咨询服务”，即通过咨询将华为的数字化转型经验能力外溢，帮助车企转型；

“数字化研发”，即通过汽车仿真、自动驾驶开发、敏捷/低代码开发等平台，帮助客户提升研发效率、缩短研发周期；

“数字化生产&供应链”，即通过将华为制造能力外溢，提供数字工厂、智慧物流方案；

“数字化营销”，通过帮助客户构筑CDP能力，开展用户运营，结合线下智慧4S店解决方案，实现线上线下数据打通；

“数字化出行”，协助车企构建车联网平台、提供地图导航、司乘安全、内容生态、等服务；

华为云还为车企客户提供“云原生基础设施服务”，作为所有垂直场景化服务的底座。因此，华为云在车企数字化转型、价值链重构、全球化开拓三个发力方向上都能提供强大的助力。

华为云汽车行业解决方案能力全景图

华为云帮助车企创新 众多汽车产业客户已受益

截止目前，国内top30的车企，80%都已选择在华为云上“智造好车”。潘捷介绍，一汽、长城等整车制造企业，T3等移动出行服务企业，都已在与华为云的合作共创中，获得了深耕数字化带来的喜果。

在一汽与华为云的合作中，华为云为一汽构筑了混合云底座，既保障业务稳定性又充分利用了公有云的灵活性；基于华为云数据库及微服务等能力，针对ERP进行国产化微服务改造，解决了原来单体架构性能、效率及稳定性问题；构建4S店车辆维修知识图谱，极大提升了维修效率及客户满意度。目前华为云在一汽客户开展下一步的共创：包括在工厂实现AI智能质检，提升产品质量；通过生产指挥中心驾驶舱，支撑生产、营销智能决策。

长城汽车作为首批走出国门的中国汽车企业，需要全球一致服务级别的云服务，在华为云全球一张网的基础设施建设优势下，长城建设了全球车联网平台。华为提供了地图、全球SIM、影音快服务平台等技术能力，协助长城汽车车联网平台满足各国数据合规要求，构建了全球智能网联生态。

T3出行在业务发展过程中，希望提升司乘安全算法准确率，提高云上资源利用率。华为云针对疲劳驾驶检测、分神检测，快速制定了端云协同方案与T3出行联合创新，提升算法准确率达到90%以上。了；通过存算分离等领先的底层技术创新，协助客户大幅降低资源消耗成本。通过花瓣地图能力，协助T3提高定位准确度，进一步提升了用户体验。

潘捷最后总结，数字化给中国汽车工业带来的革命性颠覆远超想象。科技企业依靠领先的技术实力协助车企全面上云和云上创新。华为云愿与众多伙伴携手，共同构筑数字化解决方案生态，推动汽车产业高质量发展，助力车企造好车、卖好车、用好车。

移动云MySQL是基于物理机进行的容器化部署，通过容器提供的数据库服务。目前实例规格族，包括通用型、独享型和通用入门型。其中通用型和通用入门型是与同一物理机上其他通用版实例共享CPU⌄磁盘和I/O资源，独享被分配的内存资源。独享型是完全独享被分配的CPU、内存、磁盘和I/O资源。购买成功的MySQL需要下载适配版本的MySQL客户端程序进行远程访问。

了解移动云云数据库MySql更多详情，欢迎注册登录移动云官网→>

云数据库和云存储的区别：

一、从服务层面来说

这两者都可以做为PaaS服务暴露给用户，云数据库可以包括关系型数据库以及非关系型数据库等，而云存储则可以包含块存储(Block Storage)以及对象存储(Object Storage)等。

二、从数据的结构来说

一般云存储上存储的都是用户上传的比较零散的文件，每个文件的类型和组织的方式可以不一致，比如，音频，word文件之类的，而数据库中存储中的数据都由数据库进程来直接管理，包括表空间，表结构以及数据存储的方式，是有规则的。

三、从提供的服务来说

云存储:提供存储能力，更多面对的场景是非结构化类数据，如文件，，视频等。

云数据库：提供基础的数据库和数据对象管理能力，既包括oracle，mysql，sql server等关系型数据库，也可以包括类似mongodb , hbase等半结构化数据库。

四、从两者的关系来说

对于云存储当前基本都基于类似hdfs分布式文件系统进行封装，提供存储服务能力接口。也可以基于hdfs，上面再架构一层，形成一个数据库，再将数据库能力暴露出去，形成云数据库。

类似hbase，但是对于常见的关系型数据库,可以做为云数据库，但是他们底层不不是依赖的云存储能力。

扩展资料：

云存储的主要用途：

云存储通常意味着把主数据或备份数据放到企业外部不确定的存储池里，而不是放到本地数据中心或专用远程站点。支持者们认为，如果使用云存储服务，企业机构就能节省投资费用，简化复杂的设置和管理任务，把数据放在云中还便于从更多的地方访问数据。

数据备份、归档和灾难恢复是云存储可能的三个用途。

减少工作和费用是预计云服务在接下来几年会持续增长的一个主要原因。据研究公司IDC声称，全球IT开支当中有4%用于云服务;到2012年，这个比例会达到9%。

由于成本和空间方面的压力，数据存储非常适合使用云解决方案;IDC预测，在这同一期间，云存储在云服务开支中的比重会从8%增加到13%。

参考资料来源：百度百科-云存储

百度百科-云数据库

关系型数据库（RelationalDatabaseService）是一种基于云计算平台的在线关系型数据库服务。它可以即开即用、稳定可靠、安全运行、d性伸缩、轻松管理、并且经济实用，支持单机、主备或集群部署模式。

你好，景安最新推出快云vps，站库分离的。

云数据库结合快云VPS使用，布局站库分离的网站，这样的站库分，离速度更快，也减少了数据安全风险，更降低了运营成本。总结起来有4大优点：

1 性能卓越云数据库采用高端服务器集群，千兆网络接入，所有业务实现物理分离，专人专用，且数据库参数设置已经做了专业的优化，性能比普通自建数据库有大幅提升。

2 自动备份云数据库设置了自动备份点和手动备份点设定功能，用户可以将数据库恢复到过去七天内的任意时间点,最大程度上保障您的数据库可靠。云数据库解决您繁琐的文件备份工作，节约您的时间，让您有更多的精力去做更重要的事情。

3 安全稳定云数据库具备指定内外网IP访问功能，默认只有您的网站服务器可以访问您的数据库，同时您也可以手动设定任意您指定的IP，该功能可以有效防止外部未授权IP访问您的数据库,保障您的数据库的安全。此外云数据库还设置了 *** 作日志查询功能，帮您准确分析数据库访问情况以达到数据库高效、安全的使用。

4 管理方便云数据库支持最新版本的数据库类型和版本，并提供和兼容多种第三方管理工具,您不需要对原来的程序、应用和设定做任何改变即可直接

以上就是关于再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化全部的内容，包括:再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化、对话阿里云李飞飞：关于云原生数据库的五大预判、大数据的存储等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！