企业数据上云必有一战，华为云12.12云数据库2折起

每年的Gartner全球数据库魔力象限都会对未来三年的市场进行预测，而2020年的预测相比于2019年的预测出现一个显著的变化，那就是全球75%数据库将被部署或迁移到云平台的时间表提前了一年——从2023年提前到了2022年。进入2020年底，我们将迎来数据库行业的世纪之战，企业数据上云与治理面临着重大抉择：本地数据库与云数据库的PK。特别是受2020全球疫情的影响，越来越多的企业正加速数字化转型，云数据库以及云上数据治理的时代将很快到来。

2020年12月12日双十二之际，华为云打出了云数据库2折起的大幅折扣，包括：MySQL等热门云数据库 2折起、迁移上云再加送6个月；GaussDB系列、数据管理服务DAS企业版等热销产品低至5折；数据加速与治理产品中也有Redis 4折的惊喜优惠。2020年又是华为云推出全场景数据库云服务GaussDB的第一年，而在2020年底打出云数据库2折起的大力度促销，彰显了华为云开打2021企业数据上云之战的决心。

2020年的一场疫情，让很多企业都将数字化转型提速，特别是让本来需要几年才能下的数字化转型决心和决定缩短到几个月；而新基建的推出，更刺激了基于数字技术的融合基础设施的大规模建设。无论是加速的数字化转型、急于上线的各种在线和互联网业务，还是筹建中的融合基础设施新基建，都为CIO们带来了头痛的问题：数据库的选型。

那么CIO怎么解决云数据库的选型难题呢？华为云数据库业务总裁苏光牛认为，CIO选型数据库，最常见的其实没有变化，就是稳定性和性能，以及云技术出现之后的扩展性和灰度等能力。但对于很多企业，特别是有 历史 遗留系统的，都涉及一个古老但无法回避的问题就是：生态。也就是如果招聘的DBA多是搞PostgreSQL，那么企业怎么能选择MySQL？反之亦然。或者当熟悉某个数据库的DBA干了几十年，又怎么转向另外一种数据库？

转型是必然的。数字化智能化升级，必然要求数据库跟上，苏光牛认为生态必须是开放的，否则就从一个火坑跳入另外一个火坑。选型之后，CIO都普遍担心，迁移的工作量有多大？CIO都需要有能自动化转换或者评估的工具，能把非确定的工作量转化为确定性的计划。然后就需要考虑迁移是否会中断或者中断多久，业务切换需要多久，对于在线迁移来说还要可控制的切换时间；随之，要考虑数据是否会丢失，因为从一个系统迁移到另一个系统，不可能100%覆盖所有的功能测试，没有覆盖到数据是否就丢失了，当然还要考虑数据安全等问题。

最后，必然要考虑成本以及让数据“活”起来。苏光牛认为，控制成本的最好方式是存储的融合，计算和存储分离的架构；而让数据活起来，就是要让存储的数据在不同系统之间流动起来，通过大的存储资源池解决数据孤岛问题，当然更好的数据迁移工具也能配合解决问题。

2020年11月，在Gartner发布的2020全球云数据库魔力象限中，华为云凭借GaussDB系列产品首次晋级全球顶级云数据库行列。Gartner对华为云的评价是：华为云专注于提供全面的混合堆栈，构建了全面、稳健的产品组合，能够满足跨云和本地环境的全方位数据管理用例，其许多产品与云基础架构紧密集成，以提供增强的性能和可靠性。Gartner还认为，华为在全球电信和网络行业有很强的影响力，很多为管理华为全球行业业务而构建的数据管理能力，面向政企行业普遍可用。

2020年下半年，华为云宣布GaussDB数据库战略升级为华为云数据库全场景服务，以及发布GaussDB云数据库服务GaussDB（for MySQL）、GaussDB（openGauss）以及GaussDB NoSQL，而GaussDB NoSQL非关系型数据库则支持MongoDB、Cassandra、时序InfluxDB、KV数据库Redis等，具有多模式数据管理能力。

就GaussDB来说，通过计算和存储分离实现分布式处理，在一套架构下，可以对接MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等多种开源数据库引擎，实现这些开源数据库的良好商用性能。GaussDB以华为云为底座，保证了良好可扩展性、d性、安全可靠等性能要求，特别是通过底层统一的智能化DFV分布式存储架构，满足企业上云对于云数据库的各种需求。

在数据迁移方面，华为云推出的数据库和应用迁移 UGO，是一款专注于异构数据库对象迁移和应用迁移的专业化工具，而华为云数据复制服务DRS，支持更大数据量、更长时间等多种复杂迁移场景，支持数据库上云和云上业务数据实时回传至云外的混合云架构。UGO+DRS形成了完整的迁移产品形态。

GaussDB是为政企打造的数据库一站式上云解决方案，提供全场景数据管理业务、全开放生态和安全可信，彻底解决政企以及互联网行业在数据库选型方面的痛点，真正做到数据库选型安心、迁移放心、管理省心。

苏光牛表示：“华为将持续战略投入数据库，布局全球7大区域囊括1000+数据库专家与人才。此次战略升级是华为云数据库积极构建高安全、高可靠、高性能的全场景云服务，拥抱开源生态的具体举措，华为云GaussDB数据库会持续打造多元生态服务，全方位满足客户的需求，加速政企客户数字化创新发展。”

正如Gartner所观察到的，如今华为云数据库业务在亚太地区，尤其是中国市场实现规模化部署，其中超过一半的客户来自公共管理、电信、金融保险等行业。华为云数据库，特别是GaussDB能够被广大政企用户认可，这首先来自于经历了华为内部的千锤百炼。从2007年开始，就因为华为的无线、网络、交换机等产品而发展起来了GaussDB，从2009年开始基于存算分离的架构而考虑分布式数据库的设计，2015年起基于广泛认知的生态如MySQL或者PostgreSQL等以及NoSQL数据库，逐步推出了分布式的数据库，同时还打造华为自己的openGauss生态。

2020年，华为云数据库品牌更加清晰，GaussDB是华为自有数据库品牌，既兼容MySQL、PostgreSQL等广泛认知的生态，又有自有的生态openGauss，openGauss于2020年6月正式对外开源。苏光牛强调，华为公司将长期投入GaussDB的开发，基于混合云和公有云的方式，联合ISV等伙伴一起，全方位服务好客户。

总结下来，GaussDB有四大特色：第一，开放的生态，拥抱开源生态的同时，打造华为自有生态。华为云认为未来一定是开放的生态，开放的生态才能保护客户投资，避免从一个封闭体系走向另外一个封闭体系。

第二，存算分离的架构，数据库的稳定性是第一位的，特别是交易型数据库，华为云数据库最核心的特色是存储的稳定性。华为云GaussDB基于与企业存储相同的分布式存储架构，经过千行百业的磨炼而不仅仅是单一的某种交易流量，另外各种存储能力如重删、压缩、跨AZ等特性让快速备份恢复、性价比都具备非常好的优势。

第三，安全合规，GaussDB经过了ICSL的安全认证，以及很多白盒的代码层面的认证。特别是随着欧洲GDPR等标准的实施，以及政企对数据安全性要求的增加，华为云GaussDB的代码级、架构级别安全设计，以及多年来在电信级高标准行业的锤炼，经历了很多实际客户的严苛考验，让政企在使用数据库的时候更加放心。

第四，软硬件全栈协同。华为云具备软硬件全栈研发的实力，无论存储底座和RDMA高速网络，还是虚拟化和容器之上的性能调优，以及GuestOS上的协议栈优化，特别是基于云技术之后的全栈优化和云服务能力，更加是华为云的优势。

当然，更为重要的是，云数据库采用云的模式实现了数据库运维管理的集中化，极大简化了数据库的安装、部署、配置、迁移和优化，大幅提升运维管理效率，让政企可以投入更多精力聚焦在核心业务创新上。

总结而言： 企业数据上云和云上数据治理将成为2021年政企数字化转型的重中之重，各大技术厂商都在争夺云数据库市场份额。以华为云全场景数据库GaussDB为代表的新一代云数据库，将满足政企数字化转型的全面需求。特别是以华为云和华为云Stack为底座，GaussDB可以跨公有云以及企业本地部署，其技术符合云及企业本地的要求，同时具有华为云的高性能、高可用、高安全等保证，可以说政企数字化转型的全场景保障！（文/宁川）

今后三年中国金融 科技 的发展规划正式揭开了神秘面纱，9月6日，央行官方正式发布了《 金融 科技 (FinTech)发展规划(2019—2021年)》（下称《规划》）。

《规划》开宗明义的指出，

持牌金融机构在依法合规前提下发展金融 科技

，有利于提升金融服务质量和效率，优化金融发展方式，筑牢金融安全防线，进一 步增强金融核心竞争力。

《规划》提出的目标是，到2021年 ，建立健全我国金融 科技 发展的“四梁八柱 ”， 进一步增强金融业 科技 应用能力，实现金融与 科技 深度融合、协调发展，明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度，使我国金融 科技 发展居于国际领先水平。

《规划》提出的重点任务包括六个方面，即加强金融 科技 战略部署、强化金融 科技 合理应用、赋能金融服务提质增效、增强金融风险技防能力、加大金融审慎监管力度、夯实金融 科技 基础支撑。

以下为澎湃新闻梳理的《规划》要点：

1依法合规 探索 设立金融 科技 子公司等创新模式。

2合理增加金融 科技 人员占比。金融机构要在年报及其他正式渠道中真实、准确、完整地披露 科技 人员数量与占比。

3建立健全企业级大数据平台，进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。

4推动形成金融业数据融合应用新格局，助推全国一体化大数据中心体系建设。

5强化金融与司法、社保、工商、税务、海关、电力、电信等行业的数据资源融合应用。

6引导金融机构 探索 与互联网交易特征相适应、与金融信息安全要求相匹配的云计算解决方案。

7 探索 相对成熟的 人工智能 技术在资产管理、授信融资、客户服务、精准营销、身份识别、风险防控等领域的应用路径和方法，构建全流程智能金融服务模式。

8推动建立 人工智能 金融应用法律法规、伦理规范和政策体系。

9有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径。

10积极 探索 新兴技术在优化金融交易可信环境方面的应用，稳妥推进分布式账本等技术验证试点和研发运用。

11打造“看懂文字”、“听懂语言”的智能金融产品与服务。

12加强 人工智能 、 移动互联网、大数据、云计算 等 科技 成果运用，加快完善小微企业、民营企业、科创企业等重点领域的信贷流程和信用评价模型，引导企业征信机构利用替代数据评估企业信用状况，降低运营管理成本。

13研究制定条码支付互联互通技术标准，统一条码支付编码规则、构建条码支付互联互通技术体系，打通条码支付服务壁垒，实现不同APP和商户条码标识互认互扫。

14突破1:N人脸辨识支付应用性能瓶颈，由持牌金融机构构建以人脸特征为路由标识的转接清算模式，实现支付工具安全与便捷的统一。

15动态监测分析网络流量和网络实体行为，绘制金融网络安全整体态势图，准确把握网络威胁的规律和趋势，实现风险全局感知和预判预警，提升重大网络威胁、重大灾害和突发事件的应对能力。

16引导金融机构积极配合实施穿透式监管，通过系统接口准确上送经营数据，合理应用信息技术加强合规风险监测。

17支持高校和科研院所研究建立金融 科技 相关学科体系，推动经济金融、计算机科学、数理科学等多学科交叉融合。

18 研究调整完善不适应金融 科技 发展要求的现行fa律fa规及政策规定，推动出台金融业新技术应用的相关fa律fa规，在条件成熟时将原有立法层次较低的部门规章等及时上升为法律法规。

云计算（Cloud Computing）是

分布式计算（Distributed Computing）、

并行计算（Parallel Computing）、

效用计算（Utility Computing）、

网络存储（Network Storage Technologies）、

虚拟化（Virtualization）、

负载均衡（Load Balance）、

热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

主要体现在虚拟化及其标准化和自动化。

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。

从软件看，VMware、微软的Hpyer-V、Citrix以及开源的KVM等是主要的虚拟化平台，是云计算的基础。Citrix的优势在桌面虚拟化和应用虚拟化。

至于云计算应用软件开发工具，并没有针对云计算、云存储的独特的编程语言。

许多人会将云计算与大数据联系起来，其实两者既有联系又有区别。云计算就是硬件资源的虚拟化，主要是一虚多，充分利用高性能的硬件资源；而大数据就是海量数据的高效处理，通常需要多合一、或多虚一，跨越多台硬件处理海量数据任务。Amazon是云计算应用领域的先驱，而Google则是大数据应用领域的先驱。大数据既可以采用以虚拟化为基础的云计算架构也可以基于高性能计算（HPC，集群技术、并行技术）来处理。

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的 *** 作，到这里 *** 作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是 *** 作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。

因此，云计算、云存储均为计算资源的底层，通过虚拟化的方式提供“设备”级（或 *** 作系统级）的服务，用户可以方便地申请使用”设备“来独立地实现自己的任务（就好像给你一台服务器），而实际上在云上提供给你的是一台虚拟机，至于这台虚拟机运行在哪台硬件设备上，却不一定，甚至可以”无缝“漂移，硬件故障时几乎不影响用户使用。

XXX省信息中心通过近几年的信息化建设，采用自建及购买服务的方式，建设了以下省级政务云平台，承载省级政务应用：

目前共有50台服务器，其中44台使用VMware平台，承载省信大部分业务系统（网办等）。6台物理主机承载统战部和办公厅的两个系统。

使用华为设备，搭建阿里云，由阿里的数梦运维团队维护，省信息中心租用服务。

灾备云计划建设200物理核CPU,1T内存，50T存储，500T备份容量，实际建设224物理核CPU,32T内存，60T存储，742T备份容量，并开通2条万兆到省信机房的专线，一条GE互联网专线，分配一个C类公网IP地址段。

XXX省电子政务云项目采用阿里云飞天云平台提供计算能力和存储资源，根据2017年6月1日第三期的要求交付使用的资总量为4000物理核、内存45000 GB,FC-SAN 400 TB、IP-SAN 500 TB、分布式存储600 TB、虚拟带库300 TB、磁盘备份300 TB)。划分为政务外网区、互网区共两个资源池，满足不同的业务场景求。

通过在互联网和政务外网搭建政务云实验平台，提供IaaS 、PaaS和大数据服务等3个方面的有关服务，测试云平台的功能特性、安全性、兼容性等，同时可以使得省信息中心熟悉云平台的建、用、管等方面有关情况，主要包括云主机、云存储，云负载均衡、云安全等IaaS服务，云中间件、云数据库等系统软件服务（含高并发、高可用等要求）等PaaS服务以及大数据处理、算法建模、数据开发平台等大数据服务。同时协助将XXX省网上办事大厅、信息资源共享平台迁移到政务云实验平台，推进以云计算平台为基础进行系统整合，对网上办事大厅有关数据进行示范分析运用。

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学习云计算可从事的职业有：

1、云系统管理员：配置和维护的系统，包括基本的云平台，解决出现的问题，并计划未来云的能力要求。

2、云计算工程师：负责云计算和数据中心项目交付计划和技术方案的制定，负责云基础架构、上云数据迁移、云容灾备份以及云可靠性、安全性等的规划设计及实施工作。

3、云计算开发工程师：负责设计和开发面向云服务的分布式软件。

学习大数据可以从事的岗位：

1、大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等。

2、大数据分析师：主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，推动数据解决方案的不断更新。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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1云计算适合什么人学

一般来说，搞云计算的基本都是理科生，而且以男生居多，毕竟这是一个技术含量较高的行业，工作内容主要是编程，也有硬件、网络相关的。

如果想学云计算开发，你需要有一定的计算机方面的专业知识背景；但是如果想学计算机运维的话，即便是零基础，也可以学，毕竟云计算这门学科说难不难，说易不易的，只要你有足够的兴趣，想必都能学好。

2云计算专业就业方向

云架构师

领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性、可维护性，并在预算内达到业务和IT业绩表现要求。

云计算软件工程师

云计算工作中的IT专业人员通常负责公司云计划的各个方面，通常涉及到云资源、服务和应用程序的概念化、规划、设计、实施、优化、管理、故障排除和持续支持，我们通常把这些IT专业人员称为云计算工程师。

3云计算专业的前景好不好

按照目前的形式看，云计算专业就业形式一片大好，在国家政策的支持下，我国云计算应用市场发展明显加快，各地云计算应用逐渐落地，越来越多的企业开始介入云产业，出现了大量的应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。可以说，云计算就业前景相当广阔。

云计划的全称是云安全计划。“云安全（Cloud Security）”计划是网络时代信息安全的最新体现，它融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念，通过网状的大量客户端（瑞星卡卡用户）对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

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