近期參加了于北京召開的 DTC 2024 大會。作為數據庫行業內的技術盛會，會議吸引了大量廠商與企業用戶的參與。個人作為主持人也參與了金融專場的分享，并于線下與很多同業做了大量交流。感覺整體行業還是呈現較以往不同的一些特點，本文就從行業、技術、產品角度談談個人的感受。
1. DTC 大會觀察：行業篇
? 行業發展，喜憂參半
數據庫行業，特別是國產數據庫行業近些年來發展迅猛，但在迅猛之余也存在不少隱患。來自陽博士的分享中就談到了國產數據庫在全球與國內發展的一些現狀。一方面，國內數據庫廠商產品眾多，具不完全統計有超過300余家的廠商產品，僅關系型數據庫就有180多家。但從市場規模來看，國內的數據庫市場空間僅占全球不到8%的市場。在如此規模有限市場空間下，眾多廠商如何良性發展，值得關注。這其中需要考慮社會化資源最最優化分配問題，防止低效競爭導致的資源浪費。此外，全行業的不景氣也影響到數據庫行業，自己本人也做ToB的創業，深有此感。在如此大環境下如何做好戰略規劃、產品定位、運營策略等，對于企業發展尤為關鍵，也是真正考驗著企業管理者。
? 自主能力，成為關鍵
近些行業內一些關于開源套殼的討論，尤為引人關注。在本次大會上，也有很多企業將自主可控能力，作為重點的宣傳方向。諸如根技術等理念被反復提及，具有完整知識產權和核心源代碼的技術可控能力，是保證國家關鍵信息安全的基礎。這一現象的背后，是有著內外部復雜環境所造成的。個人觀點是，不能將是否是開源套殼這一形式作為判斷自主能力的標準，還是回歸初心，從企業是否具備核心代碼的掌控能力上加以判斷。去年引人矚目的國測中，就包含對代碼掌控的評判測試，正是基于這方面的考慮。當然，如果企業采用基于開源構建自有產品的方式，還是要重視相關法律、合規風險，構建自有的知識產權體系，為未來在更廣闊的國際領域發展，做好必要的準備。
? 降本增效，客戶剛需
如果你今天接觸客戶，幾乎所有的客戶都有降本增效的需求，這也成為一款產品是否吸引用戶的必要條件。因此我們也看到很多廠商產品在降本增效方面做足了工夫，諸如資源池化、數據庫緩存一體化、存儲壓縮、租戶隔離、多模多態、混合負載等等一系列技術都在為降本增效這一大前提服務。從我實際接觸客戶上，也深刻感受到這一點。在前期接觸眾多產品差不多的情況，一兩個降本增效的殺手锏功能，很可能最終贏得客戶。
? 多場景化，成為趨勢
多場景化是指，用戶不再為某一類場景單獨選擇一套技術產品與方案，而是希望通過一套技術棧可滿足對多種業務常見的需求。這一訴求主要是基于成本、管理等綜合因素的考慮。于是乎如流批一體、融合引擎、流式分析、混合負載等技術，正是為了迎合這一趨勢。以流式分析為例，之前這往往是大數據的一個概念，但今天我們看有廠商已開始在數據庫中集成這一能力，一改傳統數據庫被動響應的工作方式，為用戶提供流式分析+實時告警的流處理能力。這對于用戶而言，一方面可以在如運營數據分析等場景使用數據庫來解決，多了一種選項方案；一方面也簡化的開發處理邏輯，無需編寫程序僅通過SQL方式就可以定義流處理管道邏輯，降低研發成本與風險。
? 落地艱難，任重道遠
隨著國產數據庫加速步入深水區，這一過程也開始呈現諸多難點。來自大會上的一篇分享頗令人深思，標題就是《從技術的難，到業務的憂》。如果在選擇國產數據庫這一過程中，做到遷移不焦慮、應用改動少、性能不降低、數據不丟失。也許看起來這些是對數據庫的最基本要求，但也正是這些成為目前用戶落地國產庫的艱難所在。本人也主持了金融分論壇，在論壇上很多老師都分享了使用國產數據庫的坑或者是使用國產庫的那些技巧，這些無疑都是在一線實踐中得來的寶貴經驗。從廠商角度來看，也都非常重視這一點，通過外圍生態工具去解決遷移評估、流量切換、數據遷移等難點；通過核心優化去解決運行不穩定、高可用與容災等問題；通過行業解決方案，有針對性對各行業、不同業務場景結合實踐推出最優路徑，方便用戶落地。
2. DTC 大會觀察：技術篇
? 數據多模與多模融合
從數據模型來看，一方面從關系型、鍵值、時序、文檔、圖等逐步豐富，越來越多的數據模型被人們所用到，于是一大批專用數據庫紛紛涌現；另一方面數據庫開始出現融合態勢，即在一款數據庫中支持多種模型的存儲與計算。從前者來看，這是數據使用發展的必然趨勢，隨著人們對數據越來越重視，數據必將更多為發掘使用產生價值；而后者的趨勢，也是人們面對這一復雜現狀，希望得到一種“單一簡化”的方式去解決。個人覺得專用與融合方向路線還將長期存在。
? AI與DB之協同、驅動
人工智能與數據庫存在非常緊密的關系。一方面人工智能需要大量的數據支持，而數據庫就承載著存儲與管理數據的職能，沒有數據庫提供的數據，人工智能就如無源之水；另一方面人們非常習慣于通過數據庫方式-SQL與數據打交道，可以輕松的獲得并使用數據，而這對于人工智能非常重要，可以大大降低數據使用成本。可以說兩者可以親密協同，為用戶承擔起管好、用好數據的職能。
從第二個大的方面來看，隨著數據庫自身越來越復雜，從自身管理到用戶使用都面臨復雜度大幅提升問題。人工智能的出現可以有效解決這一問題，于是從數據庫的自治管理、診斷優化、故障分析到數據新交互方式等無疑都是這一方面的體現。人工智能驅動下的數據庫，成為必然一種選擇。隨著這些年來，越來越多的數據庫及生態工具集成進 AI 能力，其產生的價值開始凸顯，未來必將成為廠商競爭的高地。
? 無法回避的熱點-向量
去年最火的技術名詞就是大模型，隨之而來的就是向量得到了更多的關注。一方面人們希望對這種新的數據計算模型的支持，一方面也對算力本身提出了更高的要求。于是乎數據庫領域的新兵-向量數據庫得到更多關注，同時傳統關系型數據庫已逐漸為向量計算提供相應的能力。對于前者，我們從資本層面得到的明顯的印證，一批企業紛紛達到融資；后者來看正有更多的傳統庫支持了向量，會上更是有廠商表達全線產品已接入向量化能力。個人從長期角度來看，這兩者不會相互取代，而是會在不同場景下各自發揮的各自的優勢。從國內市場來看，向量與發展與整個AI生態發展緊密相連，目前還處于早期探索階段，商業化場景并不清晰，也還沒有頭部玩家出現。
? 打造端到端的安全體系
隨著一系列安全法規的出臺，人們對安全特別是數據安全日益關注。作為數據的主要載體之一，數據庫對于安全能力的支持成為必然。與往年有所區別的是，今年大會對于數據安全體系建設被更多提及。從數據的外層感知防御、到中層訪問控制、到內層加密保護、再到事后審計追蹤，構建起以數據為中心的全訪問數據安全防護體系。這其中包含了從異常行為分析、敏感數據識別、認證鑒權、三權分立、數據加密、動態脫敏、防篡改、細粒度審計等等技術。某廠商總結的非常好，要做到“攻不破、進不來、拿不走、看不懂、改不了、賴不掉、信得過”，只有這樣用戶才能放心大膽使用。
? 資源架構升級之池化架構
資源池化的概念，最早是從云廠商帶來的。云作為一種新的資源供給方式，可以將底層資源抽象后進行供給。隨著更多更細粒度的底層資源被池化處理，帶來的是高彈性與低成本。這一概念，正在被數據庫領域借鑒。一方面基于云資源池化的云數據庫產品經過多代演進，正向著Serverless化發展；另一方面數據庫作為資源消耗大戶，自身也面臨利用率低下、多負載差異、多模型融合的難點，對底層資源要求促使其想池化領域發展。其實最早對這一概念的基礎，更多是來自 Oracle PDB，現在正看到越來越多的數據庫產品開始在此方向發力。
? 一條艱難的捷徑之兼容性
國產數據庫產品，想要取得突破，良好的生態是必須，而這一過程往往需要長時間的積累與建設。而想考慮走一條捷徑，兼容性是最容易想到的策略。這也是國產數據庫很多都在兼容性領域投入重兵的原因之一。然而要想做到“完美”的兼容性是幾乎不可能的，這其中需要大量的兼容適配工作。本次大會上就有多家廠商展示其兼容性能力，確實投入了大量精力。如何看待這一現象呢？主要還是因為自有生態的建設需要過長的時間，在窗口期不長的情況下兼容性成為迫于無奈的一種選擇。行業內對此有著多種聲音，有的是希望廠商多多兼容，簡化用戶遷移降低改造成本；也有一種聲音是希望弱化此投入，更多建立基于開源或自有的生態標準，鼓勵用戶從根本解決依賴問題，避免重蹈生態依賴的覆轍。個人覺得這不是一個是非問題，企業可根據自己產品定位與發展選擇道路。
3. DTC 大會觀察：運營篇
? 體系化建設漸成標準
此次大會給我突出印象，就是企業開始越來越重視產品體系化建設。打開很多廠商產品冊子，往往突出位置就是企業的產品大圖。通常是以架構或場景區分的多款數據庫產品為核心，外圍配套有生態工具，覆蓋從遷移、管理、開發、備份、優化等多領域，上層是以多行業解決方案進行支撐，最外圍是眾多合作伙伴。可以說國內數據庫廠商經過多年發展，已經開始從單一產品競爭，逐步演進到全生態的比拼之中。廠商在產品版圖構建上，不能有明顯的短板，否則很可能成為客戶不選擇的理由。從客戶角度來看，這是一個好事情，可以選擇到覆蓋全面的產品；但從另一個角度來看，也拉高了企業競爭門檻，對于很多初創型、中小企業來講構成不小的競爭壁壘。
? 從“我是誰”到“我為誰”
如前面所講，國產數據庫有數百家之多，關系型數據庫就有近200家。如此眾多的廠商產品充斥在市場中，用戶如何選擇成為難點。如何在眾多產品中脫穎而出，是很多廠商市場運營策略需要考慮的。在會場上也跟部分企業做了交流，覺得這個方面還稍顯不足。很多企業還是從“自我宣傳”角度來講述產品，給用戶一種大而全感覺的同時，似乎又抓不住重點。也許一天下來，用戶能真正記住的并沒有幾家。這其中需要做個觀念的轉變就是從“我是誰”轉變為“我為誰”，即從以自我為中心的視角，切換到以用戶為中心的視角。從講述產品功能、廠商資質等，轉變到以講述場景價值為核心，形成從“場景-價值-功能-技術-實力”的表述方式。俗話說，一招鮮吃遍天，通過接觸到很多客戶有明顯感知，其實用戶對產品都有著清晰的認知，這些buy in的點正是需要廠商反復強化，形成業內共識進而達到運營效果。
