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Tech星球 上云，30万「程序猿」的未来简史：去O( 四 )


回到开篇提到的呼兰和盖国强的对话 。 呼兰认为：从传统商用数据库到云原生数据库 ， 对于程序员来说 ， 就像是开的车 ， 从燃油车升级成电动车 。 数据库本身的核心优化、事务处理、SQL的交互是没有大的变化 。 但云上原生数据库标准、语法、生态一致且好用 ， 技术上不担心被锁死 。 这和传统商用数据库有本质区别 。
Tech星球 上云，30万「程序猿」的未来简史：去O
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极客脱口秀演员呼兰
5G和IOT时代来临 ， 也称作AIOT 。 这将给行业带来进一步的变化 ， 数据更加复杂化 ， 数据向流的方式转变 。 云端边一体 ， 对于IOT数据的处理产生新的挑战 。
云原生数据库不是从石头缝子“蹦”出来 ， 是过去四十年间 ， 数据库的积累之上产生的 ， 云数据库更多是从开源发展起来的 。 数据库的理论和原理没有被颠覆 ， 本质相通 。 DBA进入到云数据库领域 ， 难度并没有那么高 ， 只要完成思想的转变 ， 转变过程是非常快的 ， 难的是心理上的畏惧感 。
“因为人天然担忧和畏惧新的挑战” ， 盖国强说 。
从传统商用、开源到云原生数据库 ， 真正改变的是 ， 资源的使用方式 。 云其实是提供新的算力 ， 可以弹性伸缩即时获取 。
企业更喜欢买固定资产 ， 对软件资产认知不足 。 放弃固定资产采购转为云上采购 ， 把可以管理的数据资源搬到云上 ， 又是一个巨大的挑战 。 “挑战人性 ， 人对于变化的畏惧 。 ”
“在IT这个世界里 ， 你学习的慢就是退步 。 别人是百米冲刺 ， 你慢悠悠就会被淘汰 。 如果我们跑在行业后面 ， 就帮助不了用户 。 ”
“我们要解放人 ， 不做搬砖的苦力活 ， ‘革命’才有能力做更有价值的事情” ， 盖国强认为 ， 并不是技术革了你的命 ， 而是不进步的技术会革掉你的命 。
搞技术的人 ， 从入行到专家 ， 三年时间可以掌握一个新技能 。 一种风潮的形成 ， 从造势到成为趋势 ， 大约就是三年 。
三年前 ， 认识到开源数据库、云原生数据库是未来 ， 盖国强要求公司所有人学习数据产品掌握技能 ， “大家最开始是抵触的” 。
到了今年 ， 他已经不再要求了 。 叫他“师祖”的年轻人们反而觉得 ， 如果你不让我学习PolarDB（阿里云自主研发的新一代云原生数据库）是在阻碍我的前途 ， 你是不是对我有意见？
未来简史 ， 数据库生态加速
数据库经过几个发展阶段 ， 分分合合 。
如今 ， 加上开源数据库、云上数据库 ， 数据库行业再次进入到群雄争霸的阶段 。
在传统数据库时代 ， DBA的生活状态一般是熬夜加班 ， 每一套数据库的脚本和演练 ， 实施、测试 ， 至少要做半年 。 每一个“五一”、“春节”等假日 ， 7*24小时工作 ， 一旦出现问题 ， 赶去救火 。
DBA为什么要过这样的生活？如果有一种新的技术可以将升级迁移变成自动的 ， 不需要熬夜加班搞测试 ， 将省下来的时间用于学习 ， 为什么要揪着过去的苦日子不放？
DBA这个群体是保护数据库的 ， 国产数据库、开源数据库在实践中要靠DBA ， 整个生态的推动 。 DBA可以自信地认为 ， 自己是云厂商之争中最炙手可热的香饽饽 。
第一次听说PolarDB公测后 ， 猿辅导产品技术总监张文治就觉得 ， 这个产品的分布式特点 ， 可能会适合于集中学习考试这样的场景 。 猿辅导运营在线模拟测试已经颇有心得 ， 疫情期间 ， 这个能力被老师、学生认可 ， 在此之前 ， 数据库运维团队和阿里云团队一起 ， 在2天左右时间 ， 就完成了数据库的扩容 。
张文治认为 ， 新型云原生数据库 ， 近几年确实可以让数据团队更专注于业务 ， 团队不断扩大 ， 在公司也获得更大认同 ， 但是 ， 也要同时注意云原生数据库和开源数据库的差异 ， 这样在问题追查中 ， 更游刃有余 。
几年间 ， 阿里云还研制了DTS、ADAM、DAS等一整套帮助数据迁移和自动运维的工具包 。 即便从Oracle数据库迁移 ， 往往也只需要修改5%不到的代码量 ， 另外 ， 云原生数据仓库AnalyticDB也可以很好的解决各类数据分析场景的调整 。


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