| 报道数字经济 定义转型中国  腾讯云数据库副总经理王义成：“我个人比较看好有整体信息化升级需求的领域，希望与产业的数字化转型共同成长。” 撰文 | 泰伯网 宋潇旸 编辑 | 鹿野 数据已经成为继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素。随着《“十四五”数字经济发展规划》等陆续出台，企业和产业的数字化转型步伐进一步加快，加之越来越强烈的国产化替代需求，以往由于太过基础显得相对冷门的数据库赛道，开始快速升温。 IDC数据显示，2022年全球数据库市场规模有望超过400亿美元。另据中国信通院测算，预计到2025年，中国数据库市场规模将达688亿元，年复合增长率为23.4%。 据媒体统计，过去两年间有超过37家国产数据库公司获得融资，仅2021年就有超过20家数据库企业获得新融资，领投或参投机构中不乏高瓴、红杉、腾讯等头部资本。其中，主打分布式关系型数据库的明星企业PingCap，如今估值已高达180亿。 出于自身成本、应用需求、生态布局等考虑，腾讯、阿里、华为等大厂也已经先行一步，相继推出具有自身特点的自研数据库产品。 腾讯云数据库副总经理王义成近日接受泰伯网专访时表示，经过几年的奋起直追，国产数据库90%的能力已经成长到可与Oracle等老牌数据库比肩的程度，但要真正完成国产化替代，还要看最后的10%如何攻坚。  腾讯云数据库副总经理王义成  数据库赛道已显“拥挤” 王义成从国内市场和国际市场两方面回顾了过去一年数据库产业的发展。 “就国内市场而言，国产数据库的风口来了之后整个赛道正在变得日渐‘拥挤’，之前在产业链上下游的厂商，都选择自己下场做数据库。” 王义成举例说明：“无论是基于开源架构还是自研，包括以前的运营商，还有部分以前基于Oracle等国外数据体系做服务的供应商以及腾讯、阿里等互联网、云计算企业在内的产业链上下游企业，都已开始在国产化背景下拓展数据库业务。” “先不论数据库的市场有多大，单从数据库自主可控的需求出发，就足以吸引相关企业入局，这是国内市场过去一段时间比较明显的变化。” “在国际上，以AWS、微软等为代表的云数据库厂商，也对Oracle这种相对传统的数据库企业带来了很大的挑战，延续多年以卖软件为主的传统商业模式正在受到冲击。” 在云数据库发展和国产化替代的双重驱动下，腾讯云数据库于2020年底到2021年初进行了品牌升级，将原有TDSQL、TBase、CynosDB三大产品线统一升级为“腾讯云企业级分布式数据库TDSQL”。又在2021年11月宣布将推出的TDSQL免费版计划，引发业界广泛关注。 “之所以推出TDSQL免费版，还是为了完善产业生态。”王义成表示：“现在，很多企业都在谈做生态、做协同。放在数据库产业，各自有不同的商业模式。比如，一些厂商选择用开源的方式做生态，腾讯基于自身情况考虑，选择了推出免费版本的方式。” 王义成进一步解释：“不同的商业模式，其实是基于各自的不同业务基础生长而来。比如，如果一款数据库本身的开发者很多，有很多人需要围绕这一数据库去做应用或者做相关的管理工具，那么开源就是很好的商业路径。” “腾讯的优势则在于，生态的运维工具相对齐全。基于免费版TDSQL，能够让腾讯数据库上游的ISV通过腾讯多年积累的运维工具获得更多的调优机会，同时衔接好下游的服务商等合作伙伴。在这个过程中，各个合作伙伴也会需要一些有偿服务，进而盘活整个产业链生态。” 腾讯本身复杂的业务场景磨炼出了如今腾讯数据库能适应多种应用场景及部署模式的技术底盘，也为腾讯即将推出的“TDSQL免费版”打下了基础。 据了解，“TDSQL免费版”将于2022年下半年全面开放，通过“软件+服务”的形式来实施。 软件部分，“TDSQL免费版”通过腾讯云官网提供免费版下载介质以及对应的文档，方便开发者，并通过官网社区提供答疑和交流的平台；对于代理商，鼓励并支持将TDSQL集成进自己的产品或服务，且能通过专家服务平台获得支持。 产业整体升级是更大机会 经过十余年时间的演进，腾讯云数据库基于“一套代码、一个团队”，延伸出了公有云与私有云两条不同的输出模式。 腾讯云自身的复杂业务生态将腾讯云数据库的公有云输出模式打磨的相对成熟，客户覆盖B站、拼多多、每日优鲜、叮咚买菜、搜狐畅游等电商、泛金融、游戏等泛互联网领域。 2018年之后，基于私有化的输出模式，腾讯云数据库开始在银行、保险、证券、民生类政务等政企领域不断深耕。梳理最近几年腾讯云数据库业务动态会发现，以金融、传统政企为主的线下市场，已经成为腾讯云数据库的主攻方向。 数据显示，国内数据库市场营收，贡献前5的行业分别是金融22.3%，电信18.9%，政务16.4%，制造13.3%，交通9.6%，这5大行业贡献了数据库八成以上营收，且这5大行业多数相对传统，更偏向于私有云或混合云的部署模式，对数据库安全可靠的需求也较为突出。 “我个人比较看好有整体信息化升级需求的领域，希望与产业的数字化转型共同成长。” 王义成表示：“比如今天的金融行业正在面临整体的金融创新，新的信息化需求意味着应用系统的全面升级，在这种情况下也会顺带进行数据库的更迭。相对‘为了去O而去O’，这种全产业性的革新显然蕴藏着更加巨大的商业机会。” 对于同样面临整体升级变革的空天信息产业，王义成也表示有所关注。 在此之前，腾讯云数据库为欧洲航天局提供过相应服务。据介绍，腾讯云TDSQL数据库由于优秀的性能被欧洲航天局关注到，进而作为后者“ Gaia Mission”行星探索项目的核心数据库，存储了超过300TB的数据量。 但王义成也表示，尽管腾讯云数据库“正在逐步关注空天信息领域对国产数据库的需求，但目前尚未成立专门团队去攻坚这一领域。” 王义成进一步解释，对于空天信息这一保密程度相对要求更高的领域而言，入局的难点可能并不在于技术层面，而是受限于涉密资质等配套资质的获取。这需要从公司层面进行一系列梳理和布局，因此现阶段尚未提上日程。 仅从技术层面而言，王义成表示：“数据库本身是一个通用工具，行业属性并不强，95%的基础需求都是通用的，不会出现颠覆性变化。只不过，我们需要针对不同产业在不同场景下的需求进行调优，这也是深入产业服务后需要花费最多精力的地方。” 2021年11月Q3腾讯财报显示，腾讯云数据库TDSQL已被3000多家来自金融、公共服务和电信垂直行业的客户采用，中国十大银行中的六家都已应用了该产品。 最后的10%国产数据库怎么追？ 基于国产化替代、数据上云等大的背景，新的一年腾讯云数据库将在4方面发力。 王义成坦言：“第一大目标还是在国产化替代方面奋起直追，希望能够在行业中做到领先位置。” “第二点就是结合新的应用场景和云的便利，持续投入云原生数据库，同时帮助用户降本增效。第三将会在软件革新的基础上关注新的、颠覆性的硬件的使用，探索发挥软、硬件的更大价值。第四点就是数据库SaaS的布局，希望结合AI完善运维工具不断调优，节省客户和自身的DBA人力投入。” “国产数据库90%的能力已经成长到可与Oracle等老牌国外数据库比肩的程度。国产数据库品牌也探索出了自身的一些优势，比如基于分布式数据库的架构，腾讯云数据库在扩展能力上有相对Oracle更强的部分。” 王义成表示：“但要真正完成国产化替代，还要看最后的10%如何攻坚。” “这10%，就是要在特殊场景以及客户的复杂要求下保持数据库的稳定和性能。”王义成表示：“老牌数据库的强大也就在于，他们能够在运营商、金融、政府等各个复杂场景下规避异常，做到近乎完美。” 此外，国产数据库在产品化、文档化等周边能力上也存在一定差距，这就需要投入重兵加强产品的配套能力，完善整体产品链路。 如前文所言，王义成认为国产数据库应该抓住机会，与愿意和数据库厂商共同成长的产业一起持续壮大，并在这些产业应用过程中“解决”一个个特殊场景的难题，持续打磨这10%的能力，抹平差距。 同时，云原生数据库或将成为下阶段数据库发展的主流。 2019年接受采访时，王义成曾经判断：“云原生数据库市场可能在未来的两三年内就会爆发”。如今的发展趋势印证了王义成的预测。 2020年，中国数据库市场规模约为241亿元，其中传统部署模式占比为55%，云上占比为45%。根据Gartner预测：2021年云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%，云原生数据库正在以相当可观的速度快速成长。 “云原生带来的是商业模式上的全面颠覆。” 王义成表示：“虽然在短期时间内，传统政企可能还不会大规模使用云原生的模式，但数字化的整体趋势已经预设了未来开发者及开发者可能发生的转变，比如近期大火的低代码模式，数据库厂商也需要更加适配这种变化。” 无论如何，国产数据库正在迎来属于自己的春天。 十年前，国产数据库市场份额尚不足5%，但如今，这个数据已经接近50%。数据显示，2020年国外数据库厂商的市场份额已经下降至52.6%。 加群提示 ▶泰伯网目前建有七大领域社群：GIO企业家群、科技大厂公关群、资本机构群、汽车出行群、新航天探索群、云服务与智慧产业群、测绘地理信息群，入群请加泰伯小姐姐（微信：taiboxiaojiejie），同时备注您想进的群。 提供新闻线索请发送至邮箱：news@taibo.cn 商务合作：18500135491 法律顾问：盈科律师事务所    自动驾驶2022：交付能力将成为试金石 | 造车进化论 《精读》 ⊙商业航天急需「商业化」：资本向上，成本向下 | 深度⊙李德仁院士：元宇宙与数字孪生是两个不同概念 | 展望2022⊙科技头条 | 新基建大潮又起：万亿专项债虚位以待，空天产业获益多少？⊙科技头条 | 地理信息特色服务出口基地公示，为什么是这5处园区？⊙科技头条 | 三部门下文推进钢铁行业数字化转型，数字孪生迎来新市场空间 上一篇：【就业援助月·零工94人】面点杂工·保洁·水洗师傅·工人·女工·下夜人员·服务员多岗位 下一篇：Java优化器的调优师!深入理解JIT编译原理与实战优化 |
