Serverless 架构的好处在于可以按需加载 ， 这样应用便不会持续占用资源 ， 只有在请求到达或有事件发生时才会被部署和启动 ， 避免了成本浪费 。 同时 ， Serverless 应用原生支持高可用 ， 可以更好地应对突发的高访问量 。 当数据库也 Serverless 化 ， 就可以实现高度扩展性及容量自动伸缩 ， 做到按量付费、降低支出成本 ， 进一步解放数据库的管理和运维 。 2012 年亚马逊公司推出的 Amazon DynamoDB 就是 Serverless 数据库 。
2007 年 ， 亚马逊公司发表的关于 Key-value 存储的划时代论文《Dynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store》解决的核心诉求就是满足“永远在线”的用户体验 ， 提升其数据库的可用性、扩展性和性能 ， 被认为是 NoSQL 的开山之作 ， 之后催生了一系列 NoSQL 分布式数据库 。 而 Amazon DynamoDB 就是 Dynamo 理念的正统实现 ， 它正在驱动那些传统数据库难以承载的新一代高性能、互联网规模应用 。
以 Serverless 数据库为代表 ， 云数据库正在迅速发展成熟 ， 并带来更好的可访问性和高可用性 ， 还有高扩展性与可迁移性 。 此外 ， 云数据库也降低了部署的难度和成本 ， 不会给企业造成特别大的负担 。
面对大规模数据 ， 传统数据库组件还存在业务类型不敏感、自动运维能力弱等问题 ， 机器学习算法可以分析大量数据记录 ， 标记异常值和异常模式 ， 还可以在系统运行时自动、连续、无人工干预地执行修补、调优、备份和升级操作 ， 尽可能减少人为错误或恶意行为 ， 确保数据库安全、高效运行 。 而亚马逊云科技在 re:Invent 上最新发布的 Amazon DevOps Guru for RDS 就可以帮助检测数据库问题、执行根本原因分析和推荐更改建议 ， 甚至能够自动修复数据库问题 。
现代化应用最终是面向全球的 ， 现在很多企业也在做全球化布局 。 在这个过程中 ， 全球分布式应用系统成为企业首选 。 分布式系统中各个节点通过一个通信网络互联在一起 ， 不仅方便通信还可以实现资源共享 ， 也加快了计算速度 。 不过 ， 这也让企业的运维压力变大 ， 同时存在一定的数据传输安全问题 。 所以 ， 自动化的、安全的部署非常重要 。
技术的选择永远伴随着一定性能的牺牲 ， 很难有一个产品能够在性能、功能和可用性等方方面面都做到极致 。 传统数据库厂商“一个数据库打天下”的做法已经无法满足需要 。 按照不同的目的、使用场景构建不同类型的数据库产品 ， 做到“专库专用”则是新数据架构的核心 。 专库专用可以适配各种不同规模的应用程序 ， 优先提供应用程序最需要的性能 ， 可用性大大提高 。
如何实现架构现代化？
架构的通俗理解就是 ， 企业可以使用现代的数据架构来摆脱传统数据库的束缚 ， 并有专用工具来完成基础设施的现代化 。 当然这并不容易 ， 很大程度上取决于厂商的能力 。
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