激荡十年：云计算的过去、现在和未来(12)_欢迎关注“创事记”微信订阅号：sinach

所以，无论是 Aurora 还是 CosmosDB，一经推出都迅速攻城略地，取得了不俗的战果。在国内，以阿里、腾讯为代表的大厂商也同样在自研数据库方面不断加码，陆续推出了阿里云 PolarDB、腾讯云 CynosDB 等重磅服务。

在这样的局面下，也许开源软件厂商可以参考同为创业公司的 DataBricks 的做法。DataBricks 作为大数据处理领域事实标准 Spark 框架的实际掌舵者，一方面主导把控 Spark 开源版本不断进步，另一方面也开始推出性能更佳、交付节奏更快的商业版本 Databricks Runtime。更重要的是，Databricks 积极地同云厂商合作，将自身的解决方案融入到公有云平台之中，成为了平台上原生的 PaaS 服务，例如与微软深度合作推出的 Azure Databricks。尽管云上已有基于纯开源方案的大数据服务如 AWS EMR 和 Azure HDInsight，但基于 Databricks 商业级解决方案的 PaaS 服务有自己独到的优势和特点，已初步获得了不错的发展势头。我们由衷希望，出色的开源软件公司能够像 DataBricks 这样寻找到一种与云合作共赢的商业模式，毕竟业界既需要一站式的整合平台，又应当保护开源与创新的良性环境。

容器与微服务，可以说是近年最重要的技术趋势之一。作为新技术的拥抱者和试验田，公有云自然不会袖手旁观。事实上各大云在容器服务方面的尝试由来已久，在早期厂商们就各自推出了如 AWS ECS、Azure ACS、阿里云容器服务等基础设施，提供基于底层 IaaS 的容器运行环境，同时包含开源或自研的编排引擎。而当 Kubernetes 在编排大战中逐步胜出并成为事实标准后，各大厂商又不约而同地对 Kubernetes 提供更加定向和深度的支持，纷纷推出 AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)、Azure Kubernetes Service (AKS) 等新一代容器服务。另一类容器托管服务则进一步屏蔽了底层细节和调度麻烦，让容器作为独立计算单元直接在共享基础设施上运行，如 AWS Fargate、Azure Container Instance、阿里云 ECI 等，颇得无服务器计算思想之精髓。当然，经典的无服务器计算一般指 FaaS，例如也在同步发展的 AWS Lambda 和 Azure Functions，它们虽在编程框架和范式方面有所限制，但得益于更高层抽象，可让开发者聚焦业务逻辑，在合适的场景中使用得当可大幅提高研发效率。