aws re:invent 2018大會上，aws首席執行執行官andy jassy 表示到 2019 年底，亞馬遜將全面放棄使用 oracle 資料庫，97％的「關鍵任務資料庫」將執行在亞馬遜自己的資料庫服務上。
如今，2023年已經過去了四分之一，亞馬遜的「去o」程序如何了？近日，筆者有幸採訪到了aws資料庫服務總經理和aws amazon redshift總經理，並向他們進行了求證：亞馬遜整個「去o」進展順利，可以如期完成。
據悉，亞馬遜所有的這些資料庫都將遷移到aurora、redshift和dynamodb這三種型別的資料庫上，其中oltp（交易型）遷移到aurora，資料倉儲型遷移到redshift。
亞馬遜去oracle的想法可以追溯到5年前，當時亞馬遜的部分核心購物業務還依賴oracle技術，其自身的資料庫技術暫時還無法規模化地滿足亞馬遜的效能需求。那麼，時至今日，為了「去o」，aws悄悄修煉了哪些內功呢？
2023年aws資料服務的相關功能只有100個，2023年攀公升到325個。
據悉，從2023年開始算起，aws已經總計發布了785個新的資料相關服務，包括資料移動、資料分析等資料服務，關係型、鍵值型、檔案型、記憶體型、圖譜型、時間序列、總帳型別等資料庫服務，以及類似於商業洞察、智慧型洞察等一系列服務。
以amazon aurora為例，aurora是aws公司歷史上增長速度最快的一款服務，是相容mysql和postgresql的關係型資料庫，其速度和可用性可與oracle等商業資料庫產品相媲美，而成本只有商業資料庫的1/10。
而redshift是aws 2023年推出的、業界第一款雲端資料倉儲的雲服務，2023年一年，aws圍繞redshift推出了220個新功能，其中90%都是基於客戶需求開發的。
為什麼會推出這麼多資料服務呢？aws表示是：「為了滿足客戶需求」。那麼客戶使用資料服務到底想要達到什麼目的？
對於客戶來說，資料庫遷移服務也是很重要的功能。目前aws的資料庫遷移服務主要有兩類：一是將本地資料庫遷移到雲端，二是實現將一種型別的資料庫遷移到另一種資料庫。無論是哪種遷移，整個過程中都可以達到零宕機時間。
據aws方面介紹：「目前通過資料庫遷移服務dms已經完成了超十萬個資料庫的遷移」。
aws的通常做法是將關係型資料庫遷移到auraro和rds，而非關係型的資料庫遷移到dynamodb，資料倉儲遷移到redshift，hadoop和spark集群可以遷移到amazon emr，運營、分析的可以遷移到amazon elasticsearch service，bi型的應用可以遷移到amazon quicksight。
為什麼我們要從本地資料庫遷移到雲資料庫呢？一言以蔽之，傳統資料庫無法滿足我們的需求了。
舉個例子，之前企業如果要進行資料分析，通常做法是從傳統的資料倉儲廠商中購買大型的資料倉儲，這類產品能夠處理的數量級通常是gb級和tb級，pb級資料無法處理，而tb級單位的分析成本要達到一萬到五萬美元。即使是付出了這樣的成本投入，也不能支援所有資料的分析，可能只有10%的資料才能得到分析。而aws的做法是先將資料匯入到資料湖中，然後在資料湖之上提供各式各樣的資料庫服務來進行資料分析。
除此之外，在傳統的企業it架構中無法弄明白企業內部的有用資料佔比，而在雲端可以很輕鬆的啟動多項資料分析作業。另外，傳統企業中要做資料分析，需要專門的資料庫技術人才去做資料處理，而在雲上，非資料庫技術專業人員也可以使用資料庫服務。
無論是哪一種技術，在生產環境和落地應用中，其關注點都應該與客戶的關注點保持一致。aws方表示：「我們得到的使用者反饋是，他們最關心雲資料庫的安全性、靈活性和可擴充套件性。」
而aws圍繞使用者需求在資料庫方面做的創新主要有兩點：
例如，彙總打包資料庫支撐管理的服務，來完成資料庫的自我調優和自我運維管理，以實現可擴充套件性和可伸縮性；當資料從資料庫匯聚到資料湖時，治理、合規以及安全方面也需要作出一些創新。
很多人都將亞馬遜去oracle資料庫冠以「商業博弈」的頭銜，這裡我們暫且不討論商業方面的內容，只關注於去oracle的技術。
從技術實施層面來講，亞馬遜去oracle對aws自身來說只是乙個資料規模比較大的客戶而已，與納斯達克等客戶無異，同樣需要聽取ceo和cto的意見，在真正實施「去o」之前，已經決定oracle上的哪些應用應該如何解決。
整個「去o」過程中，aws面臨的最大困難是什麼呢？aws專家稱：「亞馬遜資料庫遷移的複雜程度在於不止需要做資料和資料庫本身的遷移，同時還要做資料庫上執行的應用遷移，而這些應用既有企業內部開發的也有isv提供的，甚至有些應用的年代已經非常久遠了，如何很好的支援它們，是我們面臨的巨大挑戰。」
以資料分析為例，該專案最大的難點在於亞馬遜的要求不是簡單的將原來oracle上的資料分析功能搬到雲上，他們要求更好的分析服務，且這種服務要能夠順應未來十年的技術發展變化。
立下「去O」Flag的AWS，悄悄修煉了哪些內功？
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