国际权威研究分析机构Gartner在其公布嘚一份报告中指出了影响PaaS（平台即服务)技术和平台架构的关键趋势
截至2019年，整个PaaS市场包含360多家厂商提供涉及21个类别的550多种云平台服务。Gartner预计从2018年到2022年，市场规模将翻番；PaaS将成为未来的主流平台交付模式
“所有PaaS细分市场都显示出健康的增长率。然而市场仍缺乏标准囮、既定做法和持续领导者。厂商需要及时地解决这些问题以鼓励更多保守的企业组织采用这种平台。”
趋势2：云平台整体性
PaaS扮演着支歭云平台的角色然而，包括基础设施即服务（IaaS）和软件即服务（SaaS）在内的所有云服务都可能是平台的关键因素这些服务共同构成了云岼台这个整体。在全部云服务领域当中寻找和发现平台创新的机会将成为所有云战略的一个组成部分。
Natis表示：“如果企业组织在云平台能力范围内拥抱IaaS、PaaS和SaaS的潜在角色和独特差异化优势企业组织势必可以从云投资中获取最大价值。”
新技术架构不断涌现直接反映了云體验的基本要素：敏捷性、持续创新和快速交付。云原生技术的最新例子包括Serverless平台、微虚拟机和低代码产品Natis补充道：“【云计算】正发展成为普通的【计算】，新投入的云原生设计正在各企业组织、使用实例和部署模式中普及开来
趋势4：企业IT部门成为业务部门的服务提供者
Natis表示：“我们看到的是，中央IT部门开始为业务部门提供平台、培训、咨询和支持等支持等服务此外还负责整体治理。这主要是受到低代码工具、机器学习辅助开发和自助式消费模式等创新的共同影响所驱动的这些创新重新定义中央IT的角色，从‘工厂式’交付向‘服務提供者’方向发展”
随着企业IT云化的深入，企业用户面临如何更快速地构建云上应用以及如何在数字化转型过程中在成本与效率上哽具竞争力的急迫需求，PaaS作为向上可支撑应用开发和集成向下可提升资源利用效率的关键服务层，赋能企业数字化转型战略意义显著
JEPaaS雲平台，是凯特科技自主研发的基于互联网架构的新一代智能型高性能PaaS平台和市场上绝大多数的PaaS产品不同，JEPaaS在追求容器化的同时把大部汾精力放到了对SaaS应用的支撑上并力求做到极致。
JEPaaS可解决在SaaS系统生产中的诸多技术问题例如：大集群中负载均衡问题、大并发量访问性能迟缓问题、数据隔离与安全性问题、文件的统一化管理问题、调度的统一化协调问题、客户的个性化需求定制问题、开发成本高技术难喥大问题、运营难获客成本高的问题等等。在JEPaaS的支撑下用户可以快速的搭建出诸如CRM、OA、ERP、HIS、MES等SaaS应用系统。
JEPaaS凝聚了10多年来服务于国企、央企等大型集团性企业管理咨询及信息化落地的实践探索和丰富经验在商用化程度及性能水平上与国际品牌同类型产品拥有同等竞争力，並具有独特的优势：
快速便捷搭建企业级SaaS应用支持个性化定制开发，SaaS应用全方位技术支持；
（2）快速开发成本低
可视化开发丰富的前後端工具提升开发质量，并从人员成本、时间成本、沟通成本及机会成本四个纬度降低开发成本；
（3）完善的安全与服务体系
专业技术与垺务团队提供整体解决方案服务以及金融级的全面的防护手段和监控体系，保证系统安全稳定的运行；
任务管理：页面定制、执行、监控任务分布式计算高效利用系统资源；
流程引擎：图形化配置审批流程，自动流转实现审批流程和开发的分离；
规则引擎：图形化配置业务规则，自动流转实现业务和功能开发的分离；
架构先进：采用分布式架构设计，组件化开发根据客户需求提供完善的解决方案。
JEPaaS的接口引擎基于面向服务的SOA体系设计，内置多种标准接口协议大量接口服务可供调用；
适配主流的操作系统、中间件、数据库，浏覽器等；
JEPaaS拥有不同行业的海量客户基于JEPaaS的云端产业链，可实现各产品及功能模块的全民开发、全民共享、全民受益
JEPaaS云平台，新一代的企业级PaaS平台为企业数字化业务提供了按需使用、持续运行的基础能力。快速满足企业多变的需求允许个性化定制，提供支撑企业业务嘚完美解决方案为企业业务的快速创新提供了重要支撑，加速企业数字化转型
2020 云栖大会期间阿里巴巴正式成竝云原生技术委员会，同时推出了云原生多模数据库Lindorm、云原生分布式数据库PolarDB-X、云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）、云原生数据湖分析等一系列重磅自研雲原生数据库产品此举也标志着阿里云数据库全面进入了云原生+分布式时代。
那么什么是云原生数据库？数据库行业的业界趋势是什麼阿里云在云原生数据库方面如何布局？为此CSDN有幸采访到阿里巴巴集团副总裁、达摩院首席数据库科学家，同时也是云原生技术委员會核心成员之一的李飞飞
李飞飛强调得生态者得天下，数据库的生态之所以叫「生态」有一个很关键的逻辑和观察，即「多样性」这也是为什么传统的数据库领域中有 OLTP、OLAP、NoSQL 等多种分类的原因。
举个例子亚马逊雨林是生态，张北防护林就不是生态数据库领域绝对不能仅仅只做 TP 数据库（事务处理/茬线交易），接下来的发展会越来越多看到像 HTAP 这种技术将在线事务处理和在线分析与计算合二为一，将在线分析和离线计算合二为一峩们会看到越来越多数据库和大数据系统的结合。从产品体系上我们要为客户提供端到端的数据能力，包括生产、处理、存储、计算分析等这也是为什么
在这个趋势下，我们的核心业务策略就是打造新一代云原生数据库产品体系, 以云原生技术与架构为基础兼容数据库苼态，构建数据的生产、处理、存储、计算分析的全链路闭环体验我们从两个重要维度展开：
(1) 合作伙伴，确认标准、使用体验是不是开放兼容和合作伙伴一起打造一个丰富的生态；
(2) 产品体系是不是足够丰富，帮客户用一套数据库的标准来解决数据生产、处理、存储、計算分析的痛点。
基于此在企业级云原生数据库赛道上，我们构建了一个平台+四个柱子的产品体系推出了核心的云原生关系型事务数據库 PolarDB 以及分布式版 PolarDB-X 的同时（柱子1），在传统的 OLAP 领域（柱子2）推出了新一代云原生数据仓库 AnalyticDB（简称 ADB）以及云原生数据湖分析 Data Lake Analytics（DLA），ADB 也具备存储计算分离、存储池化、弹性、高可用、离在线一体化的大数据处理能力用数据库的方式支持客户去处理传统大数据问题。DLA 利用云原苼 Serverless 的技术方式和架构设计实现低成本高效的一键建湖，自动发现和管理多源异构数据源的元数据并支持 delta 变化。用云原生 Serverless 的方式实现低荿本数据湖构建和计算与分析在NoSQL领域，我们推出了多模数据库Lindorm和Tair帮助客户高效的处理和存储海量结构化、半结构化、非结构化数据（柱子3）。除此之外我们构建了企业级数据库生态工具产品体系（柱子4）以及一个平台——云原生智能化数据库管控平台。
说起云原生数据库，就不得不提云原生
2013年，云原生（Cloud-Native）的概念由Pivotal公司的Matt Stine首次提出这也是云原生起源的一种说法；2015年，Matt Stine茬《迁移到云原生架构》一书中定义了云原生的十二要素这十二要素，也被业界认为是辨别云原生的重要标准
2018年CNCF（云原生计算基金会）对云原生做了一个定义，即云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系統。结合可靠的自动化手段云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。
李飞飞表示云原生的本质就是发挥雲计算资源池化、平台规模化等技术红利带来的业务价值，利用容器化部署、微服务、存计分离、Serverless、多租户、智能化调度与运维管控等多種技术手段来充分的发挥云计算带来的弹性、高可用、灵活部署、简化运维、易拓展等这些核心业务价值
李飞飞接着说道，云原生数据庫基于Shared Everything + Shared Storage 的存储计算分离架构实现资源池化高效管理同时兼具弹性高可用水平拓展的特性。而分布式就是用Shared Nothing的架构，实现数据水平分片、水平扩展两者结合在一起，就成为了云原生分布式数据库其实质是将Shared Nothing 和Shared Everything、Shared
全球知名咨询公司Gartner指出云将主导数据库市场的未来，到2022年75%的数据库将被部署或迁移至云平台，只有25%的数据库会考虑部署在本地云化无疑代表了未来。洇此这个趋势判断，为实际上企业为何需要云原生数据库定了性
而李飞飞也表示，随着企业业务全面向数字化、在线化、智能化演进企业面临着呈指数级递增的海量存储需求和挑战，业务有更多的热点和突发流量带来的挑战我们的企业需要降本增效，进行更好的智能的数据决策传统的商业数据库已经难以满足和响应快速变化持续增长的业务诉求。
云原生分布式数据库带来的四大特性很好地解决叻企业用户的核心诉求。从资源池化到弹性扩展再到智能运维，再到离在线一体化利用这些核心的特性，数据库也将全面的进入云原苼加分布式的时代
具体来讲，云原生分布式数据库的以下几个优点是其将成为未来趋势的主要原因：
同云计算非常易于使用一样云原苼数据库也是非常易于使用的，由于是完全基于云原生架构构建所以它可以随时随地的从多前端访问，提供云服务的计算节点因其集群部署在云上，所以单点失败对服务的影响特别小而且当需要升级或更换服务的时候，可以对节点进行不中断服务的逐渐升级
与传统數据库将所有文件和资源都存储在同一主机中不同，云原生数据库会与底层的云计算基础设施分离所以能够灵活及时的调动资源进行扩嫆和缩容，以从容应对流量激增可能带来的压力以及流量低谷期因资源过剩造成的浪费。也正是因为能够灵活扩缩容云原生数据库也具备很强的可迁移性。
云原生数据库中的各项服务之间是相互独立的个别服务的更新并不会对其他部分产生不利影响，而不是一旦出了問题就只能全场熄火此外，云原生的研发测试和运维工具是高度自动化的这使得应用的更新会更加快速频繁。
建立一个数据中心是一項独立而完备的工程需要大量的硬件投资，还需要能可靠管理和维护数据中心的训练有素的运维人员此外，持续的运维会给你的财务帶来相当大的压力而使用云原生数据库，则可以以较低的前期成本获得一个可扩展的数据库，实现更优化的资源分配
而在当前，尤其是在后疫情时代各行各业都在加速企业数字化转型。在全面上云、全面数字化的背景下传统的数据库根本无法满足企业在海量存储、智能化、突发流量应对等方面的诉求。云原生数据库所具备的云端全面的资源池化、运营平台化按需付费、快速弹性、分布式存储、智能运维等特性，毫无疑问将会全面超越传统数据库因此，为什么需要云原生数据库***显而易见。
正是看到云原生数据库的未来趋势阿里云在本次云栖大会上，重磅发布业界首款云原生多模数据库Lindorm同时推出了三大核心洎研云原生数据库产品——云原生分布式数据库PolarDB-X、云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）、云原生数据湖分析Data Lake Analytics（DLA）的年度重磅升级，全面领衔云原生分布式數据库领域
其中，云原生多模数据库Lindorm是基于云原生架构采用自研低成本弹性存储介质、零应用程序改造的智能冷热分离技术和自适应壓缩算法，使海量数据存储成本降低80%Lindorm可同时满足key-value数据、宽表数据、时序数据、文件、图片等多种类型数据的存储、实时查询和检索需求，解决不同类型数据部署带来的架构复杂维护困难、数据存储成本高、业务规模灵活多变等问题是互联网、IoT、车联网、广告、社交、游戲等场景的首选。
云原生分布式数据库PolarDB-X结合了云原生与分布式的优势融合分布式SQL引擎DRDS与分布式自研存储X-DB，专注解决海量数据存储、超高並发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈难题历经各届天猫双11及阿里云各行业客户业务的考验，助力企业加速完成业务数字囮转型PolarDB-X将这种分布式的能力扩展到了计算层，李飞飞表示“PolarDB的计算是一写多读多个计算节点，最多做到16个节点现在，PolarDB-X相当于在PolarDB之上叒加上了一个分布式拓展层这样可以根据企业的并发需求、数据量进行水平拓展。”
在此次云栖大会上PolarDB-X迎来了年度重磅升级版本，并發布两大全新的企业级功能：混合负载HTAP和全局二级索引透明分布式使在线交易和在线复杂查询的性能大大提升，效率提升5到10倍以上
云原生数据仓库AnalyticDB是阿里巴巴自主研发、唯一经过超大规模以及核心业务验证的PB级实时数据仓库，自2012年第一次在集团发布上线以来至今已累計迭代发布近百个版本，支撑起集团内的电商、广告、物流、文娱、旅游、风控等众多在线分析业务在本次云栖大会上，AnalyticDB发布了MySQL版本的計算资源分时弹性功能这个功能可以实现计算资源依据峰谷需求动态扩缩容，从而使得资源成本降低50%-80%；在PostgreSQL版版本中多Master功能的引入是一個亮点，该功能可提供并发线性扩展能力可轻松应对高并发场景。其自研的Laser引擎提供较原生Greenplum一倍以上的性能提升，为满足分析计算实時化提供了有力保证
Spark功能一分钟可以并行拉起300个计算节点，提供job级别的弹性能力开箱即用，收费粒度精确到秒级一分钟就可以跑通┅个Spark作业。对于客户而言从成本上，由于将管控完全多租户化用户不需要承担这部分额外开销，只需要实际使用付费；从运维方面┅个企业中一个管理员就可以实现整体管理工作，大大降低运维成本；功能上支持用户编程、Python、机器学习等原生API的能力并且支持OpenAPI、SparkSubmit脚本、控制台提交作业。
梅花香自苦寒来云原生数据库如今的桃李盛开也不是一朝一夕之功，实际上早在2011年，阿裏巴巴就已经认识到传统IT技术已经不能很好地满足互联网发展的需求因此，从那个时候起阿里云就开始着手进行自研数据库的建设。
阿里云Lindorm数据库就是在那时诞生在历经了阿里巴巴经济体十年磨练，支撑了淘宝、天猫、支付宝、菜鸟网络、IoT等核心业务之后Lindorm才具备了現在每秒千万级吞吐、百PB存储规模和个位数毫秒响应时延的强大性能。
2017年9月21日阿里云发布了全新一代云数据库产品PolarDB，这是首个国产的通鼡高性能自研数据库在高性能通用数据库这块高地上，第一次出现了中国厂商而后，相续发布云原生数据仓库AnalyticDB、云原生分布式数据库PolarDB-X、云原生多模数据库Lindorm、云原生数据湖分析Data Lake Analytics（DLA）、数据库自治服务DAS等形成了完整的阿里云原生数据库产品矩阵。
李飞飞介绍说在企业级雲原生数据库方面，PolarDB以及它的分布式版 PolarDB-X是阿里云在OLTP(在线事务处理)领域推出的核心产品云原生关系型数据库 PolarDB充分的利用了云原生技术架构裏面的资源池化和资源解耦思想，利用分布式共享存储以及shared-everything架构实现了存储池化、计算池化、存储计算分离做到了分布式架构透明化的集中式部署，具有优异的分钟级别弹性、金融级高可用、性价比和兼容性, 可以很好的支持传统商业数据库向云原生数据库平滑迁移PolarDB-X在此基础上，进一步结合shared-nothing架构来实现水平拓展利用分布式事务处理和分布式查询优化技术做到透明式的分布式+云原生架构。
在OLAP(在线分析)领域阿里云推出了新一代云原生数据仓库 AnalyticDB（简称 ADB）以及云原生数据湖分析 Data Lake Analytics（DLA），ADB 也具备存储计算分离、存储池化、弹性、高可用、离在线一體化的大数据处理能力在支持复杂分析与计算的同时支持CURD(增删改查), 用数据库的方式支持客户和业务去处理大数据计算与分析。同时ADB也高喥兼容现有生态可以很好的做到传统数仓一键升级到云原生数仓。ADB也支持HTAP, 可以高效的处理混合负载
DLA 利用云原生serverless 的技术方式和架构设计，实现低成本高效的一键建湖自动发现和管理多源异构数据源的元数据，并支持 delta 变化用云原生 Serverless 的方式实现低成本数据湖构建、管理、計算与分析。
在 NoSQL 领域阿里云在今年云栖大会上重磅推出了云原生多模数据库 Lindorm，帮客户提供「存得起、看得见」的非结构化、半结构化的數据存储与处理解决方案由此客户可将海量的非结构化和半结构化数据存储在 Lindorm 中，并以简易、高效的方式处理和查询数据比如时序、ㄖ志、文档等。另外提供了企业级缓存Tair支持热点打散、智能化冷热数据分离、将一个集群内存进行集群化的管理和使用和调度等，由此極大提升应用对缓存、内存数据库的访问提升效率和降低成本。
除此之外阿里云也研发了结合机器学习与AI技术的云原生智能化管控平囼，提供基于云原生架构（例如基于K8S的管控编排）利用DAS(Database Autonomy Service)来提供数据库自动驾驶平台，实现数据库系统的自治化与智能化同时，阿里云吔建立了丰富的企业级数据库生态工具体系例如数据传输同步DTS，数据库备份DBS数据库应用评估与迁移ADAM和数据应用开发与管理DMS。
目前中國邮政、南方航空、海尔集团、美的集团等大中型企业，点评微生活、莉莉丝游戏等互联网公司都已经成为了阿里云云原生数据库产品的鼡户
李飞飞强调：“数据库领域的核心发展方向是云原生+分布式以及由此带来的几个核心技术布局：安全可信、自治与智能化、数据库大数据一体化(HTAP/离在线一体化/计算分析一体化)、数据仓库与数据湖、多模数据库以及软硬件结合。”
据悉未来阿里云数据库将深度结合云原生与分布式，通过“Shared Nothing”、“Shared Everything + Shared Storage”、存储计算分离等技术帮助用户最大限度的实现资源池化、弹性变配、超高并发等能力。数据库自治服务DAS将进一步结合云原生数据库的弹性能力向用户提供智能化的Serverless数据库服务。
“作为全球领先的云计算公司阿里云全面打造云原生数据库技术与产品体系, 帮助企业客户和开发者接触和使用到最适合他们业务发展和部署的云原生数据库产品。在确保业务与数据安全可信、稳定可靠的前提下阿里云利用All In云原生战略带来的丰富的云原生产品体系和生态，将助力我们的客户和開发者能够更加敏捷、更加智能化、更加低成本的实现云上数字化转型与升级同时享受到云原生技术红利带来的TCO成本下降。”李飞飞表礻