本文来自AI前线，作者|李冬梅。
去年，数据作为新型生产要素已经被纳入到“十四五”规划中，IT的发展也产生了越来越多的数据，很多企业把成为一个数据驱动型企业其发展目标。据Forrester的研究指出，数据驱动型的企业每年平均增长可达30%。
数据已经成为企业核心资产和创新的主要驱动力。一个坚实的数据基础是企业获得数据价值的保障。作为数据处理中枢，数据库是数据基础很重要的一部分。
IDC对亚马逊云科技数据库、大数据和AI/ML的产品分析的文章揭示，现有的客户如果采用了数据相关的云服务以后，五年的投资回报率会达到415%，总体运营成本可以降低48%。可以看到，数字化转型给企业的业务带来的增长还是非常有效的。因此，越来越多的企业正在追求数字化转型。
企业数字化转型必将带来的新趋势：产生海量、多样化的数据；现代化应用下的微服务需要专门构建的数据库以获得最佳表现；快速开发与迭代需要平衡数据库的成本与性能。
传统企业面临的数据挑战
相比互联网等云原生的企业，传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等原因，面临的数据挑战也更为艰巨：
无法快速扩展：传统IDC资源有限且无法快速扩展，共享存储、MPP等传统数据库的技术架构无法充分利用云的弹性能力，云存储，难以充分发挥云的优势。
运维高成本：商业数据库的License也带来了高昂的成本，同时需要大量硬件投资和庞大的运维团队。
迭代速度慢：繁琐的部署运维工作分散精力减缓系统迭代速度，减缓创新速度。
无法支撑全球业务扩展：不易扩展到多个国家城市配合全球业务扩展。
功能/性能瓶颈：传统关系型数据库应对不同业务场景需求的能力存在瓶颈。
为什么需要云原生数据库？
而云原生数据库则可以很好地解决以上问题，新架构下的数据库形式能够助力企业更快地扩展业务、专注于创新，并加快新功能的上市时间，主要表现为：
云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的问题，相比传统商业数据库，降低了高昂的成本。通过云上托管的数据库服务，客户可以用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本通常只有商业数据库的几分之一。
专门构建的托管数据库，为企业工作负载，尤其是现代化应用架构下的微服务提供极致性能，不同的问题由专门的数据库来解决。
基于云端海量资源池的云数据库可以根据企业工作负载需求快速弹性扩展，无服务器的数据库将这一特性发挥到极致。
云原生数据库可以利用云端的其他服务，包括计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML，通过深度集成，将各种能力融会贯通。
企业可以按用量付费，无需预置资源。
托管数据库服务使客户可以集中精力在高价值的应用开发上，并借助全球数据库配合全球业务扩展。
总的来说，对用户而言，云原生数据库可以帮助他们更快地拓展业务，同时让用户可以摆脱一些底层基础架构繁琐且很难解决的问题，更加专注于业务创新，加快业务上市的时间。
亚马逊云科技推出首个
云原生数据库Amazon DynamoDB
基于以上传统数据库性能上的瓶颈以及数字化转型时企业对于业务上云的迫切需求，亚马逊云科技推出了Amazon DynamoDB数据库。
据亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建介绍，推出该款数据库的背后还有一段小故事。
2004年以前，亚马逊一直使用的都是全球最大的商业数据库。但到在2004年美国圣诞季又恰逢“黑五”购物节，导致亚马逊的业务在峰值时中断了几个小时。后来技术人员去检测时发现，造成业务宕机的原因是因为用户的业务请求突破了商业数据库性能的天花板，导致整个业务中断了约四个小时。
事后亚马逊技术团队在分析这个问题的时候发现，70%的数据访问并不需要SQL事务级别的复杂性。因此技术团队开始研究NoSQL非关系型数据库，并于2012年推出第一个云原生NoSQL数据库Amazon DynamoDB。
在Amazon DynamoDB问世后的十年里，亚马逊云科技对其进行的持续完善，不仅涉及底层可用性、持久性、安全性和规模等特性，还包括易用性等。现在Amazon DynamoDB已服务于全球众多客户，也包括亚马逊自身。Amazon DynamoDB十年来的实践证明了云原生数据库是打破传统数据库瓶颈的必然归宿。
