摘要：斯坦福教授、Tcl語言發明者John Ousterhout的著作《A Philosophy of Software Design》提出了一個經久不衰的觀點——軟體設計的核心在于降低復雜性，
在新技術不斷涌現的云時代，出現了一種“技術過載”現象——本應幫助企業提高效率的技術，反倒讓企業心生焦慮，企業擔心不會用、用不好，這在資料庫領域體現得十分突出，
資料庫是現代企業的核心系統，隨著云計算從根本上改變IT產業的格局，資料庫重構突然變成了“容易”的事，“事出反常必有妖”，為了重構而重構的資料庫，給企業和開發者們帶來了新的挑戰，
他們要面對不同資料庫的復雜理念和運維，這些復雜性不應該被讓渡到使用者的層面，
斯坦福教授、Tcl語言發明者John Ousterhout的著作《A Philosophy of Software Design》提出了一個經久不衰的觀點——軟體設計的核心在于降低復雜性，
資料庫可謂是最復雜的關鍵基礎軟體之一，關于如何降低資料庫復雜性的思考，在當下變得十分應景，書中提到的一些方法，例如分層、抽象和復雜性下沉，正在先行者華為云云原生資料庫GaussDB身上得到新的演繹，也推動著云原生資料庫走向下一階段，
分層和抽象之后
在軟體領域，分層和抽象的邏輯并不陌生，計算機體系結構、TCP/IP網路協議等都是這種理念的體現，在云計算領域，IaaS、PaaS、SaaS是云計算平臺的三層能力，實際上就是云對傳統IT的分層和抽象，
IaaS讓開發者不必考慮計算、存盤和網路等資源調度，PaaS提供中間件和豐富的平臺能力，SaaS提供開箱即用的應用，從IaaS到SaaS，抽象的程度越來越高，使用者關心的技術細節也就越來越少，正如現在幾乎沒有人關注計算機體系機構和TCP/IP網路協議一樣，
資料庫的云原生化，就是一個不斷提高抽象程度的程序，資料庫廠商希望借此降低復雜性，
此前，傳統資料庫或者新誕生的云原生資料庫，都在貼近云技術進行改造和重塑，開發者對后端資源的關注有所降低，但這依然不足以讓云原生資料庫的復雜性降低到令人滿意的水平，
華為云資料庫服務產品部總經理蘇光牛
華為云資料庫服務產品部總經理蘇光牛表示，從云化到云原生化，過去更多是做服務化，今天更多是對資料庫內核進行重構，實作基于云的架構來構建、真正的“生于云、長于云”的資料庫，
譬如從產品方面來講，傳統資料庫基于單機主備架構來構建，要做到云化，需要對產品的整體架構做重構，貼合云的各種技術堆疊來進行，例如：分布式存盤和物件存盤，容器化等基礎技術，
再從商業模式來講，資料庫云化需要改變客戶使用傳統資料庫的模式，重點從按需的使用模式出發，端到端的客戶體驗的優化，比如Serverless模式，這是簡單的資料庫服務化做不到的，從IaaS的資源調度到Serverless，就是抽象程度提高的典型例子，
新的階段，資料庫所面臨的挑戰有四個方面，時效性、可用性、多模融合和性價比，表面看起來似憾訓是那些要求，但是要求資料庫廠商對技術的把握和業務的理解，再上一個臺階，
A Philosophy about “less”
John Ousterhout告訴我們，如果一定要在某個層次處理復雜性，這個層次越低越好，資料庫的復雜性和下層功能相關，下沉之后能夠解決其他層次和整體的復雜性，華為云便是這么做的，
華為云認為，未來的云資料庫需要做三大轉變，第一是從關注資源的規劃部署，轉變為聚焦應用如何更好地使用；第二是從關注資料的物理部署，轉變為如何讓資料全域可用；第三是從關注多個分離模型的資料轉變為多模融合，從關注單一交易或分析業務（TP或者AP）負載，轉為HTAP一體化負載，資料庫根據業務型別和負載自動選擇合適的引擎來處理，
為了實作這些轉變，資料庫領域需要引入新的技術，實作云原生資料庫的Serverless、Regionless、Modeless，也是華為云GaussDB的技術哲學——A Philosophy about “less”，讓復雜的事情簡單化，
蘇光牛提到，Serverless讓應用彈性透明地調度和無損透明切換成為可能，過去的Serverless主要是單機伸縮和無狀態管理，可能會引起業務中斷、受損，云原生Serverless將從通用場景出發，實作失耦狀態的常態管理，
Regionless讓資料全域可用，用戶只需要關注流量從哪里來，用戶從哪里訪問，資料庫將資料分布到不同的Region，應用就近、隨時隨地訪問資料，全球分布統一管理的資料庫管理系統和資料庫的部署能力，將成為資料庫的核心競爭力，
Modeless帶來資料庫極簡體驗，傳統的資料庫只能支持單一負載或者單一模式（KV、檔案、時序、寬表等），而企業的應用在融合，交易和分析任務兼有，還有影像和地理資訊，
GaussDB分別采用HTAP和多模資料庫技術，一個入口處理多樣負載、一個入口處理多種資料型別，有效地避免了傳統解決方案的抽取、轉換和裝載繁瑣的程序，實作一站式處理，業務接入效率可從數月縮短至數天，
可以看出，為了解決資料庫的復雜性問題，華為云下沉到了更深一層，Serverless是更進一步的資源抽象，Regionless是更進一步的空間抽象，Modeless是更進一步的模型抽象，三者都實作了云原生化細顆粒度的解決方式，
“無感知”的資料庫
“Less is more”，抽象的程度越高，使用者就越不必關心具體技術和細節，但這并不意味著資料庫技術難度降低，相反，資料庫廠商把復雜做成簡單，內斂比外化要難得多，
例如華為云無感知的資源調度框架AST，智能判斷用戶負載，實時匹配負載資源將用戶成本降到最低；全域資料分層引擎GTE，將部分不常用資料放到低成本的物件存盤上，GTE引擎還能支持多個實體共享一份資料同時讀取；NDPQ近存盤并行查詢技術，把一些算子下推到存盤上進行計算，計算節點和存盤節點都能夠進行本地處理，減少網路帶寬傳輸，提高業務效率，
資料庫的復雜性下沉，既是技術的下沉，華為云GaussDB將復雜性下沉到離用戶更遠的一層，也是場景應用的下沉，讓資料庫去適配應用開發者的習慣，企業用戶離DaaS（Database as a Service）才能越來越近，
華為從2007年就開始研發記憶體資料庫，起初是因為電信領域對資料的要求極高，市場上找不到能與之較好契合的資料庫，后來隨著華為業務的發展，華為不斷投入資源研發資料庫，打造了一系列資料庫產品，
蘇光牛提到，華為本身對資料庫的要求就是全方位的，包括：華為自身的IT系統、華為成熟的ICT業務以及華為的互聯網業務、終端云等需求，GaussDB既要滿足金融政企對資料庫的嚴苛訴求，也要滿足互聯網行業這樣典型的To C類業務訴求，這是華為云資料庫區別于其他廠商的關鍵，
因此，GaussDB一開始就瞄準全行業不同場景，與云平臺的技術能力深度結合，把云原生資料庫的彈性、極簡體驗做到極致，這也是資料庫的未來，企業無需關注資料庫的型別，即可擁有無感知的體驗，
例如華為運動健康App，全球范圍內用戶數超4億，月活躍用戶數超過9000萬，它選擇了華為云GaussDB(for Cassandra)，存算分離架構可以很好滿足業務海量并發的需求，同時具備快速擴容能力，高峰期承載上千萬QPS，最大能夠支持百億行的表，
互聯網應用重視資料庫的性價比，且對彈性擴展的靈活性要求高，GaussDB(for Cassandra)能夠保證業務高并發運行的同時，實作低時延，很好地滿足了穿戴設備資料寫入的需求，
再如永安保險，保險業務對資料庫的擴展性、性能等要求極高，更要滿足資料安全與災備監管要求，新時代業務敏捷創新與上線，呼喚云化開放架構和分布式技術，永安保險希望找到“一專多能”的云原生資料庫，
華為云GaussDB(for MySQL)和資料復制服務DRS，支持主流商業資料庫生態，全堆疊工具鏈助力切換主流商業資料庫，業務無需改造，資源彈性擴容能力強，且華為云DRS簡單易用、安全可靠，實作了永安保險意外險和健康險業務的高效上云，
保險業務屬于金融場景，是資料庫領域的核心地帶之一，在云原生時代的大背景下，以華為云GaussDB整體為代表的“新”資料庫，正在挑戰Oracle和IBM DB2等為代表的“舊”資料庫，新與舊的博弈，最終由客戶業務場景來評判，云原生資料庫正在攻城略地，
在全方位場景化的驅動下，華為云資料庫凝練出自己的發展方向，讓企業客戶不必糾結于復雜的技術，儼然也成為云原生資料庫行業的風向標，云原生資料庫的成熟態，行且將至，
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