艾瑞咨詢：2022年數據庫云管平臺白皮書（38頁）.pdf

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1、數據庫云管平臺白皮書2022.1 iResearch Inc. 融合先行，生態共贏22022.1 iResearch Inc. 摘要來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。挑戰即機遇：從需求側來看，現階段數據庫市場百花齊放，企業需要統一的入口平臺對多種數據庫進行統一管理；從供給側來看，國產、開源等數據庫無法提供跨數據庫統一管理需求，核心數據庫廠商需要專業的生態廠商來做補充。市場走向：“融合先行”多元混合數據庫統一管理已經是剛需，“先建數據庫統一管理能力”成為企業建設DT能力的一種新思路。在此趨勢下，“生態共贏”數據庫&管理平臺生態共建是加速市場需求釋放的最優解。定位與價值：數據庫云管平臺是面向企業

2、多類型混合數據庫環境，提供跨多云架構、跨多類數據庫的一站式數據庫運維管理服務的平臺。它是應市場發展誕生的新型數據庫管理服務模式，可以為企業數據庫體系帶來統一規范、安全穩定、彈性高效、能力增強等多方面的提升。發展與市場：數據庫云管平臺市場處于發展前期，市場關注度大于行業成熟度，未來3-5年內將保持高增長?，F階段，市場主要由數據庫生態廠商、數據庫廠商、公有云廠商三種類型廠商構成。各類型廠商各具優勢，關系由競爭走向競合，在技術、經驗、資源等方面互相補足，共拓更廣泛的市場。趨勢展望：從產品視角看，1）數據庫云管平臺將加深智能化應用，從自動化走向智慧自治；2）云是未來的形態，數據庫云管平臺有望演進為管理

3、云；3）通過管理更多類型的數據源，成為多模數據管控的統一入口。從產業視角看，數據庫云管平臺可以充分發揮其開放平臺的價值，促進標準落地與打造標準雙循環，使能開源開放與通用人才培養，加速產業發展。典型廠商AWS ：在國外公有云為主流用云策略的背景下，“根據不同的應用場景選擇專用的數據庫，通過公有云進行資源統一管理”成為新興的數據庫管理方式。典型廠商云和恩墨：國內企業在數據庫部署上，兼顧私有云安全保障和公有云彈性自治成為趨勢，云和恩墨將服務經驗代碼化，提供混合云發展路線，全力打造混合云架構下的數據庫統一云管平臺。3數據庫多樣性挑戰與數據庫云管平臺的機遇1數據庫云管平臺行業洞察2數據庫云管平臺典型廠商

4、3數據庫云管平臺趨勢展望442022.1 iResearch Inc 來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。應運多元混合數據庫時代而生回顧數據庫和云計算的發展歷程，多種技術不斷興起和交融。開源數據庫興起，商業與開源交融；NewSQL興起，SQL和NewSQL交融；數據庫云化興起，私有云和公有云交融。面向未來，企業數字化轉型不斷深化，數據使用也更加深化和多元。作為數據的主要載體，數據庫技術已經從單一架構支持多類應用演變為多類架構支持多類應用，這些架構并非替代關系，而是相互共存、共同發展的關系，數據庫的多樣性和多云架構成為必然，成就多元混合數據庫時代。在這一趨勢下，為解決多種數據庫、多云架構管理復雜

5、的問題，實現跨數據庫、跨云融合管理，提供DBPaaS和DBaaS能力的數據庫云管平臺應運而生。數據庫與云服務形態的演化催生數據庫云管平臺什么是數據庫云管平臺？數據庫云管平臺商業數據庫Oracle達夢開源數據庫MySQLOpenGauss云數據庫PolarDBAWS RDS物理機虛擬機私有云1物理機虛擬機私有云2公有云1公有云2DBPaaSDBaaS傳統IT架構單一云多云公有云私有云混合云云計算形態走向混合云商業數據庫19771999開源數據庫19952010云數據庫20122021OracleDB2SQLServerMySQLPostgreSQLMongoDBOracle CloudOcean

6、BaseAWS RDS 數據庫發展歷史5數據庫多樣性挑戰與數據庫云管平臺的機遇數據的復雜性和業務需求的多樣性帶來了企業對多類型數據庫的需求，國內數據庫市場也正處于“百花齊放”的階段，導致企業對數據庫管理的統一性、便捷性要求很難得到滿足。在這一市場背景下，數據庫云管平臺應運而生，服務于企業的數據庫部署、遷移、運維運營等全生命周期管理需求，提升企業的數字化能力、優化數字化服務的質量。62022.1 iResearch Inc. 挑戰即機遇（一）數據庫市場百花齊放，多元混合數據庫管理給企業帶來挑戰企業中的數據存在多樣性：從數據模型劃分，結構化、非結構化數據大量并存；從性能角度上看，不同的場景在用戶總

7、數、并發訪問需求、響應時間、數據規模、和安全性等方面的要求都顯著不同。隨著企業數字化轉型的深化，企業數據特征的復雜性還將進一步提升，而這意味著企業往往無法經由單個數據庫產品滿足全方位的需求，導致企業需要配置多個不同的底層數據庫，進一步提升了企業數據庫結構的復雜度。來源：中國信通院（2021），艾瑞咨詢研究院根據公開資料研究及繪制。中國數據庫應用的市場特征及多元混合數據庫管理的痛點部分國產數據庫廠商數據庫類型TiDBPingCAP關系型達夢達夢數據庫關系型OpenGauss華為開源關系型OceanBase阿里/螞蟻關系型PolarDB阿里云關系型GaussDB華為關系型TDSQL騰訊云關系型GB

8、ase南大通用關系型人大金倉人大金倉關系型TcaplusDB騰訊非關系型MogDB云和恩墨關系型市場特點：關系型數據庫為主流，多種數據庫“百花齊放”l從營收角度來看，中國TOP數據庫廠商的核心產品以關系型為主，主要原因是關系型數據具有“業務價值高、應用場景廣”的特點；而非關系型數據庫在國內市場中份額較小，在大數據、實時分析場景中有著重要應用價值，未來的發展前景仍然廣闊。l整體來看，盡管關系型數據庫占國內數據庫市場主流，但在數字化應用不斷創新和豐富的背景下，包括非關系型數據庫在內的底層數據庫軟件也在不斷革新，國內數據庫市場呈現出多類型“百花齊放”的局面。90%關系型企業在多元混合數據庫管理過程中

9、面臨的問題和難點數據庫接口/語法/對象兼容問題IT系統與數據庫系統的適配數據庫的整合與遷移應用改造和適配系統高可用性統一的性能監測數據安全管控低成本的自動化運維機制數據庫容災5 6 12 9 6 4 1 1 4 7 8 10 15 17 13 17 20132014201520162017201820192020數據庫企業成立家數（家）數據庫企業融資次數（次）2013-2020年中國數據庫企業成立&融資狀況72022.1 iResearch Inc. 2022.1 iResearch Inc. 挑戰即機遇（二）甲方企業普遍缺乏多元混合數據庫管理的人才和技術國家統計局數據顯示：2020年我國19

10、個宏觀大類行業中，信息傳輸、軟件和信息技術服務業行業平均年工資以17.75萬位居第一，增速以10%名列前茅，同時，根據艾瑞咨詢調研，IT服務大類行業畢業生的期望工資與實際薪資仍有約2000元/月的差距，考慮到目前國內的IT人才整體仍較緊張，行業人才成本持續上升是大勢所趨。同時，從行業人才流向的角度上看，IT服務行業畢業生超9成進入了信息技術通信行業，流入其他行業甲方企業的人才顯著不足。IT人才成本的提升以及向IT企業集中的趨勢還將持續深化，甲方企業內部缺乏具備數據庫和數據庫管理軟件開發能力的IT人才和技術，因而更需要外部廠商提供數據庫管理服務。來源：艾瑞咨詢2021年中國IT人才供給報告，艾瑞

11、咨詢研究院自主研究及繪制。來源：艾瑞咨詢2021年中國IT人才供給報告，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。中國IT服務行業畢業生流向IT服務行業畢業生期望/實際薪資分布5000元以下20000元以上8001-10000元10001-20000元5000-8000元實際薪資期望薪資0.8%4.5%16.5%29%32.5%34.8%25.6%36.5%13.7%6.1%信息傳輸、軟件和信息技術服務業90.2%其他行業 9.8%實際薪資期望薪資82022.1 iResearch Inc. 挑戰即機遇（三）數據庫原廠無法提供跨數據庫統一管理和服務數據庫原廠將主要力量投入到自身數據庫產品的研發中，但受到技

12、術壁壘、行業分工以及其他市場因素的限制，數據庫原廠無法提供自身產品以外的跨數據庫統一管理和配套服務，留出的市場需求空白必然要由第三方數據庫生態廠商進行補充。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫原廠在跨域統一管理的局限性協同阻礙技術壁壘分工趨勢數據庫原廠的研發投入主要瞄準核心數據庫的產品打磨，而數據庫管理尤其是多類型的數據庫的統籌管理不是數據庫原廠的優勢所在，隨著IT行業人力成本提高、數據庫架構進一步復雜化，數據庫原廠將進一步投入優勢研發力量在核心產品研發中，導致數據庫周邊服務領域出現“空白”結構化/非結構化、云端/本地等多種類型的數據庫在企業中并存，單一數據庫原廠難以站在企業視角、結合企

13、業業務邏輯對多類型的數據庫進行統一管理在數據庫開源生態的驅動下，國內出現了大量新興的數據庫廠商，這類廠商的產品成熟度還較低，自身的數據庫配套工具和服務尚不完善，更難以實現跨廠商的管理目前國內數據庫市場處于“百家爭鳴”階段，市場格局尚未完全穩固，各數據庫原廠處于競爭階段，使得廠商之間自發的技術協同與合作受到阻礙數據庫管理服務涉及企業的“IT能力”和“信息安全”雙重重要屬性，各數據庫原廠出于對數據安全的重視，對于開放數據庫底層架構對友商持保守態度9市場走向：融合先行，生態共贏在數字化轉型不斷深化的環境下，企業對底層數字能力的期待不斷提升，具備高穩定性和高性能的底層數據庫系統將受到企業更多的重視。在

14、這一背景下，數據庫云管平臺有望成為企業獲取、調用、管理數據庫能力的統一入口，與核心數據庫企業一同構筑起企業的底層數據服務生態。102022.1 iResearch Inc. 融合先行多元混合數據庫的統一管理成為企業數字化升級的剛需企業系統的數字化改造、底層基礎設施的國產化替代并行，導致多類型數據庫在企業系統中并存。而從企業IT管理視角上看，理想的數據庫管理需要充分的自動化、便捷性和一致性，在缺乏統一管理的條件下，數據庫功能的多元和數據庫管理的簡便需求就會產生矛盾；同時，由于數據庫是企業各類數字化軟件的基礎，數據庫的性能缺陷會反映為上層應用的延遲、中斷或數據不一致，這是企業必須解決的問題。我們已

15、經觀察到平臺化趨勢出現在數字化轉型的各個領域，企業通過平臺戰略實現IT能力的解耦和復用是大勢所趨；具體到數據庫領域，企業通過數據庫管理平臺統籌管理底層數據庫，能夠優化數據庫管理的效率和性能表現，并為上層的應用建設構建良好的基礎，對于企業的整體數字化建設而言具備綜合的成本效率優勢。在多元混合數據庫的趨勢下，先建數據庫統一管理能力也成為企業建設DT能力的一種新思路，云化管理平臺能夠幫助企業先建PaaS能力，為之后的數據庫選型、擴展、業務系統迭代奠定基礎。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。企業對數據庫統一管理的需求演化趨勢便捷可靠安全單一數據庫管理單一的數據庫產品結合以安全可靠性能為主的數據庫運維

16、產品對業務的賦能水平較低便捷敏捷可靠管理安全智能便捷敏捷可靠管理安全智能多類型數據庫管理伴隨數據庫產品的豐富和數字化業務的豐富功能豐富、業務賦能提升運維復雜性增加，IT成本提升便捷敏捷可靠管理安全智能云數據庫的普及，AI技術應用滿足企業對數據庫多樣性和數據庫管理的統一性要求數據庫云管平臺作為第三方的中立、綜合、開放平臺，有望成為企業獲取多類型數據庫能力的入口和渠道多元混合數據庫統一管理112022.1 iResearch Inc. 生態共贏數據庫&管理平臺生態共建是加速釋放市場需求的最優解數據庫生態對數據庫的規模應用至關重要。墨天輪數據顯示，國產數據廠商已超百家，形成了百花齊放的繁榮局面。但從

17、生態的角度，新興數據庫企業要達到傳統商業數據庫廠商的規模還有很長的路要走縱觀中國數據庫發展的四十多年，商業數據庫中只有Oracle形成了較為完整體系化的規模生態，包括各種配套工具和運維人才等。數據庫云管平臺的出現，為數據庫供應端的廠商分工合作提供了新選項數據庫企業專注自身產品的打磨、提供差異化能力；數據庫生態企業著力打造統一管理平臺，培養通用人才，為數據庫廠商提供統一生態環境。通過這種分工協作，改變過去重復造輪子，消耗行業資源的局面，以集約的形式加速釋放市場需求。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。企業數據庫管理模式的演變數據庫廠商1管理工具1數據庫廠商2管理工具1數據庫廠商3管理工具1數據庫

18、廠商4管理工具1企業重復造輪子數據庫&管理平臺生態共建數據庫生態廠商數據庫云管平臺數據庫廠商1 數據庫廠商2 數據庫廠商3數據庫廠商412數據庫多樣性挑戰與數據庫云管平臺的機遇1數據庫云管平臺行業洞察2數據庫云管平臺典型廠商3數據庫云管平臺趨勢展望413定位與價值產品定位設計思路核心理念實現形式功能要素核心價值服務場景142022.1 iResearch Inc. 產品定位面向多元混合環境的一站式數據庫管理平臺數據庫云管平臺是面向企業混合數據庫環境，提供跨多云架構、跨多類數據庫的一站式數據庫管理服務的平臺。數據庫云管平臺以標準化、自動化、智能化的方式為企業提供數據庫安裝部署、監控巡檢、性能容量

19、管理、提高可用性、安全管控等全生命周期數據庫管理服務。為企業打造面向未來、統一規范、安全穩定、彈性高效、能力增強的數據庫基礎環境。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺典型架構Oracle公有云1私有云虛擬機物理機公有云2達夢OpenGaussDB2數據庫云管平臺部署資源管理監控巡檢性能容量高可用安全優化關系型非關系型MySQL PostgreSQL RedisMongoDB開源 混合云環境 多類型數據庫 統一管控臺 多樣化應用基于安全可控、合法合規等方面的考慮，混合云成為未來中國企業主流的IT部署環境。承接多種多樣的業務應用，企業部署多種類型的數據庫。面向“混合云多類型數據庫”的

20、復雜環境，數據庫云管平臺提供進行統一入口進行全生命周期的管理。數字化轉型深入，多種多樣的應用152022.1 iResearch Inc. 設計思路深度融合云資源池化、分層解耦、服務化等方法論數據庫云管平臺是數據庫服務產業生產力升級的產物，它基于云服務重構了行業的生產關系和表現形態。在數據庫云管平臺體系下，廠商通過數據庫云化實現了異構資源的統一管理，通過解耦化、模塊化、標準化和積木化將服務沉淀為產品，并以PaaS的方式為客戶提供彈性、自治、智能的服務。數據庫云管平臺是“云庫共生”在數據庫服務領域的最佳實踐，極大化融合了云服務的優勢，實現了數據庫管理的高效與智能。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪

21、制。云計算與數據庫云管平臺云的核心思想云+數據庫云管平臺統一彈性高效成本資源池化分層抽象化元素標準化應用服務化服務自治化智能將計算、存儲等基礎物理資源或虛擬資源集中池化，統一調度分配，從而保證了多租戶的高可用性。將不同層（計算存儲分離）乃至同層不同模塊（微服務、serverless）的資源解耦，使得彈性具備可能性。屏蔽底層的復雜性，通過抽象向客戶側展示為標準化的元素。用戶開發過程更多地轉變為搭建，效率提升。將基礎資源、技術能力和應用的交付形式都服務化，并予服務以可計量性。用戶按需付費，成本大大縮減?；谠品窄h境，AI能力能更好地釋放，用戶根據需要自動地配置各種服務，獲得除降本增效外更多的支持

22、。統一彈性高效成本數據庫云化功能解耦化服務產品化產品服務化服務自治化智能通過云化的方式構建DBaaS能力，將企業的數據庫資源統一管理，實現多租戶的資源高效利用。抽象出數據庫服務的基礎組件，以服務編排方式實現靈活的功能組裝，解耦業務流程邏輯，從而實現架構彈性。將數據庫的實施運維經驗沉淀為標準化產品，在減少人為失誤、提高可靠性的同時大大提升了服務的效率?；谒神詈?、積木化的平臺為客戶提供服務，較原先以人力為中心的方式實現了生產力的升級，成本大大降低?；诮y一資源和服務化組件的架構，平臺可以更好地應用領域模型，讓運維實現更高級別的自動化、智能化。162022.1 iResearch Inc. 核心理

23、念數據庫云管平臺的本質是數據庫管理經驗的代碼化如果說云資源池化、分層解耦、服務化等方法論是實現數據庫云管平臺的基礎，那么數據庫管理經驗就是數據庫云管平臺的靈魂，因為數據庫管理的各種指標與具體應用場景緊密相關，高度依賴于最佳實踐和經驗。數據庫云管平臺的本質正是數據庫管理經驗的代碼化。經驗豐富與否決定云管平臺能力水平的高低，正如依賴人工管理的環境里，有一二三線技術支持之分，最棘手的問題會上升到最具豐富經驗的專家來解決。數據庫云管平臺的上限也取決于是否有大量的最佳實踐，是否有專家經驗的輸入。在最佳實踐經驗轉化到產品中，形成標準化的產品能力后，企業數據中心就相當于得到最高級別專家的駐場服務，數據庫管理

24、環境的水平得到普遍提升。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。傳統人工管理模式數據庫云管平臺模式三線二線駐場一線問題升級問題定位依賴于個人能力流程長，時間久高級管理經驗內置于平臺標準化、自動化、智能化最佳實踐經驗客戶普遍應用部署最佳實踐優化最佳實踐高可用最佳實踐經驗代碼化數據庫云管平臺反饋，優化轉化 ，應用客戶數量+服務質量+迭代速度+172022.1 iResearch Inc. 實現形式基于微服務、分布式等云技術實現多元混合數據庫環境的統一管理數據庫云管平臺體系：1）對企業所有的數據庫實例（包括云上云下數據庫資源）進行統一管理，屏蔽底層資源多源異構帶來的復雜問題；2）功能原子化，微服務化，構

25、建安全、彈性、敏捷的環境，支持統一編排管理； 3）收集并向 Web界面發送信息，供管理員直觀地了解、分析、操作混合云環境下各數據庫實例和集群。 4）通過API，為第三方PaaS、網管、云管理平臺開放對接接口。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺的實現形式資源抽象組合/編排公有云1數據庫A1數據庫A2私有云數據庫C1數據庫C2功能原子化，微服務化租戶管理服務變更單實例管理集群管理資源配置負載調度實時監控故障處理公有云2數據庫B1數據庫B2IDC數據庫D1數據庫D2資源抽象- 容器化、微服務化 - 容器化、微服務化 - 統一納管 - 統一納管 -182022.1 iResearch

26、Inc. 功能要素提供從實施部署到運維運營的全生命周期服務面向多元混合數據庫環境帶來的挑戰，數據庫云管平臺可以為企業提供一站式的全局管理、高效運維和智能運營服務，其范疇覆蓋數據庫從實施部署到運維運營的全生命周期。具體來看，平臺的核心功能要素包括平滑遷移、自動化部署、持續集成、彈性擴容等實施服務，資源、性能、容量、配置等管理和優化服務，日常監控巡檢、故障分析與智能處理服務，以及高可用、備份恢復等穩定性和安全方面的服務。知識庫功能沉淀和轉化數據庫管理最佳實踐經驗，并對其它各功能模塊動態賦能。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺的典型功能要素統一管理 實施部署 運維運營基于DevOps

27、實現不同版本、來源數據庫的快速持續集成。集成2自動化安裝部署數據庫，減少人力成本和錯誤率。部署3智能分庫分表和配置資源，實現平滑的水平擴容。擴容4包括混合云實例管理和多類型數據庫的管理。包括資產、用戶、報表等的配置管理。數據庫運維日常的監控、告警和巡檢。包括庫容量、表空間、數據對象等的管理。對故障進行智能分析、診斷和自動化處理。協助執行主從、雙主、集群等高可用方案。協助企業進行全量、增量備份與恢復管理。通過智能算法對容量、性能、配置等進行優化。搭建整體的安全解決方案進行全方位管控。包括熱點、負載、內存、緩存、I/O分析等。容量服務6故障處理11高可用12性能服務7配置管理8備份恢復13系統優化

28、9安全管控14監控巡檢10資源管理5包括線下數據庫上云、云端數據庫改造和遷移等。遷移1知識庫知識/最佳實踐經驗庫動態賦能動態賦能192022.1 iResearch Inc. 核心價值以安全穩定、降本提效、規范標準、能力增強，滿足企業數字化深入轉型需求幫助企業從被動式運維走向主動式運營。建立數據庫管理DBPaaS平臺能力，為新數據庫選型、擴展奠定基礎。敏捷開發，彈性擴展，降低新業務開發上市時間。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。功能能力增強知識庫動態賦能動態賦能數據庫云管平臺遷移部署集成擴容高可用性能服務容量服務監控巡檢配置管理資源管理系統優化性能服務安全管控運營支持備份恢復故障處理規范標準

29、將數據庫的運維運營流程化、規范化、標準化、服務化。為企業建立完善的數據庫管理體系，滿足行業監管、數據合規和企業內控要求。價值安全穩定以云技術為底座，將數據庫高級管理經驗沉淀為標準化產品，減少人為因素影響，滿足企業數字化轉型背景下，高業務壓力帶來的更高性能、更高可用性和數據安全需求。降本提效將多元混合數據庫統一管理，提供全生命周數據庫管理服務，降低系統復雜性，提升資源利用率，避免重復建設、提高數據庫運行效率。數據庫云管平臺的核心價值202022.1 iResearch Inc. 服務場景支持運維和運營雙場景，滿足企業不同IT管理訴求數據庫云管平臺作為孵化于多元混合數據庫時代背景下的新興數據庫管理

30、工具，不僅可以更高效地支持以“穩定安全”為核心的運維工作，保障業務的連續性，還可以更廣泛地支持“主動優化”模式的運營工作，近一步為業務賦能。通過數據庫云管平臺，企業一方面可以通過標準流程自動化實現準確和高效運維，另一方面可以構建企業私有云或行業云下的DBaaS云，實現運營模式升級。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺的服務場景運維人員、DBA、開發人員運營人員、DBA、業務人員、服務人員、開發人員運營是建立在良好的運維基礎上，從“穩定活著”走向“主動經營”的IT管理模式變革。數據庫云管平臺作為新興的生產力工具，支持企業運營的升級。 數據庫云服務：構建企業私有云或行業云下的DBaa

31、S云，彈性供給資源。 計量計費：實現對各租戶數據庫服務使用的計量計費，精準運營。通用意義上的運維指運用專業的信息技術和方法論對IT系統進行管理，從而保證高可用、安全和業務連續性?；谝惑w化平臺能力，數據庫云管平臺支持更高自動化水平、更穩定安全的運維工作支持。 資源統一管理：通過云化，一站式管理部署于混合云環境的多元混合數據庫。 自動化高效運維：能力解耦與標準化，提升運維的自動化水平。運營人員、業務人員等可以通過服務目錄，自助式地解決問題，并獲得決策支持。服務目錄動態資源計量計費報表統計知識庫日志中心負載預測系統優化自動策略業務編排運維人員、DBA等可以在統一的平臺上，進行數據庫全局、全生命周期

32、的管理。自動部署軟件升級監控巡檢故障告警故障處理資源配置備份恢復容量管理高可用SQL審核企業運維數據庫云服務/DBaaS21發展與市場演進歷程發展階段市場格局競爭要素行業應用-金融-電信222022.1 iResearch Inc. 演進歷程隨數據庫的發展不斷升級，從腳本走向云化與智能化隨著數據庫技術的發展，數據庫運維管理也歷經多個階段的發展，從手動寫腳本（1.0）、使用單點工具（2.0），走向構建云化服務化的平臺（3.0）。未來將基于云原生環境，向智能化自治（4.0）進一步演進。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺的演進歷程1.0：腳本化2.0：工具化3.0：云化、平臺化、服務

33、化4.0：云原生、智能化數據庫運維管理數據庫隨著互聯網的發展和數據量的暴增，企業需要管理的數據庫實例越來越多，單點效率工具開始顯現其局限性。數據庫運維開始借助云的能力，以服務化平臺的方式去統一管理不同部署模式、數據格式、工作負載的數據庫，效率得到了極大的提升。當基礎設施（云）固定下來后，運維模式（AIOps）最終也會固定下來，并實現新一輪的生產力飛躍。除了資源統一管理外，基于云原生，數據庫管理運維還可以做更多的智能化改進，實現自治，進一步解放DBA并提高開發的效率。數據庫服務容器化讓數據庫資源可以流動起來，交付和遷移都更輕便、安全。資源的細顆粒解耦讓智能化具備可行性，且重要程度提升。數據庫開始

34、融入ML/AI的能力，做負載均衡、資源擴容、智能預警等工作。統一SQL層數據庫越來越多地部署于云端，并開始基于云原生創新。隨著應用和數據庫的復雜化，針對問題寫腳本方式“效率低，易出錯”的缺點越發凸顯。企業開始通過工具將運維、管理的經驗沉淀下來，帶來了效率提升。但這種自動化往往是單點的、割裂的、非標準化的。信息化初期，企業IT架構簡單。對于運維人員來說，需要管理的“對象”數量少，需求也比較簡單，及時性要求不高，手動寫腳本的方式即可滿足大部分訴求。這種方式下響應速度低，人工也容易產生錯誤。企業IT走向服務器-客戶端雙層架構，一個數據庫可以響應來自多個客戶端的請求，從而允許更多并發處理。此階段，企業

35、通過大型機滿足應用程序所需的所有方面，IT資源緊密耦合。此時，數據庫通常部署在本地數據中心并用于內部系統。大型機應用1.0：緊耦合2.0：集群/分布式3.0：云化4.0：自治232022.1 iResearch Inc. 2022.1 iResearch Inc. 213 247 292 339 390 447 509 13.4%16.2%18.1%16.3%14.9%14.7%13.9%201920202021e2022e2023e2024e2025e營收（億）增長率（%）發展階段市場處于發展前期，關注度大于成熟度，未來將保持高增長據艾瑞統計，2025年中國數據庫市場總規模達509億，CAG

36、R（2020-2025e）達15.6%。按數據庫軟件：數據庫服務&生態工具比例為8:2預測，2025年中國數據庫云管平臺（包含服務和生態工具）市場規模將達到101億元。數據庫云管平臺作為多元混合數據庫時代，數據庫運維運營管理的生產工具，逐漸興起并形成一定的市場規模。就現階段來看，該市場還處于發展的前期，市場關注度高于行業成熟度，各家廠商的產品還有待進一步完善。但隨著需求端的訴求提升和供給端的研發加速，該市場即將迎來發展的高增長。注釋：市場規模統計口徑為國內外廠商在中國數據庫銷售的營收。其中包括DBMS基礎軟件的收入，必要配套工具的收入（數據遷移、數據備份等工具），數據庫項目定制化開發、實施、運

37、維等服務的收入，數據庫軟硬一體機的收入；不包括單獨售賣的硬件的收入，單獨售賣的大數據平臺的收入、單獨售賣中間件及應用軟件的收入和額外的服務收入。注釋：此處市場規模中包含云廠商托管開源數據庫（MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis等）所得的收入。來源：根據公開資料、企業訪談，結合艾瑞統計模型核算。注釋：（1）市場關注度曲線參考投融資事件數量、搜索熱度、論壇活躍度、學術文獻數量等前置指標。（2）行業成熟度參考滲透率、面市時間、市場集中度、規模增速、招聘崗位數等后置指標。（3）綜合市場關注度和行業成熟度，可以更準確地判定市場的發展階段。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。201

38、9-2025中國數據庫市場規模及增速數據庫云管平臺的發展階段智能駕駛倉工具自動化腳本市場關注度曲線行業成熟度曲線工具自動化腳本智能駕駛倉數據庫云管平臺數據庫云管平臺時間成熟度CAGR=15.6%242022.1 iResearch Inc. 市場格局三種類型廠商，競合關系共拓泛在市場當前提供數據庫云管平臺產品的廠商分為三類：一類是數據庫生態廠商，他們具備多年的企業數據庫服務經驗和實踐案例積累，具備服務產品化的先發優勢；一類是公有云廠商，順接IaaS和DBaaS服務，進而為企業提供DBPaaS服務；一類是數據庫廠商，在提供核心數據庫產品的同時配套管理工具。各類型廠商各具優劣勢，在百花齊放，多元混

39、合的數據庫市場里，各廠商關系主線體現為競合，不同類型廠商可以在技術、經驗、資源等方面互相補足，共同拓展更廣泛的市場空間。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺市場格局數據庫生態廠商：云和恩墨、愛可生等數據庫廠商：武漢達夢，人大金倉等公有云廠商：阿里云、AWS等數據庫云管+服務經驗：此陣營的玩家往往具有多年的Oracle、DB2、MySQL等數據庫服務經驗，積累了大量云管的實踐案例。在開源、云化、國產化的背景下，它們面向企業多元管理的痛點，將服務沉淀為產品，在為客戶賦能。-轉型挑戰：從人工服務+工具到云平臺+服務交付模式的轉變為數據庫生態廠商的客戶服務、商業化等方面都帶來了一定的挑戰

40、。+基礎資源&云上創新：公有云廠商在云服務方面具有先發優勢，企業服務內容涵蓋云基礎資源服務（IaaS）和云數據庫服務（DBaaS）。對于云上的客戶，可以一站式地承接云上多元的數據庫管理服務（dbPaaS）。-企業級服務：對于傳統企業來說，其對企業級（穩定、中立、安全等）的需求甚于互聯網需求，如何服務混合云部署的傳統行業客戶對公有云廠商提出了挑戰。+自身產品匹配性：一些數據庫廠商提供配套的數據庫管理工具，與自身的核心數據庫產品搭配使用，匹配性較好。-跨庫管理：無論是出于同業競爭原因，還是業務布局考慮，數據庫廠商往往不會提供跨庫管理的產品，需要第三方生態廠商加以補充。252022.1 iResea

41、rch Inc. 競爭要素數據庫服務經驗轉化的產品能力是核心差異點數據庫云管平臺廠商間的競爭要素體現在產品層面的產品能力，廠商層面的運營模式、客戶服務和生態網絡上。正如前面提到的，數據庫云管平臺的本質是數據庫管理經驗的代碼化，因此，由數據庫管理服務經驗轉化而來的產品能力就是廠商的核心差異點?，F階段，從產業分工、廠商發展歷程、客戶需求和產品能力綜合來看， 數據庫生態廠商具有先發優勢。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺競爭要素產品能力廠商能力經驗技術對內對外案例經驗從應用來看，數據庫云管平臺實際上是數據庫運維管理最佳實踐經驗的產品化，因而服務商積累的客戶案例（數據）和實施經驗（領域

42、模型）恰恰是該市場最核心的競爭要素。運營模式從廠商內部運營來看，在數據庫多元云化的背景下，傳統“人工運維服務”模式不再具備效益和競爭優勢。打造“服務產品化產品服務化服務產品化”的良性閉環，提高人效，對數據庫服務領域的廠商來說至關重要?？蛻舴沼捎跀祿煸乒芷脚_市場尚處于發展早期，各家產品還在進行打磨。故而，了解客戶的核心痛點和發展路線，選擇主流兼容的數據庫服務賽道十分重要，這決定了廠商未來的市場空間。生態網絡在數字化轉向、開源、信創的背景下，中國IT市場正在經歷著空前的百花齊放階段，客戶選型、部署面臨挑戰。一家廠商能力半徑難以解決客戶所有問題，故而生態網絡建設的能力在現階段的競爭中越發重要。2

43、62022.1 iResearch Inc. 行業應用現階段主要應用于金融和電信行業，未來將進一步向具備高價值屬性的企業級場景滲透與數據庫服務行業類似，現階段數據庫云管平臺主要應用于對數據庫性能、時延、穩定、安全要求最高的金融和電信行業。未來，隨著企業數字化轉型的深入，數據庫云管平臺的市場空間將進一步釋放，向政府、制造等具備高價值屬性的行業滲透，為更廣泛的企業市場賦能。來源：信通院2021年數據庫發展研究報告，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2020年數據庫服務市場行業分布數據庫云管平臺的行業滲透金融22.3%電信18.9%政府16.4%制造13.3%交通9.6%其他19.5%制造工業數據價值高

44、，對數據庫性能、穩定等的要求也較高（尤其是生產數據）。但工業市場現階段缺乏標準，管理痛點突出?；跀祿煸乒芷脚_可以幫助其在云上進行數據庫統一管理，提供安全、業務連續性等方面的保障。政府信息化、國產化政策的驅動下，政府對數據庫遷移改造、高可用、混合管理的需求愈發迫切，未來一段時間內的占比將有所上升。電信移動互聯網的發展讓電信行業積累了大量的數據，對數據庫要求較高。且在互聯網通訊轉型的同時，電信運營商也在尋求向數智化驅動組織的轉型，此過程需要數據庫服務廠商的專業服務。金融金融行業對于數據的處理性能、安全可靠性要求極高；且隨著數字化轉型的深入，其對數據的依賴度越來越高，數據庫場景越來越復雜，這又加

45、深了其對數據庫服務的需求。故而，金融毋庸置疑在未來一段時間內仍是數據庫云管平臺市場的主要應用場景。272022.1 iResearch Inc. 金融數據庫管理數字化升級，助力金融數字化轉型隨著Fintech的發展和互聯網業務模式的滲透，金融業數據量爆發增長，數據庫種類和實例不斷增加，呈現出多元混合的特點。而金融企業對安全穩定、性能有極高要求，對數據庫管理提出了更高的挑戰。數據庫云管平臺實現數據庫管理的數字化升級，解決金融企業的相應痛點，為金融企業數字化轉型持續提供穩定安全、彈性高效的數據庫環境，保障業務的連續性。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺在金融行業的應用行業特性客戶類

46、型證券公司保險公司銀行業務特性業務多樣性采用多套多元異構數據庫，管理復雜?；ヂ摼W金融發展迅速，業務量、數據量增加，業務變化快，對數據庫彈性供給，性能、安全性、可用性提出更高要求。行業監管，合規要求。數據庫云管平臺在某證券公司應用的典型案例挑戰：券商業務多樣化（經紀業務、資管業務、投行業務、自營業務、行政需求等）帶來復雜的數據庫部署環境數百套數據庫,數據庫種類從成熟的商業數據庫產品逐步轉向開源數據庫、國產數據庫。數據庫運行環境和架構也越來越豐富，從高性能物理服務器加共享存儲轉變為各種虛擬化甚至容器化環境；從基于共享存儲的雙機互備高可用架構，發展為雙活數據中心、兩地三中心、讀寫分離、分庫分表等架構

47、方式。數據庫管理復雜度指數級攀升收益：采用數據庫云管平臺實現Oracle、MySQL、Redis、國產數據庫等多種數據庫統一智能運維，數據庫部署速度從“天”縮短到“小時”，數據庫交付總量提升10倍。數據庫恢復時間10分鐘為業務、開發、測試提供自助式數據庫服務，賦能DevOps敏捷開發，新業務上線時間減少60%通過數據庫云管平臺實現數據庫運行管理規范落地，操作流程化、標準化，增強不同部門間的協同。數據庫全生命周期管理，新服務請求、歷史變更、災備切換、故障處理等信息全紀錄，滿足合規要求，事前可預防、事中可定位，事后可審計282022.1 iResearch Inc. 電信運營商賦能企業PaaS平臺

48、，提升應用系統上云效率電信運營商已經基本實現了 IT 基礎資源的 IaaS 層池化部署、集中管控，敏捷交付和快速開通等功能，但是數據庫管理系統建設和運維形式較為傳統，存在著資源分配不均衡及資源浪費等諸多問題，難以滿足業務快速開通的需求。隨著5G通信技術及互聯網業務的飛速發展，建設更加高效低成本的統一的數據庫 PaaS 平臺將是電信運營商的必然選擇。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。數據庫云管平臺在運營商應用典型案例平臺層(PaaS)能力網關業務服務層通用服務層租戶門戶GIS地圖智能日志聚類OCR人臉識別大數據服務域中間件/容器服務域OracleMySQLNoSQL國產數據庫數據庫云管平臺基礎

49、資源層（IaaS）運營門戶運維門戶云服務目錄交互層企業級PaaS門戶背景：某省級運營商 1）數據庫和操作系統版本不統一，部署和安裝模式多樣， 維護困難且故障率高發。 2）數據庫種類和數量急速增長，當前運維模式和能力均難以支撐。3）數據庫資源分配不均勻 , 部署方式原始，缺乏彈性和自服務能力，運維效率偏低。方案：在企業PaaS中集成數據庫云管平臺，提供數據庫安裝、巡檢、優化、擴容、容災、多節點等服務。收益：有效降低PaaS的使用門檻，提高應用系統上云的部署效率。主機、網絡、數據庫、中間件、負載均衡等服務都可通過PaaS界面化部署，對于明確架構的系統可控制到“天”級的速度持續提高資源池設備利用率。

50、資源利用效率可提升15%，并可實現不同物理局點的設備統一提供服務，充分整合零散硬件，進一步挖掘老舊設備價值提升系統運營運維效率。依托應用灰度發布能力、企業級鏡像倉庫能力、快速部署編排能力的優化提升，加快業務系統交付速度，系統編排擴容可以縮短到“分鐘”級提高業務系統穩定性。結合“容器”+“數據庫PaaS”的方式部署，通過PaaS平臺部署的Oracle/MySQL業務系統的可用性和連續性可達到99.9%，業務系統災備數據損失時長控制在30s內，數據庫及業務系統恢復時間控制在10分鐘以內29數據庫多樣性挑戰與數據庫云管平臺的機遇1數據庫云管平臺行業洞察2數據庫云管平臺典型廠商3數據庫云管平臺趨勢展望