阿里自己開發的資料庫嗎

『壹』 為什麼只有阿里雲和AWS擁有自研雲資料庫的能力

很多國產資料庫乘風破浪

我們正處在一個資料庫技術大爆炸的時代。

這幾年，NoSQL資料庫、NewSQL資料庫、時序資料庫、圖資料庫、分布式資料庫、超融合資料庫等專業資料庫技術發展勢頭很猛，國產資料庫的表現也相當亮眼。

過去十年，是互聯網發展的黃金十年。與此對應的是業務系統訪問並發呈指數級上升，海量數據計算和分析需求越來越普遍，傳統單機系統在業務支撐、成本、開放性等方面均面臨巨大挑戰，資料庫垂直擴展模式難以維護等困境。

眼看著資料庫性能瓶頸快要扼住發展的喉嚨，擺在這些長久依賴Oracle、IBM等傳統資料庫的巨頭們面前的，只有兩條路：要麼開啟無限加量的PLUS模式，即更換更多更強的伺服器、硬碟、內存、CPU等，要麼自研能滿足業務發展需求的資料庫。

開拓者們的眼光一開始就聚焦在更長遠的未來，他們發現即便是系統變成真正的「傻大粗」，也只是解了燃眉之急，不能從源頭解決問題。

再看一眼像Oracle、IBM等傳統資料庫高昂的拓容價格，像阿里這樣的富一代也吃不消哇！

那麼，自研資料庫，走起！

2010年後，雲計算和開源社區興起，國產資料庫開始了彎道超車。

2019年被認為是國產資料庫的元年。

這一年，眾多國產資料庫產品闖入了我們的視線，熱度不斷攀升；這一年，OceanBase登頂TPCC，並於一年後再次刷新自己的記錄。

從刀耕火種到摘下Oracle在資料庫領域的皇冠，國產資料庫經歷的是一段不被理解和不被看好的歲月。

在國外資料庫先驅長期占據市場優勢的情況下，國產資料庫要想殺出重圍，一是要付出多倍努力，二是要拿出更強的產品才能在客戶面前更有底氣。

當然，國產資料庫發展至今，已然是百花齊放。未來，國產資料庫的發展趨勢相對也比較明顯，即往雲原生和分布式發展。

金融級分布式資料庫應運而生

數字時代，數據成為各家必爭之地。

在金融應用場景下，國內資料庫市場於近幾年開始發生變化。

隨著應用層和業務層的壓力加大，金融機構對分布式技術架構轉型的需求應運而生。

作為軟體系統的三大底層技術（操作系統、中間件、資料庫）之一，資料庫成為系統往分布式架構轉型的樞紐。

不過，在早年國外傳統資料庫廠商盤根錯節的「蠶食」下，這個核心變得又硬又難啃！

面對如今市場的需求變化，傳統資料庫系統呈現出一個通病：又笨重又貴。

再是，隨著諸如2013年「棱鏡門」事件的爆發，各界越來越重視數據安全和技術自主可控。

此外，金融機構對快速、靈活、可伸縮性、創新、敏捷等開發能力需求大大提升，出於對長期IT建設的成本考慮，自主可控更是成為他們出於自身長遠發展考量的剛需。

數字化時代，金融機構的整體架構正處於往分布式、雲原生、微服務等方向發展的關鍵時刻，資料庫的選型便顯得至關重要。

根據中國人民銀行發布的《金融 科技 （FinTech）發展規劃（2019-2021年）》，我國將有計劃、分步驟地穩妥推動分布式資料庫產品先行先試，形成可借鑒、能推廣的典型案例和解決方案，為分布式資料庫在金融領域的全面應用探明路徑，確保分布式資料庫在金融領域穩妥應用。

目前已有不少業界實踐證明了分布式資料庫應用於金融場景的可靠性。同時，金融級分布式資料庫雲化已經在路上。

『貳』 阿里巴巴採用自己研發的分布式資料庫系統叫什麼,它有哪些特點

AanlyticDB，可以兼容Mysql5.x系列和抄SQL等，阿里巴巴襲自主研發、唯一經過超大規模以及核心業務驗證的PB級實時數據倉庫。自2012年第一次在集團發布上線以來，至今已累計迭代發布近百個版本，支撐起集團內的電商、廣告、菜鳥、文娛、飛豬等眾多在線分析業務。阿里巴巴最初通過單節點Oracle進行准實時分析,後來轉到OracleRAC，隨著業務的飛速發展,集中式的SharedStorage架構需要快速轉向分布式，遷移到了Greenplum，但不到一年時間便遇到擴展性和並發的嚴重瓶頸。為了迎接更大數據集、更高並發、更高可用、更實時的數據應用發展趨勢，從2011年開始，在線分析這個技術領域，阿里實時數倉堅定的走上了自研之路。特點和性能參考這個網路網頁鏈接

『叄』 阿里雲做雲計算那麼艱難，為什麼後面其他公司很輕松就擁有了雲計算

因為阿里雲和其他雲有本質不同，但都是現實選擇。阿里雲，阿里巴巴集團旗下雲計算品牌，全球領先的雲計算技術和服務提供商。創立於2009年，在杭州、北京、矽谷等地設有研發中心和運營機構。2010年，阿里雲對外開放其在雲計算領域的技術服務能力。用戶通過阿里雲，用互聯網的方式即可遠程獲取海量計算、存儲資源和大數據處理能力。截至2014年6月，阿里雲服務的客戶數超過140萬，遍布互聯網、移動APP、音視頻、游戲、電商等各個領域。根據IDC調研報告，阿里雲是國內最大的公共雲計算服務提供商。基於新一代的雲平台遠程部署系統業務，已經成為互聯網公司和開發者的首選。2013年以來，對風險最為敏感的金融機構也紛紛開始上雲。阿里雲專門搭建了面向銀行、保險公司、券商的金融雲。隨著雲計算的安全性、穩定性不斷地被實踐證明，越來越多的政府機構、央企、大型民營企業紛紛開始擁抱雲計算和大數據。2014年12月，12306網站75%的余票查詢系統遷移至阿里雲計算平台，以分擔春運流量洪峰帶來的壓力。

兩種雲都是現實選擇。兩種雲的現實選擇。阿里是要站在技術制高點，華為、騰訊看到雲計算的變現潛力，才紛紛入局。說實話，OpenStack不太適應公有雲，有版本混亂、功能不全、兼容協調不足等問題，但是從技術角度實現商業化、建設生態、滿足需求，是最快捷、最直接的選擇。從零起步，華為、騰訊時間耗不起、市場等不起，OpenStack很難用，但就像一個二手車，改造一下先開起來，服務自己的戰略。拿來主義有硬傷。基於OpenStack的雲，缺乏核心技術支撐，難擴展、版本多、分支雜、穩定差、故障多，跨廠商遷移升級比較困難，軟體模塊出自多家，缺乏統一規劃和一致性，很多項目都成了“爛尾”。思科和 HP也拋棄OpenStack，退出公有雲或者自主研發。而華為雲、騰訊雲還是基於OpenStack建設公有雲，未來挑戰和機遇都很大。

『肆』 阿里雲是阿里巴巴的嗎

阿里雲是阿衡型里巴巴的嗎

阿里雲是阿里巴巴的嗎,阿里雲全稱阿里雲計算有限公司,阿里雲的成長潛力可謂非常一般，可以稱得上是全球的幾大獨角獸之一。是一個又大又快的計算機平台。阿里雲是阿里巴巴的嗎。

阿里雲是阿里巴巴的嗎1

阿里雲是阿里巴巴集團旗下雲計算品牌。

阿里巴巴網路技術有限公司（簡稱：阿里巴巴）是以曾擔任英語教師的馬雲為首的18人於1999年在浙江杭州創立的公司。阿里巴巴集團經營多項業務，另外也從關聯公司的業務和服務中取得經營商業生態系統上的支援。業務和關聯公司的業務包括：淘寶網、天貓、聚劃算、全球速賣通、阿里巴巴國際交易市場、1688、阿里媽媽、阿里雲、螞蟻金服、菜鳥網路等。

阿里雲是全球卓越的雲計算技術和服務提供商。致力於以在線公共服務的方式，提供安全、可靠的計算和數據處理能力，讓計算和人工智慧成為普惠科技。創立於2009年，在杭州、北京、矽谷等地設有研發中心和運營機構。

阿里雲使用技巧：

1、阿里雲可以購買伺服器，打開阿里雲官網，登錄個人賬號，打開控制台，點擊雲服務ECS-，選擇實例，選擇創建實例，之後根據需要選擇相關服務即可。

2、阿里雲賬號可以注銷，進入阿里雲官網，登錄阿里雲賬號，點擊右上角的個人頭像，點擊用戶名，打開賬號管理頁面，點擊注銷賬號，點擊獲取驗證碼，最後輸入驗證碼即可注銷。

3、阿里雲無法登錄，可能是網路異常導致，可以切換網路再使用。

資料拓展：2018年11月26日，阿里巴巴集團宣布阿里雲升級阿里雲智能，加強技術、智能互聯網的投入和建設。2019年6月18日，阿里釘釘進入阿里雲智能事業群，釘釘CEO陳航向阿里巴巴集團CTO兼阿里雲智能事業群總裁張建鋒匯報。

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如今的互聯網行業也是發展迅速，這讓許多企業也隨之紛紛崛起。就像新浪，網易，阿里巴巴，騰訊一樣，都成為了互聯網的巨頭了。其中最有名的就是馬雲建立的阿里巴巴了。旗下的淘寶、天貓、螞蟻金服、支付寶等，無論哪一樣都給我們的生活來了非常大的便利。

或許大家對於阿里巴巴旗下的淘寶和支付寶印象最為深刻，因為我們的日常生活就經常接觸到這些東西。不過對於其它的就不是非常的了解了。其實阿里巴巴還藏著一個互聯網的「獨角獸」。那就是阿里雲。它的成長潛力可謂非常一般，可以稱得上是全球的幾大獨角獸之一。是一個又大又快的計算機平台。

以前要回家過年的時候用支付寶買車票，伺服器就經常會崩潰。可想而知過年的時候人們買車票是多麼繁忙，而現在淘寶雙十一比過年還要繁忙，但是伺服器為什麼就不會崩潰呢？原因是阿里雲可以處理了每秒十幾萬的訂單，可想而知，阿里雲的成長是多麼的恐怖了。那到底是誰在背後支撐這么強大的阿里雲呢？

他就是阿里雲的創始人王堅。可能大家並不是很了解王堅是誰，用我們的話來說就是一個非常厲害的人物，當過導師、教授、主任、編委、副院長等。這些職位都造就了現在的他。不過他剛剛在阿里巴巴創建阿里雲的時候，因為技術難度非常的高，以至於他在起手的時候，每年就燒了10億元。但是沒有任何的成果，於是這位阿里雲的創始人就這樣不被人們看好。但唯獨作為阿里巴巴老大的馬雲卻一直在堅信著他，給予他資金以及技術的支持。最終他沒有讓馬雲失望，2014年阿里雲正式上線了，並且獲得了第一桶金。

王堅並沒有因此而放棄了研究，為了不辜負馬雲的信任，自己又研發出了一個「飛天系統」。這個系統能夠連接全球的互聯網而組成一台超級計算機。並且打破了4項世界紀錄，是世界上最頂尖的系統之一，就連美國都非常的羨慕。後面通過美國的相關機構評估，「飛天系統」的價值在60000億，也就是說不被人們看好的阿里雲創始人如今創造出了60000億的價值。其中馬雲也是有著半的功勞。現在總算知道馬雲為什麼能夠鑄造阿里巴巴的輝煌了。馬雲在眼光的方面真的非常的獨到，或許人真的要遇到一個伯樂後才能成長得更快。不知道大家怎麼看？

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首先在當前時代背景下，我們看到雲一字就能聯想到大數據、雲數據這類東西，那麼阿里雲也是這樣，是阿里巴嘩做巴旗下的雲計算公司

阿里雲(全稱:阿里雲計算有限公司)是一家雲計算及人工智慧科技公司，致力於與全球領先的雲計算廠商密切合作，並提供多樣化的項目促成穩定鞏固的長期發展。阿里雲帶動了中國雲計算的發展，從零搭建自主的飛天系統，在天貓雙11全球狂歡節、12306春運購票等應用場景中，始終保持著良好的穩定性。還曾幫助用戶抵禦全球互聯網史上最大的DDoS攻擊。阿里雲最先在香港設立了第一個中國大陸以外的數據中心，而後在新加坡、美國西部和東部也先後設立了數據中心。未來，阿里雲還在迪拜、歐洲、日本等地開設新的數據中心，輸出中國的高科技服務。目前，阿里雲在中國(華北、華東、華南、香港）、新加坡、美國(美東、美西)、歐洲、中東、澳大利亞、日本等13個地域開設了數據中心

阿里雲的產品共分為以下幾大塊：

彈性計算

這包括基礎雲產品，如雲伺服器ECS，雲伺服器ECS是一種可彈性擴展、安全、穩定、易用的計算服務，用戶可以像用水和電一樣按需購買雲伺服器，而不必承擔高昂的伺服器硬體運維成本。雲伺服器可以根據自己的業務實際需要隨意升級或者降配，也可以根據業務高發時期臨時增加帶寬，讓伺服器的使用變得非常方便。

彈性計算的產品還包括負載均衡SLB，負載均衡SLB對多台雲伺服器進行流量分發服務。為了應對業務需求，企業往往會有多台雲伺服器提供伺服器，負載均衡就是將用戶的請求按照企業自定義的策略轉發到最優的伺服器。

資料庫

雲資料庫RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL等，相對於雲伺服器，雲資料庫屬於非必需品，因為用戶完全可以在雲伺服器上搭建資料庫。由於自身業務發展需要，將資料庫獨立出來，這時候就需要阿里雲的RDS雲資料庫了。

存儲

阿里雲存儲產品有很多種，最基本也用得最多的是對象存儲，對象存儲OSS：海量、安全和高可靠的雲存儲服務。如果企業靜態文件較多（圖片、視頻等大文件），可以將大量的存儲內容轉移獨立出來，放到對象存儲OSS裡面。

網路

CDN：跨運營商、跨地域全網覆蓋的網路加速服務

專有網路 VPC：幫您輕松構建邏輯隔離的專有網路

高速通道：高速穩定的VPC互聯和專線接入服務

NAT網關：支持NAT轉發、共享帶寬的VPC網關

2018年6月20日，阿里雲宣布聯合三大運營商全面對外提供IPv6服務。

除此之外，阿里雲還有大數據、雲安全、人工智慧、域名與雲通信等產品，阿里雲服務著製造、金融、政務、交通、醫療、電信、能源等眾多領域的領軍企業，包括中國聯通、12306、中石化、中石油、飛利浦、華大基因等大型企業客戶，以及微博、知乎、錘子科技等明星互聯網公司。

『伍』 阿里有哪些硬核技術在世界上領先

認真的回答這個問題。沒有。哈哈哈。會不會很失望。但是，事實就是如此。就給你說說吧

1.阿里雲計算

這個首先說一下，阿里目前的雲計算技術，排名世界第三。屈居谷歌和微軟之後。不過，你對比一下就會知道有多牛逼了。亞馬遜發展了在什麼地方？微軟成立了多少年。亞馬遜成立於1995年，微軟成立於1975年。阿里成立於1999年。而微軟和亞馬遜都是全球發展的公司。實力有目共睹，阿里這些年的趕超可是花的大力氣。所以，這一點來說阿里的雲計算還是很厲害的。

2.阿里的感測城市技術

這個技術實際是一個三維的數字化資料庫的概念，這些年阿里通過高德，支付寶，以及阿里系的各個公司，獲取到了大量的城市底層數據，現在基本可以利用這個技術，把這個城市進行重建，讓一個城市更加宜居，環保，且可持續發展。實際也是可以通過海量數據為一個城市提供大腦虛擬計算，最後做出最優決策。也就是阿里所說的ET城市大腦。

對抗性神經網路

在ET城市大腦項目中，阿里巴巴達摩院的科學家使用對抗性神經網路訓練ET城市大腦更好的識別客車、火車、卡車的車牌，將識別精準度提高了10%。此外，科學家還將對抗性神經網路用於雙11中，完成了數億張海報的設計。說句簡單的，就是讓機器能夠擁有一定的思考力和更加快速的反應能力。

一個就是AI技術

強大的人工智慧技術，就是讓無數的數據薈聚到一個計算機大腦。讓一個機器大腦能夠擁有大量的知識儲量，並且可以進行深度計算，最後會發展到各種程度，誰都不知道。

另外，就是或者還有阿里沒有公布的技術。這就是我們不知道的了。或者他在憋著大招，沒有放出來，咱誰都不知道。只能說，我相信以後阿里會成為一個合格的 科技 企業， 科技 實力會越來越強。也希望中國有越來越多這樣的企業。這樣才會讓中國的企業在世界有更大的話語權。

謝邀~

從大背景來說，近些年，中國的硬核技術真正做到了起步晚、進步快，是"後來者居上"的典型。在越來越多的新興行業里中國 科技 也早已佔據著巨大的市場份額。而說到世界領先的硬核技術，阿里巴巴作為一家被電商光芒掩蓋 科技 實力的互聯網公司代表，很有一些東西能說道說道的。

當今爆炸式增長的數據量，使得未來 科技 競爭最重要的賽道當屬雲計算。而作為早早入局的阿里雲已經率先突圍，占據頭部。據Gartner最新數據，如今亞馬遜+微軟+阿里占據了全球雲計算市場72%的市場份額，而伴隨著馬太效應的持續演進，頭部玩家的優勢將會越來越大，未來預測雲計算將會持續形成"3A"競爭的三分局面。

值得一提的是，依靠著在亞太地區的強勢表現，阿里雲去年還成功將亞馬遜的王座地位向下拽了兩個百分點，背靠著亞太這個全球最大的市場，阿里雲的崛起勢必還將有一番作為。

此外，諸如大疆的無人機，海康威視的監控、安保設備也都已經站在各自行業的頂端了，不得不說中國 科技 已經從過去的陪跑者變成了如今的競爭者甚至是領先者。

從當年的中華有為到如今的眾帆競航，中國 科技 的崛起想必會讓世界重新認識這個沉睡的東方雄獅。

按慣例，各個擊破。

先說硬核技術， 科技 領域的技術多不勝數，哪些技術才配稱的上是"硬核技術"？個人認為，能決定未來的技術，才能算"硬核"。現在， 科技 屆公認的能改變世界的幾項技術：量子計算、雲計算、晶元、底層操作系統等，都是全球頂尖 科技 公司在啃的"硬菜"。

再說世界領先，得說實績，不能靠"吹"。我們自己說了不完全算，要世界紀錄認可的。

具體來說下阿里。自從誕生了阿里雲之後，阿里"雲"化的速度越來越快，而"雲"化的底氣，來源於幾個：雲計算，底層操作系統，晶元，量子計算。

我們挑2個說說。

大家開玩笑喜歡說"遇事不決，量子力學"，但認真說，量子計算，能量超乎想像。2018年3月，谷歌發布研製全球首個高質量72比特量子計算機的計劃後，就提出要實現"量子霸權"計劃。

業界聽了都笑了

2018年5月，達摩院的量子電路模擬器"太章"就出來打臉了。太章，率先成功模擬了81比特40層作為基準的谷歌隨機量子電路，成為世界最強的量子電路模擬器。

再說一個，雲計算。

雲計算領域，早年都是亞馬遜、谷歌的天下。開始的時候，中國人自己都不信，中國能做出自己的雲計算，比如某度的那個誰，某騰的那個誰，都說雲計算是"異想天開"。結果呢？阿里愣是不信邪，花了十年，作為公有雲計算江湖的後起之秀，阿里雲以全球前三、亞太第一的市場份額趕超一眾老牌雲廠商。現在估值都超過770億美元了。

之前，在最新的斯坦福大學DAWNBench深度學習榜單中，阿里雲打破紀錄，勇奪四項世界第一。不久後，在安全性能權威評比中，又勇奪"全球第二安全的雲"，讓亞馬遜目瞪口呆，這樣夠"硬核"嗎？

說到硬核技術，必須要提的當然是晶元啊！

最近華為、中芯國際、光刻機頻繁上熱搜，晶元的事情鬧得沸沸揚揚的，大家都知道了晶元的重要性！但我覺得阿里最硬核的技術，晶元必須排在首位。

阿里旗下有個公司叫平頭哥，專門搞晶元的。它才成立兩年，旗下第一款晶元—含光800在業界標準的resnet-50測試中，推理性能達到了78563IPS，能效500IPS/W，這兩項能力都是全球第一，而且遠超第二名數倍，著實給中國自研晶元爭了口氣！

不久前，含光800還宣布已經實現量產，我相信中國晶元自主的那一天不會太遠的。

之前，斯坦福大學最新公布的DAWNBench深度學習榜單中，阿里巴巴旗下的阿里雲在訓練時間、訓練成本、推理延遲以及推理成本拿下四項第一，打破了谷歌等企業壟斷榜首的神話，這也意味著，阿里雲可提供全球最快的AI計算服務。

這種理論的東西，可能大家沒什麼興趣，我也一樣。我個人最感興趣的是：阿里通過AI技術，跟物聯網IOT聯系起來，為智能家居提供了更多的新可能。

之前，阿里雲搞過一個給空巢老人的技術，真是暖心：藉助阿雲智能人居平台，為空巢老人量身打造了遠程看護方案，不僅接入多種物聯網設備，還專門定製開發了一個手機APP，所有家人都可以使用。藉助物網感測器，家人可以時刻記錄老人在家裡的所有行為，對異樣的行為進行預警。

其實，阿里的硬核技術，只是中國這些年 科技 崛起的一個縮影。作為中國 科技 公司的代表，阿里技術有今天的成就，也離不開大環境的進步和對 科技 基礎設施的重視。

阿里巴巴作為中國最大的互聯網公司。 在海量數據處理、高並發、雲計算等方面積累了非常多的技術。程序員應該都非常清楚阿里的技術實力 。 著名開源項目Dubbo、RocketMq、Fastjson、Druid、Weex、等都是阿里開源的 。這些項目在全世界各種java、前端等項目中都有使用。除去這些上層應用方面的技術之外，阿里還有哪些在國際上領先的技術呢？

深度學習技術DAWNBench

DAWNBench是深度學習技術的一個框架。用於端到端深度學習訓練和推理的基準套件，它提供了一組常見的深度學習工作負載，用於在不同的優化策略、模型架構、軟體框架、雲和硬體上量化訓練時間、訓練成本、推理延遲和推理成本。此前這項技術一直是谷歌和亞馬遜保持領先的記錄。而在最新一輪的比賽中，阿里雲團隊在訓練時間、訓練成本、推理延遲以及推理成本四項中均取到了世界第一的名次。打破了谷歌多年的記錄。

資料庫OceanBase

在資料庫領域，一直是甲骨文的Oracle在全球壟斷。在阿里的OceanBase沒有出現之前，世界上沒有可以與Oracle可以抗衡的資料庫。不管是企業級還是個人軟體項目開發，我們都會第一選擇使用Oracle（當然還有Mysql，Mysql也是甲骨文的資料庫）。甲骨文公司幾乎壟斷了整個資料庫領域。但是阿里巴巴每年的雙十一對於資料庫的吞吐能力提出了更高的挑戰，阿里投入研發的OceanBase就是為了滿足這種高吞吐場景需求的。經過國際TPC-C基準測試，OceanBase的TPS達到了100萬（每秒處理事務數，可理解為訂單數），比Oracle真正高了一倍。

雲服務阿里雲

阿里雲大家應該不陌生。從全世界市場佔有額來看，阿里雲目前國內市場佔有額第一，全球市場佔有額第三。在全球市場佔有額中，僅此於亞馬遜和微軟。而相比全球市場，亞太市場增長更快，雲計算市場規模同比增長達50%。

在大眾眼裡，提起阿里巴巴就想起淘寶，天貓，支付寶。實際上阿里巴巴經過這些年的已然發展成為國際一流的技術公司， 在量子計算機，雲計算，人工智慧，晶元研發等硬核技術已經取得了世界領先的成就。

量子計算機技術

理論上，量子計算機可以模擬出整個宇宙，不僅僅是原理的模擬，而是整個宏觀體系和微觀細節的模擬。比如，宇宙中的塵埃——地球上，每個生物身上的每個細胞，都可以被模擬出來。 目前，世界范圍內已有兩家公司，在這方面已有突破性進展，那就是谷歌和阿里。目前，阿里雲在超導量子計算方向，發布11比特的雲接入超導量子計算服務。該服務已在量子計算雲平台上線，有興趣可以注冊個賬號體驗下。

人工智慧技術

斯坦福大學最新公布的DAWNBench深度學習榜單中， 阿里巴巴旗下的阿里雲在訓練時間、訓練成本、推理延遲以及推理成本拿下四項第一，打破了谷歌等企業壟斷榜首的神話，這也意味著，阿里雲可提供全球最快的AI計算服務。 這些都屬於人工智慧最前沿，最頂尖的技術，阿里不僅立足當下，而且將眼光放眼未來，布局即將到來的人工智慧時代。

阿里晶元技術

阿里的晶元技術已經名列世界前茅。 旗下第一款晶元—含光800在業界標準的resnet-50測試中，推理性能達到了78563IPS，能效500IPS/W，這兩項能力都是全球第一，而且遠超第二名數倍。 我們平時經常使用的淘寶「拍立淘」功能，使用含光800，搜索效率可以提升12倍，每天新增圖片10億張，之前的GPU完成搜索任務要1小時，現在只要5分鍾。

結語

阿里這些硬核技術，只是本人了解到的，阿里技術團隊一向做事低調如掃地僧。應該還有其他不為大眾所知的硬核技術，只是本人不了解而已，你如果知道，請在評論區賜教，不勝感激！

談到阿里的硬核技術，很多人第一印象肯定是想到了雲計算，基於雲端數據處理和存儲技術，阿里在這方面的成就在世界范圍內都是數一數二的，但這是老生常談，我們暫且不說，今天來說說其他方面，阿里的表現同樣強悍。

一、雲操作系統

雲操作系統指的就是阿里的飛天系統，是由阿里雲自主研發、服務全球的超大規模通用計算操作系統，誕生於2009年，如今經過十年發展，早已今非昔比。飛天分布式系統，如今已經累計服務了200多個國家和地區，讓許多大企業減小了對於硬體的依賴，減少了支出。2017年雙11，飛天更是創下世界記錄，實現了每秒32.5萬筆交易峰值，每秒25.6萬筆支付峰值。強悍如斯，讓人震撼。

二、阿里物聯網平台

阿里自研的物聯網平台，同樣讓人驚艷。2014年，阿里雲自主研發了一站式物聯網使能台阿里雲Link，之後，又相繼推出物聯網操作系統、物聯網雲平台、邊緣計算引擎、一站式開發平台等。基於以上平台和系統，阿里在智能化、雲端化、雲計算展現出驚人優勢，為我們日常的智能生活、智能城市、智能製造，提供了技術和平台支持，為經濟發展提供了極大的便利。

三、AI晶元含光800

阿里巴巴達摩院研發的AI晶元「含光800」，同樣讓人震撼，這款晶元是阿里巴巴第一款自主研發的晶元，它被認為是全球最厲害的智能AI晶元，數據顯示，含光800在晶元測試標准平台Resnet 50上的具體分數是性能78563 IPS，是第二名（15012）的5倍；能效比500 IPS/W，是第二名（150）3.3倍。這款晶元如今已經商用，並在全世界范圍內接受了不少訂單。

阿里其他方面的技術還有很多，譬如「神龍」服務框架、端操作系統等等，但阿里最厲害的還是我們經常說的雲計算，基於這方面的投入也是最大，未來三年，阿里將投入2000億，繼續加大對於雲計算的研發，相信在未來，我們的智能生活體驗中，必定離不開阿里的身影。

如果說阿里雲是世界領先的話，可能有些人感受並不深。那就簡單說一下一個利用阿里雲落地的身邊應用——城市大腦。

發明雲計算最大的作用，可能就是能在這個時代「磅礴浩瀚」的數據量面前處變不驚，這也使得一些以前不敢做甚至於不敢想的東西順利落地。從城市大腦來講，能將整個城市的方方面面映射到一個整體系統上，這是不是和你以前看過的科幻片高度重合起來？阿里雲的誕生使得各類復雜的數據都能夠得到迅速響應、快速計算和實時處理，這也就讓我們等待紅燈的時間靈活調整，出行時間大大縮減，停車難、排隊難、看病難等城市病也都得到了有效解決，這也是為什麼世界上很多城市跑來借鑒的原因所在吧！

看了一些回答，有些小寒心，難道技術非要等到打上西方封禁的標簽才能夠得到證明嗎？不可否認每個時代都有獨特的事物在獨領風騷，而當前以及未來都應該與數字時代脫不開聯系，這也就是為何雲計算崛起後持續受到各個行業關注的原因。

當然，阿里雲當年不顧一切搞自主研發，雖然耗費了大量的人力物力時間，但是如今回頭來看無疑是幸運的，有了核心技術也就無需擔心他人的掣肘，這也是如今阿里雲世界領先的原因。而有了阿里雲為支撐，例如城市大腦、資料庫的OceanBase、平頭哥的含光晶元都紛紛亮相。相比而言，甲骨文也已經撤出中國，亞馬遜和微軟也在一步步讓出自己的市場份額。值得一提的是，阿里身後還有達摩院的一批頂尖科學家做支撐，因此可以想像在未來相當長的時間內，阿里的技術優勢還是會不斷保持。

互聯網經濟，也就是我們說的共享經濟。其他技術也是依靠互聯網的錢收購的。雷聲很大的達摩院也沒見到什麼硬核成果。期待早點見到效果！

『陸』 國產的資料庫軟體有那些

一、DM

軟體名稱：達夢資料庫（DM）。

開發商：武漢華工達夢資料庫有限公司。

軟體描述：

達夢資料庫具有如下技術特色：支持多個平台之間的互聯互訪、高效的並發控制機制、有效的查詢優化策略、靈活的系統配置、支持各種故障恢復並提供多種備份和還原方式。

具有高可靠性、支持多種多媒體數據類型、提供全文檢索功能、各種管理工具簡單易用、各種客戶端編程介面都符合國際通用標准、用戶文檔齊全。

二、OpenBASE

軟體名稱：OpenBASE。

開發商：東軟集團有限公司。

軟體描述：

主要包括OpenBASE多媒體資料庫管理系統、OpenBASE Web應用伺服器、OpenBASE Mini嵌入式資料庫管理系統、OpenBASE Secure安全資料庫系統等產品。

所有的這些產品涵蓋了企業應用、Internet/Intranet、移動計算等不同的應用領域，具有不同的應用模式。

形成了OpenBASE面向各種應用的全面的解決方案。多媒體資料庫管理系統OpenBASE是OpenBASE產品系列的核心和基礎，其它的產品都是在其基礎上，根據各自應用領域的不同特點發展、演變而成的。

三、OSCAR

軟體名稱：神舟OSCAR資料庫系統。

開發商：北京神舟航天軟體技術有限公司。

軟體描述：

神舟OSCAR資料庫系統基於Client/Server架構實現，伺服器具有通常資料庫管理系統的一切常見功能，此外還包括一些有助於提高系統對工程數據支持的特別功能，而客戶端則在提供了各種通用的應用開發介面的基礎上，還具有豐富的連接、操作和配置伺服器端的能力。

提供與Oracle、SQL Server、DB 2等主要大型商用資料庫管理系統以及TXT、ODBC等標准格式之間的數據遷移工具。

四、KingbaseES

軟體名稱：金倉資料庫管理系統KingbaseES。

開發商：北京人大金倉信息技術有限公司。

軟體描述：

互動式工具ISQL；圖形化的數據轉換工具；多種方式的數據備份與恢復；提供作業調度工具；方便的用戶管理；支持事務處理；支持各種數據類型；提供各種操作函數；提供完整性約束；支持視圖；支持存儲過程/函數；支持觸發器。

五、iBASE

軟體名稱：iBASE。

開發商：北京國信貝斯軟體有限公司。

軟體描述：

包括五個部分：iBASE Reliax Server全文檢索伺服器。

iBASE Web網上資源管理與發布系統。

iBASE Index System文文件管理與發布系統。

iBASE Webrobot網路資源采編發系統。

iBASE DMC資料庫管理中心。

(6)阿里自己開發的資料庫嗎擴展閱讀：

國產最新商業資料庫系統：

一、阿里的資料庫系統

軟體名稱：OceanBase & PolarDB

官方稱為「完全自主研發的金融級分布式關系資料庫」。下面是其官網的介紹：OceanBase 對傳統的關系資料庫進行了開創性的革新。

在普通硬體上實現金融級高可用，在金融行業首創「三地五中心」城市級故障自動無損容災新標准，同時具備在線水平擴展能力，創造了4200萬次/秒處理峰值的紀錄（註：當時TPS官宣為25.6w）。

現在OceanBase的版本已經2.x了，OceanBase TPC-C的評測刷遍了朋友圈，TPS達到了100w (6088w tpmc)，榜單第一。

二、騰訊的資料庫系統

軟體名稱：TDSQL

其官網簡介：分布式資料庫（Tencent Distributed SQL，TDSQL）是騰訊打造的一款分布式資料庫產品，具備強一致高可用、全球部署架構、分布式水平擴展、高性能、企業級安全等特性。

同時提供智能 DBA、自動化運營、監控告警等配套設施，為用戶提供完整的分布式資料庫解決方案。

目前 TDSQL 已經為超過500+的政企和金融機構提供資料庫的公有雲及私有雲服務，客戶覆蓋銀行、保險、證券、互聯網金融、計費、第三方支付、物聯網、互聯網+、政務等領域。TDSQL 亦憑借其高質量的產品及服務，獲得了多項國際和國家認證，得到了客戶及行業的一致認可。

三、華為的資料庫系統

軟體名稱：GaussDB

全球首款AI-Native資料庫，內部有100、200、300多個版本，應該是基於PostgreSQL開發的。在國內，可能除了阿里，就到華為的團隊了（高斯實驗室）。和不少高校建立了合作。

『柒』 阿里出品otter-同步數據量6億涉及200+個資料庫實例之間的同步

otter已在阿里雲推出商業化版本 數據傳輸服務DTS， 開通即用，免去部署維護的昂貴使用成本。DTS針對阿里雲RDS、DRDS等產品進行了適配，解決了Binlog日誌回收，主備切換、VPC網路切換等場景下的同步高可用問題。同時，針對RDS進行了針對性的性能優化。出於穩定性、性能及成本的考慮，強烈推薦阿里雲用戶使用DTS產品。DTS產品使用文檔

阿里巴巴B2B公司，因為業務的特性，賣家主要集中在國內，買家主要集中在國外，所以衍生出了杭州和美國異地機房的需求，同時為了提升用戶體驗，整個機房的架構為雙A，兩邊均可寫，由此誕生了otter這樣一個產品。

otter第一版本可追溯到04~05年，此次外部開源的版本為第4版，開發時間從2011年7月份一直持續到現在，目前阿里巴巴B2B內部的本地/異地機房的同步需求基本全上了otte4。

名稱：otter ['ɒtə(r)]

譯意： 水獺，數據搬運工

語言： 純java開發

定位： 基於資料庫增量日誌解析，准實時同步到本機房或異地機房的mysql/oracle資料庫. 一個分布式資料庫同步系統

原理描述：

1. 基於Canal開源產品，獲取資料庫增量日誌數據。 什麼是Canal, 請點擊

2. 典型管理系統架構，manager(web管理)+node(工作節點)

a. manager運行時推送同步配置到node節點

b. node節點將同步狀態反饋到manager上

3. 基於zookeeper，解決分布式狀態調度的，允許多node節點之間協同工作.

『捌』 阿里雲分布式資料庫服務DRDS誰使用過 簡單講講！

淘寶開源的TDDL和cobar的結合，放到了阿里雲上就是DRDS，是商品，服務，可以購買使用的。可以在阿里雲官網上注冊免費試用。

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隨著互聯網時代的到來，計算機要管理的數據量呈指數級別地飛速上漲，而我們卻完全無法對用戶數做出准確預估。我們的系統所需要支持的用戶數，很可能在短短的一個月內突然爆發式地增長幾千倍，數據也很可能快速地從原來的幾百GB飛速上漲到了幾百個TB。如果在這爆發的關鍵時刻，系統不穩定或無法訪問，那麼對於業務將會是毀滅性的打擊。
伴隨著這種對於系統性能、成本以及擴展性的新需要，以HBase、MongoDB為代表的NoSQL資料庫和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase為代表的分布式NewSQL資料庫如雨後春筍般不斷涌現出來。
本文將會介紹阿里DRDS的技術理念、發展歷程、技術特性等內容。
DRDS設計理念
從20世紀70年代關系資料庫創立開始，其實大家在資料庫上的追求就從未發生過變化：更快的存取數據，可以按需擴縮以承載更大的訪問量和更大的數據量，開發容易，硬體成本低，我們可以把這叫做資料庫領域的聖杯。
為了支撐更大的訪問量和數據量，我們必然需要分布式資料庫系統，然而分布式系統又必然會面對強一致性所帶來的延遲提高的問題，因為網路通信本身比單機內通信代價高很多，這種通信的代價就會直接增加系統單次提交的延遲。延遲提高會導致資料庫鎖持有時間變長，使得高沖突條件下分布式事務的性能不升反降（這個具體可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距離單機資料庫都還有明顯的差距。
從上面的說明，我們可以發現，問題的關鍵並不是分布式事務做不出來，而是做出來了卻因為性能太差而沒有什麼卵用。資料庫領域的高手們努力了40年，但至今仍然沒有人能夠很好地解決這個問題，Google Spanner的開發負責人就經常在他的Blog上談論延遲的問題，相信也是飽受這個問題的困擾。
面對這個難題，傳統的關系資料庫選擇了放棄分布式的方案，因為在20世紀70~80年代，我們的資料庫主要被用來處理企業內的各類數據，面對的用戶不過幾千人，而數據量最多也就是TB級別。用單台機器來處理事務，用個磁碟陣列處理一下磁碟容量不夠的問題，基本上就能解決一切問題了。
然而，信息化和互聯網的浪潮改變了這一切，我們突然發現，我們服務的對象發生了根本性變化，從原來的幾千人，變成了現在的幾億人，數據量也從TB級別到了PB級別甚至更多。存在單點的單機系統無論如何努力，都會面對系統處理能力的天花板。原來的這條路，看起來是走不下去了，我們必須想辦法換一條路來走。
可是，分布式資料庫所面對的強一致性難題卻像一座高山，人們努力了無數個日日夜夜，但能翻越這座山的日子看來仍然遙遙無期。
於是，有一群人認為，強一致性這件事看來不怎麼靠譜，那徹底繞開這個問題是不是個更好的選擇？他們發現確實有那麼一些場景是不需要強一致事務的，甚至連SQL都可以不要，最典型的就是日誌流水的記錄與分析這類場景。而去掉了事務和SQL，介面簡單了，性能就更容易得到提升，擴展性也更容易實現，這就是NoSQL系統的起源。
雖然NoSQL解決了性能和擴展性問題，但這種繞開問題的方法給用戶帶來了很多困擾，系統的開發成本也大大提升。這時候就有另外一群人，他們覺得用戶需要SQL，覺得用戶也需要事務，問題的關鍵在於我們要努力地往聖杯的方向不斷前進。在保持系統的擴展性和性能的前提下，付出盡可能小的代價來滿足業務對資料庫的需要。這就是NewSQL這個理念的由來。
DRDS也是一個NewSQL的系統，它與ScaleBase、VoltDB等系統類似，都希望能夠找到一條既能保持系統的高擴展性和高性能，又能盡可能保持傳統資料庫的ACID事務和SQL特性的分布式資料庫系統。
DRDS發展歷程
在一開始，TDDL的主要功能就是做資料庫切分，一個或一組SQL請求提交到TDDL，TDDL進行規則運算後得知SQL應該被分發到哪個機器，直接將SQL轉發到對應機器即可（如圖1）。

圖1 TDDL資料庫切分
開始的時候，這種簡單的路由策略能夠滿足用戶的需要，我們開始的那些應用，就是通過這樣非常簡單的方式完成了他所有的應用請求。我們也認為，這種方案簡單可靠，已經足夠好用了。
然而，當我們服務的應用從十幾個增長到幾百個的時候，大量的中小應用加入，大家紛紛表示，原來的方案限制太大，很多應用其實只是希望做個讀寫分離，希望能有更好的SQL兼容性。
於是，我們做了第一次重大升級，在這次升級里，我們提出了一個重要的概念就是三層架構，Matrix對應資料庫切分場景，對SQL有一定限制，Group對應讀寫分離和高可用場景，對SQL幾乎沒有限制。如圖2所示。

圖2 資料庫升級為三層架構
這種做法立刻得到了大家的認可，TDDL所提供的讀寫分離、分庫分表等核心功能，也成為了阿里集團內資料庫領域的標配組件，在阿里的幾乎所有應用上都有應用。最為難得的是，這些功能從上線後，到現在已經經歷了多年雙11的嚴酷考驗，從未出現過嚴重故障（p0、p1級別故障屬於嚴重故障）。資料庫體系作為整個應用系統的重中之重，能做到這件事，真是非常不容易。
隨著核心功能的穩定，自2010年開始，我們集中全部精力開始關注TDDL後端運維系統的完善與改進性工作。在DBA團隊的給力配合下，圍繞著TDDL，我們成功做到了在線數據動態擴縮、非同步索引等關鍵特徵，同時也比較成功地構建了一整套分布式資料庫服務管控體系，用戶基本上可以完全自助地完成整套資料庫環境的搭建與初始化工作。
大概是2012年，我們在阿里雲團隊的支持下，開始嘗試將TDDL這套體系輸出到阿里雲上，也有了個新的名字：阿里分布式資料庫服務（DRDS），希望能夠用我們的技術服務好更多的人。
不過當我們滿懷自信地把自己的軟體拿到雲上的時候，卻發現我們的軟體距離用戶的要求差距很大。在內部因為有DBA的同學們幫助進行SQL review，所以SQL的復雜度都是可控的。然而到了雲上，看了各種渠道提過來的兼容性需求，我們經常是不自覺地發出這樣的感嘆：「啊？原來這種語法MySQL也是可以支持的？」
於是，我們又進行了架構升級，這次是以兼容性為核心目標的系統升級工作，希望能夠在分布式場景下支持各類復雜的SQL，同時也將阿里這么多年來在分布式事務上的積累都帶到了DRDS裡面。
這次架構升級，我們的投入史無前例，用了三年多才將整個系統落地完成。我們先在內部以我們自己的業務作為首批用戶上線，經過了內部幾百個應用的嚴酷考驗以後，我們才敢拿到雲上，給到我們的最終用戶使用。
目前，我們正在將TDDL中更多的積累輸出到雲上，同時也努力優化我們的用戶界面。PS：其實用戶界面優化對我們這種專注於高性能後端技術的團隊來說，才是最大的技術挑戰，連我也去學了AngularJS，參與了用戶UI編。
DRDS主要功能介紹
發展歷史看完了，下面就由我來介紹一下目前我們已經輸出到雲上的主要功能。
【分布式SQL執行引擎】
分布式SQL引擎主要的目的，就是實現與單機資料庫SQL引擎的完全兼容。目前我們的SQL引擎能夠做到與MySQL的SQL引擎全兼容，包括各類join和各類復雜函數等。他主要包含SQL解析、優化、執行和合並四個流程，如圖3中綠色部分。

圖3 SQL引擎實現的主要流程
雖然SQL是兼容的，但是分布式SQL執行演算法與單機SQL的執行演算法卻完全不同，原因也很簡單，網路通信的延遲比單機內通信的延遲大得多。舉個例子說明一下，我們有份文件要從一張紙A上謄寫到另外一張紙B上，單機系統就好比兩張紙都在同一個辦公室里，而分布式資料庫則就像是一張紙在北京，一張紙在杭州。
自然地，如果兩張紙在同一個辦公室，因為傳輸距離近，逐行謄寫的效率是可以接受的。而如果距離是北京到杭州，用逐行謄寫的方式，就立刻顯得代價太高了，我們總不能看一行，就打個「飛的」去杭州寫下來吧。在這種情況下，還是把紙A上的信息拍個照片，【一整批的】帶到杭州去處理，明顯更簡單一些。這就是分布式資料庫特別強調吞吐調優的原因，只要是涉及到跨機的所有查詢，都必須盡可能的積攢一批後一起發送，以減少系統延遲提高帶來的不良影響。
【按需資料庫集群平滑擴縮】
DRDS允許應用按需將新的單機存儲加入或移出集群，DRDS則能夠保證應用在遷移流程中實現不停機擴容縮容。

圖4 DRDS按需進行平滑擴縮
在內部的資料庫使用實踐中，這個功能的一個最重要應用場景就是雙11了。在雙11之前，我們會將大批的機器加入到我們的資料庫集群中，抗過了雙11，這批機器就會下線。
當DRDS來到雲上，我們發現雙11其實不僅僅隻影響阿里內部的系統。在下游的各類電商輔助性系統其實也面對巨大壓力。在雙11前5天，網聚寶的熊總就找到我說，擔心撐不過雙11的流量，怕系統掛。於是我們就給他介紹了這個自動擴容的功能怎麼用，他買了一個月的資料庫，掛接在DRDS上。資料庫能力立刻翻倍，輕松抗過了雙11，也算是我印象比較深刻的一個案例了。
因為我們完全無法預測在什麼時間點系統會有爆發性的增長，而如果在這時候系統因為技術原因不能使用，就會給整個業務帶來毀滅性的影響，風口一旦錯過，就追悔莫及了。我想這就是雲計算特別強調可擴展能力的原因吧。
【小表廣播】
小表廣播也是我們在分布式資料庫領域內最常用的工具之一，他的核心目的其實都是一個——盡可能讓查詢只發生在單機。
讓我們用一個例子來說明，小表廣播的一般使用場景。

圖5 小表廣播場景
圖5中，如果我想知道買家id等於0的用戶在商城裡面買了哪些商品，我們一般會先將這兩個表join起來，然後再用where平台名=」商城」 and buyerID = 0找到符合要求的數據。然而這種join的方式，會導致大量的針對左表的網路I/O。如果要取出的數據量比較大，系統延遲會明顯上升。
這時候，為了提升性能，我們就必須要減少跨機join的網路代價。我們比較推薦應用做如下處理，將左表復制到右表的每一個庫上。這樣，join操作就由分布式join一下變回到本地join，系統的性能就有很大的提升了，如圖6所示。

圖6
【分布式事務套件】
在阿里巴巴的業務體系中存在非常多需要事務類的場景，下單減庫存，賬務，都是事務場景最集中的部分。
而我們處理事務的方法卻和傳統應用處理事務的方案不大一樣，我們非常強調事務的最終一致性和非同步化。利用這種方式，能夠極大地降低分布式系統中鎖持有的時間，從而極大地提升系統性能。

圖7 DRDS分布式事務解決套件
這種處理機制，是我們分布式事務能夠以極低成本大量運行的最核心法門。在DRDS平台內，我們將這些方案產品化，為了DRDS的分布式事務解決套件。
利用他們，能夠讓你以比較低的成本，實現低延遲，高吞吐的分布式事務場景。
DRDS的未來
阿里分布式資料庫服務DRDS上線至今，大家對這款產品的熱情超出了我們的預期，短短半年內已經有幾千個申請。
盡管還在公測期，但是大家就已經把關繫到身家性命的寶貴在線數據業務放到了DRDS上，我能夠感受到這份沉甸甸的信賴，也不想辜負這份信賴。
經過阿里內部幾千個應用的不斷歷練，DRDS已經積累出一套強大的分布式SQL執行引擎和和一整套分布式事務套件。
我也相信，這些積累能夠讓用戶在基本保持單機資料庫的使用習慣的前提下，享受到分布式資料庫高性能可擴展的好處。
在平時的DRDS支持過程中，我面對最多的問題就是，DRDS能不能夠在不改變任何原有業務邏輯和代碼的前提下，實現可自由伸縮和擴展呢？十分可惜的是，關系資料庫發展至今，還沒有找到既能保留傳統資料庫一切特性，又能實現高性能可擴展資料庫的方法。
然而，雖不能至，吾心嚮往之！我們會以「可擴展，高性能」為產品核心，堅定地走在追尋聖杯的路上，並堅信最終我們一定能夠找尋到它神聖的所在。
作者簡介：王晶昱，花名沈詢，阿里巴巴資深技術專家。目前主要負責阿里的分布式資料庫DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服務ONS（RocketMQ/Notify）兩個系統。

『玖』 阿里資料庫運用范圍

阿里資料庫運用范圍：大數據計算服務（MaxCompute，原ODPS），Data IDE（原BASE），數據集成（原CDP雲道），大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等。

無需用戶自己考慮高可用、備份恢復等問題，而且阿里針對開源的資料庫做了部分優化。另外提供一些諸如監控、告警、備份、恢復、調優的手段。就是減輕用戶在業務無關方面的花銷，花小錢省下力氣聚焦在自己的業務上。

阿里資料庫特性：

實例創建快速選擇好需要的套餐後，RDS控制台會根據選擇的套餐優化配置參數，短短幾分鍾一個可以使用的資料庫實例就創建好了。

支持只讀實例RDS只讀實例面向對資料庫有大量讀請求而非大量寫請求的讀寫場景，通過為標准實例創建多個RDS只讀實例，賦予標准實例彈性的讀能力擴展，從而增加用戶的吞吐量。

故障自動切換主庫發生不可預知的故障（如：硬體故障）時，RDS將自動切換該實例下的主庫實例，恢復時間一般<5min。