面對(duì)新基建驅(qū)動(dòng)而即將造成的數(shù)據(jù)量井噴現(xiàn)象，當(dāng)下的數(shù)據(jù)庫(kù)模式將不能夠足以支撐，尤其考慮到AI正逐步落地的情況。

--全球每天生產(chǎn)的數(shù)據(jù)有多少？

--非常多。

依據(jù)Raconteur統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，到2025年，全球每天預(yù)計(jì)有463 EB數(shù)據(jù)產(chǎn)生，相當(dāng)于每天產(chǎn)出約2．1億張DVD碟;IDC發(fā)布的《數(shù)據(jù)時(shí)代2025》報(bào)告中也預(yù)測(cè)，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)從2018年的33 ZB增長(zhǎng)到175 ZB（1 ZB=1024 EB），以25 MB/秒的網(wǎng)速進(jìn)行下載，需要的時(shí)間為18億年。

隨著數(shù)據(jù)量的暴增，問(wèn)題逐漸暴露。

數(shù)據(jù)規(guī)模大、類型多，一站式服務(wù)需求激增

截至目前，針對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理，業(yè)內(nèi)既有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品多只能解決某一類問(wèn)題，譬如Hive應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、面向數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的文檔數(shù)據(jù)庫(kù)MongDB、專注于復(fù)雜搜索需求的ElasticSearch以及圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4J等等。與此同時(shí)，圍繞多種數(shù)據(jù)類型的存儲(chǔ)與處理需求，業(yè)內(nèi)也搭建了一種混搭架構(gòu)，涉及多種不同的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，以解決不同的數(shù)據(jù)問(wèn)題。

只不過(guò)，我們也可以注意到，各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以說(shuō)是各自為政的，這也使得客戶在需要使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品時(shí)，需要自己重新架設(shè)一層，以解決需求被滿足時(shí)所產(chǎn)生的附加問(wèn)題，包括數(shù)據(jù)如何在不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間導(dǎo)進(jìn)導(dǎo)出、數(shù)據(jù)在不同庫(kù)中的一致性保持、整體運(yùn)維等等。

僅從文字的描述來(lái)看，就可以知道，數(shù)據(jù)庫(kù)的單一獨(dú)立使用和混合使用各有優(yōu)劣，前者操作簡(jiǎn)單但供給不足以滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化需求，后者雖然能夠滿足客戶圍繞數(shù)據(jù)產(chǎn)生的多樣化需求，但是操作不便、運(yùn)維復(fù)雜等問(wèn)題也是不可忽視的。

就當(dāng)下而言，混合架構(gòu)或許尚能夠應(yīng)對(duì)來(lái)自產(chǎn)業(yè)內(nèi)的多樣化數(shù)據(jù)需求，但是長(zhǎng)久以往下去并不是一個(gè)辦法，尤其是隨著新基建的到來(lái)，于國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展也帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)副總經(jīng)理王義成指出了三點(diǎn)：

1、數(shù)據(jù)量出現(xiàn)全面井噴，如何滿足相應(yīng)運(yùn)算與分析的實(shí)時(shí)進(jìn)行？

2、業(yè)務(wù)融合多樣化發(fā)出挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)庫(kù)是否能夠接受在不同的業(yè)務(wù)中心、數(shù)據(jù)中心、基礎(chǔ)設(shè)施之間去做相應(yīng)的部署和融合？

3、老齡化逐步演進(jìn)，數(shù)據(jù)庫(kù)人才缺口可能更大，數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商如何為用戶提供多種自動(dòng)化服務(wù)，以及能否為用戶的多種服務(wù)需求提供自動(dòng)運(yùn)維服務(wù)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化治理？

從這些挑戰(zhàn)來(lái)看，鑒于數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的不兼容，為了避免復(fù)雜操作性、實(shí)現(xiàn)成本有效降低等目的，一個(gè)面向數(shù)據(jù)層面的一站式服務(wù)平臺(tái)顯然成為一個(gè)剛需。簡(jiǎn)單來(lái)講，在這個(gè)一站式數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)或數(shù)據(jù)庫(kù)中，用戶希望能夠以簡(jiǎn)單的操作方式調(diào)用多數(shù)據(jù)庫(kù)的資源，并處理多種數(shù)據(jù)模型等等。

數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)趨勢(shì)？提名“多模數(shù)據(jù)庫(kù)”

在提及數(shù)據(jù)庫(kù)在新基建背景下將面臨的挑戰(zhàn)時(shí)，他也指出了這一產(chǎn)品的兩點(diǎn)趨勢(shì)，一點(diǎn)關(guān)乎數(shù)據(jù)庫(kù)分配模式，“在數(shù)據(jù)量再擴(kuò)幾倍的情況下，還能保持TP與AP的整體穩(wěn)定性和性能，這是一個(gè)大趨勢(shì)，大家也會(huì)在這個(gè)點(diǎn)上繼續(xù)去深耕?！?/p>

第二點(diǎn)上，王義成則表示隨著5G的到來(lái)，可能會(huì)有更多模式的數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)出來(lái)，包括圖數(shù)據(jù)庫(kù)或是更為稀奇的數(shù)據(jù)模式。

“數(shù)據(jù)庫(kù)的下一個(gè)模式會(huì)向多模方向發(fā)展。數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)模式是不同的，但真正對(duì)于應(yīng)用訪問(wèn)來(lái)說(shuō)，或者對(duì)于應(yīng)用處理來(lái)說(shuō)，需要一個(gè)更加經(jīng)典化、更加統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)接口讓上層應(yīng)用能夠去訪問(wèn)。”王義成表示，“我認(rèn)為，應(yīng)對(duì)5G帶來(lái)的應(yīng)用爆發(fā)、數(shù)據(jù)爆發(fā)，多?？赡苁且粋€(gè)大的趨勢(shì)點(diǎn)?！?/p>

多模數(shù)據(jù)庫(kù)究竟是怎樣的？與現(xiàn)有的混合架構(gòu)模式而言，它的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在哪里？

簡(jiǎn)單來(lái)講，多模數(shù)據(jù)庫(kù)最終體現(xiàn)的是一種數(shù)據(jù)模式的統(tǒng)一，主要形式有兩種：

一種是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為統(tǒng)一模式，可以在這一層面暴露多種協(xié)議接口類型，比如一套數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可以暴露Mongo的訪問(wèn)模式，暴露MySQL的訪問(wèn)模式;

另一種則是集中存儲(chǔ)，將不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)道一個(gè)整體通用的數(shù)據(jù)平臺(tái)，再用一個(gè)up層，或者用一個(gè)接口層去兼容多種協(xié)議，讓所有的應(yīng)用都能夠更為方便的集中于自身的數(shù)據(jù)處理跟統(tǒng)一。

相較于混合架構(gòu)而言，多模數(shù)據(jù)庫(kù)在進(jìn)行統(tǒng)一整合、將操作極簡(jiǎn)化的同時(shí)，也降低了數(shù)據(jù)在不同庫(kù)之間來(lái)回遷移的成本和風(fēng)險(xiǎn)等。“多模數(shù)據(jù)庫(kù)有可能是未來(lái)中長(zhǎng)期相對(duì)比較的趨勢(shì)?！蓖趿x成說(shuō)到。

多模數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)下，助力AI逼近“人類智能”

從前面行業(yè)內(nèi)人士的講解來(lái)看，在數(shù)據(jù)庫(kù)賽道中，利好多多的多模數(shù)據(jù)庫(kù)已然成為被看好的下一個(gè)趨勢(shì)。當(dāng)前，在多模數(shù)據(jù)庫(kù)賽道中，包括騰訊在內(nèi)，華為、阿里等大型云服務(wù)商也已經(jīng)推出或即將推出有關(guān)產(chǎn)品。

在一些行業(yè)賽道中，尤其是那些傳統(tǒng)行業(yè)，他們的數(shù)據(jù)多是分散在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，這也為他們的數(shù)據(jù)化、智能化變革道路中增添了難度。如果一個(gè)產(chǎn)品能夠幫助他們更快地整合數(shù)據(jù)，并能夠提供抽象化的應(yīng)用接口，這必然是利好的。

用王義成的話來(lái)說(shuō)，使用多模數(shù)據(jù)庫(kù)的目的之一，是解決用戶不同調(diào)用的使用習(xí)慣，助力用戶使用。而當(dāng)談及落地，“多模數(shù)據(jù)庫(kù)”于AI的智能提升而言可謂一大助力。

眾所周知，AI與人類智能差距之一就是“多模態(tài)信息的智能化理解”，這其中包括視覺(jué)、聲音、符號(hào)語(yǔ)言、嗅覺(jué)和觸覺(jué)等信息。如果能夠像人類利用多模態(tài)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)知識(shí)一樣，讓AI也擁有多模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力，AI的智能程度必然將大大獲得提升。

然而，就目前而言，多模態(tài)AI還存在不少技術(shù)難點(diǎn)，其中就涉及到多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合。具體來(lái)看，一個(gè)軟件或算法模型的進(jìn)步是較為容易的，但當(dāng)多個(gè)算法疊加在一起，難度的升級(jí)將會(huì)是成倍的，尤其在面對(duì)圖像、語(yǔ)音、觸感等非文本數(shù)據(jù)時(shí)。

就這一點(diǎn)來(lái)看，多模數(shù)據(jù)庫(kù)與AI可以看作是相輔相成的：利用AI算法，數(shù)據(jù)庫(kù)將能夠在現(xiàn)有基礎(chǔ)上獲得進(jìn)一步的優(yōu)化;反過(guò)來(lái)，正是因?yàn)槟軌蛘{(diào)用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，以及兼具的統(tǒng)一性，多模數(shù)據(jù)庫(kù)將能夠?yàn)锳I算法模型提供訓(xùn)練平臺(tái)，以及融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，讓AI系統(tǒng)的決策更為全面和智能。
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