什么是云数据库，您应该如何管理它？

什么是云数据库？

顾名思义，云数据库是：部署在云平台上的数据库。它可以是云原生的，也可以是从本地基础结构迁移而来的。您期望从数据库获得的每个基本功能在此上下文中都可用。

企业可以使用从公共云提供商处购买的空间自行创建云数据库平台。IT人员可以像监督传统数据库一样监督它，或者开发人员可以为此目的创建DevOps模型。或者，他们可以通过选择数据库即服务（DBaaS）模型（也称为托管数据库）来让他们的云提供商处理监督和维护。后者涉及额外的费用，但它不一定大于自己运行数据库的成本——那么，问题就变成了收益对成本的分析。

每个主要的云供应商，如亚马逊网络服务（AWS），微软Azure和谷歌云，都分别提供托管数据库服务：RedShift或DynamoDB，Azure SQL Database或CosmosDB以及Google BigQuery。您还可以从专门针对DBaaS垂直领域的提供商那里选择云数据库服务，或者从MySQL和PostgreSQL中选择开源关系数据库系统。

专家们似乎非常相信云数据库是未来的方式：例如，Gartner预测，到2022年，大约75%的数据库将迁移或直接部署到云平台。此外，到明年，云DBMS解决方案预计将占整个DBMS市场的50%。

使用云数据库的利弊

通过将企业的数据库与云提供的灵活性和可扩展性保持一致，您可以为自己提供实现一些显著优势的机会。

也许所有这些潜在好处中最值得注意的是能够创建一个哪怕是使用移动设备都随时随地可访问的始终在线的数据库。拥有跨多个时区以及在不同地点在家工作的大量员工的跨国组织会发现这特别有利。基于云的数据库和分析操作使您的企业能够适应不断变化的动态，就像企业在疫情后的运营转变中所看到的那样。

此外，云数据库解决方案可以为依赖大型数据集以实现高效操作的应用程序提供有效支持。它将允许您组织的开发人员致力于扩展应用程序功能并利用最令人兴奋的云计算趋势，而不必担心没有必要的规模来做到这一点。

最后但并非最不重要的一点是，云使运行全面的数据分析操作变得容易，从而为您的运营提供广泛的见解。云数据库还允许您解决各种实际问题：如果您想要扩展本地数据库系统，成本将明显低于您处理的成本，并且您的管理员不需要花费那么多时间管理云数据库。

总而言之，云数据库可能会带来一些值得注意的挑战。在云中创建内部数据库需要花费大量时间和资源。选择DBaaS消除了这种困难，并且通常来说，这是更常见的选择。但是，托管云数据库可能会以供应商锁定的形式产生自己的问题，特别是如果您只与一个云服务提供商合作。此外，尽管存在灾难恢复和安全功能，但您可能仍需要使用其他工具备份和保护存储在云中的数据。有一些切实可行的方法可以克服这些挑战，但你必须始终为它们做好准备。

选择云数据库的注意事项

在为您的企业寻找理想的基于云的数据库解决方案时，几个关键因素应该放在首位：

数据库技术

就像数据本身大致分为两个主要类别一样——结构化和非结构化，尽管这两极之间有无数的变化——数据库，云或其他方面，是SQL或NoSQL。根本的区别在于结构化查询语言的使用：SQL使用它所命名的语言，而NoSQL则不使用。相反，NoSQL数据库通常使用JavaScript，Python和R等过程语言以及数据帧将数据转换为表格格式，以供数据科学工具使用。

SQL和NoSQL数据库都可以处理结构化或非结构化数据，但SQL由于其关系性质更适合结构化数据集。正如《Towards Data Science》所指出的那样，NoSQL数据库的架构是半结构化的，因此它适用于任何一种数据类型。可以通过多种方式设置架构，以适应多种类型的非结构化数据。由于其灵活性，NoSQL可以说更受欢迎，但SQL可以成为处理会计和财务应用程序中多行事务的理想选择。

安全

网络安全对每个企业都很重要，尽管对某些企业的需求高于其他企业。要在云数据库中查找的主要功能包括：

• 始终在线的加密，无论云数据是静态的还是传输中的
• 基于角色的访问控制——每个用户都可以准确访问他们需要的数据，仅此而已
• 统一的安全策略管理——对于将有关本地数据传输到云的策略尤其重要
• 自动备份和修补

云部署

您可能对当前的云服务提供商及其公共云解决方案感到满意，如果是这样，为您的数据库使用单个云可能会很好。但是，即使没有供应商锁定的担忧，由于各种原因，包括安全性和合规性，将所有鸡蛋放入单个云篮子中也可能是不明智的。

混合云体系结构（在一个或多个云和本地基础结构之间拆分资源）可能是更好的选择。选择跨来自不同供应商的两个或多个公共云拆分的多云部署是另一种可行的途径。

使用多功能DBMS进行云数据库管理

使用多功能云就绪DBMS对于实现云数据库的优势至关重要。这样的工具对于监督数据的访问、移动和最佳使用，以及报告企业所有领域的关键绩效指标（KPI）以更好地制定组织战略至关重要。

Teradata Vantage可以用作您的云数据库，也可以在本地运行。简而言之，无论数据走什么路，或者无论您的预期用例是什么：传统或逻辑数据仓需求、数据科学、深度学习或运营智能，您都不会忽视数据。它支持流数据管道、所有数据类型的集成（无论结构来源如何）、机器学习和统计函数（以支持端到端数据科学体验）以及许多其他功能。要了解有关Teradata客户如何利用Vantage转变其分析运营的更多信息，请查看我们的最新评价。

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