谈到数据库想必我们都不陌生，其中主流的大数据、云计算等技术的核心业务更是数据库，随着云计算的发展，越来越多的企业选择将传统数据库迁移到云原生数据库。根据Gartner预测，到2022年，75%的数据库将被部署或迁移至云平台。那么有这样的数据做背书，同时鉴于前不久公司正式将传统数据库迁移为云数据库，我们来了解一下数据库是什么，云数据库的优点有哪些，以及公司为什么选择全球领先的AWS云原生数据库？AWS云数据库的类型。
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在开始之前先说一下我们公司的情况，我们公司是创业公司，刚开始的时候也会用的传统MySQL数据库，但是后来随着项目一步步扩大，传统数据库渐渐的暴露出一些问题，比如后期的维护成本的扩大，以及敏捷性也是有所降低，以及安全性不能得到完全的保证，最后出于团队角度出发，兼顾成本上的考虑，以及性能上的考量，此次项目是使用了 Amazon Aurora)，从0到1开发，也是因为兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的数据库接口，高可用，低成本，性能是 MySQL 的5倍，以及很好的读副本扩展的能力，最后就选择了 Amazon Aurora)，云原生数据库。
首先我们来了解一下什么是云数据库
云数据库是一种通过云平台构建，部署和交付的数据库服务。它主要是一种云平台即服务（PaaS）交付模型，允许组织，最终用户及其应用程序存储，管理和检索来自云的数据。
也就是说数据像一个企业的经络，只有打通并充分挖掘数据，才能做到智能化决策。AWS云原生数据库就是这样全面打造云原生数据库技术与产品体系，提供了从数据的生产和集成、数据实时处理、数据分析和发现到数据开发和管理的一站式全链路数据服务。
我们可以将云数据库和传统数据库做个简单的对比，我将从成本，安全性，操作和效率四个方面来对比，当然云原生数据库在线大会：也是有不少干货。大家可以了解
传统数据库的运作往往需要投入大量的金钱，时间和人力成本。无论是在软硬件投入、搭建运营，亦或是后续的维护，传统服务器都要求较大的成本投入。
而云数据库呢？一套专业的云数据库服务要比传统式的自建数据库成本要低的很多。因为云数据库都是一体化的数据库服务体系，可以按照企业的不同要求来购买，而且在云数据库服务购买之后有专业的团队维护你的数据库，大大降低了人员与资金的成本。
自建数据库：无自动备份系统，主要依赖人工。有可能出现数据库专员删库跑路事件，对公司造成重大损失。
云数据库：数据可靠性高，智能备份等。可根据备份进行新建或恢复操作，防范误操作，降低业务损失。
在部署过程中，传统服务器需要硬件采购，机房托管，部署及其他工作，开展周期较长。在使用传统数据库时，用户还需要自建主从复制，自建RAID，定期检验设备运行，硬件升级等等，过程冗长复杂。
而云数据库呢？可以直接选择企业需要的配置，快速的申请与创建、几分钟之内就可以让企业拥有一个属于自己统一化管理的数据库。
在这个讲究效率的时代，不够高效，无法做到随时随地就能够浏览需要的数据这一问题是促成传统数据库逐渐衰退的原因之一。此外，不同于云数据库，传统数据库需要考虑到峰值，这也导致了传统服务器的资源利用率较低。
云服务器则提供了硬件共享、流程自动化和技术熟练的好处，可以从任何地方、使用任何电脑、移动设备或浏览器访问数据库，能从整体上降低资源的使用。它可以按照企业的不同要求来选择数据库类型、内部配置、以及弹性拓展空间相比较于传统自建数据库来说自由性和灵活性是非常高的。
综合来看，对比传统服务器而言云数据库是一个高性能，更安全，更可靠，物美价廉，容易上手的数据库服务系统。
那么在这儿也印证了我们的选择是正确的，接下来我们继续分析数据库具有的优势。
增强敏捷性和创新。用户可以非常快速地创建和停止云数据库，轻松、快捷地测试、验证和实施新的业务构想。
加快上市速度。将新产品添加到开发队列后，企业无需购买硬件，等待发货，进行安装和设置网络，只需几分钟即可访问数据库。
降低风险。云数据库能够从多个方面降低整个企业的风险。云服务提供商可以通过自动化方法来实施安全性优秀实践和特性，降低人为错误几率，同时，自动化的高可用性和服务水平协议 可以减少甚至彻底消除因停机而造成收入损失。最后，在实施项目时，由于云是一个无限、实时的基础设施和服务池，容量预测将不再是难题。
降低成本。得益于云数据库按使用付费的订阅模式和动态扩展能力，最终用户可以先行少量供应，满足稳定状态下的需求，然后在繁忙时段扩展，满足峰值需求，并在需求恢复到稳定状态时再缩减供应。这意味着，云服务器是弹性可伸缩的，有效利用资源，大大降低了使用成本，而自购服务器搭建的传统数据库需硬件采购、机房托管、部署机器等工作，周期较长。还需专职DBA来维护，花费大量的人力成本。
看了上面的优势我们再来看一下、在我们项目里为什么选择全球领先的AWS云原生数据库。
在今天，企业面临各种各样的提供商和云数据库解决方案。我们选择全球领先的AWS云原生数据库，也并不是偶然，而是考虑下面一些因素之后的综合考量。
其性能优越，最高为 MySQL 吞吐量的 5 倍，同时Amazon Aurora 使用各种不同的软件和硬件技术来确保数据库引擎能够充分利用可用计算、内存和联网。I/O 运算使用 Quorum 等分布式系统技术来提高性能一致性。
Amazon RDS 持续监控 Amazon Aurora 数据库和底层 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) )实例的运行状况。发生数据库故障时，Amazon RDS 将自动重启数据库及相关进程。同时具有良好的容错和自我修复型存储，借助 Amazon Aurora 的备份功能，可以对实例进行时间点还原。这样，就能够将数据库还原到保留期内任何一秒钟的状态，最多可还原到前五分钟的状态，同时使数据更加持久存储。
强大的安全性对于云数据库十分重要。Amazon Aurora 在 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)) 中运行，这样您可以将数据库隔离在您自己的虚拟网络中，并使用行业标准的加密 IPsec VPN 与您的本地部署 IT 基础设施连接。同时资源级权限使你可以为 Aurora 资源添加标签，并控制您的 IAM 用户和组可以对各组具有相同标签（和标签值）的资源执行的操作。同时Amazon Aurora 允许您记录数据库事件，并且对数据库性能的影响最小。您日后可以对日志进行分析以执行数据库管理、确保安全性、进行管理、确保合规性，同时具有强大的数据编辑功能，从而限制和控制敏感数据的可见性保证足够安全。
您应关注的云数据库特性还包括：通过可读的备用数据库（与报告相结合）降低高可用性成本，利用行业领先的闪回技术防范用户错误，以及广泛兼容第三方应用。以及是否更加智能化、自动化、便捷化、规模化和标准化，备份、扩容、迁移等功能，用户可以方便的进行数据库的管理能力。
最后我们公司决定直接借助Aurora 提供的机器学习功能，公司召集了几个开发者熟悉 SQL 编程语言的开发者结合使用 Amazon RDS 管理控制台)将基于 ML 的预测添加到我们公司的应用程序中。通过 Aurora 与 AWS 机器学习服务之间的简单、优化且安全的集成，很快就应用到了实际生产中。
说到这儿，我们顺便就来了解一下AWS云数据库提供的多种服务。
AWS云数据库通过使用完全托管式专用数据库来实现数据基础设施现代化，最终达到挣脱束缚，更快地实现节省、发展和创新的目标。目前也是提供了很多云数据库服务，以及为业务关键型企业工作负载提供所需的高可用性、可靠性和安全性。
接下来就来看一下AWS云数据库提供服务较多的原因，以及具体的服务类型。
云数据库提供的服务还是很多的，这里主要有几个原因，
第一个，没有一个数据库是可以包治百病的，所以才会有这么多数据库服务可以让你选择，而且也会有适合你的构建方式，更加方便，快捷的构建你的数据库服务
第二，数据库服务提供的这么多，价格也不尽相同，所以你可以折中选择对的，而不一定是贵的AWS云数据库服务。
Amazon RDS 是一项托管关系数据库服务，可为您提供六种常见的数据库引擎选项，包括 Amazon Aurora、MySQL、MariaDB、Oracle、Microsoft SQL Server 和 PostgreSQL。这意味着您当前用于现有数据库的代码、应用程序和工具也可以用于 Amazon RDS。Amazon RDS 可处理日常的数据库任务，如预置、打补丁、备份、恢复、故障检测和维修。
使用场景：主要应用于传统应用程序、ERP、CRM、电子商务等领域。
Amazon Aurora是与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库，专为云而打造。性能和可用性与商用数据库相当，成本只有其 1/10。
特点：兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的数据库接口，高可用性，低成本，架构是存储和计算分离，性能是 MySQL 的5倍，PostgreSQL 的3倍，很好的读副本扩展的能力，全球数据库、快速数据库克隆、数据库回溯等等
使用场景：几乎能能满足所有企业的项目需要。
使用内存缓存实现微秒级延迟并进行扩展，Amazon ElastiCache 是完全托管式的内存缓存服务，支持灵活、实时的使用案例。您可以将 ElastiCache 用于加速应用程序和数据库性能的缓存，也可以将其用作不需要持久性的使用案例（如会话存储、游戏排行榜、流式传输和分析）的主要数据存储。ElastiCache 与 Redis 和 Memcached 兼容。
使用场景：用于内容管理、目录、用户配置文件等领域。
托管型 NoSQL 数据库（Amazon DynamoDB)
快速、灵活的 NoSQL 数据库服务，可在任何规模下实现个位数毫秒级的性能
使用场景：用于缓存、会话管理、游戏排行榜、地理空间应用程序等领域。
使用完全托管式文档数据库服务轻松扩展 JSON 工作负载
使用场景：用于欺诈检测、社交网络、建议引擎等领域。
使用高度互联的数据集构建和运行图应用程序
使用场景：用于系统记录、供应链、注册、银行事务等领域。
数据是一切业务的核心，要想更有效地管理、分析和挖掘数据带来的价值，离不开云数据库。AWS云数据库，扎根于云计算与高性能数据库服务，帮助用户降低数据库运维的复杂性，让企业更专注于业务的发展。同时他提供了从数据的生产和集成、数据实时处理、数据分析和发现到数据开发和管理的一站式全链路数据服务。AWS 云数据库)是大家在选择云数据库的时候的不二选择。
通过实践，我们发现在项目里，可以十分轻松地开始使用 Amazon Aurora。而且只需使用 Amazon RDS 管理控制台)或一个 API 调用或 CLI 即可启动新的 Amazon Aurora 数据库实例。您在几分钟之内即可启动数据库实例并连接应用程序，而无需其他配置。证实了我们选择云数据是正确的，而且确实给我们的生产经营带来了一些好处。值得推荐。
最后也是给大家带来了一些粉丝福利，以及我的专属福利。
亚马逊云科技专为开发者们打造了多种学习平台：
1.入门资源中心：从0到1 轻松上手云服务，内容涵盖：成本管理，上手训练，开发资源。
2.架构中心：亚马逊云科技架构中心提供了云平台参考架构图表、经过审查的架构解决方案、Well-Architected 最佳实践、模式、图标等。
福利一：100余种产品免费套餐。其中，计算资源Amazon EC2首年12个月免费，750小时/月；存储资源 Amazon S3 首年12个月免费，5GB标准存储容量。