一周开发一款应用程序？背后神器OceanBase 4.3.3 GA数据库亮相

时间： 2024-10-25 02:08     

今天是10月24日“程序员节”，正是得益于千千万万程序员的付出，才有了各种方便我们生活的应用程序。而要开发一个能够提供吃喝玩乐服务的智能化应用，这在过去并非能够一蹴而就的简单事情。但今天，借助OceanBase就能轻松实现。

AI Agent Demo“望小京”，便是这样一款应用。2024年10月23日，由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库OceanBase在京召开2024年度发布会。会上，OceanBase CEO杨冰用“望小京”做了一个演示。在请它推荐“两公里以内、评分4.5以上、人均消费25元以内干净卫生的奶茶店”时，它能实时提供满足上述需求的各类茶饮品牌。

（来源：资料图）

据了解，“望小京”由几位工程师仅用一周时间就开发完成，在OceanBase一体化能力的支撑下，只通过一个数据库，就能高效处理所有查询，通过极简架构就可以完成数据管理和AI应用开发。

与此同时，在本次发布会上，OceanBase也发布OceanBase 4.3.3 GA版本，并全面披露了商业发展和生态发展的情况。

推出OceanBase 4.3.3 GA版本和LTS版本，打造AI时代一体化数据库底座

事实上，“望小京”提供的上述服务，背后需要用到典型的多模混合查询，数据库要同时处理地理信息数据（距离）、关系型数据（价格、评分）、向量数据（干净卫生）等多类型数据。这显示出数据类型日益多样化、数据处理复杂度增加、数据处理实时性要求高等诸多特征，对当下的数据库提出了新的挑战。

一体化数据库，是一种能够处理多种工作负载、数据类型及场景的数据库系统，旨在通过一个数据库，满足企业复杂且多样化的数据需求。

在杨冰看来：“伴随着互联网/移动互联网时代向AI时代演进，数据库也正从分散走向统一，一体化数据库将成为AI时代的数据底座。”

（来源：资料图）

基于此，为更好地践行一体化产品战略，OceanBase发布了两个基于一体化理念设计的关键版本：OceanBase 4.3.3 GA版本和LTS版本。

前者作为首个面向实时分析的GA版本，在多个关键能力上迎来显著突破。

例如：

其一，向量融合查询能力。在关系型数据库基础上新增了向量检索能力，支持向量数据类型、向量索引以及基于向量索引的搜索能力，能够加速智能推荐、多模态搜索等业务落地。

其二，全新的列存副本形态，可以更好地支持混合事务和分析处理这一复杂的负载场景。

其三，分析类查询的性能优化。能够显著提升复杂查询的效率，帮助企业在实时分析和预测任务中更快地获得结果。

其四，进一步扩展对复杂数据类型的支持，新增数组（Array）类型，优化压缩位图（Roaringbitmap）类型的计算性能，能使复杂的分析任务被更高效地执行。

（来源：资料图）

后者作为一个面向关键业务负载的维护版本，在如下几个大方面实现了升级。

首先，性能提升。

其次，经过大量的开源公共云和企业核心客户的打磨，在MySQL和Oracle兼容性上获得进一步提升。

同时，在安全稳定性、权限管理、透明加密等方面得到加强。

最后，加入多模态融合和对远程字典服务的支持。

而面对当下的AI时代，作为数据库厂商的OceanBase，是如何帮助客户落地AI应用的？

OceanBase CTO杨传辉指出，这主要会面临两个问题。

“第一，AI把原来数据库要处理的数据类型，演进为结构化、半结构化，甚至是无结构化的数据，它对应的底层变化是，数据库处理的数据量会提升很多。第二，AI的技术栈很复杂，涉及到很多不同的系统和技术。”他说。

因此，他认为接下来AI也需要类似数据库的东西，而让AI像数据库一样好用——这正是OceanBase面临的机会。

“只有所有AI开发者用的数据库差不多，才能把整个AI能力完全用起来。只有这件事情实现了，AI的To B才会出现很大的爆发。否则今天所有的AI都会停留在聊天和生成视频，无法帮助行业提升效率。”杨传辉说。

以专有云和公有云“双引擎”驱动OceanBase发展，商业化四年客户数量已突破2000家

如上所说，在本次发布会上，OceanBase也披露了商业发展和生态发展的情况。

目前，其以专有云、公有云两个部署场景作为发展“双引擎”，商业化四年客户数量已突破2000家，连续4年增速超过100%。

（来源：资料图）

具体来说：

在专有云领域，OceanBase已经实现从头部金融核心系统到中腰部金融机构的规模化复制，已服务全部政策性银行、5/6国有大行、70%头部保险集团公司、75%头部证券、50%头部基金，资产规模千亿以上银行客户近100家。

（来源：资料图）

在公有云领域，OceanBase已覆盖美洲、欧洲、亚洲30多个地理区域的100多个可用区，在10多个国家提供服务，支持阿里云、亚马逊云科技、谷歌云等主流公有云基础设施。并且，已经服务超过700家客户，覆盖新制造、新零售、互联网等诸多行业。

（来源：资料图）

实际上，一旦涉及到“双引擎”，一定会面临资源分配的问题。那么，作为一家刚刚独立的企业，OceanBase是如何看待的呢？

杨冰表示：“应该说资源分两块，一个是研发资源节点定义（RND，Resource Node Definition）的资源，一个是商业层面上的资源。”

OceanBase会将超过半数以上的RND资源，向公有云方向倾斜，以保持在该方面具有强有力的竞争力。同时，由于专有云已经发展到第二个LTS版本，因此通过前线资源就能取得回报。

另外，令人好奇的是，如果从目标行业和目标客户的角度来看，公有云和专有云两者又有哪些区别？

OceanBase副总裁&金融政企事业部总经理王爽表示：“我们的专有云和公有云部署，这两个模式不一样，客户群也不一样。在金融、运营商、政府和企业这四大传统行业中，95%的业务依然是专有云部署，而互联网、游戏、新能源、电商等大部分新兴行业，对公有云的需求最大。”

基于这种情况，OceanBase在服务千行百业的过程中，到底该如何开展业务？

OceanBase公有云事业部总经理尹博学表示：“我们商业化团队最大的责任和任务就是，看清楚业务背后对应的产品差异化在哪里，然后再通过一个相对来说成本可控的复制方式，把它复制出去，这也是我们做千行百业的一个不变的道理。”

显然，今天我们正处于一个云时代，有包括公有云、专有云、行业云等在内的各种各样的云。也正如OceanBase创始人兼首席科学家阳振坤所说，“云之所以得到巨大的发展，是因为它便捷、易用，提高了企业的效益，通过资源的池化和复用降低了企业成本。”

但需要指出的是，云今天在数据库这个领域，仍然存在很大的发展空间。因此，顺着目前的AI发展趋势，OceanBase也将继续发展云上云下一体化能力，以更好地满足客户在“云+AI”时代下的数据管理需求。