如何看待Serverless数据库之争？

这几年，Serverless数据库大火，被称为是下一代数据库的最新演进方向。问题是，什么是Serverless数据库？Serverless数据库给用户带来了哪些价值？当前，各家都在推的Serverless数据库，有哪些区同点？本文将逐一进行分析！

Serverless数据库发展之初

简单理解，Serverless数据库是云原生数据库发展的必然结果！

在云原生早期阶段，也就是云数据库阶段，只是简单地把数据库从本地迁移到云端，运行在托管的云基础设上，在架构上并没有做太多改变，导致数据库的弹性以及资源的利用率受到限制。

之后，第一代云原生数据库诞生，一些云计算巨头企业开始对数据库架构进行改造，实现了计算和存储的分离，这时才拥有了真正的云架构，但CPU和内存依然是强绑定状态，无法实现内存、计算和存储的解耦，导致企业无法按需满足计算需求。比如：计算和缓存的比例，必须是1核CPU对应2GB内存。但对于分析型内存数据库场景来说，他需要大量内存，用不上那么多的CPU；而对于事务型用户来说，他的CPU需求往往要高于内存。同时，还涉及波峰波谷期的资源动态调整问题。

所以，第一代云原生数据库虽然改变了数据库的架构问题，但并没有实现计算和存储资源的解耦，导致云原生的价格高于自建数据库，自然也无法快速占领市场。

大概在2015年左右，Serverless诞生，云原生数据库才真正成为“当红炸子鸡”。Serverless技术可以让企业只关心业务代码的功能实现，脱离服务器管理的复杂环境。当流量洪峰来临时，可以自动调配服务器资源支持；流量进入低谷时，则可以自动释放掉资源，节约服务器成本。

按需付费，动态调整资源

值得一提的是，Serverless无服务器计算仍然需要服务器，只不过是由云服务商动态地管理计算资源的分布。云计算供应商将计算资源变成一个池子，用户无需创建实例，就能快速完成部署。

具体到数据库的层面，用户只要使用了基于Serverless特征的数据库，就可以基于函数运行所消耗的内存和执行时间，按使用量计费，极大地降低了数据库的使用成本。

另外，Serverless数据库除了省钱，还更具弹性扩展能力，可以让计算资源的配置更高效和合理。用户选用了Serverless数据库，通常可以被理解为是按需付费的一种模式，不需要搭建开发环境，更不需要配备专业的基础设施团队去做运维。

当用户发起无服务器服务请求时，云提供商会分配一个实例(虚拟机)或 pod(基于一组逻辑的容器，通常由 Kubernetes 管理)来处理来自其资源池的动态。当无服务器代码退出时，分配的资源将返回到池中。通常情况下，用户根据 CPU 容量、RAM 分配和时间为使用的资源付费。

不同产品之争

最早的无服务器计算服务是亚马逊云科技的 AWS Lambda，是功能即服务或 FaaS 的典型应用，之后Microsoft Azure 、 Google Cloud 以及国内的阿里云、腾讯云、华为云都进行了与 FaaS 相关的产品跟进。所以，在Serverless数据库领域的探索，亚马逊云科技也走在行业前列，产品类型也更为丰富。

秉持专库专用理念，亚马逊云科技推出了符合不同数据类型需求的数据库应用。目前，亚马逊云科技已发布的产品包括：Amazon Aurora Serverless关系型数据库，Amazon DynamoDB键/值数据库，Amazon Timestream时序数据库，Amazon Keyspaces宽列数据库，Amazon QLDB分类账数据库等，都属于Serverless数据库产品矩阵。也就是说，不管是键值型数据、时序型数据，还是文档类数据的存储，都可以通过Serverless的形式对外开放，客户无需管理或配置服务器，就可以按量进行缩放，真正为价值付费。

不久前，亚马逊云科技还发布了新一代Serverless数据库版本——Amazon Aurora Serverless V2，相比于2018年发布的Amazon Aurora Serverless，新版产品能够实现瞬间扩展，真正将扩展能力发挥到极致。

有意思的是，国内率先推出Serverless数据库的是腾讯云。2020年4月，腾讯云发布首个Serverless数据库新品——PostgreSQL for Serverless，该数据库能够最快1秒完成部署，成本降低70%。用户在购买之后只需要通过腾讯云相关组件一键创建数据库实例，最快1秒钟就可以完成部署。另外，PostgreSQL for Serverless在可用性和安全性等方面具有突出优势，支持“一主一备”，当主实例出现意外不可用时，能自动启动备份实例，业务连接也将同步转移至备用实例，有效避免了各种风险。

2021年，阿里云也推出了Serverless数据库，那就是PolarDB Serverless，最大创新之处在于：在业内首次实现了内存与计算/存储的解耦，内存进一步池化，形成三层池化，使得弹性能力呈指数级上升。最大的卖点是，基于内存池化，大幅度降低了成本，更贴合用户的各种应用场景。

阿里云给出的官方资料是，PolarDB Serverless构建了一个全新的数据库形态，即DCaaDB(Datacenter as a Database)，也就是整个IDC变成了一个多租户的大数据库，其全部的CPU，内存，存储构成三个独立的资源池。任何一个用户(租户)都可能任意的弹性扩展任何一种资源到任何一个规格，用户为其SQL动态消耗的CPU、内存和存储买单，不需要预置任何的规格。

所以，对比来看，Serverless数据库的功能都差不多，最终目标都是为了降低用户使用数据库的成本。只不过，不同产品部署环境不同，产品的成熟度也不一样。