AWS新品直指微软，它会是改变数据库的“Game Changer”吗？

整理 | 夕颜

出品 | CSDN（ID:CSDNnews）

2020年12月2日，亚马逊 (AWS)年度盛会re:Invent全球大会正式揭开了帷幕。由于疫情影响，这场被视为全球云计算领域风向标的科技盛会首次在线上举行，并免费向公众开放，吸引了超过40万人参会。

大会的第一天，AWS就一口气发布了43项新产品和新功能，AWS CEO Andy Jassy更是一如既往，发表了长达三小时的主题演讲，发布了27项创新的云服务和功能。在发布新产品时，Andy Jassy还不忘怼一怼老对手甲骨文，推出的数据库迁移工具Babelfish for Aurora PostgreSQL新服务，更是直指微软。

Babelfish——一只吸取别人能量的“巴别鱼”

Babelfish中文为“巴别鱼”，这是一种出自于道格拉斯·亚当斯的小说《银河系漫游指南》的鱼类，外形似水蛭，以吸收周围人的脑电波能量为生。AWS以巴别鱼命名这款数据库迁移工具似乎颇有深意。

Babelfish for Aurora PostgreSQL是一个数据库转换工具，能够让客户能更轻松地从SQL Server迁移到Amazon Aurora PostgreSQL。

由于成本低和可用性，Amazon Aurora已经是AWS史上增长最快的业务，全球总共有超过350,000多个数据库通过AWS Database Migration Service (DMS)迁移到AWS。而Amazon Aurora PostgreSQL，则是开源数据库PostgreSQL的兼容版本。Babelfish for Aurora PostgreSQL的推出，会为Amazon Aurora PostgreSQL提供一个新的解析层，使Amazon Aurora能够理解来自为Microsoft SQL Server编写的应用程序中的命令，让用户能够在几乎不更改代码的情况下，直接在Amazon Aurora PostgreSQL上运行SQL Server应用程序。

在演讲中，Andy Jassy称，使用AWS Schema Conversion Tool（SCT）转化数据库模式（Schema），Babelfish让开发者摆脱了守旧的数据库供应商常见的惩罚性业务行为。

细思“让客户摆脱了守旧的数据库供应商常见的惩罚性业务行为”会发现，这句话似乎意有所指，针对的是微软的SQL Server，因为用户要想用SQL Server，需要向微软支付成千上万美元。

为什么Babelfish引发人们这么大的关注，通过AWS Matt Asay在一篇文章中对Babelfish的分析，我们可以大致了解到这款产品对于AWS、乃至整个数据库领域发展的意义。

Babelfish最大的意义，在于用户可以更简单地把数据库迁移到开源的PostgreSQL。而且，Babelfish for PostgreSQL本身也是计划要开源的，2021年将在GitHub上发布源代码，采用宽松式Apache 2.0许可。这一切，都在将数据库向着开源的方向引导，这对开发者来说是个好消息。

2020年，数据库迁移服务（DMS）火爆起来，因为出于业务需求等各种理由，越来越多的企业都在使用DMS进行数据库迁移，但是数据库迁移起来非常困难，作为企业最宝贵的数据资产，数据库迁移可以说是IT领域最冒险的尝试。

迁移数据库难度不小，但需求巨大，数据厂商纷纷推出自己的DMS，比如今年早些时候微软推出的Azure Database Migration Service，MongoDB联合Informatica引导用户从Oracle迁移到MongoDB。几周前，谷歌也推出了serverless数据库迁移服务Database Migration Service，把内部部署的数据库迁移到Google Cloud。

但我们会发现，虽然这些服务在迁移数据库的方式上可能有所不同，但却都是聚焦于迁移，而且是把数据库迁移到自家云服务上。

Babelfis与这些服务的不同之处在于，它将数据库引向开源。

Babelfish面向的是开源的PostgreSQL，后者被视为PostgreSQ的新翻译层。这意味着PostgreSQL现在可以理解来自为Microsoft SQL Server编写的应用程序的命令，而开发人员无需更改数据库架构、库或SQL语句。之前面向SQL Server的应用程序，现在可以直接与PostgreSQL“对话”了。

由于Babelfish让用户可以迁移到PostgreSQL，用户就可以自由选择数据库的运行平台，无论是AWS、Azure还是阿里巴巴，这意味着Babelfish可能会成为多云策略的中心。

Babelfish另一个与传统的迁移服务的不同之处在于，传统的迁移服务就是把数据库模式从一个数据库迁移到另一个数据库，然后通过ETL（提取、转换和加载）等步骤，把从旧的数据库获取的数据加载到目标数据库中。可是，虽然DMS非常有用，但很容易出错，即使在迁移完成后也仍然需要大量工作（例如，为了使用目标数据库的驱动程序仍然需要更改应用程序，而且通常需要重写内部应用程序代码，以保证正常运行）。而Babelfish则不需要执行任何操作，无需进行转换即可将数据加载到PostgreSQL，而且应用程序认为它仍在与SQL Server通信。

Matt引用Gartner分析师Merv Adrian的话——遗留数据库中最大的力量就是惯性。这种惯性源于对数据模型的投资，与特定数据库深度集成的供应链，或者仅仅是担心失败。

也许正如他所说，开源的Babelfish可以消除一些数据库领域的惯性，为大家向PostgreSQL迁移铺平道路。

43项新产品与功能，涵盖新实例、容器、Serverless、机器学习等领域

除了这款意义特殊的数据库迁移工具外，re:Invent大会首日还发布了很多让开发者兴奋的新产品和服务，涵盖计算、存储、数据库、数据分析、容器、机器学习运维、工业机器学习等多个方面，来看看都有哪些吧！

重磅：推出Amazon EC2 Mac实例，服务2800万Apple开发者

Amazon EC2 Mac实例基于Mac mini电脑而构建，使客户首次能够在AWS云端按需运行macOS工作负载，将AWS的灵活性、可扩展性和成本优势拓展给所有Apple开发人员。那些为iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV和Safari开发应用的开发人员，可以通过使用EC2 Mac实例，在几秒钟内配置和访问macOS环境，受益于AWS的按需付费定价，用户可根据需求动态扩展容量。

工业ML：五大用于工业领域的机器学习服务

AWS发布了Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama Appliance、AWS Panorama SDK和Amazon Lookout for Vision这五项全新的机器学习服务，用于工业和制造业在生产过程中嵌入智能能力，以提高运营效率，改善质量控制、信息安全和工作场所安全。其中：

• Amazon Monitron提供包含传感器、网关和机器学习服务的端到端机器监控解决方案，以检测可能需要维护的异常设备状况。
• Amazon Lookout for Equipment为拥有设备传感器的客户提供了使用AWS机器学习模型来检测异常设备行为并进行预测性维护的能力。
• AWS Panorama Appliance帮助已在工业设施中装配摄像机的客户使用计算机视觉来改善质量控制和工作场所安全。
• AWS Panorama软件开发套件（SDK）使得工业相机制造商可以在新相机中嵌入计算机视觉功能。
• Amazon Lookout for Vision在图像和视频流上使用AWS训练的计算机视觉模型，以发现产品或生产流程中的异常和缺陷。

计算领域：五种新的Amazon EC2实例类型、两个全新AWS Outposts单元，以及三个新的在美国AWS 本地区域

AWS宣布了多项云计算创新服务。

• AWS Graviton 2处理器支持的C6gn实例，搭载AWS设计的Graviton2处理器，提供了100 Gbps的网络性能，与当前基于x86的同类实例相比，性价比提高了40%。
• 搭载AMD图形处理器（GPC）的图形优化G4ad实例 ，为云端的图形密集型应用提供了最佳的性价比。
• 搭载Intel Xeon最快的可扩展中央处理器（CPU）的通用型M5zn实例，其全核睿频频率高达4.5 GHz，每核的计算性能比当前M5实例高出45%。
• 搭载Intel CPU的下一代存储优化实例D3/D3en，基于英特尔新一代技术，可提供云中最高可用存储容量的本地HDD存储。
• Amazon EC2 R5b内存优化实例，为Amazon EBS弹性块存储服务提供了3倍于R5实例的性能，是目前Amazon EC2上块存储的最高性能。
• 两个较小的AWS Outposts单元——1U和2U服务器，让客户可以在空间受限的本地机房访问AWS。
• AWS本地区域（Local Zone）扩展到美国波士顿、休斯顿和迈阿密，并计划于2021年在美国其他12个城市推出。

四项存储创新重塑存储

AWS宣布推出四项存储创新，包括：

• 首个为在SAN上运行的工作负载而构建的云存储服务——Amazon EBS io2 Block Express 存储卷，具有高达256,000 IOPS，4,000 MB /秒的吞吐量和64 TB的单卷容量；
• Amazon EBS的下一代通用SSD存储卷——Amazon EBS Gp3 存储卷，使客户能够灵活地配置额外的IOPS和吞吐量，而无需添加额外的存储容量。可提供高达4倍的峰值吞吐量，且每GB的价格比上一代存储卷低20%；
• Amazon S3智能分层支持的存储类型从现有的S3频繁访问型和非频繁访问型扩展至S3 Glacier归档型和深度归档型，对象存储成本降低可高达95%；
• Amazon S3 Replication（multi-destination） 提供了将数据同时复制到同一AWS区域或任意多个AWS区域中的多个S3存储桶的能力，以满足客户的全球内容分发、存储合规性和数据共享需求。

数据分析：三项全新功能

AWS宣布了三项全新的数据分析功能：

• AQUA for Amazon Redshift通过创新的硬件加速缓存，将计算能力带到存储层中，加速数据查询，性能比其它任何云数据仓库高出10倍。
• AWS Glue Elastic Views 可帮助开发人员构建使用来自多个数据存储的应用。利用物化视图，自动在存储、数据仓库和数据库之间合并和复制数据。
• Amazon QuickSight Q为Amazon QuickSight提供机器学习驱动的能力，使用户能够使用自然语言表达，在Amazon QuickSight Q搜索栏中提出业务问题，并在几秒钟内收到高准确度的答案。

基于机器学习的全新运维服务Amazon DevOps Guru

完全托管的运维服务Amazon DevOps Guru，利用机器学习技术，可以帮助开发人员通过自动检测运维操作问题和建议补救措施，让开发者可以更加容易提高应用程序可用性。Amazon DevOps Guru应用了支持Amazon.com和AWS卓越运营多年的机器学习技术，通过自动收集和分析应用程序指标、日志、事件和跟踪信息痕迹等数据，识别偏离正常操作运维模式的行为。当Amazon DevOps Guru识别出可能导致服务中断的异常应用程序行为时，可以帮助开发人员快速了解问题的潜在影响和可能原因，并提出具体的修复建议。

新一代无服务器Aurora Serverless v2

新一代Amazon Aurora Serverless，让SQL Server迁移到Amazon Aurora、从SQL Server迁移到PostgreSQL变得更加便捷。

• Aurora Serverless v2 可在不到一秒内扩展至支持数十万个事务，与按业务高峰需求进行容量配置的方式相比可节省高达90％的成本。
• Babelfish for Aurora PostgreSQL（略）。

四项全新容器功能

• Amazon ECS Anywhere和Amazon EKS Anywhere分别让客户能够在自己的数据中心运行Amazon ECS和Amazon EKS。
• AWS Proton，为开发者提供的全新服务，使容器和无服务器应用程序的开发和部署自动化。
• Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) Public， 方便开发者公开分享和部署容器软件，简单而且高可用。

2020年11月30日—12月18日&2021年1月12日—14日，为期三周的免费re:Invent线上大会还在继续，接下来还会有哪些精彩发布，CSDN将持续关注。

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