6月15日，中国信息通信研究院“原生聚力，云数赋能”第四届云原生产业大会首日活动取得圆满成功。作为云原生领域盛会，本次大会将邀请云原生业界顶级专家代表共探云原生产业发展方向，见证云原生发展阶段性成果，分享云原生应用先进经验。腾讯云数据库专家团携顶尖云原生数据库tdsql-c亮相，腾讯云数据库技术负责人程彬在主论坛分享了云原生时代数据库的技术沿革，四位鹅厂专家在下午的《云原生数据库架构探索与实践》专场中详细剖析了腾讯云在云原生数据库领域的技术演进历程、架构探索、问题解决思路和发展方向。
腾讯云专场课件下载：
此外，凭借创新技术和领先实践，腾讯云云巢荣获“云原生技术创新案例”奖。腾讯云云巢是一站式云原生有状态服务平台，基于kubernetes 容器化架构，为各类有状态服务或产品，提供统一的集群管理、资源管理和运维管理能力，助力各有状态服务快速实现容器化。
腾讯云数据库技术负责人程彬认为，云数据库未来趋势会从以托管为核心，升级到以极致效率为核心，赋能业务降本增效。从数据库管理和应用角度来看云厂商、资源、客户三角关系，云厂商利用和管理硬件资源，为客户提供数据库服务；客户使用数据库服务背后的资源，来开展自己的业务活动。关系背后包含了三个维度的效率：系统效率、运营效率、业务效率。系统效率，把cpu内存、硬盘、网络等资源物尽其用，让相同的资源处理更多query。运营效率，将原来需要专业的dba花费几小时甚至几天来专门优化慢查询，现在ai智能化，帮助我们实时调优。业务效率，游戏出海需要全球同服，通过低延时的全球化部署能力，大大简化业务架构，帮助游戏快速开发。当系统效率、业务效率、运营效率都做到极致，成本会大幅下降。程彬在会上也分享了腾讯云数据库是如何围绕这三个纬度，打造极致效率来赋能业务。
腾讯云数据库专家工程师李昕龙本次分享从架构、技术及未来发展三个方面介绍云原生数据库tdsql-c mysql内核演进实践。
李昕龙强调算存分离，共享存储，日志即数据库是云原生数据库架构的核心。算存分离解决存储扩展性和计算弹性的问题。算存分离以后存储可以使用集群化的云存储，大大提升存储上限，计算资源可以跨实例、跨物理机调度，按需使用，弹性大大增加。在算存分离以后，数据不再是某个计算节点的私有数据，而是共享的，共享存储可以降低数据的存储成本。而在实践算存分离，共享存储的架构中，需要在算存之间选择合适的数据流，基于对信息密度和可解析度的平衡，李昕龙表示可选择物理日志作为算存沟通的数据流。这也就产生了面向物理日志的可计算存储和面向物理日志的页面多版本，前者是算存分离的基础，后者是共享存储的基础。
在tdsql-c架构下的技术实践中，李昕龙重点分享了存储的扩展性实践、计算弹性实践、数据可靠性实践及性能实践四个方面的内容。在技术展望部分，为迎接超大业务规模带来的挑战，李昕龙提出了云原生未来的两个演进方向：scale up和scale out。前者采用近存储计算，进一步提升性能；后者采用基于日志的多写方案，提升写计算扩展性。
腾讯云数据库高级产品经理刘迪结合行业发展趋势和技术变革特征，详细介绍了腾讯在云原生数据库领域的的探索历程以及云原生数据库tdsql-c的产品设计理念，分别为creative、comprehensive、cloud native、cohesive、cost effective。刘迪详细介绍了云原生数据库对比传统云数据库，可为用户提供的六大特性，分别是超高性能、开放兼容、海量数据存储、更高的可靠性/可用性、极致弹性以及超低的成本。刘迪通过讲解日志即数据库理念、计算存储分离架构的极致io卸载、zero-downtime patching为弹性和高可用提供稳定的基础、自研内核txsql加持以及数据库自治的核心架构，为大家详细解读了云原生数据库tdsql-c的关键技术能力。
结合真实场景中的业务经验，刘迪分享了云原生数据库tdsql-c在电商/直播、新零售/出行、游戏以及金融行业中的客户案例。在传统零售行业的数字化转型过程中，云原生数据库tdsql-c的完美替换，帮助客户支撑了百万级峰值 qps，响应延迟降低90%。在分享的最后刘迪向大家展示腾讯云原生数据库在serverless方向上的实践成果，为用户提供了极致的自动弹性伸缩能力，与微信生态互通，联合微信小程序云开发，创造开发者使用数据库新形态，现已为接近50万小程序开发者提供了一站式开发云服务。腾讯云数据库专家工程师窦贤明表示，数据库行业过去二十年最大的变量，就是云的出现，对数据库的架构演进产生较大的冲击。在云数据库实现数据库搬上云的第一阶段后，云原生数据库针对云数据库在成本、弹性、可用性等方面的不足，实现了全方面的优化、提升。窦贤明详细讲解了tdsql-c postgresql的发展思路，在基于log is database 的设计理念实现了计算与存储分离之后，思路上的转变，计算和存储可以实现各自的演进路线，分别针对各自的特点、需求，将计算做轻、存储做重。窦贤明表示通过极端理论假设，设计实现 serverlessdb 和分级存储，可分别解决了计算层的极致弹性、和存储层的冷热数据分离，实现整体成本大幅降低且能做到灵活控制。
采用云原生架构的数据库如tdsql-c，aurora，polardb等从新的高度，解决了过往难以解决的问题。那如何让数据库，消息队列等复杂有状态服务完成云原生化的平台托管，成为了新的课题。同时，大规模的服务托管平台，需要统一的资源管理抽象，业务应用抽象，以及平台化服务能力。何威讲师在本次分享中详细阐述了腾讯云云巢是如何应对挑战，实现一站式云原生有状态服务平台的。腾讯云云巢基于kubernetes容器化架构，抽象和沉淀了各类有状态服务的领域模型和属性。各有状态服务借助云巢，无需进行复杂的云原生化技术攻坚，只需配置所需的领域模型与属性组合，提供服务容器镜像包，以及完成展现层开发，即可充分释放云原生红利，开启产品化服务能力。本次分享重点介绍了腾讯云云巢是如何在严格遵循k8s模型范式下，解决如下核心问题的。- 大规模资源管理的问题。云巢向上层提供了统一的资源服务接口，屏蔽了跨集群资源复杂性，并将各有状态服务的资源需求进行了抽象，形成可精细化管理的3层资源模型。
- 有状态服务管理问题。云巢提供了一整套面向有状态服务的托管能力，包括：配置管理，ha探活管理，分布式流程管理，网络管理等等。
- 平台化能力复用问题。云巢将有状态服务所需的平台功能，抽象为领域模型与属性的集合，让有状态服务通过配置，即可组合出所需的不同能力，迅速完成服务搭建。
另外，讲师还分享了有状态服务接入腾讯云云巢平台的工作要点，并以实际案例，分享了接入后带来的收益：大幅降低了有状态服务云原生化搭建的复杂性和成本，提高了研发效率和服务质量。↓↓点击阅读原文，了解更多优惠