4月9日，澳門當地時間下午4:00-5:30，阿里云在ICDE 2019舉辦了主題為“云時代的數據庫”的專場分享研討會。

本次專場研討會由阿里巴巴集團副總裁、高級研究員，阿里云智能數據庫產品事業部負責人李飛飛（花名：飛刀）主持，五位學術界知名學者和教授受邀參加作為Panel Discussion的嘉賓，與現場近百位與會者進行了深入交流討論。這五位教授分別是：
Anastasia Aliamaki,Professor and ACM Fellow, EPFL;
Ihab Ilyas, Professor and ACM Distinguished Scientist, Vice Chair of ACM SIGMOD, University of Waterloo;
Guoliang Li, Professor, Tsinghua University;
C Mohan,IBM Fellow,IEEE&ACM Fellow,IBM;?
Xiaofang Zhou, Professor & IEEE Fellow, University of Queensland;

整場分享討論會分為兩部分。第一部分先由來自阿里巴巴集團、阿里云智能數據庫產品事業部的呂漫漪、林亮、黃貴、喬紅麟技術專家們分別介紹了阿里巴巴在POLARDB for MySQL, POLARDB X, AnalyticDB, 以及智能化自治數據庫平臺SDDP(Self-Driving Database Platform)等產品和技術的進展，以及如何依靠創新來幫助企業解決傳統數據庫業務場景中在數據處理方面面臨的挑戰，體現出阿里云智能數據庫的技術領先性，以及品牌和文化，目前阿里云數據庫在全球云數據市場上位列前三。

第二部分由幾位專家分別就云時代的數據庫趨勢和挑戰發表了自己的見解，然后就與會學者關心的問題進行了深入探討。

其中，C Mohan博士提出，云時代下Serverless允許用戶實現應用無需考慮軟硬件配置，并且通過PaaS實現自動擴展，對數據庫來說，自身健壯性是基礎要求，另外還需要加強分布式負載的處理能力。目前面臨一些挑戰，例如公有云用戶是一個私有環境，混合云方面還需要優秀的分布式OLTP DBMS， 內存/存儲架構上還有很多工作可以做。除此之外，數據安全、數據管理方面都是需要考慮的問題。

數據顯示，中國84%以上的企業表示愿意接受云技術。針對目前面臨的挑戰，Anastasia Aliamaki 教授指出，一是數據多樣性（關系型數據，非關系型數據）對于數據庫處理數據是一個巨大挑戰，需要構建一個智能的數據庫來處理各種各樣的負載，需要擴展SQL接口，code-generation提供了運行時構建相應底層數據的訪問路徑；二是 data cleaning是極其消耗資源的，包括數據從傳統數據庫遷移到云數據庫的遷移工具（用戶可以不關心如何遷移的細節問題）。對于用戶來說，如果能讓用戶上述兩點都能做到無感知應用，這無疑是云數據庫的最大亮點。

周曉方教授認為，從傳統數據庫遷移到云數據庫是一個系統工程。為了提升用戶體驗的滿意度，云數據庫努力解決高并發、擴展等問題，用戶從傳統數據庫遷移到云數據庫不僅僅是一次遷移，也是一次自我調優的過程，可以構建生態系統，從不同的領域開展深入研究。

Ihab Ilyas教授分享了在Data Cleaning and Integration to cloud領域的洞見和成果。他特別指出，遷移到云數據庫問題不在云本身，用戶通常選擇他熟悉的產品。云數據庫必須了解客戶需求，解決客戶問題。他說：“對于大數據工程師來說，算法的實現對他們不是噩夢，Hadoop版本卻成為他們的噩夢。我們發現遷移這個事情已經在發生，但是我們需要更多關注這個過程本身，并且對過程敏感，能夠帶給用戶無痛感的遷移?！?/p>

李國良教授認為，云數據庫最大的特點是不需要維護數據庫，可以節約DBA成本，但是數據庫是比操作系統還復雜的系統，需要遷移數據庫設計的生態系統，并構建相應的APP。小公司業務應用簡單容易上云，大公司因為業務太過復雜不太容易上云，云廠商需要解決大公司的應用遷移問題。

最后，數據庫領域的專家學者們強調可以借鑒云和大數據生態的演進發展，逐步把數據庫技術帶入機器學習中而不是強求打造一個“全能的”數據庫。最后幾位教授也對阿里巴巴在此領域的繼續貢獻充滿期盼。

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總結

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