當然，份額爭奪戰的背後是國內廠商對資料庫的長期自研。2017年，阿里雲發布了全新一代雲資料庫產品PolaDB；2018年，騰訊雲第一款自研的雲資料庫產品CynosDB面世；2019年，華為雲將自研雲資料庫GaussDB向市場化推出。

更重要的是，雲原生2.0時代，帶動國產資料庫快速來到增量市場。雲部署和雲原生資料庫的快速發展，讓雲資料庫領域國內雲廠商優勢顯著，據統計，雲資料庫海外巨頭份額合計僅為18.4%。

2023年-2025年，是國產資料庫發展的下一個關鍵階段。一方面，要繼續在存量市場完成更全面的「去O」；另一方面，面對全新的技術，資料庫也發展出了更多類型，為了降本的交易分析一體化的HTAP資料庫、圖數據、時序資料庫，以及為了適應大模型時代的向量資料庫應運而生。

下個階段，國產資料庫們將面臨基礎性能和創新性能等更為全面的考驗。

01 金融行業：資料庫的大煉爐

「沒有在金融行業歷練過的資料庫，不算合格的資料庫。」

這句在資料庫行業流行的名言，背後是一個公認的行業共識：金融行業龐大的數據量，對資料庫穩定性、一致性、可用性的高要求，是考驗一款資料庫是否合格的標準。

國內核心的資料庫，無一例外都是從金融場景誕生和成長。

阿里雲PolarDB誕生於阿里雲內部金融場景；OceanBase最早服務於淘寶和支付寶；騰訊雲TDSQL2014年支持微眾銀行從0-1的打造；華為雲GaussDB在外部與近10家核心銀行共同打造場景化解決方案，才開始大規模面向市場。

從華為GaussDB的磨練歷程就能看出，「內部沒有金融場景，創造場景也要上」。華為全球智慧金融峰會2023上，華為常務董事、華為雲CEO張平安表示：「GaussDB將深耕金融場景，通過全面創新，成為金融客戶資料庫更優的選擇；並從金融行業走向其他對資料庫有高要求的行業，從中國的創新場景走向全球的客戶。」

之所以金融場景能夠成為「磨刀石」，華為雲資料庫服務產品部總經理蘇光牛講到了幾個關鍵原因。

「我們談『去O』，最難的有兩個問題：一是替換時的成本問題，數據切換時不能宕機、前端不能抖動，要進行無感切換；二是在還沒替換前，如何證明替換後的效果，得給客戶一個切換的理由。」蘇光牛講道。

一位資料庫技術人員告訴光錐智能：「MySQL資料庫在原理上，也可以做到從單機到分布式，但是過程很長，且需要將資料庫暫停運行，單獨部署。短則幾小時，長則幾天。」

若資料庫暫停才能進行切換和調試，在實際操作中可能性幾乎為0。「遷不了、移不動、高成本」是企業替換資料庫最大的攔路虎。

那麼，華為GaussDB如何做到「無感切換」？華為雲提出一套基於存算分離的「雙集群強一致」的解決方案，由GaussDB資料庫、資料庫和應用遷移UGO、數據複製服務DRS共同組成。

簡單的說，傳統的遷移方案是一套數據的逐個遷移，而華為雲則有一套集成工具，通過Paxos分布式協議保證數據多副本的強一致性，在GaussDB中複製一套一模一樣的數據，如此，企業伺服器並不需要關停，同時也能保證完整遷移。

這樣的方案，邏輯簡單，但執行落地卻相當困難，考驗的是資料庫工具的全方位性能。這意味著把一份工作變成兩份，方法雖然「笨」，但可以達到目標。數據的安全與便捷之中，永遠都需要平衡。

騰訊雲副總裁李綱就曾坦言：「騰訊雲對金融行業也研究了很久，深知要說服銀行使用自己的產品，難度很大。因為對銀行來說，其系統的穩定性直接影響到各項金融業務，一旦出現問題，哪怕是短時間的宕機，也十分嚴重。」

2022年，GaussDB上線了跨中心多集群方案，同城兩個數據中心部署兩套獨立的資料庫集群軟體，實現軟硬體故障分離，支持版本的軟硬化、應用的灰度升級，在架構上實現了7×24小時服務不間斷。以中國工商銀行5A級信貸核心系統為例，該行採用GaussDB的雙集群雙活方案，不僅可以保證集群切換時數據的零丟失，實測故障恢復時間只需2分鐘，僅為原來的十分之一。

在安全性方面，光錐智能曾探訪過多位代理商和商家，在企業的認知中，無論是出於華為雲的品牌背書還是華為雲的性能，它和安全就是緊緊綁定的。

這來源於華為雲在資料庫安全高度重視和探索。

這種探索集中體現在了GaussDB的全密態資料庫技術中。數據加密是個老生常談的話題，沒有全密態時，傳統的加密在應用層，企業要做大量的應用改造，而且應用加密後，資料庫只能做單純的存儲，無法進行數據查詢和處理，需要為了安全「斷臂」。

而全密態資料庫支持數據端到端的加密技術，也就是從源頭加密。在數據流動的整個過程中，做到數據的完全機密性，從而避免數據泄露和數據篡改的風險。全密態資料庫額外對數據進行加密保護，用戶掌握數據加解密密鑰，加解密過程僅在客戶側完成，其他查詢運算在服務端完成，從源頭開始直對數據上了鎖，所以數據在整個流程中都是以密文的形態存在，環節多也不怕泄露。

同時，保障了跨地域數據的可信流動。尤其在金融領域的具體應用場景中，很多項目都要跨地域、跨企業運行，比如最大規模的東數西算，數據存儲和結果在不同地域，全密態相當於從源頭就加上了一層帶密碼的保護罩，保障數據的自由流動。

今年4月，阿里雲的部分資料庫也通過了信通院的「全密態資料庫」產品能力評測，相比之下，GaussDB 100%全量通過評測，且完全擺脫了加密硬體的依賴（比如銀行的數字鑰匙，K寶等硬體鑰匙），支持純軟體方案加密方案。

從金融場景中磨練出的穩定性和安全性，保障了GaussDB的基本盤。

張平安講道：「目前GaussDB 已支撐了中國工商銀行、中國郵政儲蓄銀行、中國建設銀行、中國農業銀行等國有大行的核心業務。」

在經受了最嚴苛的產品質量考驗之後，擺在GaussDB面前的，是千行百業的應用場景和市場的新挑戰。

不得不承認的是，相較於阿里雲、騰訊雲已經跨不同行業的產品，華為雲GaussDB目前剛剛從金融行業邁出第一步，在市場化的進程上，仍然處於早期。

02 華為雲增厚PaaS層，自研版圖又下一城

資料庫是雲廠商必須拿下的一塊兒重地。

在峰會中，張平安不停地強調：「資料庫是行業數字化轉型、數智融合創新的關鍵根技術之一。」

「華為早在2001年就開始了資料庫的研發，包括嵌入式資料庫、內存資料庫、分析型資料庫、交易型資料庫，這些資料庫廣泛應用於華為通信領域的各個產品中。」張平安在演講中介紹。

「不僅僅要替代，更要超越。」華為雲副總裁、戰略與產業發展部總裁黃瑾強調。

黃瑾認為，資料庫的應用除了技術創新，更多需要的是工程化的打磨，資料庫作為全場景的軟體，海量場景是它的「磨刀石」。

如何超越？華為雲GaussDB的解題思路是：共創。

這裡的共創，首先是與客戶共創。和其他雲廠商不同的是，華為雲每一款資料庫產品，除了在集團內部場景打磨，也都在客戶的場景中「滾」過幾輪才得以上線。

工商銀行軟體開發中心劉承岩曾講到：「華為雲GaussDB支撐了工行企業級數據湖、數據倉庫、集團信息庫一湖兩庫建設，同時基於華為雲Stack，全面支撐數據中台的生態化建設，更好的服務於『數字工行』轉型。」

基於基礎的合作，華為雲數倉產品為了適應金融場景有著高並發、高變化、高峰值等特點，GaussDB與工商銀行共同建設了全球最大的金融數倉，支持13000位分析師同時在線，數據查詢平均等待時長由300分鐘降低至90秒。

類似的案例還有很多，建設銀行依託於GaussDB，為信用卡核心系統提高性能和安全可靠的表現；招商銀行與華為雲進行聯合創新Ustore存儲引擎和機遇Paxos協議的高可用DCF組件，提升查詢時延和性能效率；跨國際交易的華夏銀行，通過同城雙活技術，保證跨過交易數據0丟失。

一邊與客戶共創產品，另一邊與合作夥伴共建生態。

對於當下中國軟體市場的現狀，依然存在著「重應用、輕基礎」、「軟體賣不上價格」、「大而不強」等問題，基礎軟體的商業化環境不良性，甚至軟體經常是最低價中標，1塊錢都能中軟體資料庫標的。

中國軟體產業規模位居全球第三，但在基礎軟體（作業系統、資料庫、中間件）領域，美國收入規模為8100億美元，占全球該領域業務收入60%以上。歐洲2100億美元、日本700億美元、韓國450億美元、俄羅斯450億美元，中國僅為360億美元。

想要改變這樣的現狀，張平安認為，數據生態鏈上的環節應該互相支持和成就。企業端應該更開放，願意將核心的業務場景開放給國產資料庫進行替代，生態則需要軟體平台，串聯起從軟體開發商、集成商、服務商、到終端客戶，共建數據生態繁榮。

2022年以來，華為雲不停地通過資料庫、中間件、自研系統轉向對外服務，不斷加強PaaS層的產品能力。

新一代資料庫的發布，也代表了華為在自研軟體方向又有了一大進步。而自研軟體業務是華為2023年的重點突破方向之一。

今年3月19日，華為創始人任正非提到：「目前，華為用全自研的作業系統、資料庫、編譯器和語言，做出了自己的管理系統MetaERP軟體。MetaERP是華為內部業務資源管理軟體，經歷了華為全球各部門的應用實戰、公司總帳使用年度結算的考驗。」

這個全自研，並不僅僅是軟體的全自研，還包括了硬體的全自研。

黃鐵牛透露到，MetalERP上線前，華為在三年間完成了13000＋顆器件的替代開發、4000＋電路板的反覆換板開發，以克服斷供帶來的生存問題。ERP是華為內部考驗最大的平台級系統，每個月末、季末、年末整個集團都會進行盤點，MetaERP將基礎性能做到了20倍以上適應高峰值，GaussDB支持訪問量的彈性伸縮後，才得以上線。

03 結語

全棧自研的華為，猶如一條鲶魚，攪動著整個雲市場。

仍然以資料庫為例，全自研的價值不言而喻。一個最為核心的競爭力是，GaussDB擁有全棧可信、自主可控的開發工具鏈，可以做到運營可信、過程可信、開源可信等功能；其次端到端的工具鏈，能夠實現軟體開發工具的安全可靠，實現從過程可信到結果可信；最後，全棧自研的靈活性、創新空間都要比封閉性的模塊化系統更高，可操作性更強。

正如同GPU和AI晶片等硬體固然是英偉達核心競爭力，但在此基礎之上的晶片開發平台CUDA，在AI 發展的數十年間，英偉達通過對 CUDA 開發和社區的持續投入，讓CUDA和各類AI框架深度綁定，形成了更強的生態壁壘。蘋果和ios生態的邏輯也如出一轍。

這也就不難理解，為何華為雲要聯合多所高校培養基於GaussDB開發系統的人才培訓體系，本質上將雲廠商的價值向後端轉移，通過培養人才塑造更強的競爭能力，也就建立了更固若金湯的護城河。

相比之下，在IaaS逐步走向規模化後，雲廠商也迅速來到了PaaS和MaaS的賽場，勝負尚未見分曉，華為雲已經亮劍。