认识达内从这里开始

我们在前几期的文章中给大家分享了云数据库技术的架构类型，下面我们再来了解一下，云数据库在应用实践过程中都有哪些场景。

传统交易服务

在传统中心化交易型业务中，高性能、高吞吐量的数据存储与处理能力，ACID以及安全都是非常重要的特性。例如，在一个典型的银行业务中，为了满足高峰时期的在线交易量，交易型数据库需要在亿级记录条数的数据库中每秒处理上千比交易。同时，为了满足生产系统的健壮性与可靠性，传统交易服务对于底层数据存储的安全性、高可用性、两地三中心部署能力都有着非常明确的要求。

因此云数据库既需要将传统交易型业务逐渐转移至云平台，同时也需要在满足安全性和合规监管方面，为用户提供更好的支持。

历史数据服务

近年来，随着IT技术与大数据的不断发展，越来越多的企业将数据作为自身宝贵的资产进行长期保留。这使得一些传统应用程序的历史数据包袱越来越重，终数据库不堪重负导致应用整体性能低下。另一方面，随着大数据需求的不断增加，曾经已经归档的数据需要重新在线以满足在线化、实时化使用、查询和分析等等要求，这就要求将原有庞大的离线数据进行“在线化”。这些需求使得历史数据管理成为必须。

对于历史数据服务来说，由于对外提供应用程序的直接访问，其健壮性、可靠性、可配置一致性策略、性能与并发能力都是极为值得关注的。同时，相对传统交易服务来说，强一致和ACID反倒并不是关注的点。鉴于一些企业直接将部分报表和自助查询运行在历史服务平台上，HTAP的能力也是值得关注的特性。

云数据库在扩展性和性能上通过分布式的架构满足了这些需求，将历史数据很好的管理起来。

实时在线服务

当前大部分企业的生产业务系统与后台的数据加工、分析与查询系统都是通过T+1的方式进行数据ETL。而近随着流处理技术的兴起，越来越多的企业开始基于流处理技术构建T+0的数据总线，以实现不同业务流程之间实时数据对接。譬如说，用户资产视图就可以利用流处理技术，在提供用户全资产视图查询的优秀用户体验的同时，大幅度减轻其对后台生产系统造成的查询压力。

对于实时在线服务来说，数据库的层面为关注性能、吞吐量、可靠性、与可用性。而对于强一致、ACID、与HTAP来说并不构成其重要的特性。

在线业务的数据多样化和性能都需要云架构的数据库提供更灵活高效的支持。

影像存储服务

很多行业在业务运营中会产生大量纸质凭证，在信息化处理和监管要求下，这些纸质的凭证都需要扫描成影像文件并长期保存。随着互联网技术以及集中作业中心等理念的深入推广，大量行业普遍需要建设统一的影像管理平台。

对于典型的影像平台来说，其存储的数据总体量极大，使用传统存储的单位成本很高，需要进行生命周期管理时对运维又非常复杂。因此，对于逐年递增的海量影像数据来说，大部分企业都存在查询难、管理难、扩容难的几大痛点。

同时，由于影像存储服务已经成为很多流程的一部分，其稳定性、可靠性与健壮性与核心交易系统处于同一级别。因此，影像存储服务关注的层面在于可靠性、一致性、可扩展性、吞吐量、以及非结构化存储的多模特性。而其对于交易的ACID、HTAP等特性并不重点关注。

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