北京2022年2月10日 /美通社/ -- 十年前，亞馬遜云科技正式推出Amazon DynamoDB，一種快速、靈活的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫服務，可在任意規(guī)模環(huán)境中提供一致的個位數(shù)毫秒響應時間。

亞馬遜首席技術官Werner Vogels曾表示：“我們非常高興推出Amazon DynamoDB，一種快速、可靠且具有成本效益的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫服務，專為互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的應用程序而設計?！?nbsp;Amazon DynamoDB代表了亞馬遜在大型非關系型數(shù)據(jù)庫和云服務技術領域15年持續(xù)投入的成果。

Vogels表示：“我們早在2007年就發(fā)表了有關亞馬遜Dynamo技術細節(jié)的論文，并以此奠定了首批非關系型數(shù)據(jù)庫的雛形。最初的Dynamo基于一套強大的分布式系統(tǒng)原則設計，并生成了一個可隨意擴展和高可靠的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。Amazon DynamoDB繼續(xù)基于這些原則構建，也是亞馬遜多年運行大規(guī)模非關系型數(shù)據(jù)庫和云服務（如Amazon SimpleDB和Amazon S3）的經(jīng)驗積累。很高興看到我們的探索和經(jīng)驗轉化為易于使用的托管服務，并提供給我們的客戶?！?/p>

亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析、機器學習副總裁Swami Sivasubramanian和Vogels同為2007年Dynamo論文的合著作者之一。Swami是Amazon DynamoDB開發(fā)的主要貢獻者，那時他是一名從事分布式系統(tǒng)技術設計、實施和分析相關工作的亞馬遜研究工程師。

Amazon DynamoDB發(fā)布十年之際，Swami表示：“我們正在經(jīng)歷數(shù)據(jù)和機器學習的‘文藝復興’時代。如今企業(yè)可以將數(shù)據(jù)存儲在這些數(shù)據(jù)庫中，并快速開始在 Amazon S3 中構建自己的數(shù)據(jù)湖，然后就可以立刻開展數(shù)據(jù)分析，并在幾周甚至幾天時間內(nèi)就能通過Amazon SageMaker實現(xiàn)人工智能賦能，這真的非常了不起。我非常期待現(xiàn)在能有機會幫助客戶更快地從數(shù)據(jù)中獲得洞察?？蛻粽娴南Ｍ麑?shù)據(jù)‘物以致用’，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。越來越多的CIO和企業(yè)意識到這將成為數(shù)據(jù)使用者的‘生存法則’，那些有能力將數(shù)據(jù)應用于實際工作的人將披荊斬棘，無往不利。”

以下Swami與我們分享了Amazon DynamoDB的起源、前身以及未來。

關于Dynamo的起源

Swami：我們在2007年發(fā)表了Dynamo論文，探討這個話題之前，我們需要先追溯到2004、2005 年。那時我正在攻讀博士學位，（并隨后于2006年從阿姆斯特丹自由大學獲得計算機科學博士學位），也在考慮我將在哪里工作?？吹絹嗰R遜正在快速成長，并不斷突破常規(guī)，打破界限，我選擇了以亞馬遜研究工程師實習生的身份加入亞馬遜。

那時亞馬遜云科技還不存在，加入亞馬遜后，我很快意識到作為一家電子商務公司，亞馬遜實際上也是一家科技公司。為了支持自身電子商務業(yè)務相關的各類運營場景和工作負載，亞馬遜涌現(xiàn)出了大量創(chuàng)新技術、專利和發(fā)明，這種情形在全球任何一家公司都難得一見。

在亞馬遜擔任工程師時，我和團隊曾在假期流量高峰期間經(jīng)歷過一次嚴重的擴展失敗。這是由數(shù)據(jù)庫事務死鎖而導致的，其背后正是亞馬遜當時使用的商業(yè)關系型數(shù)據(jù)庫。故障發(fā)生后，我們一群工程師們一起編寫了一份錯誤更正文檔，對發(fā)生了什么、學到了什么、如何解決問題以及如何避免問題再次發(fā)生等進行了詳細說明。

我當時問了一個問題：“為什么我們要為這些工作負載使用關系型數(shù)據(jù)庫？本質上，它們并不需要 SQL 級別的復雜性和事務保證?！?/p>

這導致我們開始重新思考如何設計底層數(shù)據(jù)存儲。當時，還沒有可伸縮的非關系型數(shù)據(jù)庫，這是我們開始著手搭建Amazon Dynamo原型并撰寫論文的原因。事實上，Amazon Dynamo 并不是工程師們當時唯一思考和研究的架構。我們意識到我們還需要一個可擴展的存儲系統(tǒng)，Amazon S3 就誕生于此。同時，還需要一個更易于管理的關系型數(shù)據(jù)庫，能夠自動進行復制、故障切換和備份/恢復，這也是 Amazon RDS 的由來。

最初撰寫Dynamo論文時，我們就定了一條規(guī)則，即“在開發(fā)原始設計時不對外發(fā)布”，而是先將Dynamo運行于支持多個Amazon.com服務的實際生產(chǎn)環(huán)境中。這樣，Dynamo論文就會是一種端到端的可用方案，并有實際應用經(jīng)驗。Werner和我對此感受非常強烈，因為我們不希望僅僅撰寫一篇學術論文而已。10年后，我們非常榮幸的是Dynamo論文還獲得了ACM的時間考驗獎，這是由ACM主辦的The SIGOPS Hall of Fame Award，從2016年開始評選過去十年科技圈最具影響力的論文名人堂。

構建Amazon DynamoDB的初衷及其過去十年的演進

Swami：Amazon DynamoDB背后的想法來自于與SmugMug、Flickr等客戶首席執(zhí)行官的對話和討論。他們是最早帶有互聯(lián)網(wǎng)屬性的公司，而在當時類似這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司正在快速走向市場。他們的典型特征包括在線用戶數(shù)量呈爆炸式增長、數(shù)據(jù)模式不固定，追求快速交付和輕運維等。傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫將所有數(shù)據(jù)存儲在一個盒子中，無法高效地擴展，這迫使用戶需要對其數(shù)據(jù)庫重新分片，然后還需要管理所有的分區(qū)和重新分區(qū)等，這讓用戶面臨巨大的運維挑戰(zhàn)和壓力。

這對我們來說并不新鮮，構建原始Amazon Dynamo的初衷正是應對這些挑戰(zhàn)。當時，Amazon Dynamo還不是一項服務，而是一個由亞馬遜工程師構建的軟件系統(tǒng)。在一次客戶咨詢會議上，時任Flickr 首席執(zhí)行官Don MacAskill表示：“你們已經(jīng)啟用了 Amazon Dynamo，驗證了可擴展非關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的可行性，為什么不能把它作為外部服務提供給我們使用？”

當時，所有亞馬遜云科技的相關管理人員都在場，實際上，這也是我們問自己的一個問題。Flickr并不是唯一需要它的客戶，越來越多的客戶想要可擴展的數(shù)據(jù)庫，無需處理分區(qū)和重新分區(qū)等復雜的運維工作，同時他們還需要極高的可用性。于是，我們開始認真思考構建一個不受SQL API限制的、可擴展的云數(shù)據(jù)庫。

Amazon DynamoDB與原始Amazon Dynamo不盡相同，它實際上是通過幾個原始Amazon Dynamo組件搭建的一項易于使用的云服務?？蛻舨辉傩枰渲眉?，只需創(chuàng)建一個表存儲數(shù)據(jù)，即可輕松實現(xiàn)無縫縮放。管理員不必執(zhí)行任何操作，甚至無需安裝單個庫來操作數(shù)據(jù)庫。

Amazon Dynamo到Amazon DynamoDB的演變非常重要，亞馬遜真正以前所未有的方式擁抱云，獲得它的彈性和可擴展性。

我們在2012年1月18日正式發(fā)布Amazon DynamoDB，該服務一經(jīng)推出就大受歡迎，F(xiàn)lickr等公司率先使用該服務。Amazon DynamoDB強大的彈性、個位數(shù)毫秒的延遲性能等深受客戶青睞。我們進行了大量創(chuàng)新，從協(xié)議層一直到SSD存儲的底層存儲層等各項功能。

這里不得不提的一個有趣的用例，也是最早將DynamoDB投入生產(chǎn)的客戶之一，他們做的是超級碗（Super Bowl：全國橄欖球聯(lián)盟決賽——全美直播的體育界春晚）廣告投放。 因為Amazon DynamoDB具備強大的彈性，可以無縫地擴展到每秒100,000次寫入，并在超級碗活動結束后縮減，這樣客戶就不會擔心產(chǎn)生額外的成本。當年，這在技術領域是個大事。現(xiàn)在大家習以為常的橫向擴展與彈性，對當時的數(shù)據(jù)庫而言，那是無法想象的。

那是一個大膽的設想。Amazon DynamoDB專為云而構建的架構讓所有橫向擴展用例成為可能?，F(xiàn)在，Amazon DynamoDB正為多個高流量Amazon站點和系統(tǒng)提供支持，包括 Alexa、亞馬遜全球電商網(wǎng)站和所有亞馬遜運營中心。2021年，在亞馬遜長達66小時的Prime會員日大促期間，上述站點和系統(tǒng)進行了數(shù)萬億次API調用，Amazon DynamoDB以低至個位數(shù)毫秒延遲的高性能表現(xiàn)，無感支持峰值達每秒8,920萬個請求，同時確保系統(tǒng)的高可用性。 

Amazon DynamoDB自2012年問世以來，我們?yōu)槠湓黾恿舜罅縿?chuàng)新功能，不僅涉及底層可用性、持久性、安全性和規(guī)模等特性，還包括易用性等。 

Amazon DynamoDB不止步于鍵值存儲，還支持基于哈希的分區(qū)和基于范圍的分區(qū)，并且增加了對二級索引的支持，支持更復雜的查詢功能，同時不影響規(guī)?；蚩捎眯?。

現(xiàn)在，Amazon Kinesis Data Streams也適用于Amazon DynamoDB，捕獲可擴展的流式數(shù)據(jù)。我認為任何數(shù)據(jù)庫都不應該是孤島，更不能是死胡同。它應該支持生成變化的數(shù)據(jù)流，然后將這些數(shù)據(jù)流連接到分析應用程序或其他數(shù)據(jù)存儲。

同時，我們也針對備份和恢復等功能全面創(chuàng)新。對于像Amazon DynamoDB 這樣具有數(shù)百萬個分區(qū)的大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)而言，備份和恢復并非易事，我們致力于通過創(chuàng)新讓客戶獲得更好的體驗。

我們還為Amazon DynamoDB添加了創(chuàng)建全局表的功能，以便客戶可在輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫負載全球覆蓋的同時，獲得近乎本地運行的讀寫性能。此外，Amazon DynamoDB還擴展了事務處理能力。所有這些創(chuàng)新都致力于不斷提升Amazon DynamoDB的可用性和可擴展性。

我們同時致力于為客戶提供更高的成本效益?？蛻敉ǔＰ枰L期存儲數(shù)據(jù)，雖然這些舊數(shù)據(jù)可能很少被訪問，但它必須保持高度可用，以便不時之需。例如，社交媒體用戶很少訪問舊的內(nèi)容和圖片，但一旦有這類訪問請求，需要確保可以立即為用戶提供這些內(nèi)容。這種不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)可能會給客戶帶來高昂的存儲費用，而且這類數(shù)據(jù)的數(shù)量還在不斷增長。過去，為了優(yōu)化成本，客戶會通過編寫代碼的方式，將舊的、訪問頻率較低的數(shù)據(jù)從Amazon DynamoDB 移動到存儲成本較低的如Amazon S3中。

在2021 re:Invent全球大會上，我們推出了Amazon DynamoDB Standard-Infrequent Access表類，一種新的經(jīng)濟高效的表類，用于存儲不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)，同時保持Amazon DynamoDB的高可用性和性能。

不忘初心，我們始終將DynamoDB的最初愿景作為指引，持續(xù)創(chuàng)新，為客戶提供更易于查詢的用例，支持進行復雜全局事務復制等，不斷擴展能力范圍，同時持續(xù)優(yōu)化管理成本。

展望Amazon DynamoDB的未來十年

Swami：十年前，當我們推出Amazon DynamoDB 時，客戶才剛剛開始對云本身有了更好的理解，它的好處是什么，可以做什么。

如今，就客戶構建IT應用程序而言，云已經(jīng)成為的新常態(tài)，規(guī)模也是新常態(tài)，每個應用程序都需要基于不確定性構建。我們將繼續(xù)代表客戶進行創(chuàng)新，Amazon DynamoDB本身也在這個持續(xù)變革的旅程中。我們將繼續(xù)朝著端到端的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略邁進。正如之前提到的，數(shù)據(jù)庫不應該是孤島。

客戶將不再只想在數(shù)據(jù)庫中存儲和查詢數(shù)據(jù)，他們需要分析這些數(shù)據(jù)來創(chuàng)造價值，無論是通過創(chuàng)建更好的個性化推薦引擎，還是使用機器學習運行預測分析的預測系統(tǒng)。將數(shù)據(jù)流點對點無縫連接，并繼續(xù)讓Amazon DynamoDB更安全、高可用，性能更強且易于使用，這些都將是我們永無止境的追求。