每个企业都在经历数字化转型，并以新的方式为客户服务。现代智能服务已经告诉消费者，无论品牌大小或问题多么复杂，他们的体验是至高无上的。为这些数字体验提供动力的是运营数据库，它是大多数应用程序的支柱。客户体验的质量主要取决于这些操作数据库的可靠性、可扩展性、高性能和安全性。
正在举办的 Google Cloud Next ’22 大会上，谷歌宣布推出新的 Google Cloud 数据库功能，通过统一、开放和智能的数据云平台，帮助客户更快地进行创新，为企业带来更多增长和创新机会。
下面我们将一起来看看新功能所优化的四个关键领域：
传统上，数据架构将事务和分析工作负载分开，包括它们的底层数据库，这是有充分理由的。事务数据库针对快速读取和写入进行了优化，而分析数据库针对聚合大型数据集进行了优化。由于这些系统在很大程度上是解耦的，因此经常会感到效率很低。企业努力拼凑不同的数据解决方案，花费宝贵的时间管理复杂的数据管道，并且花费大量精力在数据库之间复制数据。最终，他们发现很难构建智能的、数据驱动的应用程序。
而 Google Cloud 可以通过来自于构建数据平台的独特方式来解决这个问题。Google Cloud 的事务和分析数据库建立在高度可扩展的分布式存储系统上，具有分解的计算和存储以及 Google 拥有的高性能全球网络。这种组合能够跨Cloud Spanner、Cloud Bigtable、AlloyDB for PostgreSQL和BigQuery提供紧密集成的数据云服务。
Bigtable 现在推出了更改流预览版，以便轻松复制数据。Bigtable 是一种高性能、完全托管的 NoSQL 数据库服务，峰值时每秒处理超过 50 亿个请求，并且管理着超过 10 EB 的数据。使用更改流，可以跟踪对 Bigtable 数据库的写入、更新和删除，并将它们复制到下游系统，例如 BigQuery。变更流有助于支持实时分析、基于事件的架构和多云操作数据库部署。此功能加入了最近推出的Spanner 变更流。
最近谷歌还同时发布了 Datastream for BigQuery 预览版，只需单击几下，即可轻松将来自 AlloyDB、PostgreSQL、MySQL 和 Oracle 等操作数据库源的数据轻松复制到BigQuery 。借助无服务器、自动扩展的架构，Datastream 允许轻松设置提取、加载、转换 (ELT) 管道以进行低延迟数据复制，从而在 BigQuery 中实现实时洞察。
只需几个步骤，Datastream 即可在 BigQuery 中实现实时洞察
近年来，企业已经不愿意容忍不透明的成本、限制性许可和供应商锁定，他们越来越多地采用开源数据库和开放标准。特别是，由于其丰富的功能、生态系统扩展和企业就绪性，PostgreSQL 已成为传统专有数据库的领先替代品。
为确保工作负载支持，Google Cloud 提供了三种 PostgreSQL 选项。首先，AlloyDB for PostgreSQL 是一个与 PostgreSQL 兼容的数据库，目前处于预览阶段，它提供了支持商业级工作负载所需的性能、可用性、规模和功能。在性能测试中，AlloyDB 对于事务性工作负载的速度比标准 PostgreSQL 快 4 倍以上。现在，AlloyDB 合作伙伴生态系统也有重大扩展，拥有 30 多个合作伙伴解决方案来支持商业智能、分析、数据治理、可观察性和系统集成。
谷歌最近还宣布，数据库迁移服务在预览版中支持将 PostgreSQL 数据库迁移到 AlloyDB。此服务可帮助客户以方便使用、安全且无服务器的方式从任何 PostgreSQL 数据库（无论是在本地、在 Google Cloud 上自行管理还是在其他云上）迁移到 AlloyDB，并且停机时间最短。
第二个 PostgreSQL 产品是 Cloud SQL for PostgreSQL，这是一个完全托管的最新版本的 PostgreSQL，用于轻松迁移迁移或新应用程序开发。谷歌支持最流行的 PostgreSQL 扩展和 100 多个数据库标志，客户可以获得与开源 PostgreSQL 相同的体验，以及 Cloud SQL 的强大管理、可用性和安全性。
最后，Spanner 是全球分布式关系数据库，具有强大的外部一致性和高达 99.999% 的可用性，它提供了一个 PostgreSQL 界面，可以利用 PostgreSQL 生态系统中熟悉的工具和技能。Spanner PostgreSQL 接口现在支持其第一组 PostgreSQL 生态系统驱动程序，从 Java ( JDBC ) 和 Go ( pgx ) 开始。这种支持可以降低使用开发人员已经使用的现成 PostgreSQL 驱动程序将应用程序迁移到 Spanner 的成本。为了进一步普及对 Spanner 的访问权限，谷歌最近宣布了免费试用实例。
AI 和机器学习 (ML) 对于数据驱动的转换至关重要，可帮助客户从数据中获得更多价值。在众多优势中，AI 和 ML 工具可以帮助识别模式，利用新的洞察力增强和改进运营能力，并创造引人入胜的客户体验。大多数公司不仅在尝试构建 ML 模型时面临重大障碍，而且在没有大量编码和专门的 AI/ML 技能的情况下将它们集成到应用程序中。在各种工作流程中利用 AI 和 ML 应该很容易，尤其是在数据平台中。
Google Cloud 投资了 AI 和 ML 技术，用于优化数据库系统使服务更加智能，以及用于 AI 和 ML 服务集成。对于数据库系统优化，Cloud SQL 成本推荐器和 AlloyDB 自动驾驶仪等功能使数据库管理员和 DevOps 团队能够更轻松地管理大量数据库的性能和容量。
除了将 AI 和 ML 注入数据库之外，谷歌还提供与Google Cloud 的机器学习平台Vertex AI的集成，以便直接在数据库事务中进行模型推理。预览版中也宣布了Vertex AI 与 Spanner 的集成，现在可以在 Spanner 中使用简单的 SQL 语句来调用 Vertex AI 中的机器学习模型。
通过这种集成，AlloyDB 和现在的 Spanner 可以让数据专家在 Vertex AI 中轻松构建模型，并且开发人员可以使用 SQL 查询语言访问这些模型。例如，零售商需要在结账过程中检测欺诈交易并采取适当的措施。通过 Vertex AI 集成，可以使用 ML_PREDICT 之类的函数在 Spanner 查询中简单地调用欺诈检测 ML 模型。
使用 Vertex AI 集成预测零售结账过程中的欺诈交易
构建、测试和部署应用程序很麻烦。此外，即使在构建应用程序之后，维护它也需要定期监控、性能调整、扩展和安全补丁——所有这些都会分散开发人员对战略计划的注意力。因此，企业的创新速度可能会很慢，并且可能会落后于竞争对手。
开发人员喜欢 Firestore，因为他们能够以多快的速度构建端到端的应用程序。Firestore 中创建了超过 400 万个数据库，Firestore 应用程序使用 Firebase 身份验证为超过 10 亿月活跃最终用户提供支持。但是当应用程序增长时会发生什么？为了确保开发人员能够专注于生产力，即使他们的应用程序正在经历高速增长，Firestore 有三项更新，旨在支持增长并降低成本。
对于使用 Firestore 作为后端即服务的应用程序，谷歌取消了写入吞吐量和并发活动连接的限制。现在，如果有应用一夜之间取得成功，可以确信 Firestore 将顺利扩展。此外，下周也将在预览版中推出 COUNT() 函数，它能够使客户执行经济高效、可扩展的计数聚合。此功能支持用例，例如计算用户拥有的朋友数量，或确定集合中的文档数量。最后，为了帮助有效地管理存储成本，谷歌引入了生存时间 (TTL)，能够预先指定文档何时过期，并且可以依靠 Firestore 自动删除过期的文档。
与此同时，谷歌还在 Cloud SQL 和 Spanner 的安全性和性能方面取得了进步。现在，使用 Cloud SQL Query Insights for MySQL（也适用于 PostgreSQL）可以更轻松地检测、诊断和预防数据库性能问题。谷歌最近在预览版中引入了PostgreSQL System Insights，并且宣布了另外两种类型的 Cloud SQL 推荐器。安全推荐器不断检测安全漏洞并检查有风险的安全配置，例如具有广泛访问权限的公共 IP 地址或未加密的连接。同时，性能推荐器有助于识别和解决常见的错误配置，这些错误配置会增加性能下降或停机的风险。
最近还推出了针对 Spanner 的查询洞察，它提供了用于快速诊断查询性能问题的预构建仪表板。此外，针对 Spanner 的锁定和事务洞察（将于 2022 年第四季度推出）将有助于解决 Spanner 上可能会降低应用程序速度的锁定争用问题。客户可以轻松关联行范围、列和争用锁的示例事务，并使用粒度指标调试高延迟事务。
预先构建的仪表板可解决由于 Spanner 中的锁争用导致的高延迟问题
编译自：https://cloud.google.com/blog/products/databases/unifying-expanding-optimizing-databases-next22
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