在中企出海邁向 “深水區” 的當下，業務的全球化運營對底層技術架構提出了前所未有的挑戰。5 月 22 日，在「飛天釋出時刻 – 中企揚帆出海」技術專場上，阿里雲帶來了包含 AI 基礎設施、AI 安全、資料服務在內的一系列出海產品服務的重磅升級。阿里雲瑤池資料庫憑藉技術架構創新與領先實踐，再次成為了行業關注的焦點。
瑤池資料庫是阿里雲資料庫產品家族的統稱，涵蓋關係型資料庫、非關係型資料庫、資料倉庫，以及資料庫生態工具四大版塊，能夠為企業資料生產和整合、即時處理、分析與發現、開發與管理提供全鏈路生命週期的服務。在此基礎上，瑤池資料庫透過一體化的資料管理平臺，讓企業無需在不同資料管理工具間頻繁切換，大大提升了資料管理的便捷性與效率，也為中企出海應對複雜資料場景奠定了堅實基礎。
為深入探究瑤池資料庫背後的技術佈局與全球化實踐，InfoQ 獨家對話阿里雲資料庫產品事業部出海 & 國際產品負責人薛菲女士，解構瑤池資料庫如何以技術創新為利刃，破解業務出海的技術困局，加速中企的全球化征程。
近年來，中企出海從早期的工具輸出階段，逐步演進為資料驅動的全球化運營階段。隨著業務觸角延伸至全球各地，企業對資料庫的需求也開始發生變化。
薛菲表示，當前中企出海的資料庫需求主要呈現四大趨勢：
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從區域隔離到全球協同：業務從單區域獨立部署轉向多區域聯動，資料庫需要覆蓋多地域、多語言、多幣種場景，其架構的複雜度顯著提升。
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合規性要求從邊緣到核心：過去大家對於出海的資料庫，更多關注點在「效能」上，隨著出海程序的加速以及 GDPR、中東資料本地化等法規的逐步完善，安全合規能力逐漸成為資料庫競爭力的核心要素，企業希望資料庫能夠平衡業務發展與合規要求。
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從資源消耗到效率驅動：雲原生技術與 AI 結合，使資料庫從成本中心轉向效率提升引擎，進而降低了企業的全球化運營成本和門檻。
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從工具依賴到戰略基建：雲計算逐漸從單一的工具升級為全球化佈局的戰略基礎設施，企業希望雲廠商具備分散式、智慧化、生態協同等能力。
從這些趨勢不難看出，對於出海企業而言，在找尋資料庫服務商時，更希望對方提供一個兼顧業務與合規性、具備全球化運營的場景靈活性、擁有 AI 擴充套件能力且有足夠的生態支援的產品和服務。面對這個“既要又要還要”的需求，阿里雲如何解題？
事實上，早在 2022 年，阿里雲在雲棲大會上便釋出了資料庫獨立品牌「瑤池」，並將 PolarDB、AnalyticDB（以下簡稱 ADB）、Lindorm 等多個雲原生資料庫明星產品統一歸屬到「瑤池」品牌之下，定位為“一站式資料管理與服務”平臺。之後，隨著大模型與 AI 的爆火，瑤池資料庫開始全面擁抱 AI，其定位也逐步演進為“Data+AI 驅動的一站式多模資料管理與服務平臺”。
具體而言，在瑤池之下，PolarDB 提供高可用、高彈性、高效能的雲原生交易處理能力；AnalyticDB（ADB）提供即時離線上分析能力，支撐 PB 級資料分析；Lindorm 提供全場景多模資料管理能力，滿足海量異構資料儲存與檢索需求；RDS 提供高效能、高穩定、高彈性、高安全、低成本的雲資料庫服務；Tair 定位為 AI 時代的 KV 快取，支援冷熱資料分層儲存； DMS 定位為一站式 Data+AI 管理平臺，覆蓋資料開發、安全合規、智慧運維等全鏈路生命週期管理。
透過眾多雲資料庫產品的協同聯動，「阿里雲瑤池」實現了從資料儲存、處理到治理的全流程覆蓋。最終能夠為客戶提供一站式、全場景、智慧化的資料管理與服務。
值得一提的是，與傳統 “多區域分治” 方案相比，瑤池資料庫的“全球統一架構” 在運維成本上還展現出了顯著的優勢。
薛菲解釋道，傳統方案需為每個區域獨立部署資料庫，運維成本隨區域數量線性增長，還容易出現數據不一致問題，且跨區域資料同步延遲高。
「阿里雲瑤池」透過“邏輯集中式 + 物理分散式”設計，實現了全球資料統一名稱空間、統一控制面板、整體彈性擴縮容及跨區域多活多寫等能力。透過統一的管理和排程，幫助客戶大幅降低了運維成本。
對於「瑤池資料庫」的跨地域多活多寫能力，薛菲補充表示，傳統架構是“一寫多讀”，所有寫入必須統一到單一區域，導致跨地域延遲高。而瑤池透過 PolarDB 的 GDN（全球資料庫網路）、RDS 的 GAD（全域性資料同步）以及 Tair 的跨域複製技術，能夠實現在多個地域部署同步節點，每個區域獨立讀寫 —— 本地獨有資料可直接在本區域完成多寫，需全域性協調的資料則透過全球同步機制處理。
這意味著客戶無需管理多個獨立例項，且無論在哪個區域訪問，讀寫延遲都能保持較低水平，業務層面和效能層面都能獲得顯著收益。
“這種多活多寫能力在國際上來看也是比較前沿的，是阿里雲相對獨有的技術能力。”薛菲指出。
從平臺定位、產品族群，以及架構創新來看，「瑤池資料庫」的誕生是阿里雲對行業趨勢的一次精準預判。既符合雲原生資料庫“雲原生化、平臺化、一體化、智慧化”的技術演進之路，也滿足了當下出海客戶全鏈路生命週期的資料庫底座需求。
但是具體到實際的海外業務場景，「瑤池資料庫」的表現是否足夠出色？
近幾年，遊戲、電商、汽車是中企出海的三大典型場景。
以遊戲場景為例，在海外市場，“新服爆服”是常見挑戰之一。部分遊戲廠商在預估伺服器承載量時，未能充分考慮海外不同地區玩家的熱情程度以及可能出現的突發流量增長情況。遊戲開服後，隨著大量玩家的湧入，往往會導致伺服器不堪重負，出現卡頓、延遲等現象，嚴重影響玩家體驗和留存。
瑤池資料庫透過 PolarDB 彈性計算、AnalyticDB 即時湖倉的產品，為遊戲出海場景提供了強大的技術支撐。
“針對這類爆服挑戰還有即時互動分析的場景需求，我們主要從兩個方面去最佳化體驗。”薛菲表示。
首先是 PolarDB，主要用於應對各種玩家服、平臺服的爆服問題。PolarDB 具備 Serverless 的能力，能夠實現分鐘級擴縮容，支援千萬級的併發登入，既能承受波峰期海量資料湧入的壓力，也能避免波谷期的資源浪費。從過往資料來看，平均可以幫助客戶提升 50% 以上的資源利用率。
其次是 AnalyticDB（以下簡稱：ADB），它主要負責線上業務場景下的即時資料分析，能夠將玩家的行為資料即時寫入數倉，幫助運營方依據即時資料分析結果，動態調節遊戲設定並最佳化拉新投放策略等等。
薛菲總結稱:“大多數時候，PolarDB 跟 ADB 像‘雙子星’一樣相互配合，共同幫助客戶提升事務處理和分析的效率。”
據介紹，某全球流行的 RPG 遊戲客戶在新服上線時，面臨一天之內玩家上線激增 50 倍的挑戰，過往客戶採用傳統架構，因為擴容帶來了較高的延遲，進而導致服務中斷，嚴重影響了玩家體驗。在使用了 PolarDB + ADB 之後，該客戶的資源排程效率獲得了 90% 以上的提升，擴容速度也從小時級降低到分鐘級，避免了服務中斷，擴容過程也更加順滑。
成本方面，PolarDB 與 ADB 均支援按需付費、彈性擴縮容，對比傳統的固定規格預購方案，可以幫助使用者降本 30%+。另外配合 ADB 的冷熱資料分層儲存能力，對使用者冷資料的儲存成本可以降低 90% 以上。
目前，瑤池資料庫已經跟米哈遊、莉莉絲、波克城市等多個頭部遊戲廠商展開合作，探索出了一套標準化的遊戲出海資料庫解決方案。“我們也在持續融入 AI 的能力，來幫助客戶實現更精準的推廣和運營等等。”薛菲補充道。
“另外一個典型場景就是電商出海，我們有非常多的 SaaS 類客戶，他們主要面臨三大挑戰，一是多租戶隔離和資源排程，二是流量突刺與庫存超賣，三是資料分析的效率瓶頸。”薛菲總結稱。
一方面，電商 SaaS 平臺需服務大量中小商戶，但傳統架構難以高效處理多租戶資料隔離，例如可能存在中尾部商戶與頭部客戶的資源分配矛盾等，並且自建基礎設施成本高企。
另一方面，海外購物節（比如“黑五”）等場景下交易流量驟增，傳統資料庫擴容延遲高，易導致服務中斷，且庫存管理分散，超賣率高。
同時，傳統方案由於交易資料與分析系統割裂（TP 與 AP 分離），需維護兩套架構，導致運維成本高且分析效能低下。
針對上述痛點，瑤池資料庫透過技術組合拳實現了精準破解：
首先是多租戶分級管理。對中尾部商戶採用表級多租戶共享例項（透過 ID 標識隔離），實現 “邏輯隔離 + 資源複用”；對頭部客戶實施單租戶或庫表級獨立部署，保障高優先順序業務效能，確保大促期間資源專屬。
其次是彈性交易架構與分散式庫存鎖。PolarDB 分散式叢集支援萬級 TPS，透過讀寫分離分流查詢壓力，結合 Serverless 自動擴縮容，能夠實現 5 秒內響應流量突刺。
對於庫存超賣問題，DMS 提供了分散式庫存鎖機制，能夠透過行級鎖即時鎖定庫存資料，結合 PolarDB 強一致性事務，可以將超賣率降至 0.01% 以下。
最後是一站式 HTAP 即時分析。「瑤池資料庫」透過 PolarDB 與 ADB 的無縫協同，能夠實現交易資料亞秒級同步分析，避免了傳統 ETL 鏈路的延遲與複雜性。
“目前我們還在探索更多 AI 類場景，比如基於貨品 SKU 自動生成產品海報、利用圖搜的方式幫助客戶做物料查詢，甚至是再進一步升級到影片的生成、搜尋等等。另外，AI 也能幫助客戶其餘的非技術員工更好地查詢、分析資料，免去了提交工單的等待週期，提升了業務響應效率。”薛菲表示。
同時，在車聯網出海領域，廣汽車聯網在中東地區，採用阿里雲 Lindorm 大資料引擎後顯著提效，資料處理成本較使用海外雲廠商同類產品降低 50%。
無論是遊戲、電商、車聯網，還是其他業務場景，“安全合規”是出海企業共同面臨的挑戰。瑤池資料庫透過隔離儲存、動態脫敏、全鏈路合規檢測等技術，幫助客戶系統地應對安全合規挑戰。一方面，瑤池資料庫支援資料按地域自動隔離儲存，結合阿里雲邊緣計算、混合雲架構及多 Region 部署能力，從物理層實現 “資料不出境” 的合規底線。
另一方面，DMS 可自動檢測資料庫敏感欄位，分類分級，並對高敏感資料動態加密或遮蔽，防止資料洩露或濫用。此外，DTS 能夠實現跨境資料同步的審批流程，確保資料流動符合當地法規；此外，DAS 裡內建了超 900 種高危操作規則，能夠對資料庫操作進行全鏈路審計，即時識別 SQL 注入、異常訪問等風險，並且還能生成合規審計報告，為出海企業提供覆蓋資料儲存、流動、操作的全流程合規保障。
在不久前的阿里雲 AI 勢能大會上，瑤池資料庫釋出了全新的「推理加速服務」Tair KVCache ，並且宣佈全面支援 In-DB AI 的能力。 對於出海企業來說，這些 AI 能力的融入，有助於他們更快地挖掘資料價值，做出更加精準的業務決策。
薛菲指出，Tair KVCache 的能力主要體現在模型推理加速與跨模型上下文共享：一方面能夠為單模 PD 分離的提供快取加速，實現 20%GPU 利用率提升；另一方面支援多模型在同一任務中共享上下文（如社交對話、售後機器人場景），避免了重複計算，在提升 30% 吞吐的同時提升使用者體驗。
In-DB AI 方面，阿里雲瑤池資料庫深度整合 RAG 技術，將資料處理與大模型能力深度融合。尤其在 Lindorm AI 資料平臺中實現了從資料接入到智慧生成的閉環服務。透過整合資料分塊、向量化、向量檢索及重排序等全流程能力，結合百鍊大模型呼叫，為客戶提供 “資料接入 – 語義理解 – 智慧生成” 的全流程服務。
“RAG 其實算是大模型下的第一代 AI 模態，我們看到當前 Agent 的趨勢越來越明顯，針對這個我們也做了一些探索。首先發布了以 DMS 為核心的 MCP 服務，支援 AI 場景下的資料許可權管控與元資料透出；其次推出了 DMS Data Agent 平臺，與目前非常流行的 Dify 合作支援客戶用串通資料 +AI 應用全流程；最後我們的資料庫工具也會更加 AI 化，比如 DMS 之前主要是基於專家規則去檢測風險，接下來我們會融入基於大模型的方式去做合規、安全、審計、智慧運維等能力。”薛菲補充道。
如果說“全面擁抱 AI”給到客戶的是未來想象力，那麼「阿里雲瑤池」在國際戰場上屢獲殊榮給到客戶的則是更為踏實的技術底氣。
近年來，瑤池資料庫獲得了包括連續 5 年蟬聯 Gartner 全球雲資料庫（DBMS）領導者象限、TPC-C 效能與價效比雙料冠軍等多項國際認證。這些認證對於出海客戶來說，是「阿里雲瑤池」技術領先和服務可靠的有力證明，能夠更好地幫助他們在國際市場上構建底層技術競爭力。
實際上，去年巴黎奧運會選擇瑤池資料庫支撐賽事系統，便是「阿里雲瑤池」在國際舞臺上的一次技術實力的“牛刀小試”。
「阿里雲瑤池」RDS 憑藉出色的效能表現和高可用架構，支撐了比賽和運動員排名等場景過百萬 QPS 的併發響應，並透過跨地域的融災實現了 RPO=0 和 RTO<60s，為全球觀眾提供了穩定且流暢的觀賽體驗。
“巴黎奧運會的合作，不僅為我們「阿里雲瑤池」在歐美市場的做了一次有效的 ‘技術背書’，也推動了國際市場對中國技術的信任升級，為更多的中企出海掃除了技術信任的障礙。”薛菲補充道。
在中企出海的時代浪潮中，瑤池資料庫正憑藉其技術創新、場景化解決方案、智慧化能力、全球化佈局，成為企業跨越挑戰、構建全球競爭力的關鍵夥伴；同時也以硬核的技術實力證明了中國資料庫的國際競爭力。
隨著技術的不斷演進和生態的日益完善，阿里雲瑤池資料庫有望在更多領域和場景中發揮作用，進一步彰顯中國技術的價值，推動中企出海邁向更高臺階。