細心的人可能會發現，這幾年云計算廠商發布會上，數據庫的份量越來越重，新數據庫服務的發布也越來越多，云計算廠商正在不斷涉入數據庫領域，并有愈演愈烈之勢。

云計算和大數據時代的到來，讓越來越多的企業級客戶看到云數據庫的價值，但同時，在由傳統數據庫向云數據庫升級遷移的過程中，隨著業務的快速發展，數據庫的橫向擴展，異構數據庫平臺的互聯、替換、升級成為更棘手的難題，企業需要一個全年7 x 24小時不間斷且能快速響應變化的數據平臺。

對此，目前全球主要的數據廠商，也都在陸續打造自己新的一體化云數據庫解決方案。在國內，以浪潮為代表的新一代互聯網數據廠商，也在引領這一波科技潮流，而它向市場祭出的“殺手锏”正是K-DB一體化解決方案。從K-DB 1.0的RAC特性到K-DB 11g的KAS文件系統，再到K-DB分布式數據庫系統架構，又到云數據庫的突破，可以發現在企業級入口，浪潮基于一體化云服務解決方案打造的云生態體系越來越清晰。

作為K-DB云技術開發早期階段，同時也是浪潮的第一代數據庫雛形產品，K-DB 1.0的主要任務是要解決數據庫的有無這一主要問題。在產品實際運行中，7 x 24無間斷服務在解決數據庫單點故障方面優勢明顯。成了第一代數據庫產品的主要任務。

為保障數據庫產品7 x 24無間斷服務的實現，最終在K-DB 1.0版本中完成了K-RAC集群功能的開發，實現了基于共享磁盤裸設備的多機集群功能，具備負載均衡能力，解決了擴展性和單點故障問題。通過 K-RAC集群，K-DB實現真正的共享存儲、多活節點的集群方案，保障業務應用平穩持續運行。

在第一代數據庫產品的基礎上，浪潮乘勢推出一種全新的集群架構：KAS自動化存儲管理技術，用于滿足數據庫與存儲層的隔離。

在K-RAC集群架構中，KAS首先替代了第三方集群管理軟件的作用，數據庫對于存儲的并發訪問需求，均有KAS實例協調處理。另一方面，KAS通過數據的冗余、條帶化、重分布等技術，極大地提升了數據庫集群的穩定性及管理便利性，同時也極大便利了數據空間的擴展。

在集群數據庫架構上，K-DB實現了分布式數據庫部署的方式，不再需要專門的共享存儲設備配合，但K-DB集群數據庫在分布式架構里，保留了共享集群的特性，實現了OLTP+OLAP混合模型的大數據的融合解決方案。

具體來說，針對OLTP類型的海量并發需求時，K-DB可以通過共享集群架構，充分體現集群吞吐性能的可擴展優勢；針對OLAP類型的大數據分析需求時，K-DB可以通過基于智能存儲服務器的分布式查詢功能實現高效的海量數據掃描。在集群數據庫架構中，儲層的分布式架構及分布式存儲在橫向擴展時的性能保障是這一階段的開發重點。

浪潮K-DB云數據庫致力于進一步解決數據庫層橫向擴展及性能保障，實現了對云數據庫集群的統一管理，實現云數據庫的自動化動態擴展及收縮，著重解決安全接入及數據安全問題，并提供對于傳統數據庫系統的自動化上云解決方案。

云K-DB會繼續注重保障BIGDATA的 OLTP+OLAP的復合場景支撐，依然采用RAC集群模式及存儲分布式架構來保證BIGDATA的擴展性需求。并且將引入內存管理、內存計算技術，顯著提升海量數據的查詢性能，幫助數據庫層實現更大的橫向擴展能力以及與此對應性能的保障。

圍繞著企業級這個龐大的入口市場，近幾年浪潮加碼布局的輪廓越來越清晰。從賣硬件到賣服務，從政府到企業客戶，得益于近些年在企業業務領域的技術研發與服務升級，浪潮在這一市場的想象空間也逐漸擴大。

自2014年發布以來，天梭K1作為我國第一臺關鍵業務應用主機，在高端Unix服務器市場的份額已經超過17.8%，位居同類型產品市場的前兩位。而最初為天梭K1定制的K-DB數據庫經歷過持續的技術升級，目前也已經在多個應用主機平臺上嵌入，軟硬件一體化的優化升級，滿足越來越多企業級客戶云數據升級的需求，解決了企業后顧之憂，讓他們放心把自己的數據放到K-DB云端。

由此看來，無論是在關鍵業務主機研發，還是云數據庫的技術升級，浪潮在企業級市場的腳步也越來越快。以天梭K1為主的關鍵應用主機在金融、軌道交通、社保等國家關鍵行業的應用，K-DB云數據庫讓中國客戶有了更多選擇，同時K-DB對Orcale數據庫兼容性、可移植性，也在一定程度上降低了客戶業務遷移風險，增強了平臺線性擴展，為企業消除業務瓶頸，逐漸締造一個良好的生態平臺，并為企業級用戶提供軟硬一體化的數據平臺生態體系。

而未來，浪潮的生態平臺在企業級市場如何破局，成功立足市場，還需要經歷一個過程，在企業業務遷移到云數據平臺之后，更為關鍵的是數據的整合與創新，未來浪潮的“百年大計”或許將會是一個龐大的數據交易市場。