从亚太到欧美，阿里云瑶池数据库凭何成为中企出海的技术底气？

摘要：在中企出海迈向 “深水区” 的当下，业务的全球化运营对底层技术架构提出了前所未有的挑战。5 月 22 日，在「飞天发布时刻 - 中企扬帆出海」技术专场上，阿里云带来了包含 AI 基础设施、AI 安全、数据服务在内的一系列出海产品服务的重磅升级。阿里云瑶池数据库

作者 | 付秋伟

在中企出海迈向 “深水区” 的当下，业务的全球化运营对底层技术架构提出了前所未有的挑战。5 月 22 日，在「飞天发布时刻 - 中企扬帆出海」技术专场上，阿里云带来了包含 AI 基础设施、AI 安全、数据服务在内的一系列出海产品服务的重磅升级。阿里云瑶池数据库凭借技术架构创新与领先实践，再次成为了行业关注的焦点。

瑶池数据库是阿里云数据库产品家族的统称，涵盖关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库，以及数据库生态工具四大版块，能够为企业数据生产和集成、实时处理、分析与发现、开发与管理提供全链路生命周期的服务。在此基础上，瑶池数据库通过一体化的数据管理平台，让企业无需在不同数据管理工具间频繁切换，大大提升了数据管理的便捷性与效率，也为中企出海应对复杂数据场景奠定了坚实基础。

为深入探究瑶池数据库背后的技术布局与全球化实践，InfoQ 独家对话阿里云数据库产品事业部出海 & 国际产品负责人薛菲女士，解构瑶池数据库如何以技术创新为利刃，破解业务出海的技术困局，加速中企的全球化征程。

中企出海的技术挑战与阿里云「瑶池」方案

近年来，中企出海从早期的工具输出阶段，逐步演进为数据驱动的全球化运营阶段。随着业务触角延伸至全球各地，企业对数据库的需求也开始发生变化。

薛菲表示，当前中企出海的数据库需求主要呈现四大趋势：

从区域隔离到全球协同：业务从单区域独立部署转向多区域联动，数据库需要覆盖多地域、多语言、多币种场景，其架构的复杂度显著提升。

合规性要求从边缘到核心：过去大家对于出海的数据库，更多关注点在「性能」上，随着出海进程的加速以及 GDPR、中东数据本地化等法规的逐步完善，安全合规能力逐渐成为数据库竞争力的核心要素，企业希望数据库能够平衡业务发展与合规要求。

从资源消耗到效率驱动：云原生技术与 AI 结合，使数据库从成本中心转向效率提升引擎，进而降低了企业的全球化运营成本和门槛。

从工具依赖到战略基建：云计算逐渐从单一的工具升级为全球化布局的战略基础设施，企业希望云厂商具备分布式、智能化、生态协同等能力。

从这些趋势不难看出，对于出海企业而言，在找寻数据库服务商时，更希望对方提供一个兼顾业务与合规性、具备全球化运营的场景灵活性、拥有 AI 扩展能力且有足够的生态支持的产品和服务。面对这个“既要又要还要”的需求，阿里云如何解题？

事实上，早在 2022 年，阿里云在云栖大会上便发布了数据库独立品牌「瑶池」，并将 PolarDB、AnalyticDB（以下简称 ADB）、Lindorm 等多个云原生数据库明星产品统一归属到「瑶池」品牌之下，定位为“一站式数据管理与服务”平台。之后，随着大模型与 AI 的爆火，瑶池数据库开始全面拥抱 AI，其定位也逐步演进为“Data+AI 驱动的一站式多模数据管理与服务平台”。

具体而言，在瑶池之下，PolarDB 提供高可用、高弹性、高性能的云原生交易处理能力；AnalyticDB（ADB）提供实时离在线分析能力，支撑 PB 级数据分析；Lindorm 提供全场景多模数据管理能力，满足海量异构数据存储与检索需求；RDS 提供高性能、高稳定、高弹性、高安全、低成本的云数据库服务；Tair 定位为 AI 时代的 KV 缓存，支持冷热数据分层存储； DMS 定位为一站式 Data+AI 管理平台，覆盖数据开发、安全合规、智能运维等全链路生命周期管理。

通过众多云数据库产品的协同联动，「阿里云瑶池」实现了从数据存储、处理到治理的全流程覆盖。最终能够为客户提供一站式、全场景、智能化的数据管理与服务。

值得一提的是，与传统 “多区域分治” 方案相比，瑶池数据库的“全球统一架构” 在运维成本上还展现出了显著的优势。

薛菲解释道，传统方案需为每个区域独立部署数据库，运维成本随区域数量线性增长，还容易出现数据不一致问题，且跨区域数据同步延迟高。

「阿里云瑶池」通过“逻辑集中式 + 物理分布式”设计，实现了全球数据统一命名空间、统一控制面板、整体弹性扩缩容及跨区域多活多写等能力。通过统一的管理和调度，帮助客户大幅降低了运维成本。

对于「瑶池数据库」的跨地域多活多写能力，薛菲补充表示，传统架构是“一写多读”，所有写入必须统一到单一区域，导致跨地域延迟高。而瑶池通过 PolarDB 的 GDN（全球数据库网络）、RDS 的 GAD（全局数据同步）以及 Tair 的跨域复制技术，能够实现在多个地域部署同步节点，每个区域独立读写 —— 本地独有数据可直接在本区域完成多写，需全局协调的数据则通过全球同步机制处理。

这意味着客户无需管理多个独立实例，且无论在哪个区域访问，读写延迟都能保持较低水平，业务层面和性能层面都能获得显著收益。

“这种多活多写能力在国际上来看也是比较前沿的，是阿里云相对独有的技术能力。”薛菲指出。

从平台定位、产品族群，以及架构创新来看，「瑶池数据库」的诞生是阿里云对行业趋势的一次精准预判。既符合云原生数据库“云原生化、平台化、一体化、智能化”的技术演进之路，也满足了当下出海客户全链路生命周期的数据库底座需求。

但是具体到实际的海外业务场景，「瑶池数据库」的表现是否足够出色？

场景化破局与合规性探索

近几年，游戏、电商、汽车是中企出海的三大典型场景。

以游戏场景为例，在海外市场，“新服爆服”是常见挑战之一。部分游戏厂商在预估服务器承载量时，未能充分考虑海外不同地区玩家的热情程度以及可能出现的突发流量增长情况。游戏开服后，随着大量玩家的涌入，往往会导致服务器不堪重负，出现卡顿、延迟等现象，严重影响玩家体验和留存。

瑶池数据库通过 PolarDB 弹性计算、AnalyticDB 实时湖仓的产品，为游戏出海场景提供了强大的技术支撑。

“针对这类爆服挑战还有实时互动分析的场景需求，我们主要从两个方面去优化体验。”薛菲表示。

首先是 PolarDB，主要用于应对各种玩家服、平台服的爆服问题。PolarDB 具备 Serverless 的能力，能够实现分钟级扩缩容，支持千万级的并发登录，既能承受波峰期海量数据涌入的压力，也能避免波谷期的资源浪费。从过往数据来看，平均可以帮助客户提升 50% 以上的资源利用率。

其次是 AnalyticDB（以下简称：ADB），它主要负责在线业务场景下的实时数据分析，能够将玩家的行为数据实时写入数仓，帮助运营方依据实时数据分析结果，动态调节游戏设置并优化拉新投放策略等等。

薛菲总结称:“大多数时候，PolarDB 跟 ADB 像‘双子星’一样相互配合，共同帮助客户提升事务处理和分析的效率。”

据介绍，某全球流行的 RPG 游戏客户在新服上线时，面临一天之内玩家上线激增 50 倍的挑战，过往客户采用传统架构，因为扩容带来了较高的延迟，进而导致服务中断，严重影响了玩家体验。在使用了 PolarDB + ADB 之后，该客户的资源调度效率获得了 90% 以上的提升，扩容速度也从小时级降低到分钟级，避免了服务中断，扩容过程也更加顺滑。

成本方面，PolarDB 与 ADB 均支持按需付费、弹性扩缩容，对比传统的固定规格预购方案，可以帮助用户降本 30%+。另外配合 ADB 的冷热数据分层存储能力，对用户冷数据的存储成本可以降低 90% 以上。

目前，瑶池数据库已经跟米哈游、莉莉丝、波克城市等多个头部游戏厂商展开合作，探索出了一套标准化的游戏出海数据库解决方案。“我们也在持续融入 AI 的能力，来帮助客户实现更精准的推广和运营等等。”薛菲补充道。

“另外一个典型场景就是电商出海，我们有非常多的 SaaS 类客户，他们主要面临三大挑战，一是多租户隔离和资源调度，二是流量突刺与库存超卖，三是数据分析的效率瓶颈。”薛菲总结称。

一方面，电商 SaaS 平台需服务大量中小商户，但传统架构难以高效处理多租户数据隔离，例如可能存在中尾部商户与头部客户的资源分配矛盾等，并且自建基础设施成本高企。

另一方面，海外购物节（比如“黑五”）等场景下交易流量骤增，传统数据库扩容延迟高，易导致服务中断，且库存管理分散，超卖率高。

同时，传统方案由于交易数据与分析系统割裂（TP 与 AP 分离），需维护两套架构，导致运维成本高且分析性能低下。

针对上述痛点，瑶池数据库通过技术组合拳实现了精准破解：

首先是多租户分级管理。对中尾部商户采用表级多租户共享实例（通过 ID 标识隔离），实现 “逻辑隔离 + 资源复用”；对头部客户实施单租户或库表级独立部署，保障高优先级业务性能，确保大促期间资源专属。

其次是弹性交易架构与分布式库存锁。PolarDB 分布式集群支持万级 TPS，通过读写分离分流查询压力，结合 Serverless 自动扩缩容，能够实现 5 秒内响应流量突刺。

对于库存超卖问题，DMS 提供了分布式库存锁机制，能够通过行级锁实时锁定库存数据，结合 PolarDB 强一致性事务，可以将超卖率降至 0.01% 以下。

最后是一站式 HTAP 实时分析。「瑶池数据库」通过 PolarDB 与 ADB 的无缝协同，能够实现交易数据亚秒级同步分析，避免了传统 ETL 链路的延迟与复杂性。

“目前我们还在探索更多 AI 类场景，比如基于货品 SKU 自动生成产品海报、利用图搜的方式帮助客户做物料查询，甚至是再进一步升级到视频的生成、搜索等等。另外，AI 也能帮助客户其余的非技术员工更好地查询、分析数据，免去了提交工单的等待周期，提升了业务响应效率。”薛菲表示。

同时，在车联网出海领域，广汽车联网在中东地区，采用阿里云 Lindorm 大数据引擎后显著提效，数据处理成本较使用海外云厂商同类产品降低 50%。

无论是游戏、电商、车联网，还是其他业务场景，“安全合规”是出海企业共同面临的挑战。瑶池数据库通过隔离存储、动态脱敏、全链路合规检测等技术，帮助客户系统地应对安全合规挑战。一方面，瑶池数据库支持数据按地域自动隔离存储，结合阿里云边缘计算、混合云架构及多 Region 部署能力，从物理层实现 “数据不出境” 的合规底线。

另一方面，DMS 可自动检测数据库敏感字段，分类分级，并对高敏感数据动态加密或屏蔽，防止数据泄露或滥用。此外，DTS 能够实现跨境数据同步的审批流程，确保数据流动符合当地法规；此外，DAS 里内置了超 900 种高危操作规则，能够对数据库操作进行全链路审计，实时识别 SQL 注入、异常访问等风险，并且还能生成合规审计报告，为出海企业提供覆盖数据存储、流动、操作的全流程合规保障。

AI 想象力与国际话语权

在不久前的阿里云 AI 势能大会上，瑶池数据库发布了全新的「推理加速服务」Tair KVCache ，并且宣布全面支持 In-DB AI 的能力。对于出海企业来说，这些 AI 能力的融入，有助于他们更快地挖掘数据价值，做出更加精准的业务决策。

薛菲指出，Tair KVCache 的能力主要体现在模型推理加速与跨模型上下文共享：一方面能够为单模 PD 分离的提供缓存加速，实现 20%GPU 利用率提升；另一方面支持多模型在同一任务中共享上下文（如社交对话、售后机器人场景），避免了重复计算，在提升 30% 吞吐的同时提升用户体验。

In-DB AI 方面，阿里云瑶池数据库深度整合 RAG 技术，将数据处理与大模型能力深度融合。尤其在 Lindorm AI 数据平台中实现了从数据接入到智能生成的闭环服务。通过集成数据分块、向量化、向量检索及重排序等全流程能力，结合百炼大模型调用，为客户提供 “数据接入 - 语义理解 - 智能生成” 的全流程服务。

“RAG 其实算是大模型下的第一代 AI 模态，我们看到当前 Agent 的趋势越来越明显，针对这个我们也做了一些探索。首先发布了以 DMS 为核心的 MCP 服务，支持 AI 场景下的数据权限管控与元数据透出；其次推出了 DMS Data Agent 平台，与目前非常流行的 Dify 合作支持客户用串通数据 +AI 应用全流程；最后我们的数据库工具也会更加 AI 化，比如 DMS 之前主要是基于专家规则去检测风险，接下来我们会融入基于大模型的方式去做合规、安全、审计、智能运维等能力。”薛菲补充道。

如果说“全面拥抱 AI”给到客户的是未来想象力，那么「阿里云瑶池」在国际战场上屡获殊荣给到客户的则是更为踏实的技术底气。