通过 Babelfish for Aurora PostgreSQL 实践云原生战略，Early Data 摆脱商业数据库昂贵许可证的束缚并提升业务灵活度

数据能够为企业带来敏锐的洞察力，充分利用数据不仅可以从行业宏观与微观趋势找到合适的业务增长点，也能够更好地了解用户对品牌与产品的反馈，挖掘出更多客户需求。针对企业当下面临的复杂数字化挑战，专业的数据服务供应商 Early Data（上海亦恺互联网科技有限公司）从全球 100 多个在线平台采集数据，包括主流电商、社交媒体和直播平台，每天监测并处理超千万条电商产品数据，从产品研发、市场进入、价格策略、竞品分析到消费者反馈，为客户提供基于云端的互动式智能分析平台和咨询意见，从而实现战略、营销和运营决策辅助。

在 Early Data 服务行业客户的过程中，由于所获取的数据规模不断扩大，无论是 Early Data 还是其客户，都面临着数据计算与存储成本持续攀升的问题，并且商业数据库软件昂贵的成本也不能被忽视。“以我们所服务的医疗健康产业客户为例，随着产业规模的扩大，企业内外部数据的规模和类型也越来越复杂，对经营数据和研发数据分析的需求也越来越强烈。”Early Data COO Steven Shen 说：“我们自身和客户的许多数据库服务器都在 IDC 上，数据规模的持续增长需要我们不断扩充硬件，同时也需要我们支付更多的商业数据库系统软件许可费用。当越来越多的客户考虑将 IDC 中的数据迁移上云时，我们希望在云上找到一种更好的方法来优化成本并提升效率。”

在评估过程中，Early Data 曾采用其他云平台提供的 SQL Database 服务，但基于 DTU 的实例成本依然较高，并且在业务扩容时可能会带来翻倍增长的成本支出。亚马逊云科技推出的无需商业授权的 Babelfish for Aurora PostgreSQL 功能，为 Early Data 提供了一种新的方式。与在本地数据中心自行搭建 SQL Server 数据库或是采用各类云平台上的托管 SQL Server 数据库服务相比，Early Data 的数据团队可以借助 Babelfish for Aurora PostgreSQL，提供对 SQL Server 专有的 SQL 语言 T-SQL 的理解能力，以及相同通信协议的支持，在无需更改代码或少量更改代码的情况下，以更简单的方式将企业现有针对 SQL Server 编写的应用程序与 Amazon Aurora 结合使用。

对于 Early Data 来说，任何关于数据库迁移的工作都需要经过谨慎和细致的考虑。通过与亚马逊云科技数据库产品团队密切沟通，Early Data 采用亚马逊云科技提供的 Babelfish Compass 开源工具，在迁移之前完整地评估了 Aurora Babelfish 对 SQL Server 的 SQL/DDL 代码的兼容性，为迁移做好充足的准备。“整个评估过程非常顺利，我们只需要花费几分钟导出数据库的 DDL，就可以获得完整的报告与兼容性建议，因此我们能很容易地评估是否可以针对特定的数据库实施 PoC 与迁移。”Early Data COO Steven Shen 谈到。

在迁移阶段，由于 Amazon Database Migration Service 提供了将 Babelfish for Aurora PostgreSQL 作为数据库迁移目标的支持，Early Data 团队可以便捷地通过 Amazon DMS 迁移工具实现一次性的迁移，并且通过其内置的自动管理迁移能力实现目标资源规格分配，以满足工作负载对性能和容量的要求。

在亚马逊云科技 Babelfish for Aurora PostgreSQL 服务的支持下，Early Data 实现了从 SQL Server 商业数据库向 PostgreSQL 开源数据库引擎的转换，消除了业务对于 SQL Server 的依赖，尤其是在商业软件许可和硬件设备上的持续支出上，保留了既有的 SQL 语法，无需重构应用程序就能完成数据库的替换。在管理上，Early Data 的数据库团队也能够灵活地使用 SQL Server 默认的 1433 端口，或 PostgreSQL 默认的 5342 端口进行访问，为后续应用构建提供足够的灵活性。

“将数据库从 IDC 中的 SQL Server 服务器全面迁移至 Amazon Aurora PostgreSQL，我们借助 Babelfish 开源项目加速了企业云原生战略的步伐，这也让我们更有信心在亚马逊云科技上采用更多的托管服务，减轻技术团队运维的工作量。” Early Data COO Steven Shen 谈到，“在业务中我们逐渐开始应用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 的数据湖，以及 Amazon Redshift 所提供的 PB 级云数据仓库，和 Amazon Elastic MapReduce 所提供的托管 Hadoop 框架，用更加经济高效的方式来应对大数据的处理场景，并且彻底解决了传统 IDC 中受硬件局限所遇到的性能和复杂运维难题。”

不仅如此，在采用 Amazon Aurora 之后，Early Data 也进一步提升了数据可靠性。Amazon Aurora 默认提供的 6 副本存储能够更好地避免数据丢失问题，而且多可用区设计提供的高达 99.99% 的 SLA 与秒级的实例故障切换能力，可以更好地保障数据的安全性，让 Early Data 可以在稳定、高性能和灵活的云数据库服务上，结合企业自研的专有产品聚合算法和服务，在更短时间内为行业客户提供所需的洞察。

展望未来，Early Data 将在数据应用领域与亚马逊云科技加深合作，将已部署的亚马逊云科技服务与其他服务进行集成，加快企业从商业关系数据库平台迁移到 Amazon Aurora PostgreSQL 的步伐，并将企业在商业智能、数据仓库与可视化分析中的应用与 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 联合打造成整体解决方案，基于云原生为多行业客户提供更加多样化的数据服务。