阿里云认为，云原生已经过了IT基础设施和应用场景云化的1.0时代。原生数据库进入2.0时代，强调可以集成多个引擎的综合数据库解决方案。说白了，有了云原生，每个底层分区都可以充分享受到云带来的弹性和高可用。但同时，云原生并不是孤立存在的，而是融合了分布式、离线集成、仓库集成、多模式数据处理等核心技术，让数据在不同的应用场景和系统之间自由流动，从而实现统一的一站式全链路数据管理和服务。腾讯云认为，云原生数据库强调极致的性能、弹性和无限的可扩展性。例如，用户不仅可以在云端构建自己的数据库，还可以在完全基于云的基础设施环境中，根据使用情况进行更细粒度的计费。华为云则更关注上层应用和架构是否基于云进行改造。也就是说，除了资源池化，你的业务是否“生于云，长于云”，决定了你能否充分享受云原生数据库带来的极致体验。如此看来，云原生数据库看似各有千秋，但对于用户来说，还是一知半解。事实上，要想真正理解云原生数据库的概念和内涵，还需要梳理用户应用场景的变化。充分利用云能力过去，软件开发和应用是一体的。想要拥有更强大的性能，只有一个选择，那就是买一台底层核心更大的服务器。虽然性能有所提高，但价格偏高。许多银行用户都知道大型机的价格非常昂贵。终于有一天，当互联网时代来临的时候，我们可以用更合理的方式解决性能和成本的问题。这是最早的云服务模式，也就是云数据库时代。包括现在很多企业上云的模式，软件还是不变的，直接把本地的架构搬到云端，相当于池化了硬件资源。事实上，云带来的核心价值远不止硬件堆砌的存储层的共享，而是对上层应用分布式能力的破解。云自然是分布式结构。基于云的数据库应用的弹性设计，意味着数据库的结构不再像过去的中心化架构。最终的性能取决于单个单元的强大计算能力。现在，我们可以用非常便宜的硬件实现更高的性能。比如在银行业务中，很多应用场景都需要算力，依赖硬件堆叠的单一模型显然存在瓶颈。又如：在双十一场景中，云计算可以解决大型机无法解决的问题，突破硬件计算能力的理论束缚。这些都是云数据库带来的变化。云数据库和云原生数据库同源。那么，云原生带来了哪些变化呢？答案是架构的根本变化。云原生让数据库实现真正的横向扩展！计算能力的解耦，大量的数据分析，包括大数据的蓬勃发展，都是云架构带来的变化。但如果只是把数据库搬到云端，那只能算是对硬件红利的应用，业务层面还是受制于过去的瓶颈。因此，最好的商业模式是从业务架构上进行云原生化改造。适用于时效性要求高的业务。问题是每个人都在谈论云原生数据库。不同的云原生数据库有什么区别？环顾四周，拥抱云原生数据库有两条路径。一是直接使用公有云厂商提供的产品和服务；另一种是基于公有云的架构和实践，构建自己的私有云。从理论上讲，只有公有云才具备云原生数据库的能力，因为云原生数据库是有成本的，而公共成本只能通过最大化分担来分摊。尤其是当业务规模达到百万级、千万级的时候，没有云原生的系统和架构是支撑不住的。然而，在数字化转型的背景下，仅用一个或几个公有云支持的云原生数据库来支撑千行万业的各种细分场景，从哲学上来说是一种理想状态，是不可能实现的。因此，不同公有云之间存在技术差异，采用不同的产品组合来解决细分各种场景的问题。另外，对于规模不是太大，或者业务规模非常大，业务属性不适合阿里、腾讯、华为的企业，尽量拥抱云原生数据库技术路线。本地公共云的形式。例如：国内某大型银行科技公司既有公有云，也有自己的私有云。数据库服务目前主要提供内部服务，企业可以直接在云端部署Redis、PostgreSQL等。其中，TiDB底层实现了容器化部署。与本地商业模式相比，云原生数据库可以带来更强的扩展能力。对于大部分金融业务来说，增量比较稳定，云上的资源容量也比较容易预测。云原生数据库更倾向于互联网这样的高并发业务场景，对有效性的要求比较高。云原生数据库的好处是可以给用户权限，自动化程度比较高。用户可以根据自己的需要进行选择。找专业的DBA帮忙。对于大多数用户来说，EBS、块存储等技术都可以打包成业务能力，加入到企业自己的渠道中。这是云原生数据库的最佳范例。当然，最终的结果肯定是公有云的云原生能力无法比拟的；但这就是企业应用的现状，不同的企业对数据合规性和应用场景的要求是不同的。
