昨天发完文章不小心点到了前阵子注册的ChatGPT。ChatGPT最近变得非常流行。充其量是弱智。AI产品的看法就像不同的人对待寺庙里的菩萨一样。他们相信这是奇迹，但不相信这是泥胎。没有对错之分。注册了账号，还没用，就问了问那天写的文章。ChatGPT的回答与我的一致，我感到有些惊讶。所以我问了下一个问题。关于VM和RDS的性能问题。昨天也讨论了RDS和VM的性能问题，但是在写文章的时候忽略了一个问题。国内公有云和私有云中的RDS服务大多使用裸机服务器，但RDS不仅仅用于在裸机服务器上运行，你还可以使用云存储更好的虚拟机。RDS和ECS部署数据库的区别不仅仅是裸机和VM的区别，更多的是因为RDS是一套完整的数据库服务。看来ChatGPT的回答比我的专业多了。于是继续追问，ChatGPT的回答还是比较满意和全面的。我昨天表达的观点是基于目前国内一些云厂商提供的一些产品，并不全面。对于我们今天要讨论的问题，ChatGPT从另一个方面回答了这个问题，从安全性、合规性、性能、成本、可扩展性和数据迁移等几个角度。确实，这些都是数据库上云应该考虑的因素，但不是我们今天讨论的重点。今天我们要讨论的问题是，为什么国内公有云和私有云中商业数据库的RDS服务很少。今天讨论的重点仍然是国内数据库的云接入问题。我最近也用了一些ChatGPT，观点比较中立。有机会再讨论吧。让我们回到今天要讨论的问题。国产数据库上云，甚至扩大范围，商业数据库上云，我们会遇到什么问题？首先是云锁定问题。如果企业使用公有云或者商业版私有云，你的云平台是否支持某个商业数据库是关键。当然，你可以购买一台高性能的云主机来运行数据库，这样你就不会被云平台所限制。但是，如果你的应用是关键的或者对响应延迟敏感的，即使是在高性能的云主机上运行数据库，效果也会大打折扣。再加上商业数据库牌照的影响，云主机的迁移能力也会受到限制，云的能力也会受到限制。企业使用某种商业云后，只能受到云厂商的制约，无法自行开发IT基础设施。这就是所谓的云锁定。一旦受到云锁定的制约，企业IT基础设施的发展将受制于云供应商的策略。要求云厂商支持某种商业数据库，提供某种商业数据库的RDS，几乎是不可能的。就算给钱，云厂商也未必愿意帮你做。这里面涉及到非常复杂的商业利益，就不展开了。讨论过。正因如此，在容器云上运行数据库成为了部分企业的选择，因为容器镜像的构建不受云平台的束缚，灵活性高于RDS。然而，大规模系统上的容器云并不是一个好的选择，打造优秀的运营商也不是任何企业都能做到的。二是商业数据库的许可证问题。商业数据库的license并不是按照云平台来设计的。大多数商业数据库不具备在云端管理许可证的能力。这也意味着商业数据库必须由云厂商提供RDS服务。这只能通过与数据库供应商的密切合作来完成。目前，由于云厂商与国内数据库厂商的利益纠缠，商业利益难以达成共识，云厂商与国内商用数据库厂商的合作积极性不高。三是商业数据库对云平台的支持不够。如何安全的运行在云端，便捷的接入云平台，将监控、诊断、自治的能力开放给云平台厂商，让云平台更好的在云平台上运行，商业数据库厂商没有认真考虑过数据库服务的运营，所以云平台厂商为国内商用数据库搭建RDS的研发成本也太高了。数据库和云平台这两个企业信息化最关键的IT基础设施还在孤军奋战，这对企业信息系统全面上云提出了巨大挑战。部分企业选择放弃云端商业数据库，全面采用基于开源数据库的RDS；企业信息系统的建设成本和运营成本；一些企业仍然让大型商业数据库运行在独立的服务器上。之前也写过一篇文章，提出了一个想法。如果有一个团体标准、行业标准甚至国家标准，国内云厂商、数据库厂商都可以遵循，商业数据库接入云平台就会容易很多。然而，这并非易事，需要大力推动才能实现。去年，国家出台了芯片芯片国家标准，大大加速了国产chiplet的量产。这件事也给数据库和云平台行业一些启发。如果真的出台这样的标准，对于国内的数据库厂商和云平台厂商，都是有利的。
