大兆极存VirtualStor® FlashGo数据减量与复制功能，让企业转型节奏更流畅
进入数字时代，许多企业需要强化数据竞争力，期望打造更强大的数据存储库，高效率地推动数据收集、整理、清洗、存储、分析与应用，力求快速变现数据价值、及时响应客户需求。因此存储系统对企业的重要性与日俱增，谁能在存储设备的效能、空间与成本之间找出平衡点，谁就更有机会跃居成为市场赢家。
有鉴于此，大兆极存凭借多年在产品研发和技术上的积累，精心打造了VirtualStor FlashGo全闪存存储数组（All Flash Array, AFA），搭配自行开发的SIMOStor存储软件，展现优异的数据减量、Clone、Fast Clone等关键技术力，让企业在高性价比基础上，大幅提升虚拟化、数据库的应用性能，汇聚丰富的业务创新能量。
经克隆复制12份 Windows 10 ISO文件后，VirtualStor FlashGo数据减量比可接近12:1
数据减量效益显著，可完全抵消差价因素
根据Gartner于今年六月发布的存储市场报告显示，Q1 AFA的占有率为48.9%，与HDD／Hybrid的51.1%占比差距甚微，几乎平分秋色。回顾2021年Q1，AFA占有率仅44.3%，落后HDD／Hybrid数组的55.7%多达11个百分点。显见在疫情催化数字转型的氛围下，企业对AFA的接受度极速上升。
然而根据Gartner另一份报告显示，现今AFA的平均售价仍为HDD／Hybrid数组的4~5倍之多；让人不禁纳闷，为何这么多企业宁愿忍受价差而购置AFA？
其主要关键在于「数据减量」，AFA具有远远优于HDD／Hybrid数组的高IOPS优势，更游刃有余支持重复数据删除（Deduplication）与压缩运算，能针对企业应用平均发挥3~5倍的数据减量效果，尤其针对虚拟化应用，更展现7~12的超高减量比，有效降低企业对存储空间的扩充需求，往来之间，几乎将价差因素消除殆尽。
谈及VirtualStor FlashGo的数据减量功能，是以两层式Mapping架构来展现。用户在它的Virtual Volume写入数据后，数据会先流向Storage Pool，经过第一层Deduplication引擎执行重复数据删除，再透过第二层Compression引擎执行压缩，最终才写进SSD，平均达到3:1减量比。
Fast Clone奏功，让Volume复制效率激增30倍
好的事情，当然不能只做一半。对于虚拟化环境，除需借助数据减量技术来实现空间节省效益外，也需结合先进克隆技术来提升虚拟机的复制作业性能。对此，VirtualStor FlashGo以Golden Image为基础，提供了颇具独特性的快速克隆功能。
假如有一个Volume需要创建空间给虚拟机使用，若采用一般克隆技术，动辄需要耗费数分钟才能复制出另一个Volume。倘若采用VirtualStor FlashGo的快速克隆技术，就会先将Source Image转换成Golden Image，变为只读状态，接着执快速克隆动作，无论空间大小，都只需要3秒钟就能完成复制任务。
举例来说，有一个30GB大小的Base Volume，克隆一个Volume需要花上90秒，那么克隆六个Volume的总时间就会来到540秒。同样的作业历程若发生在VirtualStor FlashGo环境，便可动用快速克隆技术，使得克隆六个Volume的总时间骤减为仅有18秒，前后差距高达30倍。
假使一个VM ISO檔已被作成Template，原则上内容不会再变动，那么它就很适合作为Standard Image，进而搭配VirtualStor FlashGo的快速克隆技术，大幅提升复制效率。
中标：「重复数据删除＋复制」，大幅节省112倍空间
接着可以根据一些测试情境，具体彰显数据减量、Clone／Fast Clone所能发挥的综合效能。
有一个承载Windows Server 2016操作系统的VM，它对应到的Base Volume，统计出来的Consumer Data量为30 GiB，经过重复数据删除后，实际落碟的数据量略减为28GiB。在VirtualStor FlashGo的场景下，企业希望以上述VM为基准，根据快速克隆技术复制出另外10个Volume；由于快速克隆仅增加小量Meta Data，使得这10个被复制出来的VM，实际的Consumer Data及Volume用量仅微量增加约2.5GiB，而不是按照常理推论的「28GiB per VM *10VM=280GiB」，等同于大幅节省112倍空间，数据减量的价值在此彰显无遗。
深究快速克隆的执行速度之所以快，系因它的操作过程只涉及指标的对照，而没有实际上的数据拷贝行为，适合用在来源端「万年不变」的VM复制情境。如果在VirtualStor FlashGo环境中，欲针对一些来源端可能天天变动的Volume进行复制，显然就不适用于快速克隆、而仅能回归到基本克隆技术。
但即便只是「克隆＋重复数据删除／压缩」的场景，仍足以产生巨大效益。有一个Win10 ISO，数据量为35GB，今天企业把它作为基础，欲克隆出另外12份Win10 ISO；拜重复数据删除引擎所赐，等于12份只占1份空间，再结合压缩技术，使得最终12份Win10 ISO实际硬盘的数据量仅32GiB，换算成数据减量比高达11.95:1。
综上所述，企业一旦启用VirtualStor FlashGo AFA系统，意欲复制相同大小的Volume，可望节省多达30倍的作业时间。同时还能大幅节省112倍的存储空间。显而易见，借由高性能数据减量、数据复制的技术加持，确实能带动虚拟化环境、甚至数据库环境的应用效能显著提升，反观HDD／Hybrid数组则无法呈现相同利基；足见VirtualStor FlashGo对于企业数字转型的助攻效果，肯定比旧式存储数组高出许多。
进入数字时代，许多企业需要强化数据竞争力，期望打造更强大的数据存储库，高效率地推动数据收集、整理、清洗、存储、分析与应用，力求快速变现数据价值、及时响应客户需求。因此存储系统对企业的重要性与日俱增，谁能在存储设备的效能、空间与成本之间找出平衡点，谁就更有机会跃居成为市场赢家。
有鉴于此，大兆极存凭借多年在产品研发和技术上的积累，精心打造了VirtualStor FlashGo全闪存存储数组（All Flash Array, AFA），搭配自行开发的SIMOStor存储软件，展现优异的数据减量、Clone、Fast Clone等关键技术力，让企业在高性价比基础上，大幅提升虚拟化、数据库的应用性能，汇聚丰富的业务创新能量。
经克隆复制12份 Windows 10 ISO文件后，VirtualStor FlashGo数据减量比可接近12:1
数据减量效益显著，可完全抵消差价因素
根据Gartner于今年六月发布的存储市场报告显示，Q1 AFA的占有率为48.9%，与HDD／Hybrid的51.1%占比差距甚微，几乎平分秋色。回顾2021年Q1，AFA占有率仅44.3%，落后HDD／Hybrid数组的55.7%多达11个百分点。显见在疫情催化数字转型的氛围下，企业对AFA的接受度极速上升。
然而根据Gartner另一份报告显示，现今AFA的平均售价仍为HDD／Hybrid数组的4~5倍之多；让人不禁纳闷，为何这么多企业宁愿忍受价差而购置AFA？
其主要关键在于「数据减量」，AFA具有远远优于HDD／Hybrid数组的高IOPS优势，更游刃有余支持重复数据删除（Deduplication）与压缩运算，能针对企业应用平均发挥3~5倍的数据减量效果，尤其针对虚拟化应用，更展现7~12的超高减量比，有效降低企业对存储空间的扩充需求，往来之间，几乎将价差因素消除殆尽。
谈及VirtualStor FlashGo的数据减量功能，是以两层式Mapping架构来展现。用户在它的Virtual Volume写入数据后，数据会先流向Storage Pool，经过第一层Deduplication引擎执行重复数据删除，再透过第二层Compression引擎执行压缩，最终才写进SSD，平均达到3:1减量比。
Fast Clone奏功，让Volume复制效率激增30倍
好的事情，当然不能只做一半。对于虚拟化环境，除需借助数据减量技术来实现空间节省效益外，也需结合先进克隆技术来提升虚拟机的复制作业性能。对此，VirtualStor FlashGo以Golden Image为基础，提供了颇具独特性的快速克隆功能。
假如有一个Volume需要创建空间给虚拟机使用，若采用一般克隆技术，动辄需要耗费数分钟才能复制出另一个Volume。倘若采用VirtualStor FlashGo的快速克隆技术，就会先将Source Image转换成Golden Image，变为只读状态，接着执快速克隆动作，无论空间大小，都只需要3秒钟就能完成复制任务。
举例来说，有一个30GB大小的Base Volume，克隆一个Volume需要花上90秒，那么克隆六个Volume的总时间就会来到540秒。同样的作业历程若发生在VirtualStor FlashGo环境，便可动用快速克隆技术，使得克隆六个Volume的总时间骤减为仅有18秒，前后差距高达30倍。
假使一个VM ISO檔已被作成Template，原则上内容不会再变动，那么它就很适合作为Standard Image，进而搭配VirtualStor FlashGo的快速克隆技术，大幅提升复制效率。
中标：「重复数据删除＋复制」，大幅节省112倍空间
接着可以根据一些测试情境，具体彰显数据减量、Clone／Fast Clone所能发挥的综合效能。
有一个承载Windows Server 2016操作系统的VM，它对应到的Base Volume，统计出来的Consumer Data量为30 GiB，经过重复数据删除后，实际落碟的数据量略减为28GiB。在VirtualStor FlashGo的场景下，企业希望以上述VM为基准，根据快速克隆技术复制出另外10个Volume；由于快速克隆仅增加小量Meta Data，使得这10个被复制出来的VM，实际的Consumer Data及Volume用量仅微量增加约2.5GiB，而不是按照常理推论的「28GiB per VM *10VM=280GiB」，等同于大幅节省112倍空间，数据减量的价值在此彰显无遗。
深究快速克隆的执行速度之所以快，系因它的操作过程只涉及指标的对照，而没有实际上的数据拷贝行为，适合用在来源端「万年不变」的VM复制情境。如果在VirtualStor FlashGo环境中，欲针对一些来源端可能天天变动的Volume进行复制，显然就不适用于快速克隆、而仅能回归到基本克隆技术。
但即便只是「克隆＋重复数据删除／压缩」的场景，仍足以产生巨大效益。有一个Win10 ISO，数据量为35GB，今天企业把它作为基础，欲克隆出另外12份Win10 ISO；拜重复数据删除引擎所赐，等于12份只占1份空间，再结合压缩技术，使得最终12份Win10 ISO实际硬盘的数据量仅32GiB，换算成数据减量比高达11.95:1。
综上所述，企业一旦启用VirtualStor FlashGo AFA系统，意欲复制相同大小的Volume，可望节省多达30倍的作业时间。同时还能大幅节省112倍的存储空间。显而易见，借由高性能数据减量、数据复制的技术加持，确实能带动虚拟化环境、甚至数据库环境的应用效能显著提升，反观HDD／Hybrid数组则无法呈现相同利基；足见VirtualStor FlashGo对于企业数字转型的助攻效果，肯定比旧式存储数组高出许多。
以更高标准迎接蓝牌新法规正式实施，欧马可“蓝A”城市货运一体化解决方案“真懂你”
9月1日，蓝牌新规正式实施，以蓝牌轻卡为核心的城市货运迈向合规、高效、健康有序发展的新时代。全新的时代，整个城市货运市场运输形态迎来变化，不仅要求轻卡企业推出“合规”的车型，更要求企业从用户需求出发，为其带来可感知的用户关爱、性能跃升的产品及其贯穿全生命周期的运营解决方案。
面对蓝牌新规落地，高端轻卡领导者，欧马可再次前瞻布局，率先发布“蓝A”城市货运一体化解决方案。不同于以往“产品+服务”的解决方案，“蓝A”城市货运一体化解决方案以用户的关爱、关怀和尊重为源头，从用户思维导向出发，叠加欧马可领导者实力，从而构建以“超A地位、超A组合、超A性能、超A价值、超A关怀”为核心的全新解决方案，引领行业发展新风向。
【“蓝A”城市货运一体化解决方案发布】
“蓝A”发布 引领行业迈向新阶段
“蓝A”城市货运一体化解决方案的发布不仅是欧马可品牌发展中的关键一步，更是其引领整个城市货运行业向前迈出的“一大步”。
纵观欧马可的发展历程，其始终践行以客户为中心的理念，并付诸实践。10余年的发展中，欧马可实现了从“定制”到“行业定制”再到“行业深度定制”的持续升级。如果说“定制”聚焦的是产品本身，是对品质的匠心雕琢；“行业定制”就是对细分场景的进一步聚焦；“行业深度定制”则是基于产品，基于用户运输场景，基于高品质的产品组合，所打造的解决方案。其背后的本质是对用户需求的不断深入聚焦。
“蓝A”城市货运一体化解决方案则是欧马可践行“以用户为中心”理念的又一次洞察结晶，也是欧马可依托高端轻卡行业十余年发展和积淀、践行行业领导者责任的成果。其以用户的关爱、关怀和尊重为源头，从用户思维导向出发，遵从“从不附和最低需求，只专注更高标准”理念推动产品研发，让各种场景的用户都能用上专属定制的产品，彰显出对用户的关爱与尊重。对于整个行业而言，“蓝A”城市货运一体化解决方案引导行业将视角从聚焦车、车辆使用全生命周期，提升到对人的整体需求上来，进而推动整个行业的发展迈向新的潮流和新的阶段。
【欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明讲解“蓝A”城市货运一体化解决方案】
“‘蓝A’将目光转移到卡友本身，卡友的需求就上升到了产品研发的第一位。欧马可通过规划、研发、销售形成的铁三角缩短了把用户需求变成产品的时间，整个过程经过了前期浸入式调研，产品完全基于用户使用场景开发，解决了用车痛点，从而保障了用户用车的适用、舒适”。欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明表示。随着浸入式调研成为产品研发趋势，其他车企紧随其后，“蓝A”城市货运一体化解决方案将带领行业向前走出的一大步。
超A地位&超A组合 面向未来的蓝牌轻卡
都知道鲁A、川A开头的车牌吧？它是一个省份省会城市的专属牌照，省会城市作为区域政治、经济的中心，是区域当之无愧的领导者。欧马可的“蓝A”也是源自于此，其代表着在蓝牌市场的核心地位，将持续引领蓝牌新时代。
作为行业领导者，欧马可依托领先科技加持，在历次行业变革中，始终引领行业发展的浪潮。每一次排放升级，欧马可都走在行业前列，实现“人无我有 人有我优”；针对大吨小标整治，欧马可以领先轻量化技术率先发布超级轻量化产品；如今蓝牌法规即将实施，欧马可积极响应，率先垂范，以实际行动彰显高端领导者的实力和使命。前瞻变革，持续的引领，使得欧马可不仅赢得了“冷链一哥”、“国六一哥”等荣誉，更实现了目标市场占有率连续10年高速增长，奠定其超A地位。
蓝牌新规下，城市货运向着合规标载、专业化、场景化方向发展，“专车专用”成为运输常态。城市货运复杂的场景、工况，演变出多样的需求，为满足用户需求，欧马可构建了矩阵式超A产品组合。
【欧马可蓝牌轻卡丰富的产品组合】
欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明介绍道“全新再升级、突出高效的智盈版；油耗低、性价比高的畅盈版；合规蓝牌轻盈版以及梦想卡车X卡等，传统能源与新能源兼备，福康和欧康双动力组合齐飞，产品覆盖了冷链、绿通、快递、搬家、商超配送等多用车场景。而这只是个开始，接下来，欧马可还会推出针对寒区、南方市场等用车场景以及环卫、清障等细分市场的专属产品，在纯电动产品的基础上还会推出插电式混动车型，抢占新能源轻卡这一新的风口”。
超A性能 技术与品质的新高地
市场环境一直在变，但欧马可坚守品质和高端的初心不变，用户对节油、高效等车辆性能的根本需求不变，在提供超A产品组合的同时，欧马可坚持产品领先不动摇，将不断升级的欧洲标准和近乎苛刻的国典标准完美融合，应用诸多行业先行科技，赋予产品超A性能。
依托欧马可超级卡车全新一代LE4平台和全新开发的X平台，欧马可蓝牌轻卡产品实现福康、欧康双动力专属定制研发，动传系统一体匹配验证，完美兼顾整车动力输出与经济节油。同时，整车更大规模应用新材料、新工艺、新结构等超级轻量化技术，实现整车科学、系统降重，合规多拉；福田汽车最领先智能座舱、智科车联网等前沿卡车技术的应用，持续提升整车舒适性、智能化表现，推动整车性能不断升级进化。
在整车制造方面，欧马可遵循严苛的国典标准，经由集自动化、智能化、柔性化为一体的长沙超级卡车工厂智造而来。多项行业首个生产制造工艺应用，确保整车经历60个循环的高湿盐雾试验，1.5万公里坏路测试，整车可靠性、耐久性、耐盐碱、防腐能力的全面提升。
【超A性能-欧马可X梦想卡车】
“以全新平台的欧马可X梦想卡车为例，专属定制的欧康动力，最大320N·m，带来强劲动力输出；多重轻量化技术应用，整车自重仅1.8T,拉货更多；车高控制在2.1米，方便出入超市地库等限高场所；货厢高度降低了8厘米，不仅省力气而且装卸货效率更高。另外，通过优化设计，货厢空间更大，一次比别人多拉1立方货物，这款性价比超高的轻卡因为能多拉、行驶灵活、效率高等优势，让用户更多赚”汤成明说。
超A价值 全生命周期的价值引领
欧马可”蓝A”城市货运一体化解决方案从用户角度出发，最终仍要回归到用户层面，立足全生命周期，以超A价值为用户带来更好的体验，让用户获得更大收益。
在购车上，针对用户对利息高、首付高、等待时间长、审批通过率低等疑虑，欧马可开发出高价值、高保障、高效率的金融解决方案，解决用户在购车环节的资金问题。用车上，提供寻找货源、用车指南、驾驶行为分析、故障诊断等服务支持，让用车更加方便，节省用车成本。
【卡友体验欧马可蓝牌轻卡】
养车上，欧马可不仅整车享受不限里程超长质保，核心总成不开箱服务，更提出限时服务，节省用户时间。另外，欧马可还提供远程服务、线上服务、上门服务等便捷服务措施，以更加灵活的方式提升客户的服务体验。管车上，车联网车队管理系统集车队统计、运营分析、司机排行等诸多功能于一身，满足用户对车队管理功能的需求，提高车辆使用效率，降低运营成本。置换上，依托福田汽车二手车交易平台，买家多，残值高，并为用户提供办理过户等一站式服务，置换无忧。
福田汽车欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明表示，欧马可通过前端和后端结合来提升用户的用车价值，前端就是高品质产品，后端则是完善的售后服务，场景定制化的产品加上创新的服务政策，用户就能获取更大的收益。
超A关怀 从车到人的温暖关爱
不止关注车，更关爱人是“蓝A”城市货运一体化解决方案的底层逻辑。在为用户创造价值的同时，欧马可更持续践行领导者责任，以超A 关怀关爱卡友群体。
幸福365卡车人关爱计划即是其超A关怀的核心支撑。其为卡友带来品质关爱、家庭关爱、健康关爱、发展关爱、创业关爱五大关爱，通过一系列帮扶措施，欧马可要让用户创业更成功、家庭更美满、身体更健康。值得一提的是，从2018年至今，欧马可已经为近万名卡友送上了关爱和温暖。
【幸福365关爱卡车人行动计划为广州卡友带来关爱】
此外，欧马可更将用户关怀融入到了每一个与用户接触的日常之中。以每月7日的服务体验日为例，这一天，服务人员会向用户发出保养提醒信息，会给用户赠送尿素等礼品，对于部分新用户，还会提供一对一建群服务，销售、技术、服务等部门的人员随时回复用户问题。欧马可希望能够做到：让用户专心跑车，欧马可则专心去“转”。这个“转”字一方面指的是发动机不停转，另一方面则是服务就在用户身边“转”，用户没有后顾之忧。
当行业把造车的重心真正放在从卡友需求出发、让卡友身体健康及家庭幸福时，行业也便开启了一个新篇章。欧马可“蓝A”城市货运一体化解决方案，以用户关爱、关怀、尊重为源头，将懂用户所需，想用户所想做到实处，这是一个品牌对市场、对用户表现出的最大诚意。在轻卡市场进入全新阶段的当下，欧马可凭借着“蓝A”城市货运一体化解决方案，定将引领行业向着更好的方向迈进，而卡友也会从中受益，实现运输事业更好发展！
9月1日，蓝牌新规正式实施，以蓝牌轻卡为核心的城市货运迈向合规、高效、健康有序发展的新时代。全新的时代，整个城市货运市场运输形态迎来变化，不仅要求轻卡企业推出“合规”的车型，更要求企业从用户需求出发，为其带来可感知的用户关爱、性能跃升的产品及其贯穿全生命周期的运营解决方案。
面对蓝牌新规落地，高端轻卡领导者，欧马可再次前瞻布局，率先发布“蓝A”城市货运一体化解决方案。不同于以往“产品+服务”的解决方案，“蓝A”城市货运一体化解决方案以用户的关爱、关怀和尊重为源头，从用户思维导向出发，叠加欧马可领导者实力，从而构建以“超A地位、超A组合、超A性能、超A价值、超A关怀”为核心的全新解决方案，引领行业发展新风向。
【“蓝A”城市货运一体化解决方案发布】
“蓝A”发布 引领行业迈向新阶段
“蓝A”城市货运一体化解决方案的发布不仅是欧马可品牌发展中的关键一步，更是其引领整个城市货运行业向前迈出的“一大步”。
纵观欧马可的发展历程，其始终践行以客户为中心的理念，并付诸实践。10余年的发展中，欧马可实现了从“定制”到“行业定制”再到“行业深度定制”的持续升级。如果说“定制”聚焦的是产品本身，是对品质的匠心雕琢；“行业定制”就是对细分场景的进一步聚焦；“行业深度定制”则是基于产品，基于用户运输场景，基于高品质的产品组合，所打造的解决方案。其背后的本质是对用户需求的不断深入聚焦。
“蓝A”城市货运一体化解决方案则是欧马可践行“以用户为中心”理念的又一次洞察结晶，也是欧马可依托高端轻卡行业十余年发展和积淀、践行行业领导者责任的成果。其以用户的关爱、关怀和尊重为源头，从用户思维导向出发，遵从“从不附和最低需求，只专注更高标准”理念推动产品研发，让各种场景的用户都能用上专属定制的产品，彰显出对用户的关爱与尊重。对于整个行业而言，“蓝A”城市货运一体化解决方案引导行业将视角从聚焦车、车辆使用全生命周期，提升到对人的整体需求上来，进而推动整个行业的发展迈向新的潮流和新的阶段。
【欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明讲解“蓝A”城市货运一体化解决方案】
“‘蓝A’将目光转移到卡友本身，卡友的需求就上升到了产品研发的第一位。欧马可通过规划、研发、销售形成的铁三角缩短了把用户需求变成产品的时间，整个过程经过了前期浸入式调研，产品完全基于用户使用场景开发，解决了用车痛点，从而保障了用户用车的适用、舒适”。欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明表示。随着浸入式调研成为产品研发趋势，其他车企紧随其后，“蓝A”城市货运一体化解决方案将带领行业向前走出的一大步。
超A地位&超A组合 面向未来的蓝牌轻卡
都知道鲁A、川A开头的车牌吧？它是一个省份省会城市的专属牌照，省会城市作为区域政治、经济的中心，是区域当之无愧的领导者。欧马可的“蓝A”也是源自于此，其代表着在蓝牌市场的核心地位，将持续引领蓝牌新时代。
作为行业领导者，欧马可依托领先科技加持，在历次行业变革中，始终引领行业发展的浪潮。每一次排放升级，欧马可都走在行业前列，实现“人无我有 人有我优”；针对大吨小标整治，欧马可以领先轻量化技术率先发布超级轻量化产品；如今蓝牌法规即将实施，欧马可积极响应，率先垂范，以实际行动彰显高端领导者的实力和使命。前瞻变革，持续的引领，使得欧马可不仅赢得了“冷链一哥”、“国六一哥”等荣誉，更实现了目标市场占有率连续10年高速增长，奠定其超A地位。
蓝牌新规下，城市货运向着合规标载、专业化、场景化方向发展，“专车专用”成为运输常态。城市货运复杂的场景、工况，演变出多样的需求，为满足用户需求，欧马可构建了矩阵式超A产品组合。
【欧马可蓝牌轻卡丰富的产品组合】
欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明介绍道“全新再升级、突出高效的智盈版；油耗低、性价比高的畅盈版；合规蓝牌轻盈版以及梦想卡车X卡等，传统能源与新能源兼备，福康和欧康双动力组合齐飞，产品覆盖了冷链、绿通、快递、搬家、商超配送等多用车场景。而这只是个开始，接下来，欧马可还会推出针对寒区、南方市场等用车场景以及环卫、清障等细分市场的专属产品，在纯电动产品的基础上还会推出插电式混动车型，抢占新能源轻卡这一新的风口”。
超A性能 技术与品质的新高地
市场环境一直在变，但欧马可坚守品质和高端的初心不变，用户对节油、高效等车辆性能的根本需求不变，在提供超A产品组合的同时，欧马可坚持产品领先不动摇，将不断升级的欧洲标准和近乎苛刻的国典标准完美融合，应用诸多行业先行科技，赋予产品超A性能。
依托欧马可超级卡车全新一代LE4平台和全新开发的X平台，欧马可蓝牌轻卡产品实现福康、欧康双动力专属定制研发，动传系统一体匹配验证，完美兼顾整车动力输出与经济节油。同时，整车更大规模应用新材料、新工艺、新结构等超级轻量化技术，实现整车科学、系统降重，合规多拉；福田汽车最领先智能座舱、智科车联网等前沿卡车技术的应用，持续提升整车舒适性、智能化表现，推动整车性能不断升级进化。
在整车制造方面，欧马可遵循严苛的国典标准，经由集自动化、智能化、柔性化为一体的长沙超级卡车工厂智造而来。多项行业首个生产制造工艺应用，确保整车经历60个循环的高湿盐雾试验，1.5万公里坏路测试，整车可靠性、耐久性、耐盐碱、防腐能力的全面提升。
【超A性能-欧马可X梦想卡车】
“以全新平台的欧马可X梦想卡车为例，专属定制的欧康动力，最大320N·m，带来强劲动力输出；多重轻量化技术应用，整车自重仅1.8T,拉货更多；车高控制在2.1米，方便出入超市地库等限高场所；货厢高度降低了8厘米，不仅省力气而且装卸货效率更高。另外，通过优化设计，货厢空间更大，一次比别人多拉1立方货物，这款性价比超高的轻卡因为能多拉、行驶灵活、效率高等优势，让用户更多赚”汤成明说。
超A价值 全生命周期的价值引领
欧马可”蓝A”城市货运一体化解决方案从用户角度出发，最终仍要回归到用户层面，立足全生命周期，以超A价值为用户带来更好的体验，让用户获得更大收益。
在购车上，针对用户对利息高、首付高、等待时间长、审批通过率低等疑虑，欧马可开发出高价值、高保障、高效率的金融解决方案，解决用户在购车环节的资金问题。用车上，提供寻找货源、用车指南、驾驶行为分析、故障诊断等服务支持，让用车更加方便，节省用车成本。
【卡友体验欧马可蓝牌轻卡】
养车上，欧马可不仅整车享受不限里程超长质保，核心总成不开箱服务，更提出限时服务，节省用户时间。另外，欧马可还提供远程服务、线上服务、上门服务等便捷服务措施，以更加灵活的方式提升客户的服务体验。管车上，车联网车队管理系统集车队统计、运营分析、司机排行等诸多功能于一身，满足用户对车队管理功能的需求，提高车辆使用效率，降低运营成本。置换上，依托福田汽车二手车交易平台，买家多，残值高，并为用户提供办理过户等一站式服务，置换无忧。
福田汽车欧航欧马可事业部营销公司常务副总经理汤成明表示，欧马可通过前端和后端结合来提升用户的用车价值，前端就是高品质产品，后端则是完善的售后服务，场景定制化的产品加上创新的服务政策，用户就能获取更大的收益。
超A关怀 从车到人的温暖关爱
不止关注车，更关爱人是“蓝A”城市货运一体化解决方案的底层逻辑。在为用户创造价值的同时，欧马可更持续践行领导者责任，以超A 关怀关爱卡友群体。
幸福365卡车人关爱计划即是其超A关怀的核心支撑。其为卡友带来品质关爱、家庭关爱、健康关爱、发展关爱、创业关爱五大关爱，通过一系列帮扶措施，欧马可要让用户创业更成功、家庭更美满、身体更健康。值得一提的是，从2018年至今，欧马可已经为近万名卡友送上了关爱和温暖。
【幸福365关爱卡车人行动计划为广州卡友带来关爱】
此外，欧马可更将用户关怀融入到了每一个与用户接触的日常之中。以每月7日的服务体验日为例，这一天，服务人员会向用户发出保养提醒信息，会给用户赠送尿素等礼品，对于部分新用户，还会提供一对一建群服务，销售、技术、服务等部门的人员随时回复用户问题。欧马可希望能够做到：让用户专心跑车，欧马可则专心去“转”。这个“转”字一方面指的是发动机不停转，另一方面则是服务就在用户身边“转”，用户没有后顾之忧。
当行业把造车的重心真正放在从卡友需求出发、让卡友身体健康及家庭幸福时，行业也便开启了一个新篇章。欧马可“蓝A”城市货运一体化解决方案，以用户关爱、关怀、尊重为源头，将懂用户所需，想用户所想做到实处，这是一个品牌对市场、对用户表现出的最大诚意。在轻卡市场进入全新阶段的当下，欧马可凭借着“蓝A”城市货运一体化解决方案，定将引领行业向着更好的方向迈进，而卡友也会从中受益，实现运输事业更好发展！
【金融业分布式数据库选型及HTAP场景实践】作为数据基础设施的重要组成部分，数据库在其中扮演着重要的角色。近些年来，数据库整体发展也呈现出较之以往很大的不同。其一、是开源数据库受到更为广泛的关注，从多家机构的最新报告来看，开源数据库无论从产品数量还是受关注程度都超过商业数据库。开源这一新模式，正成为未来数据库发展的主流。其二、是云计算成为未来主要资源供给方式得到普遍共识。已经有越来越多的企业选择在云上构建基础环境，包括云上数据库的发展速度也远高于非云环境。据乐观估计，在未来5~10年云数据库将占据整体数据库市场的七成以上。此外，对迁移到公有云、使用多云环境等问题，也普遍被企业所接受。其三、是数据融合趋势，针对数据多场景应用，使用融合技术简化访问，提升效率。作为数据使用高地，金融行业一方面对数据库有着极高的要求，一方面又面临很多来自数据新的挑战，诸如海量规模、高并发、数据安全、实时分析等诉求亟待解决。分布式数据库的出现，迎合这一发展趋势，对于金融企业解决上述问题带来新的解决思路。本文从金融用户角度入手，对如何选择分布式数据库及选型后的最优实践进行阐述。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
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