传统行业数字化“转身” 先行“解码”云原生数据库

【环球网科技报道 记者 李文瑶】2013年启用的西门子工业自动化产品（成都）有限公司（下称SEWC）是西门子全球第二个数字化工厂，也是西门子在德国以外的海外地区建立的第一个数字化工厂，目前为西门子的两个物流中心进行全球供货。

作为传统制造行业工厂数字化转型的标杆项目，这一工厂的关键点不在于使用了几个流水线、几个机械臂或者几个机器人，而在于其作为西门子首家中国数字化工厂，通过数字化软件、套件SIMATIC以及相关硬件实现了研发、制造、质量、管理系统的整体联动。

在西门子工业自动化产品（成都）有限公司信息技术部经理杨健看来，要实现工厂的数字化，不仅仅是单独环节的技术升级或者改造，而在于如何进行员工知识体系升级、实现所有生产环节的设备联动。“所以，我们迫切需要一个数字化的解决方案。”

在这样的需求下，亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune技术进入了SEWC的视野，也成为数字工厂体系建设的基础解决方案。Amazon Neptune属于托管图数据库，能够分析万事万物的关联，用于欺诈检测，社交网络，推荐引擎等应用。同时，Amazon Neptune 叠加机器学习技术可以从海量数据中洞察出数据之间的联系和价值，来指导后续的业务方向。

据杨健介绍，数字化工厂致力于通过数字化的解决方案，智能制造为客户提供高质量准时交付的产品。这也让以前依靠人工经验才能解决的一些故障、维修问题，可以通过大数据的积累和分析，实现更加精准的排查。“我们的技术专家团队有工艺专家、技术专家联合型的团队，他们对各种问题，比如严重抛料、贴片机的贴头、吸嘴的堵塞以及物料本身的供应出现一些故障等各种行为进行判断。这种处理方式相对来说是基于人工来操作的，所以在整个处理过程中我们会遇到比较严重的瓶颈。”

SEWC在引进亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune系统后，实现基于故障的知识体系分析系统之后，有效解决了所面临的这些挑战。杨健表示，对于研发来说，可以更好地实现市场定位，快速提供决策支持，快速获取各种产品与环境的关系，设计与生产的关系、设备与产品的关系、产品与零部件的关系、零部件与材料的关系以及供应商与采购商的关系，帮助西门子实现及时发现、及时处理问题。

对于生产制造来说，能够处理各种核心工艺、设备之间的关系，物料存储之间的关系，质量检测，生产、计划、能力、消耗等等一系列知识结构的体系化，争取能够实现动态自动的处理，为生产人员提供快速准确的应对帮助。

对于运维保障来说，SEWC首先真正可以做到运维的支持，比如说结构、使用手册、维护手段等等能够把它很好固化起来，同时能够通过非常友善方便而且及时专时专用的方式提供给使用者。同时SEWC能够提供多元化的方式，通过多种渠道进行相关的数据采集定位，找到问题，真正降低整个产线的故障成本。

“我们利用亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune系统后，大大节省了人工要去努力进行判断，系统能够给予一个比较及时正确的故障的判断。现在我们也不能说完全依赖于系统，我们也会基于这个系统做进一步的人工处理，大大节省了目前的资源和能力。”

杨健表示：“综合来看，实际上在整个生产的生命周期我们都拥有了这样一个知识体系以后，就能够真正做到知识的不断推进，结合亚马逊云科技图数据库Amazon Neptune技术、Amazon S3存储、计算服务等能够真正实现基于工厂无缝的、无痛的基础架构的运维支撑，同时，又能够享受到高质量基于人工智能、基于图数据库的服务。这就是我们和亚马逊云科技深度合作的原因。”

而SEWC的应用仅仅是制造业的一个缩影。事实上，数据已经成为企业核心资产和创新的主要驱动力。一个坚实的数据基础是企业获得数据价值的保障。作为数据处理中枢，数据库是数据基础很重要的一部分。科技的发展产生越来越多的数据，很多企业也把成为一个数据驱动型企业作为自己的发展目标。需要了解的是，数据驱动型企业将有可能获得更快的发展空间。根据Forrester的研究指出，数据驱动型的企业年平均增长可达30%

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建认为：“数据作为企业的核心资产和创新的主要推动力，企业需要率先夯实数据库这一新基建，为数字化转型打下坚实的地基。”

从制造业来看，企业往往面临着海量、多样化的数据，而现代化应用下的微服务需要专门构建的数据库以获得最佳表现，同时企业需要解决在快速开发与迭代中平衡数据库的成本与性能等问题。相比互联网等云原生的企业，传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等原因，面临的数据挑战也更为艰巨。

对于许多企业来说，如今的大量数据价值还沉没在水下，亟待通过有效的工具和能力去挖掘，其中，数据库起到了关键的作用。

在陈晓建看来：“云原生数据库是打破传统数据库瓶颈的必然归宿。”与传统数据库不同，云原生数据库本身具备了云的特点，能够进行快速伸缩、快速响应，并且能够按需付费、降低成本，提升性能。对于需要降解海量数据并做出及时反应的传统制造业来说，云原生数据库是目前的最优解。

来自Gartner预测也显示，到2025年，基于云原生平台的数字化业务比例将达到95%，将带来云原生数据库市场的快速增长。

因此，亚马逊云科技一直通过不断创新推动云上数据库服务的迭代与发展。陈晓建表示：“亚马逊云科技相信，云原生数据库是打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项，我们也将持续推动云原生数据库服务的创新，让企业的云上数智之旅愈发得心应手，更加从容地应对未来的创新挑战。”

据了解，早在2009年，亚马逊云科技就发布了Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，从此开启了云上托管数据库服务的新模式。2012年，亚马逊云科技推出首个云原生数据库Amazon DynamoDB，开启了云原生数据库的序幕。2014年，亚马逊云科技推出云原生的关系型数据库Amazon Aurora，这也是目前是亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。目前，亚马逊云科技已推出15种专门构建的云上托管数据库服务，以帮助传统行业企业从海量多样化数据中获取洞察能力，并降低使用成本。

与此同时，亚马逊云科技也在积极推动云原生数据库服务在汽车、制造、金融等传统行业中的应用，帮助企业打造数字化转型的新基建。截至目前，全球已有超过65万个数据库通过亚马逊云科技数据库迁移服务迁移至亚马逊云科技。