在過去的幾年里,，我們一直關(guān)注云原生架構(gòu)如何改變數(shù)據(jù)庫。通過將計(jì)算與存儲分開,，數(shù)據(jù)庫提供商可以通過無服務(wù)器部署來簡化操作,。利用快速互聯(lián)和廉價存儲擴(kuò)展復(fù)制，從而提高服務(wù)水平,；并利用存儲中的智能重新定義了事務(wù)提交的方式。

隨著企業(yè)越來越需要處理來自數(shù)據(jù)中心內(nèi)外的數(shù)據(jù),，集成平臺即服務(wù)(IPaaS)已經(jīng)成為一個競爭非常激烈的市場,。IPaaS市場非常擁擠,，包括一系列專注于應(yīng)用和/或數(shù)據(jù)集成的提供商。

最近,，我們有機(jī)會深入研究了Informatica的智能云服務(wù)(IICS),。這實(shí)際上是Informatica在云中的第二次嘗試，因?yàn)樗鼘⒄麄€Informatica產(chǎn)品組合重新設(shè)計(jì)為云中的本地平臺,。IICS于2016年推出,，其Informatica產(chǎn)品組合的覆蓋面最近達(dá)到了臨界質(zhì)量。

這家公司最近成了新聞,，因?yàn)樗呀?jīng)達(dá)到了幾個關(guān)鍵的里程碑,。自私有化以來，該公司首次實(shí)現(xiàn)了10億美元的經(jīng)常性收入,，他們剛剛宣布了一項(xiàng)變革,，由產(chǎn)品總監(jiān)擔(dān)任首席執(zhí)行官。

簡單來說,，Informatica也在數(shù)據(jù)目錄中發(fā)現(xiàn)了一個bug,。是的，我們對目錄有自己的抱怨,，因?yàn)槲覀兛偸钦J(rèn)為數(shù)據(jù)目錄應(yīng)該是更廣泛的集成解決方案的一部分,，而不是它們自己的孤島。但事實(shí)是,，在大多數(shù)組織中,，企業(yè)數(shù)據(jù)目錄的概念將被證明與企業(yè)數(shù)據(jù)模型和主數(shù)據(jù)管理方案的實(shí)現(xiàn)一樣實(shí)用和可能。反正數(shù)據(jù)目錄有很多種,。對于擁有或使用數(shù)據(jù)的人或部門組織來說,，數(shù)據(jù)可能是一種個性化的東西，所以部門或部門級的數(shù)據(jù)目錄具有非同尋常的承受力,。好吧,，我們說的是你。

因此,，Informatica將其數(shù)據(jù)目錄定位為“目錄的目錄”是現(xiàn)實(shí)的,，因?yàn)榇蠖鄶?shù)組織可能有多個目錄。Informatica的目錄被設(shè)計(jì)成一個連接組織,，用于從不同的點(diǎn)獲取元數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)關(guān)系,。Informatica將其目錄嵌入到其產(chǎn)品組合的元數(shù)據(jù)層中。

在離家更近的地方,，Informatica的云集成平臺即服務(wù)(IPaaS),。平臺展示了將一系列不同的工具重新構(gòu)建成基于云的微服務(wù)架構(gòu)的可能性。

基于通用元數(shù)據(jù)核心，有不同的連接和集成層,，觸發(fā)攝取和ETL操作,；用戶體驗(yàn)；以及處理引擎,，您可以在其中選擇執(zhí)行方法,，例如Spark批處理和實(shí)時流。系統(tǒng)通過將處理推到數(shù)據(jù)存儲位置附近來自動優(yōu)化執(zhí)行模式,。例如,，可以將SQL調(diào)用推送到數(shù)據(jù)庫中，將Spark處理推送到數(shù)據(jù)湖中,，將實(shí)時IoT處理直接推送到流引擎中,。它允許工作負(fù)載的物理分離，以便可以同時執(zhí)行接收,、復(fù)制,、查詢處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析,，同時最大限度地減少或消除干擾,。

通過將計(jì)算與存儲分離，并將常見功能抽象為微服務(wù),，它允許平臺利用無服務(wù)器操作,，并消除了客戶管理自動擴(kuò)展的負(fù)擔(dān)。通過重構(gòu)數(shù)據(jù)管理服務(wù)的“核心平臺”(如運(yùn)行時,、安全代理,、集群、連接等,。),，它可以促進(jìn)重用，使系統(tǒng)能夠更好地抵抗錯誤——,，這是交付一致sla的關(guān)鍵,。

當(dāng)然，如果不強(qiáng)調(diào)機(jī)器學(xué)習(xí)的作用,，任何關(guān)于托管云服務(wù)的對話都是不完整的,，因?yàn)閮烧呤枪采P(guān)系。畫云的關(guān)鍵點(diǎn)是操作簡單,，可以提供和管理云服務(wù),，服務(wù)商可以從客戶如何使用服務(wù)的“學(xué)習(xí)”中提供指導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，可以進(jìn)一步簡化操作,，快速調(diào)試操作問題,，否則沼澤人都在排除故障,。反過來，通過運(yùn)營托管服務(wù),，云提供商擁有有價值的日志,，為ML模型提供數(shù)據(jù),。在我們2019年的年度展望中,，我們談到了云和機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)庫之間的關(guān)系。這同樣適用于作為服務(wù)提供的任何平臺,，如投資促進(jìn)機(jī)構(gòu),。

ATICA一直在穩(wěn)步增加機(jī)器學(xué)習(xí)在其服務(wù)中的使用，并將其命名為CLAIRE,。它不是一個獨(dú)立的特性或單一的算法,，而是ML的保護(hù)傘，它自動化了差事以保持操作簡單,。例如,，如果集成作業(yè)由于緩存問題而失敗，CLAIRE將“響應(yīng)”重新調(diào)整緩存的建議,。雖然聽起來不像解決世界饑餓問題的人工智能模型那么有說服力,，但在托管云服務(wù)中，ML提供的適度優(yōu)化(比如重新調(diào)整緩存)是有意義的,。