DZone Research：資料庫附加註意事項

為了收集有關資料庫生態系統當前和未來狀態的見解，我們與來自22家公司的IT主管討論了他們的客戶當前如何使用資料庫以及他們將來如何看待使用和解決方案的變化。

我們問他們，“我沒想到你認為我們需要在本研究指南中介紹什麼？” 這是他們告訴我們的：

• 當客戶經歷以後使用資料的旅程時，人們勉強考慮收集單個時間序列，他們希望利用來自其他領域的資料（即維護資料，生產資料）來豐富時間序列。 採用靈活的平臺，可以為您的資料庫提供未來保障。 傳統上，隨著資料基礎架構資料越來越孤立以從資料中獲取價值，您必須將其從孤島中解脫出來。取消筒倉資料並在查詢級別將一個資料集與另一個資料集相互豐富。在考慮可伸縮性時考慮卷。您需要能夠在整個組織中進行擴充套件。撕裂和替換比重新教導每個人更容易。 

• 發展業務和資料庫的機遇和挑戰是其中的一部分。  想想未來30年的建築 - 敏捷，靈活，生存。

• 需要規範化資料。  使用者現在想要資料。所以關係和非關係都很重要 - 平衡。

• 技術與業務之間的協調   將推動更好的產品。 

• 我想到的一件事是互操作性方面的挑戰和機遇。資料不僅存在於資料庫中並顯示在螢幕上：它來自多個系統，而且它可以用於其他系統。傳統上，ETL方法一直是資料庫領域的焦點，但是圖片還有很多。在“雲優先，API優先”的世界中，與之合作的資料庫和開發人員   有機會（並有責任）從一開始就將互操作性作為應用程式的一部分 。

• 開發人員和DBA之間角色的變化，現在SRE（站點可靠性工程師）取代了操作人員，但開發人員似乎正在做自己的工作。這些角色的演變是什麼？這對行業有何影響？它始於虛擬化，最終以雲端計算結束。  更多DBaaS正在改變角色。

• 操作的東西變得越來越重要（GDPR，構建應用程式，以便您可以操作）。DBA的日子已經發生了變化。您必須考慮資料模型及其隨時間的演變。人們需要更多地瞭解這一切是如何運作的。  DevOps模型也適用於資料和資料庫。

• AIOps 來自Gartner的一個子集 DataOps 。

• 資料庫在新興 AI 環境中扮演什麼角色？大多數資料都位於關聯式資料庫中。最常見的資料來源是資料湖。所有決策樹和神經網路都是Graph。

• AI 將如何影響資料庫？

• 機器學習/人工智慧 將如何影響資料庫的未來。

• 在過去的30年裡，計算機的發展方式使它們可以做得更多; 電話的發展方式使他們可以做得更多; 汽車的發展方式使他們可以做得更多; 搜尋已經發展成為他們可以做得更多的方式; 應用程式開發模型和應用程式已經發展到更多; 但是，資料庫幾乎停滯不前。為什麼傳統資料庫沒有做得更多？  資料庫需要不斷髮展，併為現代開發人員做更多的事情。