据杨传辉透露，OceanBase云数据库已经在公有云上实现基于对象存储的存算分离★■■，并且用起来★◆“性价比高★◆★”★★◆◆。
从OceanBase多个实际客户案例中可以看到，企业用户选择单机分布式一体化架构后，等同于只花费一个系统的钱，能获得两份甚至多分复合收益。
而同期其公有云客户数增速为130%，成为OceanBase的第二增长引擎★◆。其客户集中于零售、智能制造★★、互联网金融行业，包括小米、科大讯飞■■★、Vivo等高增长公司和行业独角兽。
他认为AI行业中的核心变化是数据智能的变化。从某种程度上来说■◆◆◆★◆，“互联网企业是最早的AI企业，”钱卫宁解释道■◆■，人们很早就开始尝试把手头上的事情交给机器去做，这也意味着人们逐步建立起对底层数据库的信任。
经过4年的商业化摸索★◆■★★，OceanBase今年客户数突破2000家■◆■◆★，连续4年增速超100%，并且中小客户占比相较于去年进一步扩大至80%。
同时，OceanBase结合AI技术■■■★，为其架构推出全新的向量搜索能力。冯振宇认为，这不仅拓宽了图片等数据资产的范围■◆，也使AI初具■★■★◆★“马鞍■■★◆★■”的雏形。
中国人保财险科技运营部副总经理张帆称，单库40个TB的数据处理是基操，数据库的安全性和稳定性也愈发重要◆■◆，因此保险行业未来更需要一个国产化的◆★■★■、多模的、支持多云的★■★■■、可靠的◆◆■◆★、具有AI能力的数据库产品。
杨冰称，此类Agent背后需要涉及复杂的语义交互，过去通常依赖大量地理位置★■、向量的存储来实现这一功能，产品开发周期也长。而得益于OceanBase一体化数据库和架构，该平台仅由两名开发者耗时一周的时间，便实现了从构思到产品的落地★◆◆■★■。
其中，支付宝百宝箱Agent是一个搭载了AI能力的小程序。该Agent可以读懂复杂语义，为用户检索、筛选、推荐吃喝玩乐的店铺。
如果用不同的数据库处理不同类型的数据，这通常存在研发成本高、传输过程复杂、查询路径繁琐等弊端。杨传辉称，在通用数据库中集成向量插件后，OceanBase的所有底层能力都可以直接复用。
例如，山东移动此前用的是甲骨文数据库★◆，基础设施基于传统◆★◆“IOE◆■”架构，扩展能力受限，也难以应对高峰期流量和复杂查询场景。其转用OceanBase的数据库后，计费系统效率提升了近30%■★◆★，整体成本降低了9成。
OceanBase将其一体化数据库视作AI时代的数据底座，旨在让AI技术像数据库一样通用■★★★■◆。目前，AI技术已渗透该公司数据库的开发、运维、诊断等环节★◆■★◆。
钱卫宁是华东师范大学数据学院院长和CCF数据库专委会常委。此次OceanBase 2024年度发布会上■◆■★★◆，他也受邀分享了自己在数据库领域，从学生身份转变到导师身份这一过程中的观察。
两年前★◆，OceanBase曾在当时的年度发布会上宣布了其“珊瑚计划”◆■■◆■，旨在构建一个以合作伙伴为中心的商业生态模式■◆◆。该计划的核心目标是在未来3年内与60家核心经销商达成合作，并且合作伙伴的收入占比达到60%以上。
同时，其融合了OBKV-HBase和OBKV-Redis两个不同模态的数据库，可以兼顾HBase的大规模数据存储和处理优势◆★★■，以及Redis的高速缓存和实时读写能力。
杨冰称★◆，超千亿交易规模的支付企业和超千亿规模的消费电子企业均超6成在使用OceanBase公有云服务。
从V1◆◆■★.0版本走到V4.3版本，从分布式到一体化，从TP到HTAP再到SQL+NoSQL◆★★，OceanBase数据库和架构持续朝着一体化的方向升级迭代。最新的V4.3版本则基于一体化产品，推出了全新的向量能力★◆■◆，实现SQL+AI的深度融合。
在C端应用方面，OceanBase与蚂蚁集团的生态建立了紧密结合。支小宝、蚂小财★◆■、支付宝百宝箱Agent，以及包括AI健康管家在内的3个蚂蚁集团AI管家，它们的数据底座都用的是OceanBase一体化数据库和架构。
OceanBase的数据库则依靠的是“单机分布式一体化”架构，既考虑到分布式架构的扩展性，又具备集中式的功能和单机性能，还能同时处理结构化和非结构化数据◆◆■■◆★。
结语■★：OceanBase独立分拆后的首次年度发布◆■■◆■，商业化成果是其最大的底气
此外，据OceanBase CTO杨传辉透露，该版本还可兼容甲骨文的数据库■★◆■，用户托管在甲骨文数据库5.7版本的数据，可以不改代码平滑迁移至OceanBase 4■◆★◆.2.5 LTS版本的数据库◆■★■★。
OceanBase上新Free Trial入口，即开发者可以在一年内免费试用OceanBase云数据库◆★★，也能自由选择所需的云服务商。此外，OceanBase云数据库不久后将在阿里云精选市场中开放接入。
目前★★★★，OceanBase的业务不仅覆盖了头部政企、行业独角兽■★★，也兼顾了中小客户。其公有云服务已触及全球范围内100多个可用区，并且兼容多家主流公有云基础设施。
目前，基本上每个大型企业都部署了专用的数据库★◆■★。然而★■◆，同时在线使用数据库的用户在数量和使用方式上都愈发不可控，原本单机形式的数据库已经不足以满足用户需求，也因此催生了分布式数据技术和分布式数据库，让企业能够以更低的成本来管理好数据。
同时，有了专有云和公有云服务“双引擎”加持，今年OceanBase的客户数成功突破2000家◆★，行业解决方案伙伴增速超100%■◆，热门解决方案落地增速超50%◆◆■★★，核心经销商伙伴业绩占比超60%。
随着互联网行业不断重构各行各业，该行业内逐步孵化出了数字化这一概念。数据可视作一种◆★“新能源◆■”，如何在新的AI时代中将其真正大众化◆★，将其变得◆◆◆“唾手可得★■★★◆■”。在钱卫宁看来，这是对数据库厂商的关键考验。
中国联合航空有限公司信息中心总经理冯振宇则将数据库和AI的关系，比作“好马配好鞍■★■◆★”。在他看来，OceanBase数据库的新版本★★★◆■★、新产品可以将原有的系统原封不动地集成到新的平台下，能够把现有的资产盘活★★，变成真正的数字资产，已经称得上是“好马”■◆■◆★。
▲在支付宝百宝箱Agent的聊天框中输入“推荐距离两公里以内，人均消费25元以下，评价4■■★.5分以上，不用排队的奶茶店”
分布并行数据库■★■★■、云原生数据库和开源数据库是未来数据库的三大衍生方向。钱卫宁称，“现在是中国数据库最好的时代”，而类似于OceanBase的做法■■★■，去集成、协同不同垂直领域的数据库，则是新的机遇。
OceanBase的生态合作伙伴覆盖了金融、政务、交通、能源■★◆■◆、科技、公共服务等多个领域。在《共话云和AI时代的数据库》的圆桌论坛上◆◆，部分生态合作伙伴分享了他们对于OceanBase新版数据库的第一感受。
现场杨传辉用ANN Benchmarks基准测试验证OceanBase一体化数据库的向量性能■■★◆。从测试结果来看，其向量引擎在准确率■◆■■◆、速度等多维度上超过业界头部水平。
除了OceanBase一体化数据库和架构，该公司的多云服务也实现了全新升级。
迄今为止，主流计算机的资源利用率大部分情况下只有个位数。OceanBase创始人兼首席科学家阳振坤建议★■，若想给客户带来★■◆“用一份硬件的钱买到了两份硬件”的使用体验◆★，公有云、专有云、行业云等多云服务一方面可以通过资源池化和复用来降低成本■◆★，另一方面可以通过动态伸缩和按需使用提升效率◆■■■。
而OceanBase 4■★◆■★■.4实验室版本正式开启内测，主推存算分离和共享存储架构。
同时■★，通过跨多数据中心分布式集群部署，山东移动的数据库能达到机房级别的容灾效果。
T3出行数据库负责人高建丰认为，数字化出行的调度过程需要大量实时数据来支撑。因此，一个实时分析能力强，并且可以节省人力、物力、研发资源，低成本可用的数据库产品，在他看来是一种更好的技术解决方案。
基于单机分布式一体化架构和AI技术，OceanBase数据库大幅优化了可扩展性、实时分析、消除数据孤岛、跨云部署、多模态、向量搜索★◆■◆、容灾等方面的性能。
据IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰透露，虽然全球已有17%的企业把生成式AI技术应用到企业生产的过程中，但实际上只有11%左右的企业真正落地了“DateBase for AI”，或者“AI for DateBase◆◆◆■■★”■■，主要是因为准确率达不到95%的标准。
杨传辉解释道，这是因为OceanBase希望能用一个数据库，去解决至少80%的数据问题，使数据库变得普惠和通用★◆。
杨传辉称，该版本是面向实时AP场景的首个公开版本，兼容特定的数据类型，支持快速导入导出，并且针对特定场景预设了AP参数模板■■★◆★★，免去了用户重新补充参数的功夫。据杨冰透露，过去一年已有大约60个客户试用该系列的小版本，并给出了不错的使用反馈。
OceanBase今年3月才从蚂蚁集团中分拆出来，成为一家独立运营的公司★■★，这也意味着其背负了更大的财务压力。从此次年度发布会中可以看到，距离蚂蚁集团组织架构改革已过去将近半年的时间◆◆，OceanBase不仅持续迭代升级其开源数据库■■★■，还构建了在海内外市场的商业竞争优势★■■。
对于数据库而言◆★◆，其采用集中式架构通常会在兼容性、易用性、单机性能上较为突出★★■，而选择分布式架构则更多是在扩展性、可用性和成本上占优势■★◆★。
从今年的战果来看，该公司超前完成了这一目标。现在OceanBase累计有超150家核心经销商，签约占比达70%，业绩占比超过6成◆■★★。未来该公司将持续下沉二线、三线★■★■、四线城市★◆，并计划在出海市场中寻求新的增长动力★■■◆★。
当前，该公司形成了“双引擎”的商业发展模式，主要增长动力来自专有云服务。从2022年到2024年★◆■，其专有云客户数增速达到50%■■◆◆◆◆，包括中国南方航空等航空公司★◆◆■■■，北京■■◆◆◆、西安等多地地铁运营商，汇丰银行★■★、交通银行等金融单位。
