作为核心基础软件的数据库管理系统，是发展数字经济、实施大数据战略、服务经济社会数字化转型的关键技术。云溪数据库作为浪潮自主研发的先进的国产化云原生分布式数据库，从2019到2022两年多的时间里，从区区几人到一百五六十人，从迷茫前景到多领域应用，从信息稀缺到创新发展，一路攻克难关、披荆斩棘，取得了近300项发明专利受理，10项自有产品软著授权，在工业互联网、高校教育、金融等多个领域实现了商业化应用。这就是秉持工匠精神，用心锻造产品，追求卓越品质，坚持创新发展，开拓全新领域，永葆品牌活力与生命力的浪潮云溪。
浪潮云溪团队
乘风破浪：担当责任助力品牌崛起
随着数字经济成为国家战略，服务赋能数字经济发展、提供安全可靠的数据库产品已成为数字经济下的重点攻克方向。而随着数据量呈爆炸式增长，传统的集中式数据库面对大规模数据处理逐渐表现出局限性，分布式数据库具有高可用、强一致性、弹性扩展、高性能等特点，因此成为未来发展趋势。浪潮集团作为新一代信息技术产业龙头企业，发展分布式数据库产品，既是使命担当，也是历史机遇。确定了方向和目标，接下来就是怎么做。
通过硬件垂直扩展提高计算能力，同时升级软件和授权？不！抛开成本不说，这种方案存在能力的天花板，且无法支持越来越多创新业务的弹性计算需求。
使用分布式中间件的方法？不！一方面许多业务部门还是希望解决方案对业务代码本身没有侵入；另一方面中间件的维护过于复杂。
随着云服务成为一种必然选择，如何利用云的优势提供弹性、高可用、支持传统数据库访问方法的产品必是未来的发展方向。
肩负着创新发展的社会责任，他们需要提出一套既能顺应技术发展趋势又能同时满足客户需求的解决方案。经过一番深入的调研，团队了解到谷歌发布的NewSQL技术路线，认为这种分布式关系型数据库代表了未来的技术发展趋势，因为它能够实现将备份副本存储在各地的多个数据中心，安全性更高。经过反复研讨、论证，与行业专家交流项目的可行性、安全性与意义，最终决定发起分布式数据库项目，云溪数据库应运而生。
精益求精：工匠精神筑就品质产品
“执着专注、精益求精、一丝不苟、追求卓越”，云溪数据库产品的研发过程困难重重，却从未放弃对品质的追求。最大的难题之一莫过于分布式数据库的强一致性事务的处理技术，也就是实现数据多副本、跨机器、跨数据中心、跨地域存储。即使在单机数据库中，事务一致性处理都是极难实现的，在分布式数据库系统中，事务处理的技术难度更是成倍增加。
这其中，如何权衡分布式数据库的强一致性与系统的读写性能之间的关系是研发团队攻克该技术难点时需要重点思考并解决的问题。如果该难点不能得到有效解决，不仅会影响产品的应用场景，也会抵消分布式数据库带来的优势，必将大幅降低云溪数据库的产品整体性能。
为了攻克这一难题，团队内部呕心沥血，持续数月进行车轮式研讨和实践，前后参考了国际数据库技术大会的百余篇论文，更是专门组织超50人的攻关团队对调整事务隔离级别、优化副本管理、均衡事务管理、内存事务引擎等关键技术进行逐一突破。没有完整的先例，没有足够的参考，很多时候研发团队都是摸着石头过河，在摸索中前进。时间和质量的压力笼罩在每个人头上，但没有人抱怨没有人退缩，有的只是每个人的拼尽全力，互相之间的加油打气，与不断试错直到攻克难关的坚持毅力。而整个攻坚过程给团队带来的“后遗症”就是，定期的知识学习与信息共享渗透到了团队的基因，成为了团队的一大习惯。经过半年的努力，云溪团队最终以内存事务引擎和智能事务隔离技术为基础，并引入原子钟技术实现分布式事务时间戳的Ture-time机制，成功研发了符合自身需求的强一致性事务处理技术，事务性能得到成倍提升。不仅如此，云溪数据库还在分布式架构、功能等方面取得了多项颠覆式创新。
守正创新：推动云溪数据库长远发展
守正创新方能行稳致远，汇集研发人员付出与心血的云溪数据库，虽已应用于高校教育、政务金融等多个行业并有诸多应用案例落地，赋能智慧城市与工业互联网建设，聚焦数字能源等快速发展领域，但发展的脚步从未停止。
面对未来的需求与技术发展，云溪数据库将多模数据库统一访问作为一个重要的规划方向，实现一套云溪数据库就可以实现时序存储、流式计算、列式存储与索引、时空索引、图数据分析预测和数据订阅，并在各个模型上进行复杂分析等多种功能，用户业务不再需要多种技术产品选型和运维，云溪数据库可以实现数据从写入到查询、分析、监控的整个生命周期管理。
前进的道路不可能一帆风顺，技术、人才都将会是云溪团队面临的可预见的挑战，但每个人都无所畏惧、充满信心。“开发数据库是一个难度极高但充满意义的工作，未来也一定会遇到各种各样的难题。我会终身学习，迎难而上。也相信在团队的共同努力下，会攻克一个个难题。”团队一位新生代成员坚定地表示。
在这个快速发展的时代，他们坚守着内心的期待与信念，潜心钻研，上下求索，以进步的心态面对着市场的变幻莫测，以匠人的精神优化迭代着自己的产品。浪潮云溪分布式数据库，未来已来，未来可期！
