世界每天都在变化，而企业技术革新通常会带来连锁反应。因此，企业要有前瞻眼光，不断地思考如何与时俱进，在正确的时间，通过正确的方法应对变革。
甲骨文公司任务关键型数据库技术执行副总裁Juan Loaiza近日表示：“数据管理正处于一个微妙的时刻。”他认为，在技术创新、监管法规以及海量数据的推动下，数据管理正迎来一场深刻变革，带来了大量机遇。
“我们的目标是洞察数据库技术的未来趋势，吸收好的理念，不断精进。”他表示：“数据库领域发生了许多非常有趣的变化，值得我们每一个人关注。”
Loaiza和他的团队概要介绍了未来数据库的四大发展方向，以及他们从中发现了哪些机遇。
“自治”技术 （Autonomous）
机器学习技术驱动着人驾驶汽车自动导航，在复杂路况和多变的环境下安全行驶，让人们看到了无限可能，许多行业都将目光转向了“自治”。
甲骨文自然也意识到了在云数据库中引入“无人驾驶”将带来的重大意义。Loaiza表示：“多年来我们专注开发，希望将所有数据库功能都自动化。这些自动化功能要想真正发挥作用，就必须在一个自治数据库中相互协作。”
为此，甲骨文不仅重新构建了Oracle云基础设施，确保Oracle数据库发挥最高性能，实现最高可靠性，同时还在Oracle云基础设施和Oracle数据库中引入了机器学习技术，打造了全球首个（也是唯一一个）支持自治部署、自治调优、自治修补和自治安全，并能够随着业务需求增减而快速伸缩的自治驾驶数据库。
在Loaiza看来，除了可观的基础设施和人力成本节省外，Oracle自治数据库更重要的是实现了自主缓存、打补丁和威胁检测，并由此极大“提高了可用性和安全性”。
“Oracle自治数据库提供真正的弹性，让你可以按需添加或缩减CPU。”Loaiza说道。
超大规模计算 （Hyperscale Computing）
超大规模计算是一种可快速伸缩，灵活满足业务需求的创新型计算架构，它最初应用于Facebook、WhatsApp和Twitter等运行分布式站点的互联网巨头，现在已经得到了甲骨文和微软等大型云提供商的广泛采用。
目前，大多数企业通常使用一种被称为“数据库分片（Database Sharding）”的技术来实施超大规模计算，即将数据集的片段——也就是分片——分布在基于大量的计算机运行的大量的数据库中。他们往往采用大量的被称为NoSQL的简单数据库来实现。
“分片这个理念确实很好。”Loaiza表示，但他认为NoSQL数据库存在很多不足，比如不支持Schema，只能通过键值访问数据，无法保证事务完整性等。
对此，甲骨文“取其精华，去其糟粕”，将分片技术嵌入到了成熟的SQL数据库中。由此，在超大规模计算环境中，海量数据的管理人员不仅可以使用大量的独立数据库进行灵活缩放，确保高可用性，还可以通过成熟的SQL数据库进行SQL操作，保证一致的持久性事务。
“这才是两全其美。”Loaiza说道，“我们相当多的大客户都使用这项技术来部署超大规模计算环境。”
区块链安全（Blockchain Security）
得益于比特币的火爆，区块链受到了世人的广泛关注，但企业最感兴趣的是如何在日常业务中使用区块链，例如供应链追溯。
从本质上讲，区块链是一种加密链接在一起的记录的列表，在未经授权的情况下很难对其进行篡改，而对于每一次记录更改，用户都可以通过经过验证的更改历史来了解。
“区块链就是分类账，但它是不可篡改的分类账，这一点非常棒。”Loaiza说道，“我认为区块链是计算机科学和数据管理领域的一大进步，不过企业要使用起来，花费的资源可能要高过它能产生的价值。”他认为，对于绝大多数企业应用而言，事实上根本没必要部署大型分布式区块链平台。
Loaiza和他的团队正在挖掘区块链的潜力，探索如何让区块链的使用变得更简单。例如，在采用了区块链技术的数据库上运行SaaS供应链应用，可以确保所有变更永远不被篡改。
甲骨文将区块链技术嵌入Oracle数据库，帮助开发人员更轻松地在日常业务中使用区块链。“对于数据库用户来说，区块链就像一个表一样，可以非常简单地嵌入到现有应用或新应用中。”Loaiza表示，“选择Oracle，你可以轻松发挥区块链的优势，完全不必担心任何事情。”
物联网（Internet of Things）
物联网(IoT)是一种由广泛类型的传感器和设备彼此连接、通信和共享数据而构成的网络。其中，“物”可以是某个人的健身设备或智能温控器，也可以是一个企业的电站涡轮机或服务车辆。由于所有这些设备都会在瞬间产生海量数据，企业只有通过快速分析，从数据中提取洞察，才能真正获得并增强竞争优势。
IoT数据的流动速度非常快。Loaiza表示：“为此人们设计了专门的内存数据库。”然而，内存数据库可存储的数据极其有限，难以应对IoT数据的快速增长。
对此，甲骨文在Oracle数据库中引入了IoT流处理功能，在一个内存缓冲区中存放IoT数据，“然后通过一个后端流程，周期性地从内存缓冲区提取数据，将数据批量加载到数据库中”，进行存储和分析——这一切都在后台进行。
他表示，甲骨文充分利用了内存中IoT这一趋势，然后妥善解决了相关问题，让IoT更易用、更好用。
