【数据库】国产数据库的新机遇:电科金仓以融合技术同步全球竞争

【数据库】国产数据库的新机遇:电科金仓以融合技术同步全球竞争
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KES V9 2025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFS Ultra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。

如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金仓试图讲述的不再是“我们也能做、我们可以兼容”,而是“我们能不能定义下一代数据库形态”。

整个发布会贯穿了三个关键词:“融合”“AI”“平台能力”。这背后的核心逻辑是清晰的:在“去IOE”与“兼容Oracle”的红利渐近尾声之际,国产数据库厂商开始面对一个更加复杂、也更具挑战性的市场命题——如何在大模型时代支撑非结构化数据、高维向量检索和复杂语义计算的新需求?

正如我国数据库学科带头人王珊教授所说,数据库内核与AI能力的深度结合,已成为释放数据核心价值的关键路径,正催生着更智能、更自适应、更能应对复杂挑战的新一代数据库形态。这不仅是一个技术问题,更是产业方向选择的问题。而电科金仓,作为国产数据库厂商中的代表性玩家,选择了用“融合数据库”体系作为回应。

本文将试图厘清三个核心问题:

  1. “融合数据库”究竟意味着什么?它与传统数据库有何本质差异?
  2. 电科金仓的产品和技术体系是否真正构成了“融合能力”?它和“功能叠加”有何不同?
  3. 在AI深度嵌入企业业务的当下,这种融合路线是否能成为国产数据库的新锚点?

“国产替代”已近尾声,融合才是接下来的战场

 
十年前,中国数据库行业的关键词是“去IOE”与“国产替代”。在国家自主可控政策推动下,以政府、电信、金融、能源等关键领域为代表,信息系统加速从Oracle、IBM DB2等国外数据库向国产方案迁移。在这一背景下,一批国产数据库厂商迅速崛起,其主要任务是完成“可用、可控、兼容”的目标:对上层业务保持接口一致性,对底层系统实现稳定承载。

金仓数据库正是在这一阶段建立了其在国产数据库行业的核心位置。凭借与Oracle高度兼容的技术路线、平滑迁移工具链以及在关键系统中的稳定表现,金仓数据库产品广泛应用于金融、电信、能源、交通、医疗、制造等多个重点行业,累计部署超100万套。多个行业数据显示,当前国产数据库在政府行业的渗透率已经较高,在金融、能源、电信等领域也实现规模化部署。

然而,随着“信创替代”阶段性任务逐步完成,国产数据库行业开始进入一个更具挑战性的“后信创时代”。这一阶段的核心问题不再是“是否兼容、替代Oracle”,而是能否适配AI驱动下的新一代数据需求和系统形态。

以大模型为代表的新型AI应用快速普及,数据模型不断增加:从结构化数据扩展至非结构化文本、图像、音频、视频;从二维表格拓展至高维向量、知识图谱与时序流。随之而来的,是更复杂的查询负载、更动态的部署形态、更高并发与低延迟的性能要求,以及对模型推理与语义理解能力的数据库原生支持。

与此同时,传统数据库产品“分门别类”的技术架构开始显露疲态:关系型数据库难以适配图数据与向量索引,专用数据库难以统一管控与调度,数据孤岛与工具链碎片化问题愈发严重。

也就是说,当数据库面对的不只是“存数据、查数据”,而是作为整个AI工作流的数据中枢时,其产品能力、架构底层、生态整合模式,都需要重构。

在这样的背景下,“融合数据库”成为国产数据库厂商所普遍关注的下一阶段技术路径。它不仅是一个产品概念,更是一种架构性、体系化的战略选择:打破不同数据模型、查询语法、运行环境、运维体系之间的壁垒,构建一个面向未来的数据处理基础设施平台。

对于国产数据库而言,这不仅是一条技术演进路线,也是一个新的战略方向。

金仓数据库打了一个样 

“融合数据库”不是产品组合的宣传术语,而是一种架构层面的内生能力。电科金仓不是通过多个产品之间的拼接来构建所谓“融合能力”,而是选择把这一理念深度注入到其核心产品——KES V9 2025融合数据库引擎之中。

这是一款真正意义上的“底座级产品”,承载了电科金仓对下一代数据库形态的理解,也代表了国产数据库从“平替时代”向“范式定义”的跃迁尝试。

电科金仓提出的“五个一体化”融合理念,就落地于KES V9 2025的设计之中:

在这里插入图片描述

数据模型一体化:原生支持结构化、文档、图、时序、向量等五大主流数据模型,在同一个引擎中实现统一存储与查询;

语法兼容一体化:在异构兼容方面,KES V9 2025除覆盖Oracle、MySQL常用功能外,还新增了SQL Server和Sybase兼容模式,覆盖率分别达到99%与95%,大幅降低用户切换门槛;

部署形态一体化:支持集中式、分布式、读写分离、RAC等多种形态的灵活部署,满足从核心业务系统到边缘节点的多样化需求;

开发运维一体化:打通监控、调优、自愈、巡检等全生命周期运维能力,构建面向大规模集群的运维支撑体系;

应用场景一体化:从传统政务、金融等核心业务场景,到AI原生场景如语义检索、RAG问答等,均实现适配与优化。

更重要的是,这一切并非功能模块的拼装,而是通过内核级架构重构实现的“融合内生性” —— 多模数据无需切换引擎、查询无需跨系统协调、部署与运维无需分别建设。这使得KES V9 2025成为支撑“融合数据库”愿景的真正技术载体。

需要指出的是,电科金仓不是为了融合而融合,融合数据库是为了更好地支撑多场景下的应用、更好地满足市场上涌现的新需求,尤其是为AI的规模化商用奠定坚实基础。

围绕“AI for DB”和“DB for AI”两个维度,电科金仓打造了深入融合AI能力的产品体系,此次发布的四款产品均融入了AI能力,并构建起一套支撑AI应用与赋能数据库管理的完整能力矩阵。

☆KES V9 2025:智能融合主引擎

该产品在多数据模型融合上,新增了对键值、文档、向量数据模型支持,满足AI场景等新型业务需求,通过单条SQL就能完成跨模型复杂检索。在系统管理上,通过融合AI技术的智能优化器、全诊断过程支撑及SQL映射应急机制,实现从性能问题感知到自治优化的完整链路,大幅降低人工管理成本。

☆云数据库一体机(AI版):交付即智能

该一体机搭载“的卢运维智能体”,创新引入AI交互式运维模式,用户通过自然语言即可驱动数据库进行自治运维操作,通过AI驱动SQL优化,让数据库越用越快,并可通过AI实现告警自动处置闭环,故障预警准确率高达98%以上,大幅提升了运维效率与易用性。

AI版一体机可在分钟级完成部署,实现“开箱即用、自主运行”的交付体验。

☆KFS Ultra:打通数据流动的“动脉系统”

融合的前提是数据的广泛接入与调度。KFS Ultra作为金仓“数据动脉”,支持结构化、半结构化、非结构化数据的统一同步与管理。KFS Ultra还创新引入“掣电融合数据复制引”,日吞吐量可达千亿级。该产品通过AI智能算力调度,有效消除卡顿延迟,保障业务持续流畅运行。同时内置“K宝”智能助手,提供覆盖部署、优化、诊断的AI运维支持。

☆KEMCC:让数据库管理走向智能化

KEMCC作为融合体系的“管控大脑”,覆盖从部署到运维的整个生命周期管理。它提供集中式监控、自动巡检、优化建议输出,并内嵌AI辅助决策能力,支撑大规模、多实例数据库资产的统一调度。

在接受媒体采访时,电科金仓指出,这四款产品不是独立存在,而是面向AI应用构成“融合数据库平台”的四个维度:KES是内核,KFS是数据流动层,KEMCC是管控层,一体机是交付层,共同形成从底层到交付的全栈一体化平台。

此外,融合不是单靠数据库厂商自身能完成的。此次发布会上,电科金仓同步宣布品牌升级,正式推出“数据库平替用金仓”的新口号,意图强化其在国产数据库替代与智能化演进中的双重角色。

电科金仓在发布会上同步推出了“金兰组织2.0”计划,在1.0阶段基础上,金兰组织2.0不仅“破圈”聚合政产学研多方力量,还提出将影响力由中国拓展至全球,以共建技术生态、共享创新成果为目标,打造国产数据库走向国际的新平台。

在这里插入图片描述

这种协同体系,某种程度上是对Oracle+NVIDIA、Snowflake+OpenAI等国外组合形态的国产对标。

电科金仓透露,目前其融合数据库已在大量客户场景中部署了AI场景的向量能力,涵盖金融知识问答、交通图像查询、政务语义搜索等典型RAG应用场景。

数据库需要被重新发明一次,这是时代的馈赠 

过去几十年,数据库作为信息系统的“后端模块”,其核心使命是存储、组织与查询结构化数据。在这一范式下,SQL语言、关系模型、事务机制构成了现代数据库的基础逻辑,也塑造了像Oracle、MySQL这样的经典技术形态。

但AI时代的到来打破了这一认知边界。

1. 数据库需要被重新发明一次

大模型不仅在重写前端应用逻辑,也在倒逼后端数据系统彻底重构:

  • 输入不再是清晰的字段,而是模糊的语义;
  • 数据不再仅是表格,而是图谱、文档、视频、向量;
  • 查询不再是规则匹配,而是理解意图后的智能召回。

这意味着,数据库不仅要处理数据,还要理解数据、参与计算、驱动推理。

电科金仓的“融合数据库”路线正是在这种背景下做出的回应。它不是某个单点技术的演进,而是一种底层架构与产品角色的集体重写——从“兼容Oracle”转向“AI双向赋能”;从“功能堆叠”转向“内核融合”;从“数据库工具”转向“数据基础设施平台”。

这条路径的特别之处在于,它标志着国产数据库厂商第一次在新一代技术范式转型中实现了“同步起跑”。

过去,在关系型数据库时代,中国厂商普遍追赶国外技术标准;在NoSQL和NewSQL浪潮中,受限于应用规模和场景契合度,多数厂商没有进入主舞台。而今天,AI对数据库提出的全新要求,让所有厂商都必须重新开始。而国产厂商,终于站在了同一起跑线上。

电科金仓选择从平台视角构建融合数据库,不再满足于“能用”“替代”,而是试图抓住“AI时代的结构性重构机会”,以“融合”作为切入点,对下一代数据库形态下注。这既是一次尝试,也是一种突破。

“数据库需要被重新发明一次”——AI不是加功能,而是改底座。而电科金仓为代表的国产数据库厂商,正在尝试拿回定义权。

2. 格局未定,谁都有机会登顶

数据库行业正在经历一次罕见的结构性重塑期。例如,Oracle正在重构其AI支撑能力,重新定义Exadata与OCI的位置;MongoDB早已放下“文档数据库”的标签,全力投入AI for DB与向量检索;Snowflake则不断将自己延展为数据云平台,与OpenAI展开深度集成。

这一切都说明:传统数据库巨头也必须进化才能在AI时代存活。

而对于国产数据库厂商而言,这是历史性机遇。以往,无论是事务模型、查询引擎还是集群架构,国产厂商都要从追赶开始;但今天,向量计算、知识索引、语义检索、RAG中枢,这些新能力没有明确标准,也没有绝对领先者。

这是一个“技术范式重启”的时代,第一次给予了国产厂商与全球同行“同步构建”的机会。

在这一波技术迁移中,电科金仓的动作已足够快——它不是唯一的探索者,但它是少数“明确提出融合、快速落地产品、形成体系闭环”的玩家之一。

这不仅是一次产品迭代,更是一场产业角色的转换。过去它是“国产替代者”,未来它可能成为“架构重构者”。在新一轮数据库形态变革中,电科金仓选择的“融合数据库平台”路线,既是基础能力的升级,也是一种未来图景的表达。

至于它能否成为中国版的“Oracle+Snowflake”,这一判断需要交给时间。但可以确定的是,它已经踏出了至关重要的第一步:不再问“我们能否替代”,而是问“我们能否定义”。

电科金仓董事长仲恺指出,数据库作为数字中国建设的核心支撑,正成为激活新质生产力的关键引擎。因此,随着数字经济、新质生产力的快速发展,国产数据库有广阔的市场前景。据中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会 (CCSA TC601) 发布的《数据库发展研究报告(2024年)》,预计到2028年,中国数据库市场总规模将达到930.29亿元,市场年复合增长率 (CAGR) 为12.23%。

在这里插入图片描述

可谓天地宽阔,任君翱翔。天时、地利、人和,时代给了我们一次难得的机会,希望国产数据库厂商不要浪费了。

来源: 数据猿

Read more

Qwen3Guard-Gen-WEB使用避坑指南,少走弯路的部署经验

Qwen3Guard-Gen-WEB 使用避坑指南,少走弯路的部署经验 你刚拉取了 Qwen3Guard-Gen-WEB 镜像,满怀期待地点开网页界面,输入一段测试文本,却卡在“加载中…”——等了两分钟,页面没反应;再刷新,报错 502 Bad Gateway;重跑脚本,提示 /root/1键推理.sh: No such file or directory……别急,这不是模型不行,而是你踩进了几个高频但极易被忽略的部署“暗坑”。 作为阿里开源的安全审核模型,Qwen3Guard-Gen-WEB 并非开箱即用的“傻瓜式”应用。它把专业能力封装进轻量 Web 界面,但底层依赖、路径逻辑、资源边界和交互习惯,都和常规 LLM 推理镜像有明显差异。本文不讲原理、不堆参数,只聚焦真实部署现场:哪些操作看似合理实则致命?哪些提示看似报错实为线索?

WebRTC 架构概览(整体框架篇)

WebRTC 架构概览(整体框架篇) 本文是 WebRTC 系列专栏的第二篇,将深入剖析 WebRTC 的整体架构,包括浏览器中的实现架构、API 体系、信令流程以及底层媒体引擎 libwebrtc 的结构。 目录 1. WebRTC 在浏览器中的架构 2. API 体系详解 3. WebRTC 信令流程概览 4. 媒体引擎结构(libwebrtc 概览) 5. 总结 1. WebRTC 在浏览器中的架构 1.1 整体架构图 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Web Application │ │ (JavaScript / HTML) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────

SpringBoot+Vue+Netty+WebSocket+WebRTC 视频聊天实现

一、关于WebRTC(Web Real-Time Communication) WebRTC 是什么:是浏览器内置的实时通信技术,能让网页直接实现音视频通话、数据传输,无需安装插件。 ICE 是什么:ICE(Interactive Connectivity Establishment)是 WebRTC 中用于解决 NAT 穿透(简单说就是让不同网络下的设备能找到彼此)的框架,而 iceServers 就是给 ICE 提供 “辅助服务器” 的配置。 STUN 服务器:STUN(Session Traversal Utilities for NAT),直译是 “NAT 会话穿透工具”,它是一种轻量级的网络服务器,核心作用是:帮助处于 NAT(网络地址转换)后的设备(比如你的电脑 / 手机)

Flutter 三方库 wasm_interop 的鸿蒙化适配指南 - 让 WebAssembly 在鸿蒙 Web 端起飞、高性能 C++/Rust 逻辑复用实战、突破 JS 算力瓶颈

Flutter 三方库 wasm_interop 的鸿蒙化适配指南 - 让 WebAssembly 在鸿蒙 Web 端起飞、高性能 C++/Rust 逻辑复用实战、突破 JS 算力瓶颈

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 wasm_interop 的鸿蒙化适配指南 - 让 WebAssembly 在鸿蒙 Web 端起飞、高性能 C++/Rust 逻辑复用实战、突破 JS 算力瓶颈 在鸿蒙跨平台应用中,如果你遇到了需要极致算力的场景(如复杂的滤镜算法、音视频解码或加密运算),而 JavaScript/Dart 的性能又无法满足需求时,WebAssembly (Wasm) 就是你的终极武器。而 wasm_interop 则是连接 Dart 与 Wasm 世界的高速桥梁。 前言 wasm_interop 封装了底层的 WebAssembly JavaScript 接口,让我们能用纯