目前，阿里云拥有国内最强大和丰富的云数据库产品家族，涵盖关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据库生态工具四大版块，可以为企业数据生产和集成、实时处理、分析与发现、开发与管理提供全链路生命周期的服务。

数据生产和集成

数据的生产和集成是数据的第一生命周期，就像一个新生儿一样，数据来到这个世界首先必须要经历采集，然后经历存储和处理。阿里云数据传输DTS、数据管理DMS和数据库备份DBS等工具构成了数据生产和集成的基础能力。通过对30+数据源的混合云统一管理，实现数据采集、异构数据实时传输、异地多活、数据跨云备份或备份上云等多样的解决方案，通过DMS提供的数据库DevOps能力可提升数据安全性和研发协同效率。

数据实时处理

在完成数据的生产和集成自然就到了数据的实时处理，在线交易场景如何确保应用永远在线、数据永远不丢失，这一步一定是大家最关心的问题。在这里阿里云数据库提供了不同的选择。

阿里云RDS是国内规模最大、最稳定的云数据库，支持MySQL、PG、SQL Server等引擎，支撑阿里巴巴经济体快速发展十余年，提供99.99%的高可用和RPO=0的企业级能力。云原生数据库2.0时代，阿里云RDS最大的特点是提供企业级的数据库自治能力，通过AI和机器学习的技术，构建了自动驾驶数据库平台，支持问题自动修复、自动调优。

阿里云自研云原生关系型数据库PolarDB采用存储计算分离、软硬一体化设计，既拥有分布式设计的低成本优势，又具有集中式的易用性，可满足大规模应用场景需求。计算能力最高可扩展至1000核以上，存储容量最高可达100TB，集群版单库最多可扩展到16个节点，性能比MySQL高6倍。PolarDB系列产品已连续多年稳定支撑天猫双11，处理峰值高达创纪录的1.4亿次/秒。

数据分析和发现

当积累了大量的交易数据以后，如何在数据里面发现信息为业务创造更大的价值，就到了数据分析和发现这个生命周期阶段。

云原生数据仓库AnalyticDB，基于存储计算分离架构，在离线一体化，一份存储数据满足交互式分析、实时更新、高并发点查及离线计算等多种计算能力，解决了传统分析系统架构复杂，构建门槛高、成本高的问题，1TB可以低至114元/月。云原生数据库2.0还可通过数据湖技术发现和分析离线数据，构建湖仓一体的解决方案。

数据开发和管理

最后是数据的开发和管理，通过数据管理服务DMS，企业可对在线数据资产统一管理，包括元数据管理、安全脱敏和血缘分析，实现低门槛按需建仓，敏捷分析的能力。

一站式在线数据管理平台带来的最大变化是企业能够用数据库的方式进行大数据量的管理。DMS统一管理数据库和数据仓库，让数据*流动。与传统数据集成不同，DMS可以在源端数据库DDL或扩缩容等运维变更对链路无感知，并且内置ETL能力缩短数据链路，同时还可通过跨库查询将源端数据库的表直接作为数仓ODS层参与计算，免去数据物理搬迁的问题，真正实现按需建仓、敏捷分析。DMS还支持灵活的任务编排和数据开发、报表展示。随着数据积累，DMS可周期性归档数据到云原生多模数据库Lindorm或OSS，利用数据湖分析对DBS备份数据进行价值挖掘，对数据进行全生命周期管理，发挥数据价值。

一站式在线数据管理平台，通过统一管理在线数据资产，进行全链路的安全和血缘管理，构建库仓一体、在离线一体的存储和计算能力，将大大降低企业数据处理和分析的门槛，帮助企业更好地发挥数据价值，助力企业数字化转型。

阿里云数据库负责人李飞飞表示：“云原生数据库2.0，我们要从原子产品差异化走向一站式全链路的数据管理与服务，让开发者和客户可以从数据中发掘价值，让数据能够无缝地流动起来，这是我们的理念，也是我们的使命。”