据说云原生技术开创了数据库可扩展性和弹性需求的新时代。为了应对这一变化，包括金融、零售和医疗保健在内的众多行业正在转向分布式数据库，以确保在多个地点安全、高效地存储数据。

显然，分布式数据库在跨可用区和云中区域的一致性方面表现出色，但对于是否在云中运行分布式数据库仍存在疑问。

那么，问题来了，运行分布式数据库有哪些优势呢？

1.资源的优化利用。

该平台可以显着提高分布式数据库的资源利用率。随着微服务架构在现代应用中的流行，出现了许多小型数据库。在节点资源有限的情况下，手动管理这些数据库往往会导致资源分配不理想。在系统上运行时，系统可以自动确定数据库的部署位置并优化资源分配。特别是在多租户环境中，利用可以降低成本并减少所需节点的数量，同时满足不同数据库对空间、CPU、内存和磁盘的多样化需求。

2、Pod资源动态弹性扩展。

另一个显着的优势是Pod资源的动态弹性扩展能力。通过编排平台，企业可以根据需求动态调整Pod资源的大小，包括内存、CPU和磁盘。 ​​ntal Pod (HPA) 和 Pod (VPA) 的引入使自动扩展过程更加方便且无需停机，这对于 AI 和 ML 工作负载尤其重要。分布式SQL数据库可以无缝管理Pod之间的数据迁移，保证数据存储的可扩展性和可靠性。但需要注意的是，为了避免停机，VPA应用程序需要确保数据库有多个实例。

3.一致性和可移植性。

它还提供云、本地和边缘之间的一致性和可移植性，使企业能够跨地点一致地构建、部署和管理工作负载，并根据需要将工作负载从一个云移动到另一个云。

此外，对于本地仍然存在的大量遗留代码，允许企业将其迁移到云端，实现基础设施的代码化部署。这种灵活性和简化复杂部署的能力对于跨分布式环境工作的企业至关重要。内置的容错和自愈能力进一步支持机器学习管道的平稳运行，确保它们在面临技术故障或中断时仍能稳定工作。

4. 加速 AI/ML 工作负载。

在当前人工智能驱动的环境中，支持和加速人工智能和机器学习工作负载的能力变得尤为重要。企业利用人工智能来升级技术和产品，以提高生产力、客户体验和收入。然而，投资人工智能也伴随着高风险。部署在云上，保证数据库和工作负载的顺利运行，推动人工智能的成功实施。

综上所述，它改变了企业开发和部署应用的方式，成为容器编排事实上的标准。老牌企业和云原生公司正在采用它。然而，在分布式环境中，选择最适合您当前和未来需求的数据库架构至关重要。随着企业意识到云原生、地理分布式数据库的价值及其易于部署的特点，这些技术将继续流行。