降低成本、避免许可风险、简化运营以及为人工智能时代的数据基础设施提供未来保护的五种基本策略。

　　如果没有正确的管道，即使是最好、最强大的数据资产也会生锈。因此，当您的组织完成2026年计划时，不要忽视您的数据库战略对您短期和长期业务成功的重要性。

　　为了驾驭这种不断变化的环境，企业需要一个务实、可操作的框架。以下五部分清单为数据库的成功提供了一个起点，帮助首席信息官、首席技术官、IT高管和数据领导者降低许可风险，简化运营，并为人工智能时代提供面向未来的数据基础设施。

　　采用社区主导的开源，以降低成本并避免许可风险

　　企业领导人可以就其数据库资产做出的最重要的战略决策之一是采用社区主导的开源。虽然“开放”几乎总是优于专有，但重要的是要记住，并非所有开源都是平等的。正如我们所看到的，Redis、Elastic等“开源”组织所做的许可更改，单供应商开源解决方案可能会一时兴起变得专有（或限制性更强），让许多最终用户陷入困境。

　　通过社区或基金会主导的开源项目，如PostgreSQL和Valkey，这种不确定性被消除了，让组织放心，因为他们最初选择的许可不会在董事会的坚持下改变。

　　尽管开源是降低总拥有成本的好方式，但开源不仅仅是为了降低成本。开源还提供了一定程度的灵活性、自主性和自由度，这对您的组织面向未来至关重要。也许最重要的是，社区主导的开源具有快速、众包创新的力量，行业需求推动功能开发，并确保随着技术的发展而持续的相关性和有效性。

　　依靠平台工程来简化您的数据库堆栈

　　数据库蔓延现在是常态。开发人员可以轻松访问数十种数据库技术，每种技术都适用于不同的工作负载。但是，当团队在没有一致控制的情况下独立部署数据库时，会产生碎片化。这意味着性能不平衡、安全标准不一致以及访问模式不可预测。

　　平台工程提供了一个解决方案。通过将数据平台视为具有自己的服务目录、护栏和生命周期政策的产品，企业可以为开发人员提供自助服务数据库功能，同时保持治理和一致性。

　　如果做对了，平台工程提供：

　　每个支持的数据库的标准化、版本控制的模板。

　　明确定义平台团队拥有什么与应用程序团队拥有什么。

　　具有合规性、安全性和性能的预先批准的配置的自助服务配置。

　　内置的弹性功能——备份、故障转移、加密——开发人员不必重新发明。

　　集中可观察性和管理，统一查看您的数据库资产

　　在一个企业与MySQL、MongoDB、无服务器云DBaaS和专业分析引擎一起运行PostgreSQL的世界里，可见性既关键任务又难以实现。团队通常会运行多个监控工具（每个系统一个），这会造成盲点并减慢故障诊断速度。

　　集中的可观察性为支离破碎的景观带来了连贯性。无论是通过相邻的工具、第三方服务，还是两者兼而有之，都要寻找提供多数据库支持的解决方案。如今，许多工具和服务都专注于一个数据库管理系统，但过于依赖此类专业解决方案只会进一步细分您的生态系统。

　　首先，现代可观察性策略应该包括跨多个数据库引擎的统一仪表板和规范化指标，以实现苹果与苹果的比较。孤立数据的成本正在上升。在日益昂贵的低效率堆积之前，集中您的运营。

　　为人工智能工作量至高无上的世界做好准备

　　组织为人工智能工作量丰富的世界进行建设是明智的，开源是处理从结构化、交易数据到矢量数据等所有数据类型的黄金标准。评估并采用适合人工智能工作负载并包括矢量搜索功能的开源数据库（例如PostgreSQL和pgvector）。确保与流行的数据科学生态系统（例如Python、Jupyter、TensorFlow、PyTorch）兼容。并寻找能够促进可扩展性和集成的开源解决方案，以确保数据库能力能够随着不断变化的技术格局而有机地增长和扩展。

　　像PostgreSQL这样的开源解决方案为人工智能工作负载准备提供的最好的东西是能够根据行业需求进化、转型和扩展功能。有了社区主导的创新，您的组织永远不会在追求新的数据库功能方面被抛在后面。

　　利用自动化来加速运营并使数据访问民主化

　　数据库团队承受着巨大的压力，承受着性能调整、容量规划、诊断缓慢查询、响应事件和管理跨环境差异的负担。传统的监控工具会产生警报，但很少产生见解，当然也不会预测。

　　人工智能驱动的运营工具和其他形式的自动化正在迅速成为希望加速数据库运营的组织的主要竞争差异化因素。现代系统可以检测日志、指标和查询模式之间的异常，并在人类工程师发现问题之前建议优化。

　　自动化还使整个业务的团队（例如数据科学家、工程师、分析师、产品所有者）能够快速进行实验、构建和迭代。但人工配置和繁重的治理檢查減緩了一切。自动化使数据系统能够快速、安全、民主化地访问。

　　然而，在研究数据库空间的自动化时，谨慎是最重要的。很少有現代工作負載能容忍停機，因此組織應該優先考慮自動化，使人類成為可能，而不是取代人類——例如專注於可觀察性的工具。在不久的将来，通过日志运行并识别模式、效率低下等的自动化将对现代数据库管理至关重要。另一方面，其他形式的自动化（如“自我修复”数据库）仍然构成了太大的风险，普通组织无法容忍。

　　最后，确保您环境中使用的所有形式的自动化都是透明和可审计的，并留出人工监督的空间，再次尽可能选择开放。

　　开放、集成和人工智能就绪的数据库系统占主导地位

　　在未来几个月和几年内做出数据库决策时，企业优先考虑灵活性、自主性和人工智能准备情况至关重要，以跟上当今快速发展的技术格局。任何可能损害一个人的敏捷性或敏捷性的因素，如供应商锁定或限制性的专有许可，都会严重危及一个人面向未来的基础设施的能力。

　　与此同时，随着SaaS成本持续飙升，组织内数据库和相邻工具的数量不断增加，管理总拥有成本成为关键任务。话虽如此，人工智能准备仍然是大多数组织的优先事项，由于采用晚，这些组织有可能落后于竞争对手。

　　在所有这些追求中，开放和综合的解决方案占主导地位。开源工具和集成基础设施是遭受巨大阻力的孤岛系统和为未来可能带来的任何事情做好准备的简化数据库操作之间的区别。