云原生数据库因其弹性扩展、按需付费等优势受到越来越多企业客户的青睐，应用场景非常广泛。

我们知道不同的数据库有适合的场景，云原生数据库也有自己的生态位。比较适合云原生数据库的典型场景有：

业务发展存在不确定性，数据流量无法很好预估的场景，比较适合选用云原生数据库，这样的场景大家也更容易接受云原生，特别是中小企业和一些初创公司会选择使用云原生数据库。

典型的如游戏公司，一款新游戏发布后可能会非常火爆，也可能默默无闻，初期很难判定。在这种高度不确定的环境下，云原生数据库可以做到开箱即用，先让业务跑起来，随着业务发展需要再去扩容，云的弹性伸缩能力可以很好地支持业务快速发展。

像上面这种敏态业务，需要资源弹性伸缩的场景，比如双十一、618大促等场景，云原生数据库便是不错的选择。

出海企业以及跨国发展的业务也适合上云，同时也更倾向于选择上云。出海企业，基于每个地域的监管法规要求，需要使用不同的云，而跨多款云、跨多款云原生数据库的迭代效率、成本、运维管控复杂度会面临很大挑战，很多企业会需要一个多云体验一致的数据库。

当前，众多行业领域在利用云原生数据库来加强其运营。

• 互联网金融：互联网金融场景，相对能接受云原生数据库。互联网金融实时分析场景，需要数据充分共享，存储资源和计算资源按需使用，这是比较典型的云原生数据库场景。尤其是一些敏态开发ToC业务，很适合使用云原生数据库。此外，由于云原生数据库具有可扩展性，企业可以在高流量(如股市波动)期间管理峰值负载。

• 医疗保健：医疗保健公司采用云原生数据库来处理患者记录和医疗数据。敏感的健康数据需要合规、安全的数据存储，它们还能进行实时数据分析，这对个性化医疗和患者监控中的预测分析至关重要。

• 游戏：云原生数据库可帮助游戏行业管理用户和游戏状态数据，并提供流畅的游戏体验。这些数据库支持多人在线游戏的高扩展性要求，确保低延迟和高可用性，这对于保持用户参与度和满意度至关重要。

  此外，还有上面说的通过弹性伸缩解决游戏公司业务发展不确定性的问题。

• 零售业：零售企业使用云原生数据库进行库存管理、消费者数据分析和个性化营销，使零售商能够处理季节性需求，并迅速适应不断变化的市场趋势。

• 供应链物流：使用云原生数据库可简化库存管理、实时跟踪产品以及使用预测分析估算供应链需求。能快速处理和分析各种来源的数据，有助于降低运营成本和改善物流。

• 教育领域：教育机构使用云原生数据库管理学生信息、课程材料和互动学习资源。特别是在考试或课程注册等高需求时期，它们可提供维持在线学习平台所需的可扩展性。

• 制造业：云原生数据库能够处理海量数据，支持实时数据分析。这对于制造业来说至关重要，因为企业需要实时监控生产过程，识别效率低下的环节，并进行及时调整。例如，汽车行业需要处理来自车联网的多样化数据，制造业中的智能设备需要管理不同生命周期的数据并生成洞察。

• 社交媒体：社交媒体平台依靠云原生数据库来管理大量用户生成的内容，如点赞、评论、分享和帖子。实时数据馈送和定制内容交付所需的高速度和可扩展性是云原生数据库的完美用途。

• 实用工具管理：云原生数据库可用于监控资源消耗、管理计费系统以及预测公用事业管理系统的需求模式。还能使智能电网技术更容易集成，从而使能源分配和使用监控更加有效。

• 研究与科学：云原生数据库可满足科学研究所需的处理能力和存储容量，特别是用于气候建模或基因组学等庞大数据集的处理能力和存储容量。

小结

专家介绍，企业数据库上云的路径主要有三大类：

第一类是初创企业，最初选择了云原生技术架构，敏态业务比较多，也需要敏捷地去进行业务试错，探索更多业务可能，更愿意利用云数据库的弹性、敏捷能力。

第二类是传统企业，数字化转型过程中进行云端转型，这类企业既需要云上的能力进行业务升级、数字化，也需要兼顾云下的基础设施、业务的稳定性和连续性，其云端转型有一定的时间和周期，是逐步上云的过程，可能某些业务、某些集群先上云，甚至是某一个集群的某一些副本先上云，很长阶段会处在混合云的状态。

第三类企业追求更高的业务连续性或者拓展新业务从而选择云数据库，数据库上云可以更好地解决数字化升级过程中IT基础设施的可靠性及安全性挑战，也为企业探索新业务提供弹性和敏捷能力，以更低的成本探索新业务。

现在企业对云原生数据库的接受程度越来越高，初期用户以初创企业、互联网企业为主，但近年来更多传统企业、强监管行业也开始转向云模式，未来，云原生数据库将在关键业务和战略应用上发挥更重要的作用。