Forrester按照评估DBaaS供应商的27个标准，评出了12家最重要的供应商：阿里巴巴、亚马逊、EnterpriseDB、谷歌、IBM、微软、MongoDB、Oracle、Rackspace、Redis Labs、SAP和腾讯，并对它们进行了研究、分析和评分。该报告表明了每家供应商相比情况，并帮助企业架构（EA）专业人员选择适合自身需求的供应商。

　　Forrester Wave ：数据库即服务

 

　　Forrester的研究发现，AWS、Oracle、MongoDB、微软和谷歌是这个市场的领导者；Redis Labs、阿里云、SAP和IBM是强劲表现者；腾讯、EnterpriseDB和Rackspace是竞争者。

　　自动化、性能和安全性是三个关键的差异化因素

　　Forrester评出的领导者支持更广泛的使用场景、自动化、高端可扩展性和性能以及安全性。强劲表现者在领导者后面紧追不舍。竞争者正在夯实其核心DBaaS功能。

　　数据库即服务正在改变我们构建和支持业务应用程序和操作型系统的方式。使用DBaaS，你可以在几分钟内配置任何规模的关系数据库或非关系数据库，无需任何技术专长。它为应用程序开发人员提供了数据库平台，可以快速构建简单或复杂的应用程序，使他们能够专注于应用程序逻辑，而不是应对数据库管理方面的难题。DBaaS可自动执行数据库的配置、管理、备份、恢复、可用性、安全性和可扩展性，无需数据库管理员（DBA）。此外，DBaaS可帮助企业从本地数据库迁移到云，节省资金、支持弹性规模，并为扩展工作负载提供更高的性能。

　　一种按需、安全、可扩展和自助式的数据库，可自动执行数据库的配置和管理，以支持新老业务应用程序和操作型系统。

　　DBaaS已取得了巨大进展。就在几年前，部署的大多数是中小型系统。今天，我们看到企业部署规模达数百TB的大型关键任务型数据库，包括几家《财富》100强大企业。Forrester Analytics的调查数据显示，33%的全球基础设施业务决策者已经在支持部署在生产环境中的DBaaS，这个数字在未来三到四年内可能会翻倍。此外，61%的全球数据和分析技术决策者计划在未来一年将DBaaS方面的投入增加至少5%，其中22%计划相比上一年增加10%以上。企业组织支持的使用场景类型已大大增加，不仅限于简单的测试、开发和备份，扩大到更错综复杂的客户体验、物联网（IoT）、移动和大数据等应用领域。

　　DBaaS供应商开始提供新颖和创新的功能，比如AI/机器学习（ML）数据库自动化、与大数据及数据流集成、跨区域的主动-主动集群、默认安全、简化的数据访问工具以及更多类型的数据库，包括图形数据库、文档数据库、键值数据库、时间序列数据库和集成的多模型数据库。

　　支持AI/ML助力的数据库自动化功能。由于企业组织加大云数据库部署力度，对数据库管理自动化的需求变得至关重要。这包括自动执行数据库配置、加载/卸载数据、调优查询、索引、补丁、升级、高可用性和安全性，基本上不需要人为干预。自动化不仅可以加快部署，还可以帮助企业迅速构建和支持庞大且更复杂的业务应用程序和操作型系统。EA专业人员应注意AI/ML数据库自动化产品方面的各种差异，结合现在和将来的具体要求认真考量。

　　提供全面的数据安全功能特性。许多企业过去对云平台保持警惕，现在认为大型公共云平台的原生数据安全功能提供的安全性比团队在本地自行提供的安全性更高。大多数DBaaS供应商提供基本的传输中数据数据及静态数据加密、密钥管理以及审计和监控功能。然而，只有少数供应商提供内置安全功能，比如持久和动态的数据屏蔽（data masking）、标记化、LDAP集成、基于角色的安全报告和实时数据保护。EA专业人员应关注供应商的数据安全特性和功能，确保他们能支持本组织的安全和合规要求。

　　与众多工具和技术组成的大型生态系统集成。DBaaS是构建优秀的现代业务应用程序和支持高级操作型系统的基础。然而，DBaaS需要支持众多工具、技术和架构组成的综合生态系统，以支持不断增长的业务需求。这包括数据集成、数据质量、安全、治理、分布式管理和数据管道。在采购DBaaS解决方案时，EA专业人员应考虑供应商的合作伙伴具有的广度和深度，以充分利用它们的工具和服务。

　　Forrester Wave评估着重介绍了领导者、强劲表现者、竞争者和挑战者。它评估了市面上的顶级供应商，并未描述整个供应商生态圈。

　　Forrester Wave ：数据库即服务计分卡

　　分析报告介绍了每家供应商的下列优缺点。

　　亚马逊拥有采用率最高、种类最广泛的的解决方案。

　　亚马逊继续拥有采用率最高的DBaaS，包括支持一些最庞大最复杂的部署环境。

　　它还在扩大支持各种数据库的力度，使其成为解决方案种类最多的供应商。亚马逊提供面向MySQL和PostgreSQL的Amazon Aurora、面向六种常用数据库的Amazon RDS、面向NoSQL数据库的Amazon DynamoDB、作为Redis和Memcached的内存缓存的Amazon ElasticCache、作为图形数据库的Amazon Neptune、作为时间序列数据库的Amazon Timestream、Amazon Redshift数据仓库以及Amazon Quantum Ledger数据库。

　　客户喜欢其简化的数据库迁移工具、数据库产品的灵活性、安全性和高可用性。然而，一些人抱怨缺少对多模型的支持、缺少对复杂部署环境的强大技术支持及易用性问题。

　　Oracle专注于自主数据库和Exadata平台以获得吸引力。

　　借助Oracle的Database Cloud Service，客户可以获得与本地环境所能使用的一样的Oracle数据库特性和功能。

　　企业组织可以选择拥有直接网络连接和全面管理控制的专用数据库实例，也可选择拥有Oracle管理的完整开发和部署平台的专用模式（schema）。除了Oracle Database Cloud Service外，Oracle还提供简化数据库整合的Oracle Multitenant、云端Oracle Exadata以及Oracle Database备份服务。借助自主云数据库，Oracle不仅可以自动执行一般的管理任务，比如配置、备份、可用性和补丁，还可以自动执行查询调优、表索引和升级。

　　企业客户喜欢Oracle的安全性、性能、自动化和定价；然而，一些参考客户抱怨其技术支持与Oracle针对本地服务的支持不匹配。

　　MongoDB Atlas备受追捧，支持众多使用场景。

　　MongoDB是支持现代商业应用程序的最流行的NoSQL数据库之一。MongoDB Atlas是2016年推出的云托管数据库服务，它做得极好，在众多大中型企业当中备受欢迎。MongoDB Atlas有助于自动执行配置、设置、可用性、备份和升级。MongoDB Atlas可在AWS、谷歌云平台和微软Azure上运行，为客户提供选择。

　　参考客户喜欢其易用性、性能、规模以及支持各种业务应用程序的优秀工具。然而一些客户抱怨成本高、处理高度敏感的数据时缺乏高安全性以及升级、补丁和维护引起的停运时间。

　　微软提供一款成熟、可扩展、安全、混合的DBaaS产品。多年来，微软的DBaaS经过了数次迭代，因而拥有更强的扩展性、更好的性能和安全性。微软提供SQL SQL Data Warehouse托管数据仓库和Azure SQL Database，后者拥有内置智能，可以了解使用情况并灵活调整，以提供更高的性能、可靠性和安全性。此外，微软还提供分布式多模型数据库Azure Cosmos DB、面向MySQL/PostgreSQL/MariaDB的Azure数据库和Azure Cache for Redis。客户使用Azure数据库服务支持众多使用场景，包括电子商务、Web及移动应用程序、操作型报告及其他业务应用。

　　参考客户喜欢微软的自动化、易于配置、高可用性、安全性和技术支持，不过对高端性能及规模、高成本以及缺少支持特定行业使用场景的全面工具表示了担忧。

　　谷歌云的DBaaS备受追捧，支持不同类型的使用场景。谷歌的DBaaS产品多年来不断壮大，大企业积极采用各种谷歌云服务。今天，谷歌提供下列产品：Cloud SQL，与MySQL和PostgreSQL兼容，还支持微软SQL Server；BigQuery，一款Serverless云数据仓库；Cloud Firestore，一款NoSQL文档数据库；Cloud Bigtable，一款NoSQL键值/宽列数据库；Cloud Spanner，面向可扩展的关系数据库；以及Cloud Memorystore，一款内存数据库。谷歌还与以开源为中心的数据管理和分析公司达成了战略合作伙伴关系，提供与谷歌云平台紧密集成的托管服务，以实现统一管理、计费和支持。

　　参考企业客户喜欢该平台的广泛产品，支持庞大复杂的应用程序、高性能、规模、易用性和自动化，但一些客户抱怨高成本和缺少支持特定垂直行业使用场景的广泛的数据管理工具。

　　Redis Labs的DBaaS继续扩大产品种类，以支持新的使用场景。Redis Cloud Essentials在众多云平台（包括AWS、谷歌云平台、IBM SoftLayer和微软Azure）上提供全面管理、Serverless和托管的Redis Enterprises数据库即服务。除了Cloud Essentials外，Cloud Pro还提供VPC、Redis模块、CRDB和Redis on Flash功能，为企业组织提供了构建复杂应用程序的更多选择。企业使用Redis支持实时分析、大批量事务、社交应用、操作型报告和移动应用。

　　参考客户喜欢Redis Cloud的易用性、扩展性和高可用性功能。然而，一些客户抱怨嘈杂邻居（noisy neighbor）性能问题、高成本、缺少强大的安全功能。

　　阿里云为中国和全球部署提供可靠的DBaaS。阿里云提供广泛的基础设施、平台和数据库服务，类似于亚马逊、谷歌和微软。

　　虽然阿里云在众多垂直行业部署了一些庞大复杂的DBaaS，但大多数仅限于中国。

　　阿里云的数据库服务专注于流行的数据库，包括MySQL、PostgreSQL、MariaDB和微软SQL Server，为客户提供自动化配置、管理和高可用性。阿里巴巴还提供面向Memcached、MongoDB和Redis的非关系型DBaaS，为客户提供广泛的开源和商业数据库。

　　参考客户喜欢阿里巴巴的DBaaS性能、弹性规模、易于配置和技术支持，然而一些客户抱怨它缺少全面的数据库安全产品，以及因升级和维护过于频繁地干扰服务。

　　SAP Cloud Platform扩大了对非SAP应用程序的支持。

　　SAP Cloud Platform是一个托管自助服务平台，包括在AWS、谷歌云平台和微软Azure上运行的基础设施服务、HANA数据库服务和HANA App Services。

　　SAP HANA即服务是集事务和分析性能于一体的下一代平台，支持实时工作负载，加快应用程序开发，同时保持数据安全和合规性。

　　许多公司使用SAP Cloud Platform支持部门级数据集市、实时分析、SAP企业资源规划（ERP）扩展以及利用SAP HANA的新业务应用程序。

　　参考企业客户喜欢性能、安全性和支持新工作负载；然而一些客户声称，不如其他DBaaS产品易于使用，处理跨区域需求时存在延迟，处理庞大复杂的部署环境时缺少高端扩展性。

　　IBM提供几种DBaaS方案以支持任何类型的使用场景。

　　IBM Cloud提供一系列数据库以支持众多工作负载，包括事务型、操作型和分析型工作负载。

　　IBM的云数据库核心产品包括Db2 on Cloud、Db2 Warehouse on Cloud和托管的NoSQL数据库Cloudant。此外，该供应商还使用IBM Cloud Databases产品组合支持各种开源数据库，包括支持Elasticsearch、etcd、JanusGraph、MongoDB、MySQL、PostgreSQL、Redis和ScyllaDB数据库服务。

　　IBM Cloud数据库系列专注于管理数据库操作，以自动执行配置、高可用性、备份和加密。

　　参考客户因高可用性和支持众多使用场景而喜欢IBM的云数据库产品，但一些客户提到与性能有关的问题（处理跨区域数据时尤其明显）、高成本以及管理自动化方面滞后。

　　腾讯云为最受欢迎的数据库提供一款切实可行的DBaaS。

　　虽然腾讯云在北美市场不很流行，但它提供了众多切实可行的DBaaS解决方案，支持各种流行的开源和商业数据库，包括微软SQL Server、MongoDB、MySQL、PostgreSQL和Redis。

　　此外，腾讯还支持Tcaplus Database，这是一种分布式NoSQL数据存储服务。除了游戏外，许多企业还使用腾讯的DBaaS来支持许多使用场景，包括电子商务、娱乐、零售、社交及其他商业应用。

　　参考客户喜欢其易用性、弹性规模、性能和支持；然而一些客户抱怨高成本、缺少广泛的安全产品、工具以及与停运有关的问题。

　　EnterpriseDB提供一款成熟的云PostgreSQL来支持任何工作负载。

　　EnterpriseDB是第一家在云端提供PostgreSQL数据库的供应商。自2012年发布第一个版本以来，它显着改进了服务，更易于支持庞大复杂的数据库部署环境。

　　如今，EnterpriseDB的云端DBaaS for PostgreSQL包括AWS和Azure云平台上的配置和管理。借助EnterpriseDB，所有设置、维护、备份和监控都通过一个简单易用、基于Web的图形界面来进行。

　　参考客户喜欢其自动化、易于设置和高可用性，但一些客户对高端性能和规模以及不太全面的安全产品表示了担忧。

　　Rackspace有一款切实可行的产品，可以支持大多数工作负载。

　　Rackspace为流行的数据库提供一系列DBaaS产品，比如Elasticsearch、MariaDB、微软SQL Server、MongoDB、MySQL、Oracle和Redis。Rackspace为共享或专用服务器上的多租户和单租户数据库实例提供DBaaS，使客户可以灵活选择。

　　参考客户声称Rackspace非常支持满足他们的技术和业务需求。

　　他们喜欢Rackspace的技术支持、简单易用的数据库服务、支持各种开源和商业数据库以及总体的性能。然而，一些企业组织声称处理大量数据时遇到延迟问题、仅支持有限的使用场景，以及缺少强大的安全功能。Rackspace拒绝参与我们的研究。