国家标准计划《信息技术 云原生数据库技术要求》由 TC28（全国信息技术标准化技术委员会）归口 ，主管部门为国家标准委。

主要起草单位 中国电子技术标准化研究院 、华为云计算技术有限公司 、平凯星辰（北京）科技有限公司 、阿里云计算有限公司 、腾讯云计算（北京）有限责任公司 。

在全面上云的大背景下，商业数据库因其昂贵、高运维难度、以及低扩展性和可用性受到挑战。

而云原生数据库则因天然为云定制，在serverless、资源池化、AI计算引擎优化、多区域强一致部署和跨区域多写、容灾等技术等方面具有明显的架构差异和技术优势。

可以为用户带来高性能的同时加强资源利用和更智能化、安全的运维管理能力、节约数据库运维成本。

该标准顺应了云计算发展的趋势，为各行业数据库走向云原生化体现出一定的前瞻性，并且为数据库上云起到了很好的引导和规范作用，将数据库与云计算技术更好的融合利用。

定义了线下传统数据库标准与云上数据库服务再到云原生数据库的技术的差异，与传统集中式数据库、分布式数据库标准形成互补。

同时，可作为测试依据，为云原生数据库产品做测评，为云原生数据库产品选型提供参考。

该项目针对金融应用的数据库云化技术进行研究和规范，考虑到与传统线下数据库技术的差异化，我们将标准分为云原生数据库技术架构、云原生数据库基础功能、技术特性和运维管理四个部分。其主要内容如下： a)云原生数据库技术架构 这部分研究内容包括云原生数据库在整个云平台中所处的位置，与上下游软件硬件环境的关系。云原生数据库各模块功能及云平台周边服务管理工具等。 b)云原生数据库基础功能 云原生数据库应具有传统线下数据库同样的基本功能，包括SQL功能、数据库对象、事务管理、用户管理等。云原生数据库应具备传统线下数据库的基本功能。 c)云原生数据库技术特性 云原生除了具备传统线下数据库的基础功能，同时与传统线下数据库存在一定差异。这部分特性内容主要体现在： Serverless： 为了实现云原生数据库Serverless，云原生数据库产品既需要具备本地的弹性伸缩，也要支持跨机的横向扩展，规格上限不局限于单台服务器的上限；为了准确的把用户的资源弹性到所需的容量，还需要精确的预测用户的负载曲线，提前弹性扩容。 近数据计算下推: 近数据计算下推的设计思路是避免在分布式系统中移动数据，并让数据处理在其所存储的地方进行。在云原生数据库中，存储节点通常由大量性能强大的服务器组成，这些存储节点上的CPU资源利用率较低，这就可以利用近数据处理（NDP）技术。 日志即数据： 在存算分离的架构下，减少计算层和存储层数据传输的量，最大化利用网络带宽，是提升性能的有效手段。云原生数据库最重要的一个概念就是Log Is Database即日志即数据。 HTAP： 云原生数据库通过挂载分析引擎，以消费日志的方式来订阅主实例的数据，作为“协处理器”面向OLAP场景提供高效数据分析能力。 多节点写入： 在云原生数据库应用中，一写多读技术已被广泛应用于生产环境中，但在某些特定场景下，写性能还是会出现瓶颈，更主要的是面临单点写入的可靠性不足问题，就需要引入云原生多主的技术来解决。 a)云原生数据库安全 云原生数据库除了具备传统线下数据库的基础安全能力外，为了应对云上复杂的网络环境和运维条件，需要防篡改、全密态等安全技术，保证数据在网络中，在计算过程中全程保护，进一步提升数据的安全。 b)云原生数据库运维 在云上使用传统数据库可以部署在托管的物理服务器上，或者部署在云主机中，其使用方式和体验与线下模式相似；云原生数据库是直接采用云服务商的数据库云服务，自动化安装部署，按需使用，按使用付费，非常方便和灵活。 云原生数据库的优势不仅体现在基本功能特性上，方便易用的自动化运维管理也是其重要的体现。这部分研究内容包括：数据库资源管理、自动化监控运维、SQL优化诊断、数据传输管理等在云化环境下的能力要求，与传统线下数据库所不同的是，虽然功能需求点相似，但是在云平台服务下，这些功能采用了更加自动化、智能的管理和运维方式，大大的提高了整个系统的安全性、可靠性和运维效率，并且节约了人力成本。