数据库管理工具的目标是提升数据库管理的质量，特别是解决数据库实例数量到达一定规模后，越来越高的人工管理成本问题。它赋予普通用户传统数据库DBA的专业能力，包括管理数据、监控运维实例，以及实施备份、迁移等操作。进入云原生时代，数据库管理工具的赋能意义更加重要，它还兼具云架构师的职责，综合利用云生态体系中的计算、存储和网络等资源，为用户提供构建弹性、高效、安全的云数据库管理解决方案。阿里云的数据库工具体系，由一系列具有核心技术的云产品组成，涵盖数据库管理、传输、迁移、备份、自动专家运营等各个需求场景。无论用户使用的是购买的云数据库服务，还是将自己的数据库实例部署在线下或云主机上，都能够通过阿里云数据库的工具，享受高度专业的解决方案服务。

计算机专业博士，阿里云技术专家，数据库领域10年经验。先后负责阿里多个数据库生态工具产品的架构设计和核心技术研发，包括阿里电商数据库异地多活基础设施DRC、电商卖家数据库引擎ESDB，以及阿里云数据库备份产品DBS。

云原生（Cloud Native）是近些年非常热门的话题，它一般被描述为依托于云计算的优势去构建和运行我们的应用。云原生越来越成为一个备受瞩目的领域，特别是以Kubernetes为代表的云原生管理平台越来越受到技术领域更多的重视。在以往的Kubernetes领域中，特别是开源组件，更关注于无状态的应用，很少涉及数据库领域。但一个无法回避的要点是，缺少数据库领域的云原生，不能承担起新一代技术趋势引领者这样一个角色。Apache ShardingShpere是作为前沿的数据库中间件解决方案，在与Kuberents深度整合方面做了积极的努力，试图在开源领域中做数据库与云原生结合的尝试。依托ShardingShpere的Sharding的功能，我们在Kubernetes平台上向终端用户提供具有云原生体验的相关操作，包括了数据库组件的安装、主从复制配置、自动故障转移、数据备份与恢复、数据分片等功能。分享提纲：1、开发基于Kubernetes数据库组件的要点与难点；2、使用Customer Resouce来抽象各种资源；3、使用Operator管理Proxy，注册中心和UI等组件；4、使用Operator管理数据库集群；5、Sidecar在数据路由中的尝试。分享要点：本次分享首先介绍开发基于Kubernetes应用的相关技术路线，并比较它们的优缺点；而后介绍开发数据库组件需要使用到的技术，并分析其中的要点；然后介绍如何使用Customer Resouce来抽象所要操作的各种资源，以及他们之间是如何协作从而共同完成相关任务的；Operator部分首先介绍其如何管理ShardingShpere组件，特别是对Sharding的管理，而后介绍其如何进行数据库的自动化运维操作，包括安装、复制、故障恢复、数据备份与恢复等等；后介绍Sidecar的尝试。Sidecar是Kubernetes中比较特别的部署模式，其对于流量控制、连接管理、安全审计等领域有特殊的优势。这部分将介绍ShardingShpere在该领域的尝试。

美国ServiceMesh服务商Tetrate创始工程师。原华为软件开发云技术专家，对云原生产品有丰富的设计，研发与实施经验。对分布式数据库，容器调度，微服务，ServicMesh等技术有深入的了解。目前为Apache ShardingSphere和Apache SkyWalking核心贡献者，参与该开源项目在软件开发云的商业化进程。前当当网系统架构师，开源达人，曾参与Elastic-Job等知名开源项目。对开源项目的管理，推广和社区运营有丰富的经验。积极参与技术分享，曾在多个技术大会中做过分享，包括ArchSummit, 00，Oracle嘉年华等。在多个媒体发表过文章，如InfoQ。

根据Gartner 2019年的数据来看，2018年全球Cloud DBMS收入占据全球DBMS市场份额的22.75%，预计到2022年75%的数据库将会在云上，云数据库的使用将会变得越来越普遍。本次主题将介绍传统数据库到云数据库有哪些不同，如何解决完整的生命周期管理，服务高可用以及数据高可靠如何保证，在数据安全越来越受重视的今天，云数据库产品在这方面与传统模式又有哪些不同。在云数据库建设的过程中需要解决哪些问题，如何从1条产品线逐步去完善打造一个云数据库生态体系，如何让数据库上云以及数据在云间如何更好的流转，通过这些实践我们如何更好的去理解云数据库背后的技术原理以及思考未来云数据技术的发展趋势。分享题纲：1、介绍云数据库与传统数据库的区别；2、如何打造云数据库产品以及整个云数据库体系的建设实践；3、对云数据库未来发展的思考。

京东智联云研发总监，京东智联云数据库技术负责人，《MariaDB原理与实现》作者。毕业于东北大学，2012年加入京东，曾负责京东集团对内数据库研发工作，支撑集团完成去Oracle/SQL Server工作；2016年开始负责京东云数据库建设，组建并带领团队完成云数据库产品从0到1，从1到N的跨越，上线十余款云数据库产品。