圖：Gartner - 中國(guó) DBMS 代表廠(chǎng)商（部分）

報(bào)告顯示，2024 年中國(guó) DBMS 市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)至 74.697 億美元，較 2023 年增長(zhǎng) 14.8%。其中，受生成式 AI 影響，AI 就緒型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (DBMS) 需求正勁。Gartner 認(rèn)為，生成式 AI 正在將概念驗(yàn)證(POC) 轉(zhuǎn)變?yōu)榕c生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程的集成，但必須直面數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。中國(guó) DBMS 廠(chǎng)商迅速響應(yīng)了這一技術(shù)融合需求，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、靈活的嵌入引擎、多層實(shí)時(shí)存儲(chǔ)、HTAP 等功能創(chuàng)新受到強(qiáng)烈關(guān)注。

圖：Gartner - 融合型 DBMS 的功能創(chuàng)新

作為浪潮推出的業(yè)內(nèi)首款分布式多模數(shù)據(jù)庫(kù)，KaiwuDB 深度契合國(guó)內(nèi) DBMS 市場(chǎng)技術(shù)趨勢(shì)，以物聯(lián)網(wǎng) AIoT 為一大核心場(chǎng)景構(gòu)建集數(shù)據(jù)采、存、管、算、用在內(nèi)的完整數(shù)據(jù)鏈路：

多模數(shù)據(jù)集成與查詢(xún)優(yōu)化。KaiwuDB 采用多模融合架構(gòu)，支持時(shí)序、關(guān)系、文檔等多模型數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，通過(guò)跨模計(jì)算技術(shù)、分布式查詢(xún)優(yōu)化器及多模查詢(xún)處理器，實(shí)現(xiàn)時(shí)序與關(guān)系數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)查詢(xún)分析。以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景為例，KaiwuDB 可同時(shí)處理設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)，解決因接口協(xié)議不一致導(dǎo)致的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題；依托“就地計(jì)算”技術(shù)支持百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)秒級(jí)入庫(kù)，千萬(wàn)級(jí)查詢(xún)毫秒級(jí)響應(yīng)，滿(mǎn)足高并發(fā)混合負(fù)載場(chǎng)景需求。上述能力已支持某重型工業(yè)集團(tuán) SCADA 系統(tǒng)升級(jí)、某頭部車(chē)企形成工廠(chǎng)級(jí)數(shù)據(jù)共享，并助力某大型機(jī)器人工廠(chǎng)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)測(cè)試設(shè)備數(shù)據(jù)匯聚存儲(chǔ)及毫秒級(jí)指標(biāo)查詢(xún)。

數(shù)據(jù)分級(jí)存儲(chǔ)。KaiwuDB 采用分層存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，時(shí)序數(shù)據(jù)按時(shí)間熱度管理生命周期，支持 5-30 倍壓縮比與降采樣存儲(chǔ)。在數(shù)字交管等車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，高頻車(chē)機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于內(nèi)存層以實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，歷史軌跡數(shù)據(jù)則下沉至低成本對(duì)象存儲(chǔ)，從而大幅降本。目前，該功能已在濟(jì)南、臨沂兩市大數(shù)據(jù)局車(chē)輛監(jiān)管平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目中取得積極成效，日均寫(xiě)入近百 GB 數(shù)據(jù)的同時(shí)節(jié)省 80% 以上存儲(chǔ)成本。

原生 AI。KaiwuDB 長(zhǎng)期深耕數(shù)據(jù)庫(kù)與人工智能技術(shù)融合方向，通過(guò)內(nèi)置 AI 內(nèi)核引擎實(shí)現(xiàn)原生預(yù)測(cè)分析及系統(tǒng)自治。這一能力在智慧礦山場(chǎng)景中有重大決策輔助價(jià)值，設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)分析的結(jié)果可幫助企業(yè)快速定位風(fēng)險(xiǎn)，支撐井下作業(yè)人員定位、設(shè)備健康度評(píng)估及啟停機(jī)等實(shí)時(shí)決策。同時(shí)，模型在大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后具備預(yù)判能力，可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自?xún)?yōu)化、自診斷、自運(yùn)維，降低資源占用及運(yùn)維成本。

與此同時(shí)，高德納(Gartner) 于近日發(fā)布的另一份報(bào)告《2025 年中國(guó)數(shù)據(jù)、分析及人工智能技術(shù)成熟度曲線(xiàn)》(Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2025)中，再次將浪潮KaiwuDB 列入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理(real-time data management) 代表廠(chǎng)商。至此，浪潮KaiwuDB 已連續(xù)三年入選該曲線(xiàn)報(bào)告，其在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)能力及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)獲得國(guó)際權(quán)威認(rèn)可和重點(diǎn)推薦。

在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，數(shù)據(jù)作為核心戰(zhàn)略資源，其全生命周期管理已成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵要素。這一變革正在重構(gòu)企業(yè)的決策模式，也催生出數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的革新需求。浪潮KaiwuDB 立足技術(shù)前沿，通過(guò)構(gòu)建多模融合的物聯(lián)數(shù)字底座，已為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字能源管理、智慧交管等多領(lǐng)域提供全鏈路數(shù)據(jù)支撐，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到智能決策的閉環(huán)升級(jí)。浪潮KaiwuDB 已將社區(qū)版 KWDB 開(kāi)源并捐贈(zèng)給開(kāi)放原子開(kāi)源基金會(huì)，未來(lái)將繼續(xù)攜手生態(tài)伙伴打造開(kāi)放共贏的數(shù)字生態(tài)，推動(dòng)我國(guó)軟件基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入源源動(dòng)能。