现代数据库驱动着从电子商务平台到医疗系统的各个方面，使其可靠性对业务运营至关重要。然而，传统的监控方法仅仅追踪 CPU 使用率和内存消耗，已无法满足当今复杂数据基础设施的需求。数据库可观测性代表了组织理解和优化数据库性能方式的根本转变，将被动故障排除转变为主动的性能管理。
熟练数据库专业人员的严重短缺正在威胁着各行各业组织的数字化转型计划。随着数据量的爆炸式增长和数据库技术的激增，对经验丰富的数据库管理员、架构师和工程师的需求已经远远超过了现有的人才库。这种技能缺乏迫使公司重新考虑其数据库管理方法，加速自动化工具、低代码平台和生产力增强技术的采用。了解这场危机以及组织为应对危机而采取的策略对于全球技术领导者来说至关重要。
多年来，Raft 和 Paxos 一直是数据库系统中分布式共识的基础支柱。这些算法彻底改变了分布式数据库在多个节点之间保持一致性的方式，即使在面对网络分区和节点故障的情况下，也提供了就数据值达成一致的可靠方法。然而，随着应用程序变得越来越全球化，数据量呈爆炸式增长，数据库社区已经认识到，传统的共识算法虽然强大，但可能会在性能和可扩展性方面造成瓶颈。
新共识机制的出现代表了我们对分布式数据库的看法的根本转变。现代方法从头开始设计，以应对全球分布式系统的独特挑战，其中远程数据中心之间的网络延迟可以用数百毫秒而不是个位数值来衡量。这些下一代算法不仅优先考虑正确性，还优先考虑吞吐量、减少延迟以及跨地理分散的基础设施的高效资源利用。
在容器化环境中运行数据库的旅程是一次变革性的过程，标志着与早期 Kubernetes 主要为无状态应用程序设计的时代相比发生了重大转变。如今，容器化数据库代表了一种成熟的技术堆栈，使组织能够以与应用程序层相同的敏捷性和可扩展性来管理数据工作负载。这种演变是由持久存储、专业编排工具的创新以及对如何平衡容器的动态特性与有状态数据系统的稳定性要求的日益理解所推动的。
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