基于对象存储构建数据库、消息系统等基础软件已经成为一种新趋势了吗？

消息系统

Confluent: 兑现了 Kafka KIP-405 的分层存储能力，将大量数据存储到 S3 来缓解其数据复制的压力和降低存储成本。
WarpStream: 闭源产品，兼容 Kafka API 的一个 Kafka 替代品，完全将 S3 上作为主存储。
Redpanda: 开源产品，可以看作是 Kafka 的一个 rust 实现版本，存储层也实现了和 Confluent 类似的分层存储来降本。
AutoMQ: 国人的开源产品，对 Kafka 底层存储做重新改造实现了一个存算分离的 Kafka 。底层也依赖对象存储作为主存储来进行降本。
Pulsar: 国人的开源产品。前面的都算 Kafka 生态的，这个属于自建生态。主打一个存算分离，也支持将数据卸载给对象存储来降本。
RocketMQ: 国人开源产品，在阿里在线业务大面积应用而发扬光大。5.x 冷热分离后也实现了类似 Kafka 的二级存储，冷数据可以利用对象存储降本。

数据库

Snowflake: 应该是云原生基础软件的标杆产品，算是最早开始充分挖掘对象存储无限容量、弹性、低成本潜力的企业了
TiDB: 23 年开始应该也是洞悉到了这个趋势，后来推出了基于 S3 对象存储的 TiDB Serverless

其他还有很多软件，你看他们软件迭代的 roadmap ，基于都可以观察到，对象存储重塑基础软件似乎已经成为了一个潮流。不过仔细想想，这也合理，对象存储提供了太多优异的特质了：

无限的存储容量：无限扩展的容量
近乎无限的吞吐：几十 GB/s 的吞吐（不够可以找云厂商再开 limit ）
极致弹性，pay-as-you-go: 按照 API 、实际存储容量来按需收费。用多少花多少钱
内建免费的跨 zone 多副本容灾：内建可用区容灾的能力，而且免流量费。基于对象存储构建具备跨可用区容灾能力的应用将会非常轻松。
极低的存储存本：相比其提供的技术能力来看，其存储成本非常低，比 SSD 有一个数量级的成本优势

大家怎么看？

zhouxinyu

55 天前

我再补充两个有意思的项目：
1. neon： https://github.com/neondatabase/neon
2. dolt： https://github.com/dolthub/dolt

里面基于对象存储做了很多数据共享方面的产品创新。云计算聚集了超大的规模，“无限容量”的低成本对象存储将成为数据密集型软件的唯一选择，同时基于共享存储的各类数据互通，格式互认，甚至完全的 Zero ETL 都正在发生。