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甲骨文软件退出中国大舞台,阿里云替代进口见证中国科技成长

发布日期:2022-10-11 点击次数:1839
美国软件巨头甲骨文再次大规模裁员 失去阿里大客户后进入寒冬。

8月3日消息,据外媒报道,软件巨头甲骨文公司在周一开始裁减更多美国员工,主要裁减了营销和美国客户体验部门员工,显示出该公司在收缩客户分析和广告服务部门的规模。

根据此前报道,甲骨文可能会在全球范围内裁员数千人,涉及美国、加拿大、印度和欧洲,以减少10亿美元的成本。甲骨文目前拥有大约13万名员工。

大规模裁员以压缩成本。

甲骨文的裁员从广告部门开始,该部门上月被裁员约60人。与此同时,甲骨文首席营销官艾瑞尔·凯尔曼(Ariel Kelman)和营销主管约尔根·林德纳(Juergen Lindner)等高管预计也将离开公司。

对于甲骨文来说,裁员并非新鲜事,但10亿美元也是一个不小的成本节省目标。甲骨文在今年6月称,在截至今年5月的2022财年,该公司花了1.91亿美元用于重组成本,主要与员工离职有关。该公司称,去年在这方面的花费为4.31亿美元。

5月份,甲骨文中国区首批被裁的900余人中,超500人来自北京研发中心,整个中心约1600人,近六成员工被裁。据悉,甲骨文给出了N+6的赔偿标准。

报道称,此轮裁员计划最快8月开始,涉及自动化客户服务销售及电商功能软件应用程序的市场推广员工,而主要对象为欧洲及美国地区。

业内人士认为,自从甲骨文进入国内之后,三十多年来,一直都是国内的数据库行业独霸。但因为公司的管理方式,并不适合国内的市场,失去了阿里这样的大客户,导致了公司的大规模裁员,最终不得不离开了国内。

错过黄金发展期,面临新型公司挑战。
甲骨文退阿里云上
有消息称,裁员之际,甲骨文仍在为字节跳动提供服务。甲骨文和字节跳动于 2020 年达成了合作,字节跳动将 TikTok 的美国数据处理交给甲骨文的云数据平台进行储存和处理,这类似于 " 云上贵州 " 负责苹果在中国的数据储存。

2018-2020 年,甲骨文的营收持续下降,直到 2020 年甲骨文与字节跳动达成合作后,甲骨文的营收在最新两个财年的年收入分别上涨了 4% 和 5%。但相比年初,目前甲骨文的自由现金流已经下降了 63%,为 50 亿美元,股本下降了 12%,为 2000 亿美元。

甲骨文公司是全球头部的企业级软件公司,总部位于美国加利福尼亚州的红木滩。1989年正式进入中国市场。虽然近年来,甲骨文不断缩减中国区人员,但不得不承认的是甲骨文的数据库占据了世界数据库市场的一半,而在中国区,却被甲骨文垄断了,占据了百分之百的市场。

随着2009年阿里巴巴成功推出阿里云服务,大部分的国内外客户涌向阿里巴巴,这意味着阿里巴巴突破了传统数据领域,彻底的击溃了甲骨文公司,让他们引以为傲的传统数据库会在竞争中逐渐被淘汰。

甲骨文目前在中国有14家分公司、5个研发中心,约近5000名员工。研发中心负责云开发、Linux、Oracle Spatial、虚拟化技术、服务器技术和应用开发等。2013年,甲骨文超越IBM,成为继Microsoft后全球第二大软件公司。不过随着云计算架构的兴起,甲骨文无论在市值还是业务开展方面,都开始面临新型公司的进一步挑战。

当前,在云计算市场中,亚马逊公司一家独大,微软、谷歌、阿里云也在穷追猛赶。由于决策上失误,错失了云计算发展黄金时期,甲骨文落后市场一大截。

据市场研究机构IDC最新数据显示,在云计算市场中,亚马逊、微软、阿里云占据市场前三。阿里云全球市场份额进一步上涨,增速为市场前五中最快。全球云计算市场形成3A格局(亚马逊AWS、微软Azure和阿里云),其中3A占据云市场近七成份额,市场逐步向头部聚集。这使得甲骨文想要突围更加艰难。



直到10多年前,阿里下决心要去掉IBM的服务器、Oracle的数据库、EMC的存储设备,尽快用上自主研发的云计算技术,这期间经历了多少的辛苦我们不得而知,我们看到了十年后的阿里云成为了全球领先的云计算企业。去年,Gartner公布全球数据库魔力象限,阿里云首次挺进全球数据库领导者象限,这意味着中国云首次进入全球领导者象限与顶级数据库服务厂商同台竞技。
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很多年前,甲骨文在中国市场占据绝对领先的地位,各个政企使用它,不少事业单位使用它,甚至通信、银行也离不开它,人们习惯了使用这个已经经过多次迭代更新的好用的数据库,不曾想到要改变什么。
过去,中国数据库技术几乎是空白,处处受制于人,现在,我们有了自己的技术,并且实现了弯道超车,这无疑具有重大意义。当然,不止是数据库技术,其他前沿技术我们也有了突破,甚至达到了领先水平,很难想象,如果我们没有去IOE,如果没有打造鸿蒙系统,如果不在人工智能领域发力,现在该是怎样的场景。

谁在觊觎百亿美金数据库市场?阿里、甲骨文和华为演绎的“功守道”
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俄罗斯被西方制裁,孰是孰非我们不多做评论,但是有一点,打铁还需自身硬,实力硬才能真正地挺直腰杆,别人的再好也是别人的,只有自己的东西用着才踏实,我们过去、现在、今后始终坚持的拼搏、自主是完全正确的。中国科技将会传来更多的好消息,会有越来越多的中国科技成功出海,走到世界的前列,我们坚信这一点。还有,也是很重要的一点,不管出于什么样的原因和目的,甲骨文动不动就停止服务,而我们的中国云在不断探索升级,不断开拓新的服务领域,两相对比,我们对中国科技更有信心。一边是动不动就制裁、暂停,各种坏消息,一边是一心一意地搞研发、求合作,好消息不断,谁会最终赢得胜利,无需赘言。选择对的方向,走在正确的路上,势不可挡。

到2019年5月,甲骨文中国研发中心传出关闭消息,甲骨文在中国的研发人员约1600人,研发人员面临裁员的单选题,首批将裁员约900余人,其中超过500人来自北京研发中心。进一步消息透露,甲骨文本次裁员是全球性的,中国地区的影响更大。

  这是一个时代的结束。

  虽然甲骨文核心研发并不在中国,但是中国研发中心的裁撤映射出甲骨文的茫然,中国市场历来是外企必须要抓住的区域,而在云计算时代,甲骨文已自顾不暇。

  回到云计算兴起之前,以甲骨文为代表的 IOE 阵营(IBM提供服务器,Oracle提供数据库软件,EMC提供存储)形成一套由软及硬的数据库系统,也是当时为数不多的稳妥选择。

  阿里在2009年底提出“去IOE”,其实是一场新旧IT解决方案的替代浪潮,不止是阿里,更多国内企业都选择了“去IOE”:遵循低成本、线性可控、去中心化(分布式)的原则,用PC Sever替代小型机,MySQL替代Oracle,中低端存储替代EMC。

  甲骨文数据库维护成本高,并且在规模扩展情况下有诸多问题,这期间国产数据库崛起,数据库从一家独大转向百花齐放格局,从行业角度看,替代甲骨文数据库需要时间,毕竟要改变客户使用惯性不容易,业内人士估计这个时间在三年左右,从某种角度来说,甲骨文数据库所处环境是“去IOE”时代的延续。

  云计算对甲骨文的冲击是全方位的,国外有AWS,国内有阿里云。2018年11月份,亚马逊AWS CEO Andy Jassy公开发文称:亚马逊消费者业务在11月1日关闭其甲骨文数据仓库并全面转向Redshift。到2018年底,他们将88%的甲骨文数据库(以及97%的关键系统数据库)迁移到Aurora和DynamoDB上。

  Redshift、Aurora和DynamoDB是AWS数据库标杆产品,AWS就处在Gartner《2018年数据库魔力象限》领导者象限和甲骨文不远的位置。

  今年早些时候,甲骨文前总裁托马斯·库里安加入谷歌云担任CEO、甲骨文云平台前执行副总裁阿密特·泽弗瑞加入谷歌云任工程副总裁。更早的2014年,甲骨文原全球副总裁兼大中华区技术总经理喻思成、甲骨文产品战略部原高级总监刘松加盟阿里云。

  甲骨文向云转型总让人感觉“说得多,做得少”,这里插播一个花絮,以长线投资著称的巴菲特清仓了价值21亿美元的甲骨文股票。当然也不必太过忧心甲骨文,甲骨文部分市场确实受冲击较严重,但短期内不会出现大规模取代现象,甲骨文面临的是技术路线的分歧,现在颇有被落井下石的感觉,只能说是“天下苦甲骨文‘垄断’久矣”。

  功:阿里云来势汹汹

  前不久刚刚落幕的DTCC 2019(第十届中国数据库技术大会)上,阿里云智能数据库产品线总负责人李飞飞演讲指出,All in Cloud时代,云原生数据库因其突出优势,应用趋势不断上升。

  这里用“攻”更为准确,阿里云抓的是趋势。对此雷锋网的理解是,云原生数据库和传统商业数据库在适用场景上各有千秋,而云计算还处于高速增长期,传统商业数据库软件却已是存量市场,此消彼长,阿里云乘云之势收割数据库客户,也显现出一种云数据库势头远超Oracle的现象。

  据李飞飞介绍,阿里云数据库已经形成了一个数据上云的完整链路,首先通过DTS数据传输工具,将线下的数据库迁移到线上,再按照业务需要进行数据库选型。


  如上图所示为数据库受欢迎趋势,红线为需购买软件许可的商业数据库,蓝线为开源数据库及云原生数据库,两者逐渐接近,也意味着更激烈竞争的开始。

  数据库发展经历了传统商业数据库到开源数据库再到云原生数据的历程,在实践中大家发现,单纯将传统数据库“搬家”到云上,既不兼容也不经济,如果非要细数传统数据库的“罪状”,我们可以说它备份回档慢、故障恢复慢、纵向扩展弱、横向扩展弱、成本高、资源利用率低、可用性低。

  传统数据库是产品模式,云原生数据库是服务模式,以阿里云主打产品POLARDB为参考,POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型云数据库,100% 兼容 MySQL,存储容量最高可达100 TB,性能最高提升至MySQL 的 6 倍,单库最多可扩展到 16 个节点,采用存储和计算分离的架构,所有计算节点共享一份数据,适用于企业多样化的数据库应用场景。