Рынок облачных баз данных в 2025 году:ключевые тенденции и прогнозы

Аналитики оценивают рынок облачных баз данных и DBaaS примерно в 24 миллиарда долларов в 2025 году, а среднегодовой темп роста к 2030 году прогнозируется примерно на 20%. В число движущих факторов входятe переход к облачным архитектурам, рост объемов данных искусственного интеллекта и Интернета вещей, а также спрос на глобально распределенные услуги передачи данных с малой задержкой.

Примечательно, что в 2025 году рынок облачных баз данных находился в переходном состоянии. Это уже не просто «базы данных в облаке». Он стал плоскостью управления данными и искусственным интеллектом для предприятий, а поставщики стремятся добавить векторный поиск, автоматизацию и бессерверную экономику непосредственно в свои услуги.

Основные показатели рынка облачных баз данных в 2025 году

<сильный>1. Базы данных с поддержкой искусственного интеллекта и векторной обработки становятся базами данных по умолчанию.

Наиболее заметным изменением в 2025 году станет то, что принцип «база данных + векторный поиск» теперь станет основой, а не исключением.

• Облако Google активно продвигает AlloyDB AI, интегрируя векторные встраивания, высокопроизводительный векторный поиск и интерфейсы естественного языка в PostgreSQL-совместимый сервис, который может работать в различных средах. Недавние улучшения включают более расширенную векторную индексацию (включая индекс Google ScaNN) и векторные конвейеры ETL с использованием Dataflow, специально предназначенные для случаев использования генеративного искусственного интеллекта и RAG.
• Azure Cosmos DB для NoSQL теперь предлагает первоклассные возможности векторного индексирования и семантического поиска с поддержкой нескольких типов векторных индексов (например, DiskANN), что позволяет выполнять мультимодальные, многомерные векторные рабочие нагрузки наряду с операционными данными.
• AWS продолжает позиционировать Amazon OpenSearch Service в качестве векторной базы данных с векторным механизмом, который может хранить и запрашивать миллиарды многомерных векторов с использованием алгоритмов k-NN/ANN, а также постоянными улучшениями гибридного семантического поиска + поиска по ключевым словам и простоты эксплуатации.

Наряду с гиперскейлерами стремительно развивается экосистема автономных векторных баз данных, в которую входят Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant и другие. В 2025 году появятся многочисленные сравнения на основе тестов и списки лучших, поскольку предприятия оценивают варианты для рабочих нагрузок, основанных на искусственном интеллекте.

Базовый драйвер: генеративный ИИ. Предприятиям необходимо объединить LLM с собственными данными через RAG, семантический поиск и системы рекомендаций. Для этого требуется высокопроизводительный векторный поиск, тесно связанный с транзакционными и документальными данными, поэтому основные базы данных поглощают возможности векторной обработки, а не оставляют их автономным механизмам.

<сильный>2. Бессерверные модели потребления и модели с автоматическим масштабированием развиваются

2025 год также станет годом консолидации бессерверных баз данных. Гиперскейлеры расширяют модели автоматического масштабирования и оплаты по факту использования в реляционных, NoSQL- и аналитических сервисах, одновременно с более широким внедрением бессерверных вычислений:согласно прогнозам Precedence Research, мировой рынок бессерверных вычислений вырастет примерно с 28 миллиардов долларов в 2025 году до более чем 90 миллиардов долларов к 2034 году.

Для баз данных это означает:

• Более детальное автоматическое масштабирование вычислительных ресурсов и хранилища.
• Пакетные модели, которые обрабатывают резкие рабочие нагрузки, управляемые искусственным интеллектом (например, диалоговые приложения или сезонную персонализацию), без избыточного выделения ресурсов.
• Более тесная интеграция между бессерверными хранилищами данных и архитектурами, управляемыми событиями.

Базовый драйвер: ценовое давление и непредсказуемость. Искусственный интеллект и цифровые технологии порождают самые разнообразные рабочие нагрузки; Финансовые директора не потерпят простаивания мощностей. Бессерверные и автоматически масштабируемые DBaaS позволяют командам сопоставлять расходы с потребностями, одновременно разгружая планирование мощности и операции.

<сильный>3. Унифицированные платформы данных + ИИ и конвейеры с нулевым ETL

Третьей важной темой 2025 года станет переход от «выбора базы данных» к «построению на базе унифицированных данных и искусственного интеллекта».

На выставке Google Cloud Next ’25 Компания Google подчеркнула, что операционные базы данных являются основой для агентов искусственного интеллекта и мультимодальных приложений, анонсировав новые функции искусственного интеллекта в своем портфеле баз данных в рамках единой концепции данных и искусственного интеллекта.

Параллельно AWS продвигает модели, при которых операционные базы данных (Aurora, DynamoDB и т. д.) напрямую интегрируются с векторными механизмами, такими как OpenSearch, что снижает потребность в сложных конвейерах ETL и позволяет клиентам повторно использовать существующие модели данных и навыки для генеративных рабочих нагрузок ИИ.

Рынок также видит первые намеки на векторные хранилища объектов, такие как векторные возможности, интегрированные в S3, которые указывают на то, что уровни хранения не просто долговечны, но и изначально доступны для поиска по сходству.

Базовый драйвер: упрощение архитектуры и сокращение времени окупаемости. Предприятиям нужно меньше хрупких конвейеров, меньше движущихся частей и возможность предоставлять одни и те же управляемые данные как для аналитических целей, так и для сценариев использования искусственного интеллекта с единообразной безопасностью и управлением.

<сильный>4. Отраслевые службы баз данных, соответствующие требованиям

Поставщики облачных услуг также вертикизируют предложения баз данных и уделяют особое внимание соблюдению требований. Облака для конкретных отраслей (для финансовых услуг, здравоохранения, государственного сектора и т. д.) все чаще определяются следующим образом:

• Предварительно сертифицированные службы передачи данных, соответствующие отраслевым нормам.
• Геозонированные, глобально распределенные базы данных, которые соблюдают правила суверенитета данных и при этом обеспечивают низкую задержку.
• Встроенные функции для проверки, шифрования и детального контроля доступа.

Отчеты о облачных тенденциях 2025 года подчеркивают переход к вертикальным облакам и управляемым сервисам, адаптированным к конкретным отраслям, с бессерверными и управляемыми базами данных в центре этих стеков.

Базовый драйвер: регулирование плюс глобализация. Поскольку организации работают в разных юрисдикциях с противоречивыми правилами конфиденциальности и местонахождения, им нужны базы данных, которые можно размещать, тиражировать и точно управлять ими, не перестраивая стек от страны к стране.

См. также: Почему ИИ в реальном времени нуждается в распределенных облачных вычислениях на периферии

Итог

На данный момент рынок облачных баз данных фактически является рынком облачных данных и платформ искусственного интеллекта. Для корпоративных пользователей облачных служб баз данных стратегический вопрос сместился с «Какой механизм базы данных?» на «Какая платформа облачных баз данных лучше всего соответствует моему плану развития искусственного интеллекта, нормативным обязательствам и бюджету?»

Эта статья впервые появилась на CDInsights.ai.