作为PolarDB和PolarStore的设计师来回答这个问题。

首先要向AWS Aurora的创新性致敬！Aurora通过计算节点和存储节点分离，计算节点scale up，存储节点scale out的理念将公有云的关系数据库产品推向了一个新的高度。

在设计方法上，阿里云的PolarDB和Aurora走了不一样的路，归根结底是我们的出发点不同。
AWS的RDS一开始就是架设在它的虚拟机产品EC2之上的，使用的存储是云盘EBS。EC2和EBS之间通过网络通讯，因此AWS的团队认为“网络成为数据库的瓶颈”，在Aurora的论文中，他们开篇就提出“Instead, the bottleneck moves to the network between the database tier requesting I/Os and the storage tier that performs these I/Os.” Aurora设计于12到13年之际，当时网络主流是万兆网络，确实容易成为瓶颈。
而PolarDB是从15年开始研发的，我们见证了IDC从万兆到25Gb RDMA网络的飞跃。因此我们非常大胆的判断，未来几年主机通过高速网络互联，其传输速率会和本地PCIe总线存储设备带宽打平，网络无论在延迟还是带宽上都会接近总线，因此不再成为高性能服务器的瓶颈。而恰恰是软件，过去基于内核提供的syscall开发的软件代码，才是拖慢系统的一环。Bottleneck resides in the software.

在架构上Aurora和PolarDB各有特色。我认为PolarDB的架构和技术更胜一筹。
1）现代云计算机型的演进和分化，计算机型向高主频，多CPU，大内存的方向演进；存储机型向高密度，低功耗方向发展。机型的分化可以大大提高机器资源的使用率，降低TCO。
因此PolarStore中大量采用OS-bypass和zero-copy的技术来节约CPU，降低处理单位I/O吞吐需要消耗的CPU资源，确保存储节点处理I/O请求的效率。而Aurora的存储节点需要大量CPU做redolog到innodb page的转换，存储节点的效率远不如PolarStore。

2）Aurora架构的最大亮点是，存储节点具有将redolog转换为innodb page的能力，这个改进看着很吸引眼球，事实上这个优化对关系数据库的性能提升很有限，富贵论坛性能瓶颈真的不在这里：），反而会拖慢关键路径redolog落地的性能。btw，在PolarDB架构下，redolog离线转换为innodb page的能力不难实现，但我们目前不认为这是高优先级要做的。

3）Aurora的存储多副本是通过quorum机制来实现的，Aurora是六副本，也就是说，需要计算节点向六个存储节点分别写六次，这里其实计算节点的网络开销又上去了，而且是发生在写redolog这种关键路径上。而PolarDB是采用基于RDMA实现的ParallelRaft技术来复制数据，计算节点只要写一次I/O请求到PolarStore的Leader节点，由Leader节点保证quorum写入其他节点，相当于多副本replication被offload到存储节点上。
此外，在最终一致性上Aurora是用gossip协议来兜底的，在完备程度上没有PolarDB使用的ParallelRaft算法有保证。

4）Aurora的改动手术切口太大，使得它很难后面持续跟进社区的新版本。这也是AWS几个数据库产品线的通病，例如Redshift，如何吸收PostgrelSQL 10的变更是他们的开发团队很头疼的问题。对新版本做到与时俱进是云数据库的一个朴素需求。怎么设计这个刀口，达到effect和cost之间的平衡，是对架构师的考验。