大數(shù)據(jù)時(shí)代的新命題：誰在滿足中國企業(yè)的實(shí)時(shí)性需求?

站在今天的十字路口，國內(nèi)數(shù)據(jù)庫行業(yè)已然呈現(xiàn)出新的拐點(diǎn)。而在各種新趨勢和新技術(shù)的到來，鏡舟也正在基于自己開源社區(qū)加商業(yè)化閉環(huán)，共同加速數(shù)據(jù)庫行業(yè)的發(fā)展和規(guī)范。

作者|思杭

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

從540億元到1286億元——這是中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì)在2023年做出的一份預(yù)測報(bào)告。報(bào)告指出，未來五年，中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)在未來五年會(huì)從一個(gè)百億級市場跨越成為千億級市場。

2022-2027年中國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模及增速，來源：CCSA TC601

從數(shù)據(jù)庫行業(yè)的過往經(jīng)歷來看，全球數(shù)據(jù)庫的發(fā)展共經(jīng)歷過兩次熱潮。80年代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的理論突破和技術(shù)創(chuàng)新是全球數(shù)據(jù)庫行業(yè)迎來的第一波熱潮；緊接著，步入21世紀(jì)后，從PC互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，則又衍生出更多的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景。

而當(dāng)時(shí)間快進(jìn)到最近兩年，中國的數(shù)據(jù)庫行業(yè)似乎也在迎來一輪新熱潮。

在新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境之下，企業(yè)數(shù)字化按下加速鍵的同時(shí)，線下線上的邊界被進(jìn)一步稀釋。從線上購物到線上會(huì)議，再到線上營銷活動(dòng)等等，新的變化不僅衍生出了如Zoom、騰訊會(huì)議等線上場景的“現(xiàn)象級應(yīng)用”，也誕生出更多的數(shù)據(jù)分析場景。

站在時(shí)代發(fā)展的角度，這種新變化是伴隨著5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和AI等多種技術(shù)共同出現(xiàn)的。在IDC的預(yù)測中，“到2025年，全球近30%的數(shù)據(jù)需要被實(shí)時(shí)處理?！倍@也正是OLAP分析型數(shù)據(jù)庫近年來快速增長的客觀原因。

而另一組數(shù)字則是，預(yù)計(jì)到2024年，中國分析型數(shù)據(jù)庫的市場規(guī)模將達(dá)到521億元人民幣，復(fù)合增長率為27.8%。

來源：IDC

“OLTP已不能滿足終端用戶對數(shù)據(jù)庫查詢分析的需要”。1993年OLAP剛被提出之時(shí)，提出者“關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父”埃德加·科德就闡明過這樣的觀點(diǎn)。

一個(gè)更通俗易懂的理解是，OLTP用于處理基本日常的事務(wù)處理；而OLAP則支持處理復(fù)雜的分析決策操作，查詢結(jié)果也更為直觀。在企業(yè)數(shù)字化加速到來的同時(shí)，OLAP分析型數(shù)據(jù)庫的需求也被越發(fā)放到臺(tái)前。

鏡舟，正是這條賽道的參與者之一。

在過去的幾年時(shí)間里，鏡舟和其“實(shí)時(shí)數(shù)倉”等產(chǎn)品愈發(fā)頻繁地出現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫主流市場視野內(nèi)，也成為了一眾企業(yè)在數(shù)據(jù)庫側(cè)的首選。

就當(dāng)下而言，數(shù)據(jù)庫應(yīng)該如何選擇？伴隨著企業(yè)對于數(shù)據(jù)即時(shí)性越發(fā)高要求的需求出現(xiàn)，中國企業(yè)到底需要怎樣的數(shù)據(jù)庫？

一、數(shù)據(jù)爆炸的十字路口，迎接變化

“從線下到線上，不僅導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量級的變化，在企業(yè)內(nèi)部，數(shù)據(jù)使用習(xí)慣也在發(fā)生變化?！辩R舟科技客戶成功負(fù)責(zé)人孟慶歡告訴產(chǎn)業(yè)家。在如今時(shí)代洪流的沖擊下，一個(gè)客觀事實(shí)是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代所帶來全新的商業(yè)驅(qū)動(dòng)模式，正在倒逼企業(yè)加速完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

以金融行業(yè)為例，在個(gè)人小額信貸場景下，一個(gè)在2024年已經(jīng)不再發(fā)生的現(xiàn)象是，客戶親自去線下的銀行網(wǎng)點(diǎn)，填寫申請表，再等待銀行完成征信信息對比，最后才能收到由銀行經(jīng)過多重審核后發(fā)放的消費(fèi)貸額度。

如今的情況是，打開網(wǎng)銀APP，填寫完基本資料后點(diǎn)擊申請，不到一分鐘就可以收到來自銀行的貸款額度發(fā)放。

從線下銀行網(wǎng)點(diǎn)到線上網(wǎng)銀APP，過去幾天才能完成的事情，如今已經(jīng)縮短到幾分鐘，甚至幾秒鐘。但與之相對應(yīng)的變化則是，在線上金融場景中，數(shù)據(jù)量級正在從之前的“天”級別變?yōu)椤懊搿奔墑e，時(shí)效性得到大幅提升的同時(shí)，對數(shù)據(jù)庫的要求也在提升。

同樣的情況也出現(xiàn)在零售等行業(yè)。

一個(gè)零售行業(yè)里的共識(shí)，線上銷售渠道的布設(shè)是必行之路，其意味“信息差被網(wǎng)絡(luò)填平，數(shù)量差被快遞填平”。然而，這種布局意味著也同樣意味著零售業(yè)要面臨多種線上渠道的涌入，比如淘寶京東拼多多、微信抖音視頻號等等。

這種渠道的分散化所帶來的是數(shù)據(jù)的繁雜多元。從真實(shí)情況來看，如果說過去企業(yè)的習(xí)慣是查看一個(gè)月的銷售額，以及各個(gè)渠道的售賣情況，以此對商品進(jìn)行判斷，再做出新的銷售決策。然而，在多種線上渠道涌入的背景下，如今數(shù)據(jù)分析的觸角則來自四面八方，時(shí)間更是會(huì)橫跨多個(gè)時(shí)間緯度。

而在這個(gè)背景下，除了固有的數(shù)據(jù)數(shù)量之外，還有一個(gè)最難被攻克的環(huán)節(jié)：“用戶畫像分析”。實(shí)際上，這個(gè)“明星詞匯”近年來已經(jīng)被金融、零售、游戲和汽車等行業(yè)中口耳相傳。

以百草味為例，在雙十一、雙十二等大型活動(dòng)期間，企業(yè)需要將優(yōu)惠券、紅包或者抽獎(jiǎng)等促銷放置在不同時(shí)間點(diǎn)靈活發(fā)放，以達(dá)到最好的促銷效果。

但對于商家來說，如何找到準(zhǔn)確的時(shí)間、精準(zhǔn)的用戶群進(jìn)行發(fā)放，其需要依托于渠道產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)指標(biāo)，來進(jìn)行用戶畫像分析。

這不是一件容易的事情。在一個(gè)企業(yè)內(nèi)部，一個(gè)用戶基于不同的渠道往往可能擁有上百甚至上千個(gè)標(biāo)簽，而在線上渠道接入后，標(biāo)簽的量級更是被無限放大。因此，如果想要面向用戶進(jìn)行足夠精準(zhǔn)的營銷推薦，其對底層數(shù)據(jù)庫就有極大的要求，不僅需要處理大批量的數(shù)據(jù)，更要滿足時(shí)效性、實(shí)時(shí)性。

實(shí)際上，在如今快速變化的大環(huán)境下，不論是金融場景下的高數(shù)據(jù)要求，還是零售等場景中的類似用戶畫像分析的需求，都是如今企業(yè)內(nèi)部對數(shù)據(jù)庫新要求的一個(gè)縮影。

那么最好的選項(xiàng)在哪里？

二、數(shù)據(jù)庫里的「鏡舟樣本」：速度與穩(wěn)定

2022年，鏡舟科技面向金融行業(yè)發(fā)布了數(shù)據(jù)庫解決方案。

作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代表，金融企業(yè)開始從“外需”向“內(nèi)求”轉(zhuǎn)變，通過降本增效的方式來提升自身盈利能力。同時(shí)，在數(shù)字化建設(shè)方面，金融企業(yè)受互聯(lián)網(wǎng)影響，越來越偏向電商和零售化，利用企業(yè)背后積攢的大數(shù)據(jù)做驅(qū)動(dòng)成為業(yè)務(wù)發(fā)展的必需。這使得金融企業(yè)不得不做到“既要又要”——既要穩(wěn)定，又要速度。

以證券企業(yè)的用戶經(jīng)營平臺(tái)為例，其需要收集和整合大量來自不同來源的數(shù)據(jù)，例如用戶畫像、用戶行為等數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)運(yùn)營人員提供快速的自助分析能力。這種能力使得證券在財(cái)富營銷、資產(chǎn)管理等場景下能夠更好地理解和滿足其用戶的需求，從而提升用戶滿意度和忠誠度。

另外，銀行內(nèi)部員工的績效分析平臺(tái)也需要數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)。績效業(yè)務(wù)明細(xì)數(shù)據(jù)、指標(biāo)、考核方案均需要 T+0 的分析時(shí)效，來讓管理層及業(yè)務(wù)員工實(shí)時(shí)查詢經(jīng)營數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，了解存貸款、理財(cái)?shù)纫幌盗袠I(yè)績完成情況，同時(shí)也要支撐績效情況按不同顆粒度進(jìn)行同比、環(huán)比復(fù)盤，賦能企業(yè)的經(jīng)營管理。

這不是一件容易的事情，其背后考驗(yàn)的是數(shù)據(jù)庫的查詢性能，對數(shù)據(jù)量和實(shí)時(shí)性的要求十分高。

鏡舟給出的解題思路是“向量化引擎+CBO查詢優(yōu)化器+智能索引”——從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、到數(shù)據(jù)加工計(jì)算再到數(shù)據(jù)查詢，進(jìn)行全方位的極速再造。

可以理解為，基于“向量化引擎+CBO查詢優(yōu)化器+智能索引”三者的疊加，企業(yè)可以更好地歸攏和整理內(nèi)部的數(shù)據(jù)，不論是通過向量搜索還是智能索引，都可以加速對數(shù)據(jù)的篩查和分析，進(jìn)而加速對數(shù)據(jù)的調(diào)用和處理，盡快反饋到前端。

這正是鏡舟的優(yōu)勢之一。但從更大的視角來看，鏡舟對企業(yè)的價(jià)值還不僅于此，其更為被市場認(rèn)可的是其“實(shí)時(shí)數(shù)倉”解決方案。

實(shí)時(shí)數(shù)倉是在從事后延伸至事前事中的背景下應(yīng)運(yùn)而生的能力，相當(dāng)于從T+1的模式升級為T+0的模式。

傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)倉需要依賴許多外部組件來搭建，體系搭建相對分散、難調(diào)度，鏡舟的做法是則在此基礎(chǔ)上添加了新的All in One模式，即數(shù)據(jù)的接入、處理和分析都在一個(gè)相對獨(dú)立的體系里完成，保證整個(gè)體系的獨(dú)立性。同時(shí)，為了更好地強(qiáng)化上次的數(shù)倉能力，鏡舟在底層還專項(xiàng)構(gòu)建了湖倉一體的能力，使數(shù)據(jù)使用模式和接入方式更加統(tǒng)一。

實(shí)際上，這也恰是如今鏡舟“連接大數(shù)據(jù)與價(jià)值”slogan所對應(yīng)的布局。

在這種強(qiáng)產(chǎn)品力背后，外界對鏡舟的認(rèn)可也更在企業(yè)成長層面——即開源社區(qū)與商業(yè)化主體形成的“雙擎驅(qū)動(dòng)”。

鏡舟科技CEO孫文現(xiàn)告訴產(chǎn)業(yè)家，在百度做統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)福爾摩斯的時(shí)候，后臺(tái)使用的是MySQL。當(dāng)時(shí)幾乎每周都要進(jìn)行一次大規(guī)模數(shù)據(jù)恢復(fù)，否則第二天數(shù)據(jù)就丟了?！坝幸淮闻芘蝿?wù)要凌晨三點(diǎn)之前把所有數(shù)據(jù)全部跑出來，否則數(shù)據(jù)丟失就會(huì)讓客戶看不到后臺(tái)效果，引起投訴?！彼硎尽?/p>

后來孫文現(xiàn)和團(tuán)隊(duì)共同設(shè)計(jì)了百度的第一個(gè)OLAP。而StarRocks開源產(chǎn)品，即新技術(shù)架構(gòu)下的OLAP，也正是誕生于孫文現(xiàn)在百度的這段“反恐24小時(shí)”的經(jīng)歷。一個(gè)關(guān)于StarRocks的時(shí)間線是，2020年5月，StarRocks產(chǎn)品正式問世；2022年，StarRocks正式捐獻(xiàn)給了Linux基金會(huì)。

簡單來說，鏡舟的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品脫胎于StarRocks開源社區(qū)，但又不止于StarRocks。兩者的關(guān)系是相互促進(jìn)、相互成就。

能看到的是，在如今StarRocks開源社區(qū)內(nèi)部，不僅有鏡舟，也更有阿里云、攜程、騰訊、小紅書等重要參與方和貢獻(xiàn)者。實(shí)際上，由于開源社區(qū)的用戶量極大，其迭代速度也十分快。對此，孟慶歡告訴產(chǎn)業(yè)家，“迭代節(jié)奏平均來看是，兩周一個(gè)小版本，一個(gè)月一個(gè)大版本?！?/p>

而對于鏡舟商業(yè)化主體，為了保證其穩(wěn)定性，其商業(yè)化版本則是在StarRocks已經(jīng)成熟的版本上進(jìn)行迭代升級，構(gòu)建出更適配企業(yè)服務(wù)市場的產(chǎn)品和方案。

鏡舟提出的湖倉一體新架構(gòu)也來源于StarRocks，并在此基礎(chǔ)上添加了災(zāi)備管理能力和數(shù)據(jù)權(quán)限管理能力，來保證企業(yè)用戶在數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行中的數(shù)據(jù)安全和資產(chǎn)管理保障。再比如用戶畫像分析的需求，則也是鏡舟依托于StarRocks的大量用戶基礎(chǔ)，總結(jié)出的用戶痛點(diǎn)，并凝結(jié)出更為具體的解決方案，幫企業(yè)解決痛點(diǎn)。

此外，鏡舟基于StarRocks開源產(chǎn)品所做出更進(jìn)一步不僅在產(chǎn)品，也更在對具體的場景和需求服務(wù)能力側(cè)。

第一點(diǎn)改造是效率上的提升。這涉及到了開源產(chǎn)品與商業(yè)化產(chǎn)品的本質(zhì)區(qū)別，前者更注重性能和功能層面的基本能力，比如實(shí)時(shí)數(shù)倉和查詢性能；而后者則更強(qiáng)調(diào)企業(yè)的降本增效。

對此，鏡舟推出了可視化開發(fā)運(yùn)維平臺(tái)，幫助用戶完成產(chǎn)品監(jiān)控、運(yùn)維升降機(jī)、告警監(jiān)控管理及集群健康狀態(tài)巡檢等等。將這些功能做成可視化的界面，這是對于客戶來說更能夠降本增效的功能。

第二點(diǎn)改造則是針對數(shù)據(jù)安全方面。對于集團(tuán)型企業(yè)而言，其業(yè)務(wù)線較多，數(shù)據(jù)的使用模式也更為復(fù)雜。所以，鏡舟在數(shù)據(jù)安全層面給出的解題思路則是，對于數(shù)據(jù)權(quán)限的管控。比如A部門的數(shù)據(jù)，B部門與C部門不能查詢。這種數(shù)據(jù)加密維度的特殊需求則需要企業(yè)版來補(bǔ)齊。

另外，開源社區(qū)為鏡舟所提供的大量用戶基礎(chǔ)，其附加價(jià)值除了行業(yè)Know-how，也更有生態(tài)的價(jià)值。

對于一家數(shù)據(jù)庫企業(yè)而言，它所需要打通的是紛繁復(fù)雜的上下游系統(tǒng)。而開源社區(qū)所能帶來的好處則是，通過開源的開放性，與開源社區(qū)里用戶相關(guān)聯(lián)的上下游企業(yè)，都更有可能發(fā)展成鏡舟生態(tài)圈里的企業(yè)。

以BI為例，帆軟、SmartBI、永洪BI，以及銀行和零售行業(yè)經(jīng)常使用的觀遠(yuǎn)BI都已經(jīng)成為了鏡舟生態(tài)里的合作伙伴。作為一家商業(yè)化的數(shù)據(jù)庫公司，在新的環(huán)境下，鏡舟正在憑借開源社區(qū)的積累和商業(yè)化改造，為數(shù)據(jù)庫行業(yè)提供一個(gè)新樣本。

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，和大模型的下一步

在2023年度十大科技名詞中，大模型位居榜首，數(shù)據(jù)要素也名列前三。而在種種新的技術(shù)變革之下，數(shù)據(jù)庫行業(yè)是否將迎來新的拐點(diǎn)？

首先是火熱了一年的大模型，今年以來，AI Agent和AIGC等技術(shù)都是上層應(yīng)用賽道里的關(guān)鍵詞；而底層技術(shù)的變革總是要來得相對慢一些。在數(shù)據(jù)庫行業(yè)，一個(gè)可預(yù)見性的趨勢是AI+BI+DI。

實(shí)際上，更準(zhǔn)確的說，這種趨勢并非出現(xiàn)在大模型時(shí)代，在更早之前它就是數(shù)據(jù)庫行業(yè)里的一個(gè)暢想。但由于技術(shù)不夠成熟，導(dǎo)致這種暢想并未實(shí)現(xiàn)。

具體而言，在AI、BI與DI三者的結(jié)合中，AI的這部分能力由大模型廠商來提供相應(yīng)的能力；數(shù)據(jù)庫廠商提供的能力則在底層的數(shù)據(jù)處理分析上。其中，DI相當(dāng)于一個(gè)接受數(shù)據(jù)加工請求的平臺(tái)；BI則是將這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果用可視化的方式呈現(xiàn)出來。

只是在大模型時(shí)代，AI可以更好地理解用戶意圖，再基于底層強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算加工能力，即可實(shí)現(xiàn)更加絲滑、低成本的數(shù)據(jù)分析體驗(yàn)，將底層數(shù)據(jù)庫的加工和分析結(jié)果在BI上呈現(xiàn)出來。

在鏡舟的觀察中，這種趨勢現(xiàn)如今已經(jīng)可以成為現(xiàn)實(shí)，并計(jì)劃在未來一年內(nèi)落地。實(shí)際上，這種模式的落地不僅是站在AI大模型新時(shí)代的風(fēng)口之下，也更是在市場的期盼之下。

然而，也正是在AI+BI+DI模式的驅(qū)動(dòng)下，數(shù)據(jù)庫行業(yè)將更加重視公有云模式。一方面是考慮到成本因素，另一方面則是數(shù)據(jù)使用模式的靈活度。

在大模型時(shí)代，公有云模式已經(jīng)被各大云廠提升到重要的戰(zhàn)略地位。而在數(shù)據(jù)庫企業(yè)，公有云模式也將成為一種新的趨勢。一個(gè)較為客觀的觀察是，在全球數(shù)據(jù)庫市場中，云數(shù)據(jù)庫的市場份額近兩年也得到了大幅提升。不僅如此，近兩年的云數(shù)據(jù)庫占比已經(jīng)超過本地部署的數(shù)據(jù)庫。

來源：CCSA TC601

此外，在2023年度的科技關(guān)鍵詞中，數(shù)據(jù)要素也將在數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)揮更重要的角色。不僅如此，隨著2024年數(shù)據(jù)資產(chǎn)的入表，也更將催化數(shù)據(jù)庫行業(yè)走向新的發(fā)展高度。

在國家數(shù)據(jù)局發(fā)布“數(shù)據(jù)要素X”行動(dòng)方案中明確提出推動(dòng)將滿足資產(chǎn)確認(rèn)條件的數(shù)據(jù)資源，計(jì)入資產(chǎn)負(fù)債表無形資產(chǎn)或存貨，推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。而相關(guān)部門發(fā)布的規(guī)定也將于2024年1月1日正式施行。

在鏡舟科技客戶成功負(fù)責(zé)人孟慶歡看來，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表是行業(yè)內(nèi)的一個(gè)里程碑事件。未來，企業(yè)會(huì)越來越重視數(shù)據(jù)層面、資產(chǎn)層面的建設(shè)。過去粗放式的數(shù)據(jù)使用模式，在外部更強(qiáng)的監(jiān)管要求下，也會(huì)朝著精細(xì)化的模式進(jìn)行升級。相對應(yīng)的，數(shù)據(jù)建設(shè)和治理在企業(yè)內(nèi)部會(huì)變得更加合理。”

更具體地來看，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)內(nèi)部相當(dāng)于一個(gè)“底座”的作用。而之所以數(shù)據(jù)資產(chǎn)被提到了一個(gè)更重要的位置，一部分原因也是希望充分發(fā)揮數(shù)據(jù)共享機(jī)制帶來的紅利。

而在整個(gè)數(shù)據(jù)共享機(jī)制的構(gòu)建中，一個(gè)最常見的問題是數(shù)據(jù)孤島的存在。

這也正是前文所說，由于企業(yè)內(nèi)部為了解決多個(gè)問題所構(gòu)建的多個(gè)技術(shù)棧，而在不同組件下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)割裂現(xiàn)象。一旦數(shù)據(jù)割裂的現(xiàn)象出現(xiàn)，整個(gè)數(shù)據(jù)共享的機(jī)制也就被破壞了。

對此，鏡舟所采取的湖倉一體新架構(gòu)則也正是用于解決數(shù)據(jù)割裂的問題。具體來講，數(shù)據(jù)湖的能力可以將用戶的數(shù)據(jù)底座統(tǒng)一起來，比如將A、B、C三個(gè)部門的數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來，從而達(dá)到數(shù)據(jù)共享的效果。

而在湖倉一體技術(shù)架構(gòu)基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)也可以以各種格式存在于數(shù)據(jù)湖里，通過湖倉一體的分析來支撐企業(yè)對于數(shù)據(jù)使用的不同訴求，進(jìn)而更有質(zhì)量地構(gòu)建自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

站在今天的十字路口，國內(nèi)數(shù)據(jù)庫行業(yè)已然呈現(xiàn)出新的拐點(diǎn)。而在各種新趨勢和新技術(shù)的到來，鏡舟也正在基于自己開源社區(qū)加商業(yè)化閉環(huán)，共同加速數(shù)據(jù)庫行業(yè)的發(fā)展和規(guī)范。