近些年來，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)推進，在數(shù)據(jù)的分析利用方面，其廣度和深度都在不斷向外延伸。在分析廣度方面，主要體現(xiàn)在所分析數(shù)據(jù)的類型以及分析場景更加多樣化、多元化；在分析深度方面，主要體現(xiàn)在更關(guān)注多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析以及基于數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)進行數(shù)據(jù)價值的深度挖掘。

與此同時，為了滿足多樣化的數(shù)據(jù)分析需求，企業(yè)數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)也在持續(xù)演進。單一數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫已不能順應(yīng)數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢，越來越多企業(yè)開始基于“湖（Hadoop技術(shù)體系）”+“倉（MPP技術(shù)體系）”的混合架構(gòu)打造自己的企業(yè)級數(shù)據(jù)平臺。這種混合架構(gòu)融合了“湖”和“倉”各自的技術(shù)優(yōu)勢，可以在一定程度上支撐企業(yè)多樣化的數(shù)據(jù)分析場景，但是在數(shù)據(jù)平臺的易用性、可維護性、數(shù)據(jù)處理效率以及存儲成本方面都存在一定的不足。

星環(huán)科技政府與公共事業(yè)部系統(tǒng)架構(gòu)的負責(zé)人徐流明介紹說，“湖（Hadoop技術(shù)體系）”+“倉（MPP技術(shù)體系）”的混合架構(gòu)是在數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)演進過程中技術(shù)向業(yè)務(wù)妥協(xié)的一個產(chǎn)物。Hadoop技術(shù)體系在設(shè)計之初主要是為了解決海量數(shù)據(jù)的離線批處理問題，在高并發(fā)數(shù)據(jù)集市、即席查詢、事務(wù)一致性等方面存在先天不足；而MPP技術(shù)體系是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫演進而來，對事務(wù)一致性、OLAP分析性能都有比較好的支撐，但是在分析場景方面存在比較大的局限性，主要以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析為主，無法支撐半/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲、實時計算、機器學(xué)習(xí)等場景。同時，在前些年，業(yè)內(nèi)又沒有比較成熟的技術(shù)體系能夠同時滿足“湖”+“倉”的所有場景，所以才催生了“Hadoop+MPP”的混合架構(gòu)。

然而，隨著多模型數(shù)據(jù)庫技術(shù)的興起，“湖”“倉”之間的技術(shù)壁壘有望被打破，湖倉一體的概念也應(yīng)運而生。所謂湖倉一體，就是融合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的一種新型開放式數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢充分結(jié)合，構(gòu)建在數(shù)據(jù)湖低成本的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)之上，又繼承了數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)處理、分析和管理功能。

從技術(shù)角度看，“湖倉一體”架構(gòu)是以多模型數(shù)據(jù)平臺技術(shù)為依托，打破傳統(tǒng)Hadoop+MPP混合部署模式，實現(xiàn)湖倉技術(shù)架構(gòu)統(tǒng)一。未來，湖倉一體作為新一代大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，將逐漸取代單一數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)。

以需求為牽引，湖倉一體時代來臨

任何技術(shù)的更新迭代都是以需求為牽引的，數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)也不例外。近年來，數(shù)據(jù)分析需求的演進趨勢體現(xiàn)在四個方面：

第一，數(shù)據(jù)類型多元化。由原來的以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和實時消息數(shù)據(jù)共存的情況。

第二，分析場景多樣化。由原來的以統(tǒng)計分析為主，轉(zhuǎn)變?yōu)榻y(tǒng)計分析、標簽分析、全文檢索、 預(yù)測分析、甚至是基于圖數(shù)據(jù)的推理分析等共存。

第三，分析時效實時化。由以離線分析為主，轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r分析、交互分析、自助分析等。

第四，數(shù)據(jù)管控統(tǒng)一化。由原來的弱管控模式轉(zhuǎn)變?yōu)榱藦姽芸?，體現(xiàn)在統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準、統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲、統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理以及統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖。

在需求演進的趨勢下，企業(yè)級數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)也進行不斷迭代，主要經(jīng)歷了四個階段：

數(shù)據(jù)庫階段。在上個世紀80年代，數(shù)據(jù)分析主要是基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，做一些單系統(tǒng)的簡單分析。

數(shù)據(jù)倉庫階段。到了90年代，數(shù)倉的概念開始興起，各個企業(yè)開始構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)倉庫平臺，把業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)都抽取到數(shù)倉之中，進行一些多維的、關(guān)聯(lián)性的、融合性的BI分析，以輔助決策。

數(shù)據(jù)湖階段。到了2010年前后，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，數(shù)據(jù)湖的概念隨之而來。數(shù)據(jù)湖不僅支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，同時還支持半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和查詢。同時，在數(shù)據(jù)應(yīng)用場景上，也更加的多元化，出現(xiàn)了實時分析、全文檢索、機器學(xué)習(xí)等一些新型的分析場景。

在這一階段，大家的關(guān)注點在于用不同的技術(shù)棧來支撐不同的數(shù)據(jù)分析場景，對數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的易用性、可維護性卻沒有過多的關(guān)注，導(dǎo)致很多企業(yè)建設(shè)的數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)非常之復(fù)雜，為后期平臺迭代以及運維都造成了很大困擾。

湖倉一體階段。近兩年來，湖倉一體的概念興起，企業(yè)開始逐步關(guān)注數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)問題，更強調(diào)通過統(tǒng)一的架構(gòu)，依托一個一站式的多模型數(shù)據(jù)平臺來解決數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫多樣化的數(shù)據(jù)分析場景。

技術(shù)向業(yè)務(wù)妥協(xié)，“湖+倉”混合架構(gòu)面臨多重挑戰(zhàn)

在湖倉一體的概念出現(xiàn)之前，其實業(yè)內(nèi)湖+倉的混合架構(gòu)已經(jīng)存在了多年，而且有些企業(yè)把這種湖+倉的架構(gòu)也稱為湖倉一體，實際上湖倉一體并不等于簡單的數(shù)據(jù)湖+數(shù)據(jù)倉庫。

湖+倉混合架構(gòu)有幾個比較典型的特點：

數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫是兩套相對獨立的體系，混合部署在一個數(shù)據(jù)平臺上。數(shù)據(jù)湖是基于Hadoop技術(shù)來實現(xiàn)，主要用于支撐多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲，執(zhí)行批處理、流處理等工作負載。數(shù)據(jù)倉庫主要基于MPP或者一些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)，主要支撐結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在OLAP場景下的BI分析和查詢需求。湖和倉是互相獨立的，通過ETL實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交換。

這種架構(gòu)可以在一定程度上解決企業(yè)多場景的數(shù)據(jù)分析需求，但是也有一些明顯的弊端。

第一，混合部署架構(gòu)較為復(fù)雜，導(dǎo)致架構(gòu)設(shè)計和項目實施交付成本較高，且后期平臺運維難度較大。

第二，數(shù)據(jù)冗余非常明顯，增加存儲的成本。Hadoop和MPP都屬于分布式系統(tǒng)，分布式系統(tǒng)為了保障數(shù)據(jù)的高可靠性，一般都是通過冗余備份的方式實現(xiàn)的。兩種技術(shù)本身都已經(jīng)做了數(shù)據(jù)的冗余備份，采用混合架構(gòu)又避免不了有部分的數(shù)據(jù)既存在Hadoop平臺，又存在MPP平臺，進一步增加了數(shù)據(jù)冗余的比例，增加存儲的成本。

第三，數(shù)據(jù)處理的鏈路過長，影響查詢的時效性。通常數(shù)據(jù)處理要先入湖，進行批處理后再入倉，在數(shù)倉中進行主題建模分析，最終為上層提供查詢服務(wù)，整個加工鏈路相對比較長，而且中間有湖入倉還要進行一次ETL，影響查詢的時效性。

第四，數(shù)據(jù)的一致性問題，增加了數(shù)據(jù)校驗成本。無論是由湖入倉還是由倉入湖，實際上在混合架構(gòu)下都是在兩種數(shù)據(jù)平臺間的數(shù)據(jù)遷移，在遷移的過程當(dāng)中難免會出現(xiàn)數(shù)據(jù)一致性問題，增加額外的數(shù)據(jù)校驗成本。

湖+倉的混合架構(gòu)是技術(shù)向業(yè)務(wù)妥協(xié)的一個產(chǎn)物，并不是真正意義上的湖倉一體平臺。在前些年，業(yè)內(nèi)沒有比較成熟的技術(shù)體系能夠同時滿足“湖”+“倉”的所有場景，所以才催生了“Hadoop+MPP”的混合架構(gòu)。

打破“湖”“倉”技術(shù)壁壘，湖倉一體是未來演進趨勢，其特點有幾個方面：

多模存儲：湖倉一體平臺具備統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲管理能力，支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲，同時支持多種數(shù)據(jù)存儲模型；

架構(gòu)統(tǒng)一：湖倉一體具備4層統(tǒng)一架構(gòu)。在資源管理層可以實現(xiàn)統(tǒng)一的資源調(diào)度框架，支持計算和存儲單元彈性伸縮；在存儲層具備統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲能力，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理；在計算層支持統(tǒng)一計算引擎，可以實現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析；在接口層支持統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口，能夠為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一易用的查詢接口。湖倉一體架構(gòu)統(tǒng)一，可以避免混合架構(gòu)帶來的開發(fā)難、運維難、存儲成本高、數(shù)據(jù)處理效率底等問題。

性能卓越：湖倉一體平臺性能更卓越。因為在統(tǒng)一架構(gòu)下，數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫都是采用一體化設(shè)計，減少了數(shù)據(jù)加工的鏈路，增加了資源的復(fù)用性，時效性更好。

全面賦能：通過湖倉一體平臺，可以同時滿足“湖”“倉”的數(shù)據(jù)分析需求，支持多樣化的業(yè)務(wù)場景，能夠為企業(yè)級各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)、各種分析場景提供全面賦能。

“湖倉一體”架構(gòu)以多模型數(shù)據(jù)平臺技術(shù)為依托，打破Hadoop+MPP混合部署模式，實現(xiàn)湖倉技術(shù)架構(gòu)統(tǒng)一，屬于真正的湖倉一體平臺。

自主可控，星環(huán)科技“湖倉一體”的解決之道

星環(huán)科技推出的湖倉一體解決方案，總體分為五層架構(gòu)：

第一層是基礎(chǔ)設(shè)施層，可以兼容信創(chuàng)自主可控的硬件生態(tài)，兼容主流X86及ARM架構(gòu)服務(wù)器，支持CentOS、Redhat、麒麟V10、統(tǒng)信UOS等主流操作系統(tǒng)，同時支持ARM與X86架構(gòu)混合部署。

第二層是統(tǒng)一資源管理層，星環(huán)科技推出基于云原生技術(shù)的容器化操作系統(tǒng)TCOS，提供統(tǒng)一的資源調(diào)度框架，通過容器化編排，能夠統(tǒng)一調(diào)度計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等各類基礎(chǔ)資源。

第三層是統(tǒng)一存儲管理層，星環(huán)科技研發(fā)了統(tǒng)一的分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)TDDMS，為不同存儲引擎提供公共的存儲管理服務(wù)，保障數(shù)據(jù)一致性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理運維和高可用。目前分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)接入了9款存儲引擎，支持10種數(shù)據(jù)模型的存儲。用戶不需要為不同模型建立單獨的存儲系統(tǒng)，而是通過統(tǒng)一的存儲管理，降低了運維管理成本，也避免了數(shù)據(jù)孤島。同時分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的插件特性，也方便后續(xù)業(yè)務(wù)的靈活擴展，可以根據(jù)需要接入其他存儲引擎。

第四層是統(tǒng)一計算引擎層，基于分布式計算引擎Transwarp Nucleon可以根據(jù)不同的存儲引擎自動匹配高性能算法，不僅可以支持批處理、流處理等不同類型計算任務(wù)，還支持跨模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析，方便用戶在一個SQL中使用不同模型的數(shù)據(jù)，降低開發(fā)難度，提升開發(fā)效率。

第五層是統(tǒng)一數(shù)據(jù)操作層，主要提供標準的SQL語法支持，可以實現(xiàn)統(tǒng)一接口處理不同的業(yè)務(wù)和不同數(shù)據(jù)模型，只需要簡單的SQL語句即可完成各種復(fù)合跨模型數(shù)據(jù)查詢，無需訪問不同接口即可操作不同的數(shù)據(jù)模型。對于場景切換、數(shù)據(jù)庫切換而造成接口、開發(fā)語言切換的問題就不存在了，開發(fā)和遷移成本大大降低。

貫穿這五層架構(gòu)，星環(huán)科技湖倉一體平臺還提供了全生命周期的數(shù)據(jù)管控能力，可以實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)以及元數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管控，同時還支持統(tǒng)一的多租戶管理，可確保在湖倉一體平臺上的租戶從資源層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層等都能實現(xiàn)完整隔離。

八大特點引領(lǐng)，星環(huán)科技湖倉一體平臺賦能用戶

那么星環(huán)科技的湖倉一體平臺有什么特點呢？

云原生。基于云原生的架構(gòu)，提供容器化的底座，可以根據(jù)業(yè)務(wù)負載自動彈性擴縮容，提高整體資源利用率。湖倉一體平臺各組件采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，按照功能模塊進行切分，在橫向擴展以及版本更新方面都具有更高的靈活性。

多模態(tài)異構(gòu)存儲。星環(huán)科技提供一個多模型的數(shù)據(jù)管理平臺，能夠提升場景的查詢效率，針對同一份數(shù)據(jù)可以采用多種數(shù)據(jù)模型存放，解決不同場景的效率問題。

1湖N倉多租戶體系。面向集團型企業(yè)，可以提供1湖加N倉的多租戶體系。在集團本部構(gòu)建一個中心租戶，在中心租戶中建設(shè)集團級數(shù)據(jù)湖，梳理統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖，同時面向集團層面業(yè)務(wù)分析需求，建設(shè)集團級數(shù)據(jù)倉庫。針對集團下屬的業(yè)務(wù)部門、分子公司，或者一些數(shù)據(jù)創(chuàng)新團隊，可按需建立自有的租戶，在租戶內(nèi)有獨立的資源環(huán)境，有獨立的一套數(shù)據(jù)開發(fā)平臺和工具，可以通過共享統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)，建設(shè)面向自己業(yè)務(wù)和主題的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市，滿足個性化的數(shù)據(jù)分析需求。

自主可控。自主可控主要體現(xiàn)在兩個方面，對內(nèi)，星環(huán)科技一直在堅持技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)全面自主可控。對外，星環(huán)科技也在積極的和信創(chuàng)的上下游去做兼容適配，擁抱整個信創(chuàng)生態(tài)。

總體而言，星環(huán)科技湖倉一體平臺的優(yōu)勢包括多模存儲、技術(shù)創(chuàng)新、批流協(xié)同、統(tǒng)一SQL、彈性伸縮、信創(chuàng)自主、全棧工具、降本增效等8大優(yōu)勢。

目前，星環(huán)科技湖倉一體解決方案已經(jīng)在金融、政府、交通、郵政、醫(yī)療、能源等行業(yè)以及部分大型國有企業(yè)落地應(yīng)用，典型客戶包括中化集團、中國郵政集團、廣州農(nóng)商行等。
審核編輯：彭靜