StarRocks上新，“One Data、All Analytics”還有多遠(yuǎn)？

K.K在《未來十二大趨勢》中認(rèn)為，我們正處于一個(gè)數(shù)據(jù)流動(dòng)的時(shí)代。商業(yè)乃數(shù)據(jù)之商業(yè)。歸根結(jié)底，你在處理的都是數(shù)據(jù)。

的確，當(dāng)數(shù)據(jù)成為新的核心生產(chǎn)要素之際，數(shù)據(jù)分析就猶如最重要的生產(chǎn)工具之一，決定著企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代生產(chǎn)力水平。近年來,無論國外的Snowflake、Databricks，還是國內(nèi)StarRocks、PingCAP，大批數(shù)據(jù)分析型公司涌現(xiàn)，都旨在滿足越來越多的數(shù)據(jù)分析需求，幫助各種企業(yè)充分釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。

這其中，StarRocks就是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域一顆冉冉升起的新星。在短短幾年時(shí)間里，StarRocks在Github獲得star 6300+，成為同類開源數(shù)據(jù)庫項(xiàng)目里增長最快的，并且在2022年底正式捐贈(zèng)給 Linux Foundation，吸引到全球開發(fā)者和用戶參與未來社區(qū)的建設(shè)。

正如StarRocks TSC Member、鏡舟科技 CTO 張友東所言，StarRocks希望通過技術(shù)創(chuàng)新來簡化數(shù)據(jù)技術(shù)棧，通過一個(gè)引擎實(shí)現(xiàn)全場景的“One Data、All Analytics”愿景。

為何需要“One Data，All Analytics”

當(dāng)前，人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化技術(shù)在不斷提升企業(yè)生產(chǎn)力的同時(shí)，隨之而來就是復(fù)雜性的持續(xù)提升。這種復(fù)雜性在數(shù)據(jù)領(lǐng)域體現(xiàn)的尤為明顯，尤其是數(shù)據(jù)技術(shù)與業(yè)務(wù)場景的不斷融合，復(fù)雜性困擾著諸多身處數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)。

復(fù)雜性首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)正加速走向海量化和多樣化。過去，一家企業(yè)往往以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，數(shù)據(jù)規(guī)模通常是TB級(jí)別；現(xiàn)在，文本數(shù)據(jù)、軌跡數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大幅增加，PB級(jí)數(shù)據(jù)量正成為越來越多企業(yè)的常態(tài)。

其次，企業(yè)如今的業(yè)務(wù)場景日趨復(fù)雜，隨之而來的就是數(shù)據(jù)棧相關(guān)技術(shù)、工具、產(chǎn)品大量增加。從過去單一的數(shù)據(jù)倉庫，到現(xiàn)在指標(biāo)平臺(tái)、交互式分析、實(shí)時(shí)分析、流計(jì)算等等，企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)棧環(huán)境復(fù)雜程度遠(yuǎn)勝以往，并且隨著AI相關(guān)技術(shù)融入，這種復(fù)雜性還在持續(xù)增加。

第三，數(shù)據(jù)消費(fèi)需求的復(fù)雜性大幅提升。過去，數(shù)據(jù)消費(fèi)僅僅是管理層少數(shù)人的“權(quán)力”；現(xiàn)在，“人人用數(shù)”已經(jīng)成為眾多企業(yè)追求的目標(biāo)。例如，有些走在前沿的互聯(lián)網(wǎng)、金融等企業(yè)，甚至一名普通業(yè)務(wù)員工都是數(shù)據(jù)消費(fèi)者，并且在日常業(yè)務(wù)中隨時(shí)會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

因此，在海量數(shù)據(jù)環(huán)境成為既定事實(shí)的情況下，企業(yè)在數(shù)據(jù)領(lǐng)域所面臨的復(fù)雜性挑戰(zhàn)將是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中一道必須面臨的難題。在張友東看來，“One Data，All Analytics”是化解數(shù)據(jù)分析復(fù)雜性的關(guān)鍵，而StarRocks3.0版本的推出，為實(shí)現(xiàn)“One Data，All Analytics”目標(biāo)前進(jìn)了一大步。

StarRocks 3.0，產(chǎn)品大進(jìn)階

眾所周知，數(shù)據(jù)分析類產(chǎn)品擁有多年歷史。在大數(shù)據(jù)興起之前，Teradata、Greenplum等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫一直占據(jù)著主流市場位置；隨著大數(shù)據(jù)興起，以Hadoop 為代表的大數(shù)據(jù)平臺(tái)迅速成為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)平臺(tái)；如今，云原生、湖倉一體等技術(shù)的興起，加速推動(dòng)著數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的創(chuàng)新。

當(dāng)前，數(shù)據(jù)分析類相關(guān)的公司眾多。不過，StarRocks用出色表現(xiàn)吸引了業(yè)界的大量關(guān)注。自從2021年9月份正式開源以來，StarRocks已成長為開源領(lǐng)域的明星項(xiàng)目，獲得了全球開發(fā)者的認(rèn)可。在筆者看來，StarRocks之所以在短時(shí)間即獲得階段性的成功，關(guān)鍵在于產(chǎn)品的迭代速度和創(chuàng)新能力。

從開源至今，StarRocks已經(jīng)歷了三個(gè)大版本的迭代，從1.0版本主打性能，到2.0版本圍繞融合統(tǒng)一，再到現(xiàn)在3.0版本圍繞湖倉一體的創(chuàng)新，StarRocks成為當(dāng)下數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域現(xiàn)象級(jí)的產(chǎn)品。

以數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)為例，存算分離是大勢所趨。隨著云原生等技術(shù)的高速發(fā)展，通過存算分離架構(gòu)，計(jì)算、存儲(chǔ)等資源可以更好地彈性化，以應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)于資源的使用，從而實(shí)現(xiàn)成本、效率的最優(yōu)化。StarRocks 3.0同樣采用了存算分離架構(gòu)，架構(gòu)設(shè)計(jì)高度抽象且極簡，無需依賴復(fù)雜組件，具有極強(qiáng)的擴(kuò)展性和彈性；并且支持Multi-Warehouse，多個(gè)Warehouse共享一份數(shù)據(jù)，不同 Warehouse 應(yīng)用在不同工作負(fù)載，計(jì)算資源可以進(jìn)行物理隔離，內(nèi)部按需獨(dú)立彈性伸縮。

“存算分離架構(gòu)真正帶來兩大價(jià)值：降本增效和彈性伸縮。像在存儲(chǔ)層面，采用存算分離架構(gòu)后的StarRocks 3.0整體存儲(chǔ)成本可以下降80%，而計(jì)算節(jié)點(diǎn)則因?yàn)闊o狀態(tài)，可以通過快速彈性、跨可用區(qū)部署等方式來提高計(jì)算的可用性，并且計(jì)算資源能夠進(jìn)行物理隔離，按需獨(dú)立彈性伸縮?！睆堄褨|介紹道。

另外，湖倉走向一體化也是數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的一大重要趨勢。通常，企業(yè)在經(jīng)歷了多年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后，都會(huì)存在著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖兩種數(shù)據(jù)分析技術(shù)棧，它們各具特點(diǎn)與優(yōu)勢，數(shù)據(jù)倉庫往往具備數(shù)據(jù)質(zhì)量高、性能出色、實(shí)時(shí)分析強(qiáng)等優(yōu)勢，而數(shù)據(jù)湖則可以存儲(chǔ)各種不同類型的數(shù)據(jù)，擴(kuò)展性和開放性強(qiáng)。因此，融合數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖的各自優(yōu)勢就成為業(yè)界努力的方向。

當(dāng)前，業(yè)界并不缺少湖倉相關(guān)的解決方案。比如在湖上性能不滿足，采用湖上建倉的方案加速查詢；再如數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)展查詢外部數(shù)據(jù)湖能力等。

張友東直言，這些方案更像是一種組合式方案，并沒有真正做到湖倉一體，“湖倉一體意味著一套架構(gòu)滿足所有數(shù)據(jù)分析的需求，也即One Data，All Analytics。”

以StarRocks 3.0的湖倉一體化架構(gòu)為例，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)管理，一份數(shù)據(jù)作為 Single source of truth；另外，強(qiáng)大的分析引擎可以基于一份數(shù)據(jù)，滿足包括BI 報(bào)表、交互式分析、實(shí)時(shí)分析、ETL 數(shù)據(jù)加工等場景的查詢?cè)V求；更加關(guān)鍵的是，具備按需數(shù)據(jù)加工/查詢加速的能力。

“未來數(shù)據(jù)分析演進(jìn)的趨勢肯定是湖倉一體，用戶無需關(guān)注建湖還是建倉，核心目標(biāo)是低成本、高效的解決數(shù)據(jù)分析問題?！睆堄褨|補(bǔ)充道。

此外，隨著數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)復(fù)雜性的大幅提升，使得ETL成為一件極為辛苦的工作，通常需要耗費(fèi)大量人力、精力在ETL相關(guān)工作上。對(duì)此，StarRocks 3.0也在瞄準(zhǔn)No ETL的方向，在整個(gè)數(shù)據(jù)管理中減少ETL的工作量，并且通過物化視圖讓用戶盡量不感知ETL，從全鏈路層面致力于簡化ETL的pipeline。

毫無疑問，StarRocks 3.0版本的推出是StarRocks項(xiàng)目發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。這意味著StarRocks 產(chǎn)品力已經(jīng)實(shí)現(xiàn)重要的突破，可以助力用戶實(shí)現(xiàn)全場景的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)統(tǒng)一，也為自身帶來了更加廣闊的市場空間。

多個(gè)頭部客戶青睞，StarRocks未來值得期待

隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用大量涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)消費(fèi)需求也隨之產(chǎn)生。Gartner認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中致力于建設(shè)的核心能力。因此，數(shù)據(jù)分析賽道未來具有極為光明的前景。

毫無疑問，從StarRocks的社區(qū)發(fā)展、用戶群、商業(yè)生態(tài)建設(shè)等情況拉看，StarRocks正處于一個(gè)高速發(fā)展的極端，未來值得更多的期待。

其一，得益于對(duì)于開源理念的堅(jiān)持，StarRocks 開源社區(qū)一直處于非?；钴S的狀態(tài)，為后續(xù)的發(fā)展帶來了十足的生命力。目前，社區(qū)開發(fā)工作由鏡舟科技主導(dǎo)推進(jìn)，并且貢獻(xiàn)了70%以上的核心代碼；此外，阿里云、騰訊、火山引擎、滴滴出行等頭部企業(yè)已經(jīng)積極參與到社區(qū)之中，并且持續(xù)給社區(qū)貢獻(xiàn)了物化視圖、CN 彈性節(jié)點(diǎn)等諸多重要特性。

其二，得益于行業(yè)頭部客戶的積極參與和產(chǎn)品創(chuàng)新力的提升，StarRocks產(chǎn)品在金融、零售、物流、制造和互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)頭部用戶的復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中得到錘煉。據(jù)悉，目前有超過 300家市值10億美金以上的大型用戶在生產(chǎn)環(huán)境使用 StarRocks，場景覆蓋 BI 報(bào)表、交互式探尋分析、實(shí)時(shí)分析、湖倉分析等一系列場景，未來有望在場景應(yīng)用中持續(xù)推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新與快速迭代。

其三，StarRocks 重視商業(yè)生態(tài)的建設(shè)。除了頭部行業(yè)用戶使用之外，StarRocks目前與國內(nèi)各大云服務(wù)商均有合作，致力于借助云計(jì)算這個(gè)大生態(tài)來推動(dòng)開源項(xiàng)目的商業(yè)化，讓產(chǎn)品走向更加廣泛的市場群體，在市場競爭中獲得成長。

“相比于北美等發(fā)達(dá)市場，中國市場的數(shù)據(jù)分析還有巨大的潛力空間，StarRocks希望通過技術(shù)創(chuàng)新幫助更多用戶實(shí)現(xiàn)One Data，All Analytics?！睆堄褨|最后表示道。

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