“本文由 SequoiaDB巨杉數據庫合伙人兼研發(fā)VP許建輝?撰寫并投遞參與由數據猿&上海大數據聯盟聯合推出的“行業(yè)盤點季之數智化轉型升級”大型主題策劃活動之《2021中國企業(yè)數智化轉型升級先鋒人物》榜單/獎項的評選。

數據智能產業(yè)創(chuàng)新服務媒體

——聚焦數智?· 改變商業(yè)

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互聯網的嶄新格局催生了5G、云計算、大數據等新興技術，企業(yè)的數智化、智能化轉型勢在必行。

數據已然成為數字經濟中關鍵的生產要素，它如同燃油和電力一樣為不同組織注入源源不斷的能源。而數據庫作為企業(yè)級基礎軟件，是我國數智化轉型和國產化進程中的重要一環(huán)。

因此，如何讓諸如數據庫的“新基建”賦能上層應用，協(xié)助企業(yè)數智化轉型，是所有底層技術企業(yè)都應思考的問題。

后疫情時代的企業(yè)數智化轉型

新冠疫情的突發(fā)，使得數據進入到了一個裂變式增長期，同時也在推動著各行各業(yè)的數智化轉型升級。數智化不斷促使產業(yè)變革，人們看到了“新基建”背后蘊藏的巨大經濟活力，大批企業(yè)朝著人工智能、大數據方向發(fā)展，并努力尋求發(fā)展的創(chuàng)新點和增長點。

根據業(yè)界權威機構的統(tǒng)計，全球的數據量將從2020年的55ZB，增加到2025年的175ZB，這意味著未來五年數據量將會有2倍以上的增長。可以說，未來市場的競爭其實是數據的競爭，誰處理好了數據，誰就掌握了核心制勝點。

數據成為企業(yè)發(fā)展的新動能，而企業(yè)的數智化轉型則是順應時代潮流、響應國家政策號召的必由之路。在轉型的進程中，企業(yè)應該關注難點和痛點問題，并結合自身的資源和能力水平對癥下藥，從而找到最優(yōu)的解決方案。通過我的觀察，發(fā)現企業(yè)在數智化轉型的過程中有可能會面臨以下兩方面的瓶頸：

一、數據研發(fā)團隊的“人效”瓶頸

“羅馬不是一天建成的”，企業(yè)的數智化系統(tǒng)往往是分階段、分項目建立起來的。在不同的建設周期的項目中，各個系統(tǒng)的數據結構模型，甚至是數據庫引擎都不盡相同。這樣的建立方法，不但會引起數據孤島的問題，還將導致企業(yè)在數據管理過程中出現“人效”的問題。

企業(yè)往往需要為不同的數據庫構建全流程運維機制（包括：軟硬件、運維指南、監(jiān)控系統(tǒng)等），并聘用獨立運維及開發(fā)人員團隊。而不同數據庫之間，由于數據層并不通用，因此當兩個系統(tǒng)需要進行數據交換時，又需要通過ETL或應用程序單獨開發(fā)數據流動的組件，這樣將進一步消耗研發(fā)人力和提高后續(xù)管理的復雜度。這些問題都導致了企業(yè)在數智化轉型過程中，無法充分釋放“人效”，也無法將有限的技術人力投入到業(yè)務增值的方向上。

二、數據調度的“能效”瓶頸

獲得數據調度“效能”最有效的途徑，就是構建統(tǒng)一的數據基礎設施，讓不同的數據之間可以無縫對接共享，避免數據在不同數據庫產品間的頻繁流動。在國家“低碳環(huán)保”的發(fā)展戰(zhàn)略下，統(tǒng)一的數據基礎設施一方面可以減少數據流動導致的CPU計算、磁盤IO占用及網絡帶寬消耗；另一方面還可以避免數據的過分冗余，降低數據的總體使用空間。

然而這并不簡單，正如我前面所言，在企業(yè)的數智化系統(tǒng)的演進過程中，由于不同的數據結構、數據類型的需求，需要引入多種數據庫產品。由于這些產品間的數據無法直接共用，因此就只能通過頻發(fā)的數據調度、數據同步，來實現各個系統(tǒng)間的數據調用，因此浪費了大量的系統(tǒng)“效能”。

夯實數據庫根科技，提升企業(yè)數智化轉型的“人效”和“能效”

如今市場中有眾多處理數據的產品，但只有將基礎軟件作為轉型的核心，才能從本質上幫助企業(yè)在第一時間洞察海量數據背后的價值，從而有效驅動企業(yè)高速發(fā)展，占據行業(yè)發(fā)展先機。

我在數據庫領域有著十二年的從業(yè)經驗，作為國內分布式技術的開拓者，我清楚地認識到，基于引擎級多模技術，通過數據庫的“湖倉一體”架構，可以有效幫助企業(yè)增強數據復用能力，全方位提升管理及開發(fā)效率。具體而言，我認為可以通過以下兩個方面的技術，幫助企業(yè)突破在數智化轉型過程中面臨的“人效”和“能效”瓶頸。

一、通過分布式多模技術提升企業(yè)運作“人效”

首先，借助“湖倉一體”技術架構下的引擎級多模技術能力（Multi-Model），數據庫可以基于統(tǒng)一的數據源，面向不同的開發(fā)團隊提供包括：結構化、半結構化及非結構化的數據模型，甚至提供兼容多引擎的SQL接口。這使得不同的研發(fā)團隊可以基于同一份數據進行業(yè)務處理，應業(yè)務的需求自由選擇適合業(yè)務的SQL語言，提升開發(fā)及管理效率。

同時，通過序列時鐘協(xié)議或其他分布式時鐘技術，可以有效控制分布式架構下時鐘調用延遲，以提供高性能的事務能力，甚至是與傳統(tǒng)集中式數據庫相同的RR事務隔離級別。開發(fā)者可以放心地將事務一致性邏輯交由分布式數據庫層進行處理，讓開發(fā)人員回歸到純粹的業(yè)務設計中，提升企業(yè)研發(fā)“人效”。

二、通過融合聯機處理能力提升企業(yè)運作“能效”

在數據融合處理能力方面，“湖倉一體”可以將各類原始數據統(tǒng)一存儲，通過權限及租戶隔離實現數據的共享及安全保護。因此數據可以天然打通，避免由于不同引擎間的頻發(fā)傳輸導致性能損耗，也避免了數據在各引擎間的數據冗余導致空間浪費。

例如，企業(yè)在數智化轉型過程中，非結構化數據（如同：音視頻、聲紋指紋、人臉識別等）已經進入到在線業(yè)務系統(tǒng)中，成為了海量數據的新入口。這些數據不但容量上遠超結構化數據，而且通過持續(xù)迭代的AI和機器學習處理，會不斷產生海量的結構化或半結構化標簽數據，對底層數據處理平臺提出了更高的實時聯機處理能力要求。通過“湖倉一體”實現交易分析一體化、流批一體化、多模數據一體化，就可以為里面存儲的每一個對象賦予標簽、描述和內容進行統(tǒng)一有效的管理、分類、檢索和查詢，實現非結構化數據治理，從而提升企業(yè)內數據的整體“能效”。

目前，巨杉數據庫的“湖倉一體”架構已在超過100家金融銀行業(yè)客戶規(guī)模化生產上線應用。在金融銀行業(yè)生產環(huán)境中，運行時間最長的巨杉數據庫集群已經超過7年，最大單客戶集群規(guī)模達300臺物理服務器，所管理的單集群最大數據量超過1萬2000億條。未來企業(yè)數據將持續(xù)爆發(fā)增長，巨杉將面向核心應用場景的高價值數據，為千行百業(yè)提供數智化轉型的基礎服務。

當今社會，數據已然成為鏈接萬物的關鍵。無論是傳統(tǒng)行業(yè)還是新興產業(yè)，都在積極地進行數智化、智能化改造升級。而數據庫作為企業(yè)級基礎軟件，能夠從技術層面出發(fā)，幫助企業(yè)實現內部的數智化轉型升級，從而做到真正意義上的降本提效。

數據量的激增，將促使更多的企業(yè)往數智化方向進行轉型，而數智化又將持續(xù)為全球數據帶來爆炸性的增量發(fā)展，并為數據庫行業(yè)帶來全新的市場機遇。數據與數智化之間實際上是雙向的推動力，它們之間彼此作用，共同促進數字經濟達到新的增長點。

巨杉數據庫SequoiaDB將持續(xù)夯實底層根科技，基于湖倉一體架構構建新一代國產數據庫，降低數據流動帶來的開發(fā)成本及計算存儲開銷，成為提升企業(yè)數智化轉型期“人效”和“能效”的數據基礎設施。

作者個人簡介

許建輝，SequoiaDB巨杉數據庫合伙人兼研發(fā)VP，擁有超過12年數據庫、分布式架構研發(fā)經驗。前華為分布式數據庫和分布式存儲團隊成員，是國內最早一批研究分布式技術的開拓者。2012年加入SequoiaDB，作為總架構師，負責數據庫的架構設計、數據庫技術創(chuàng)新和研發(fā)管理工作，協(xié)助巨杉數據庫服務于金融、能源、運營商、政府等多個行業(yè)，為眾多客戶提供堅實的數據基礎設施。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的SequoiaDB巨杉数据库许建辉：夯实数据库根科技，提升企业数智化转型的“人效”和“能效”...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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