隨著智能化技術的飛速發(fā)展，尤其是以生成式AI為代表的技術快速應用，推動了數(shù)據(jù)與智能的深化融合，給數(shù)據(jù)基礎設施帶來了新的變革和挑戰(zhàn)。如何簡化日益復雜的系統(tǒng)架構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理效率，降低開發(fā)運維成本，促進數(shù)據(jù)開放共享和創(chuàng)新應用，成為企業(yè)關注的核心問題。

一站式大數(shù)據(jù)平臺，旨在通過一個平臺即可滿足各類業(yè)務需求，成為數(shù)智融合時代下數(shù)據(jù)基礎設施的發(fā)展趨勢，并從四個維度向四個“一體化”方向演進：數(shù)據(jù)架構(gòu)-湖倉集一體化；數(shù)據(jù)處理-多模型一體化；數(shù)據(jù)分析-歷史與實時數(shù)據(jù)一體化；資源管理-多集群應用、資源和數(shù)據(jù)一體化。

數(shù)據(jù)架構(gòu)：湖倉集一體化

過去，企業(yè)在建設數(shù)據(jù)平臺時通常使用傳統(tǒng)的Hadoop湖+MPP倉的混合架構(gòu)，逐漸有部分企業(yè)開始使用類似Hudi/Iceberg的湖倉技術。這兩種技術架構(gòu)都存在一些局限性，在線分析能力較弱，無法滿足集市業(yè)務需求。因此企業(yè)往往需要再引入額外的分析查詢引擎，用混合架構(gòu)來滿足湖倉集業(yè)務需求。

混合架構(gòu)中，數(shù)據(jù)需要存儲在不同平臺里來提供服務，首先就造成了數(shù)據(jù)冗余和存儲資源占用。其次，數(shù)據(jù)需要跨平臺ETL流轉(zhuǎn)，流轉(zhuǎn)開銷高，時效性較差。數(shù)據(jù)跨平臺流轉(zhuǎn)中還容易導致數(shù)據(jù)一致性問題，影響業(yè)務正確性。此外，多平臺的開發(fā)標準不一致，存在一定的技術門檻，權限管理復雜。

星環(huán) 科技 大數(shù)據(jù)基礎平臺TDH從2014年支持了事務表和存儲過程開始，形成了湖倉集一體雛形，在2023年TDH9.3版本中引入了湖倉集統(tǒng)一存儲格式Holodesk，只需一種存儲格式即可同時滿足ODS數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)接入、數(shù)倉模型加工和高性能集市查詢分析等業(yè)務，不需要針對不同的業(yè)務場景使用不同的存儲引擎而構(gòu)建煙囪式混合架構(gòu)。在星環(huán)一體架構(gòu)下，湖倉集對用戶來說，僅僅是業(yè)務邏輯上的區(qū)分，底層使用統(tǒng)一的技術棧，真正實現(xiàn)湖倉集一體化。

新發(fā)布的TDH9.4在資源隔離、端到端性能、統(tǒng)一運維管理等方面升級，幫助用戶構(gòu)建真一體化、高性能、易運維的湖倉集一體化平臺。

* 資源隔離新架構(gòu)，在同一份數(shù)據(jù)上跑批查詢混合負載互不影響。 一套集群一份數(shù)據(jù)，基于Raft協(xié)議保障分布式一致性，在CPU、內(nèi)存、IO、網(wǎng)絡資源方面完全隔離，結(jié)合基于容器化的動態(tài)資源調(diào)整能力，保障不同的批量業(yè)務與查詢業(yè)務性能需求。存儲方面，針對湖倉集多種混合負載業(yè)務，支持分區(qū)級多級冷熱數(shù)據(jù)存儲，最大化利用存儲資源，降低總體存儲成本。

* 端到端性能10倍提升，全面降低TCO。 相比于Hudi+Clickhouse+Hbase的混合架構(gòu)，TDH湖倉集同一份數(shù)據(jù)，ETL時間節(jié)約95%，存儲空間節(jié)省3/4，批量入庫性能提升3倍，實時入庫性能提升5倍，批量加工和多表關聯(lián)分析性能提升5-10倍，統(tǒng)計性能提升3倍，帶小量聚合的查詢業(yè)務性能提升1.5倍。

* 湖倉集統(tǒng)一運維管理，大幅降低運維管理成本。 湖倉集統(tǒng)一的監(jiān)控導向UI，提供更細粒度的集群運行、資源使用、組件指標等監(jiān)測，提供界面化補丁管理、磁盤管理等。此外，TDH支持X86和ARM混合集群部署和統(tǒng)一管理，首個在10000節(jié)點X86/ARM混部集群下，通過信通院云原生湖倉一體專項評測。

* 支持 ?Python 生態(tài)，高效支撐大模型應用。 基于統(tǒng)一的分布式計算引擎，提供分布式Python引擎，來幫助用戶更方便地用Python進行分布式數(shù)據(jù)處理。并提供POSIX接口，掛載分布式文件系統(tǒng)TDFS到本體磁盤，讓用戶可以像處理本地數(shù)據(jù)一樣處理海量AI訓練數(shù)據(jù)，高效支撐數(shù)智融合時代下大模型應用和各類數(shù)據(jù)智能場景。

數(shù)據(jù)處理：多模型一體化

過去，不同的數(shù)據(jù)模型往往需要獨立的平臺來處理，而這些不同的產(chǎn)品在接口標準上不一致，開發(fā)者和業(yè)務分析人員需要掌握不同的語言。同樣，這些產(chǎn)品也使用了各自獨立的計算引擎和存儲，數(shù)據(jù)存儲在各自生態(tài)中難以互通，在業(yè)務上如果涉及到跨模型的混合業(yè)務，需要把數(shù)據(jù)從一個平臺導入到另一個平臺中，ETL流轉(zhuǎn)效率低，同時也難以保證數(shù)據(jù)的準確性、一致性和實效性。

多模數(shù)據(jù)庫旨在單個系統(tǒng)中集成了多個關系型和/或非關系型數(shù)據(jù)引擎 （例如，文檔、圖、鍵值、時序等），滿足業(yè)務對于結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理需求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多模融合處理。通過使用單個系統(tǒng)來降低操作的復雜性，更好地支持不同場景下的多種類型數(shù)據(jù)處理。

隨著大語言模型的快速發(fā)展 ，對于多種模型數(shù)據(jù)的處理需求越來越高，同時由于其存在領域知識缺乏、知識時效性低、回答易幻覺、隱私數(shù)據(jù)不安全等局限性，需要通過檢索外置知識庫的方式來增強大模型能力。通過多種模型一體化處理的平臺，在增強大模型的同時，可以降低系統(tǒng)搭建、開發(fā)、運維等方面難度，因此多模數(shù)據(jù)庫成為大模型時代的剛需。

星環(huán)科技從2020年實現(xiàn)了多模型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理技術 ，基于四層統(tǒng)一的架構(gòu)提供統(tǒng)一的接口層，統(tǒng)一的計算引擎層，統(tǒng)一的分布式存儲管理層和統(tǒng)一的資源管理層，并支持關系型、圖、時序、時空、向量、鍵值等11種數(shù)據(jù)模型，業(yè)內(nèi)首個通過了信通院《多模數(shù)據(jù)庫技術要求》評測。

TDH9.4在多模型能力進行了升級，向量存儲引擎Hippo發(fā)布了2.0版本 ，單機存儲容量提升20倍，結(jié)合分布式架構(gòu)可支持百億字的向量存儲，檢索性能提升10倍以上，并提供完整的企業(yè)級能力，包括冷熱災備、跨集群數(shù)據(jù)同步、生命周期管理等，幫助用戶更安全、便捷地支撐大模型應用。

圖存儲引擎StellarDB發(fā)布了5.1版本， 引入GPU作為計算資源，部份場景下如子圖查詢性能提升10倍以上，結(jié)合深度圖算法提供圖譜召回、圖譜推理等能力，提升大模型的準確度，幫助用戶構(gòu)建企業(yè)級知識庫系統(tǒng)。

基于TDH多模型統(tǒng)一技術架構(gòu)，滿足大模型場景下多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲管理與服務，大幅簡化知識庫的知識存儲與服務層架構(gòu)，降低開發(fā)與運維成本。通過將TDH作為大模型外置知識庫，可以檢索文本/圖片/音視頻轉(zhuǎn)化后的向量數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)、以及傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)等，并進行聯(lián)合召回，可以極大增強大模型的準確率。

數(shù)據(jù)分析：實時與歷史數(shù)據(jù)一體化

隨著業(yè)務的快速發(fā)展以及企業(yè)內(nèi)部決策的要求不斷提高，用戶對數(shù)據(jù)實時性的要求越來越迫切。實時數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Lambda和Kappa，在各自使用的場景都能解決一部分實時或近實時的用戶需求，但是隨著業(yè)務實時要求的提高，兩種架構(gòu)均存在一定的不足，主要體現(xiàn)在：

（1）Lambda架構(gòu)將實時和歷史數(shù)據(jù)分離，隨著歷史數(shù)據(jù)的積累，批量計算的性能會下降明顯；

（2）Kappa架構(gòu)通過流計算的方式實現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合，但流與流之間的時間窗口難以精確控制，流與流存在數(shù)據(jù)關聯(lián)不上的問題。

星環(huán)科技ArgoDB 6.1版本中推出了數(shù)據(jù)增量計算能力，提出了業(yè)務實時計算新范式。在實時處理數(shù)據(jù)架構(gòu)上，解決了Lambda架構(gòu)中的實時與歷史數(shù)據(jù)的不融合問題；同時避免了Kappa架構(gòu)中的流與流計算窗口不可控問題。從數(shù)據(jù)的加載到數(shù)據(jù)的加工，保障了數(shù)據(jù)業(yè)務端到端的實時性能，極大地提升了業(yè)務分析的時效性。

ArgoDB6.1的增量計算技術，打破流表和物理表的使用壁壘，增量交由數(shù)據(jù)庫識別、關聯(lián)和分析：

* 大幅降低資源維護成本，窗口下沉到存儲，數(shù)據(jù)無中間狀態(tài)，流狀態(tài)時間窗口維護成本從100%降至0（即“零”維護成本）；

* 實時性能 & 數(shù)據(jù)準確性提升，減少計算數(shù)據(jù)量，為結(jié)果表實時提供最新的關聯(lián)計算值；（即數(shù)據(jù)“不丟”“不重”且“計算高效”）；

* 增量數(shù)據(jù)可重復使用，原始數(shù)據(jù)落表，增量的數(shù)據(jù)可供下游使用，配置鏈路簡單且數(shù)據(jù)可重復使用。

基于ArgoDB 6.1增量數(shù)據(jù)計算能力，可在一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中實現(xiàn)多種實時場景，數(shù)據(jù)僅需在庫內(nèi)流轉(zhuǎn)：

場景一（即席查詢，寫入即服務）： 數(shù)據(jù)直接寫入ArgoDB，由ArgoDB提供OLAP 查詢和在線服務；

場景二（增量數(shù)據(jù)準實時加工）： 在 ArgoDB 中進行ODS數(shù)據(jù)清洗，并在DWD數(shù)據(jù)明細層預加工后直接進行匯聚層加工，對接上層應用；

場景三（增量數(shù)據(jù)實時統(tǒng)計，事件驅(qū)動加工）： DWD明細層預加工和DWS匯聚層預加工全部由ArgoDB增量計算完成，并提供給上層應用，幫助用構(gòu)建新一代的實時數(shù)據(jù)倉庫。

資源管理：多集群應用、資源和數(shù)據(jù)一體化

企業(yè)通常根據(jù)不同的業(yè)務系統(tǒng)構(gòu)建多個不同的大數(shù)據(jù)集群，多個集群的運維管理給企業(yè)帶來了很多困擾。不同的集群各自孤立，底層資源無法統(tǒng)一、無法均衡的調(diào)度和最大化利用，并且各個集群上的數(shù)據(jù)難以互通，當涉及跨集群數(shù)據(jù)調(diào)用時，需要在各個集群之間ETL，效率較低，也難以保證數(shù)據(jù)的準確性、一致性和實效性。當有新業(yè)務需要上線時，需要建設新的集群，進一步加劇上述問題。

多個大數(shù)據(jù)集群統(tǒng)一管理，能夠?qū)⒍嗉航y(tǒng)一納管，實現(xiàn)資源統(tǒng)一調(diào)度，數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，并能夠快速響應，滿足新業(yè)務上線需求。

星環(huán)科技數(shù)據(jù)云平臺TDC，在一個平臺上提供了數(shù)據(jù)PaaS、分析PaaS、應用PaaS服務，底層共享基礎設施資源，能夠?qū)崿F(xiàn)不同業(yè)務、不同環(huán)境下的多個集群統(tǒng)一納管，不僅提供星環(huán)科技的大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)品等產(chǎn)品服務，也能夠托管如Spark、Flink等開源生態(tài)產(chǎn)品。

TDC 5.0在多集群及應用統(tǒng)一納管基礎上，對跨集群資源均衡調(diào)度、自動彈性伸縮、數(shù)據(jù)共享等能力進一步升級，幫助用戶構(gòu)建一體化的大數(shù)據(jù)與智能平臺，降低企業(yè)多集群運維管理成本，最大化資源利用率，加速業(yè)務上線與創(chuàng)新。

跨集群資源均衡調(diào)度? 實現(xiàn)對多個集群底層資源的統(tǒng)一管理，當某個集群負載較大，需要擴展存儲或者計算資源時，能夠跨集群自動調(diào)用富余集群的資源，實現(xiàn)多個集群之間資源的均衡調(diào)度，提升所有集群的整體資源利用率。

跨集群自動彈性伸縮? 根據(jù)配置的基于時間周期、負載變化的自動彈性伸縮策略，對業(yè)務繁忙時間段和業(yè)務負載突增時，自動進行存儲和計算資源的擴縮容，滿足業(yè)務對資源的需求，保障業(yè)務性能的穩(wěn)定性。

跨集群數(shù)據(jù)共享?? 跨多個集群實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享，集群之間不需要做ETL，可以直接共享使用對方集群的存儲，進而實現(xiàn)No Copy的數(shù)據(jù)共享，避免數(shù)據(jù)復制帶來的存儲壓力和數(shù)據(jù)時延，以及不一致性問題。