实时数仓场景解读 | 阿里的演进之路

从烟囱式开发到一体化架构

在早期的实时数仓建设中，阿里采用的是烟囱式开发模式，即针对不同的作业场景，分别开发独立的实时数仓系统。这种模式虽然能够满足基本的实时数据处理需求，但也存在着诸多问题，例如：

• 开发效率低：由于系统独立开发，导致重复开发和维护成本高。
• 数据一致性难以保证：由于缺乏统一的数据标准和治理体系，不同系统之间的数据容易出现不一致的情况。
• 扩展性差：系统独立运行，难以根据业务需求进行弹性扩缩容。

为了解决这些问题，阿里于2016年启动了实时数仓一期建设，采用领域分层建模的方式，将数据仓库和数据湖进行融合，实现了数据标准化、治理体系化和架构一体化。

实时数仓的新型融合式一站式架构

随着业务的快速发展，阿里实时数仓一期建设也面临着新的挑战，例如：

• 数据量激增：随着阿里业务的快速增长，实时数仓每天处理的数据量从TB级增长到PB级，对系统性能提出了更高的要求。
• 业务场景多样性：阿里业务场景复杂多样，对实时数仓的性能、可靠性和灵活性提出了更高的要求。
• 数据安全与合规性：阿里对数据安全和合规性有着严格的要求，需要实时数仓系统能够满足相关要求。

为了应对这些挑战，阿里于2019年启动了实时数仓二期建设，采用新型融合式一站式架构，实现了数据处理、分析和服务的一体化。新型融合式一站式架构具有以下特点：

• 数据处理一体化： 将数据采集、清洗、转换、存储和分析等环节集成在一个统一的平台上，实现数据处理流程的自动化和高效化。
• 分析服务一体化： 将数据分析和数据服务集成在一个统一的平台上，实现数据分析和数据服务的无缝对接，提高数据分析的效率和准确性。
• 统一元数据管理： 采用统一的元数据管理平台，对数据资产进行统一管理，实现数据资产的共享和复用，提高数据资产的价值。

阿里实时数仓的实践与经验

在多年的实时数仓建设和实践中，阿里积累了丰富的经验，包括：

• 数据标准化和治理体系化： 阿里建立了统一的数据标准和治理体系，确保数据的一致性、准确性和完整性。
• 架构一体化： 阿里采用新型融合式一站式架构，实现数据处理、分析和服务的一体化，提高数据分析的效率和准确性。
• 数据安全与合规性： 阿里对数据安全和合规性有着严格的要求，并通过采用多种技术手段来确保数据安全和合规性。

实时数仓的发展趋势

随着大数据技术的发展，实时数仓技术也在不断演进，未来实时数仓的发展趋势包括：

• 实时数仓与人工智能的融合： 实时数仓与人工智能技术相结合，将能够实现更智能的数据分析和决策。
• 实时数仓与物联网的融合： 实时数仓与物联网技术相结合，将能够实现对物联网数据的实时采集、处理和分析。
• 实时数仓与区块链的融合： 实时数仓与区块链技术相结合，将能够实现数据的安全和可信。

结语

实时数仓是近年来大数据领域备受关注的技术之一，其能够提供实时的数据洞察，帮助企业快速做出决策。阿里在实时数仓建设方面有着丰富的经验，并提出了新型融合式一站式架构，实现了数据处理、分析和服务的一体化。未来，随着大数据技术的发展，实时数仓技术也将不断演进，为企业提供更强大的数据分析能力。