數據驅動著現代商業的發展
今天，無論在製造、零售、物流
還是在網際網路、金融等行業
數據都變得比以往任何時候更為重要
海量且多樣的數據浪潮對數據處理和分析提出了更高的要求，也使得數據倉庫走向了多元化的發展之路，傳統數倉、數據集市、實時數倉等相繼誕生。此外，隨著雲計算的興起和滲透，雲數倉成為了數倉技術演進的新階段，並且逐漸成為了眾多企業的共同選擇。
與時俱進的「數據倉庫」
「數據倉庫」的概念並非近些年才出現，關於它的起源，眾說紛紜：
- 有一種說法指出「數據倉庫」的概念最早可以追溯到上世紀60年代，當時的數據主要是手工處理的紙質文檔和統計報表；
- 80年代中後期，隨著計算機技術和資料庫技術的飛速發展，數據倉庫開始逐漸成為企業級分析的重要工具；
- 直到90年代 Bill Inmon 推出《建立數據倉庫》，正式定義了數據倉庫的概念——數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合；
- 進入21世紀後，數據倉庫開始與大數據、數據挖掘、機器學習、雲計算等技術的相結合，走上了集成發展之路。
隨著技術的不斷發展和產業實踐的深入，數據倉庫逐漸成為了企業信息管理中不可或缺的部分。在實際應用中，數據倉庫已經被廣泛應用於各個領域，如客戶關係管理、商業智能、金融風險評估等。例如：
- 在客戶關係管理方面，數據倉庫可以幫助企業更好地了解其客戶，從而提高客戶滿意度和忠誠度；
- 在商業智能方面，數據倉庫可以幫助企業快速地分析大量的數據，從而為企業決策提供支持；
- 在金融風險評估方面，數據倉庫可以幫助銀行和金融機構更好地評估風險和制定策略等等。
一些大型科技公司，基於自身業務訴求，也走上了數據倉庫的研發之路。
比如華為雲早在 2011 年就開始做數據倉庫——GaussDB(DWS)的預研，在經受了海量自有業務數據的考驗後，於2015年推向市場，面向金融、政府傳統一體機等企業級核心數倉場景提供服務，2017年 GaussDB(DWS)上雲，進一步提升了服務能力與服務範疇。
據華為雲數倉GaussDB(DWS)資深產品專家黃海燕介紹，GaussDB(DWS)是華為雲數據生產線上的一個明星產品，是支持實時入庫、實時分析、批量運算、交互式查詢的一站式分析平台，具備傳統數倉的超大規模、高性能、高並發等優勢，同時也具備雲原生數倉的存算分離、彈性伸縮、Serverless、湖倉一體和數智融合等能力。
歷時12年，從內到外、從本地部署到雲端服務，GaussDB(DWS)逐漸探索出了適應雲時代多場景需求的雲數倉之路。
GaussDB(DWS)的Serverless之路
2017 年，華為雲開始加速拓展業務，推出了更多雲計算服務，GaussDB(DWS)也全面上雲。上雲之後帶來的最直接的價值在於可以減少客戶企業的硬體投資和運維成本，提高整體的運營效益。但是由於企業的業務規模不同，負載差異非常大，黃海燕表示，小一點的可能只有幾十GB的數據集，大的則有數百TB甚至更多的數據集。業務規模的差異對數倉服務的彈性也提出了更高的要求。
- 存算分離模式
針對這個問題，華為雲GaussDB(DWS)在一開始就將數倉服務傳統的一體機模式轉換成了彈性計算服務ECS+彈性存儲服務EVS上的存算分離模式，實現了計算存儲獨立的擴容和擴展，能夠實現計算升降配、存儲彈性擴容，同時也支持在數據擴容之間的數據重分布，且不影響業務的中斷。
隨著業務場景的不斷深入， ECS+EVS彈性擴展的方式在面對一些數據量大但計算要求不高的場景，比如車聯網、網際網路日誌、企業核心數倉的長周期歷史數據時，依然存在掣肘。
- ECS+EVS+OBS冷熱數據管理
對此，GaussDB(DWS)團隊在ECS+EVS的基礎上又做了一層對象存儲OBS的冷數據管理，將車聯網、長周期歷史數據等放到OBS上，在不擴展計算的情況下，通過這種方式實現冷熱數據的管理，進而達到計算和存儲的平衡。最終集成為ECS+EVS+OBS冷熱數據管理的方式，GaussDB(DWS)基於本地盤進行性能加速，將 OBS 作為冷數據區，數據存儲異構擴展至OBS，利用分層存儲的方式，實現數據按需選擇存儲和計算引擎、冷熱數據遷移動態切換等，進而在不影響數倉體驗的前提下，達到成本最優。
- 同時支持三種模式
「後來我們發現ECS+EVS+OBS冷熱數據管理的方式依然有覆蓋不到的場景，比如說有一些場景它需要在跑批量的時候同時能夠跑並發的查詢，還希望一份數據實現多樣化的分析和存儲。因為有一部分熱數據在EVS上，很多時候沒有辦法高效地擴展分析，所以後面我們把所有的數據都放在OBS上，原來的 EVS作為數據的緩存，OBS數據可以供多個集群、數據湖或者是AI去分析，再通過原先的EVS轉換成一個角色，做數據分析加速。可以理解成我們同時支持了三種模式，這三種模式不是相互替代的關係，而是各有其應用的場景和特點。」黃海燕提到。
基於上述三種Serverless模式， GaussDB(DWS)成功為1700+客戶提供了不同業務場景下的數據倉庫服務。黃海燕表示：「現在雲上有很多彈性的場景，比如說網際網路，在我們歸納來說我們認為有兩大類的彈性場景」。
- 長周期的彈性場景
主要有幾種類型：第一種是在固定的時間點上有一個潮汐波動，比如「雙十一」、「618」這類促銷節點；第二種是隨著企業規模的擴大，用戶量、數據量、計算量也會遞增；第三種是業務具備明顯的長周期時間特徵，比如銀行在月末、季末、年末有結算的需求，計算量會比平時要大，遊戲行業在周末時業務量會比平時更大。
- 短周期的彈性場景
即短期內有多樣化的訴求。比如銀行00:00-8:00是批量的運行高峰，8:00-18:00在批量運行的同時會有一些對報表、經營數據的交互式查詢，18:00後是業務的低峰期，整體呈現一個潮汐波動。
Serverless的極致彈性擴縮容，很好地滿足了長、短周期彈性場景下的業務需求，但是存算分離的架構也可能會帶來網絡開銷變大、數據處理效率變低、性能下降等問題，對此GaussDB(DWS)團隊也做出了較多的探索。
- 首先，在ECS+EVS+OBS的模式下，數據統一存放在OBS上，EVS充當緩存（磁碟緩存+內存緩存）的角色，由於磁碟緩存相對而言成本較低，且大小可控，所以GaussDB(DWS)做了一個大比例的磁碟緩存，用戶可以根據對性能或者成本的要求調整比例，理論上如果要追求極致性能，可以不斷調大磁碟緩存，直到滿足業務需求。
- 其次是計算下推，把查詢的邏輯直接下推到OBS，用戶如果要從OBS上查數據，直接從源端進行數據過濾，從而減少網絡傳輸對內存的占用，帶來性能的提升。
- 最後是I/O管控，GaussDB(DWS)採用多個I/O調度的代理和線程，直接從OBS上Road數，充分把OBS的帶寬利用起來，避免負載低時OBS用不上，負載高時互相爭搶的問題，進而實現性能的最大化。
除了在Serverless方向的探索外，GaussDB(DWS)在湖倉一體與數智融合上同樣取得了一些突破。
「湖倉一體+數智融合」的未來暢想
對於「湖倉一體」的探索，華為雲做的比較早，只不過當時主要是通過外表技術實現數據共享，比如對於Spark或Hive的表，在數倉里建一張外表和它對應，從而查詢Spark和Hive里的數據。但是這種方式隨著數據規模的增加，維護成本也會倍增。
外表技術本質上只能訪問數據，並不知道元數據長什麼樣，如果元數據內容統一的話，對用戶來講就不需要建這個外表。
基於這個思路，GaussDB(DWS)引入了External schema的概念，通過創建一個External schema，然後以schema.table的方式去訪問Hive和Spark的元數據，和正常SQL一致，還可以和GaussDB(DWS)的內表做關聯分析，從而使得GaussDB(DWS)的優化器能力和執行引擎能力更強。
「未來華為雲這邊，整個 EI 平台會建立一個Lake Formation的統一存儲管理的組件服務，它會統一管起來所有的數倉和數據湖裡面的各種組件的元數據，真正實現元數據意義上的共享，元數據的共享是比數據共享難度更高，或者說是真正有更大價值的東西。」華為雲數倉GaussDB(DWS)技術專家齊天表示。
此外，為了解決多種資料庫插件或引擎的調度問題，GaussDB(DWS)還提供了一個叫做External Connection的能力，可以直接調用外部的計算引擎，用於計算共享數據或者是它們的自有數據，從而用一個或者一套引擎實現計算的統一。數據共享、元數據共享以及計算統一，是GaussDB(DWS)數倉一體的三大技術特徵，並由此打破數據孤島效應，解決企業的IT資源分散、數據不通、應用孤立等問題。
在實現多平台的數據拉通之後，面向未來，華為雲數倉又提出了「數智融合」的概念。據了解，數智融合本質上是把數據和AI這兩條原本完全割裂的生產線融合到一起，從而實現1+1＞2的效能。
當前GaussDB(DWS)對數智融合的探索主要在兩大場景：
- 一是對於批量數據，GaussDB(DWS)可以將它們存儲在OBS上，通過OBS實現和AI之間的數據共享，從而在不影響數倉體驗的前提下，融入AI的自動化批量數據處理的能力；
- 二是即席查詢場景，GaussDB(DWS)針對數據訪問的插件做了優化，進而讓AI生產線能夠更好、更快速地從中獲取數據等。
縱觀數據倉庫的演進之路，不難看出，從誕生的那一刻起，它就不斷在與新技術、新場景相融合，並獲得生機，從而持續釋放數據的價值，推動產業發展。
GaussDB(DWS)的全面Serverless化、湖倉一體和數智融合等特徵，是華為雲對於新時代數據倉庫技術演進方向的重要判斷，同樣也是數據倉庫技術順應時代、發展疊代的結果。隨著AI新時代的到來，數智融合之後的數據倉庫技術又將會迸發出怎樣的力量，值得期待。
關注@華為雲，了解更多資訊