“本文由 SequoiaDB巨杉数据库合资人兼研发VP许建辉 撰写并投递到场由数据猿&上海大数据同盟团结推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项的评选。
互联网的极新格局催生了5G、云计算、大数据等新兴技术，企业的数智化、智能化转型势在必行。
数据已然成为数字经济中关键的生产要素，它如同燃油和电力一样为差别组织注入源源不断的能源。而数据库作为企业级基础软件，是我国数智化转型和国产化历程中的紧张一环。
因此，如何让诸如数据库的“新基建”赋能上层应用，帮助企业数智化转型，是所有底层技术企业都应思考的问题。
后疫情时代的企业数智化转型
新冠疫情的突发，使得数据进入到了一个裂变式增恒久，同时也在推动着各行各业的数智化转型升级。数智化不断促使产业变革，人们看到了“新基建”背后蕴藏的巨大经济活力，大批企业朝着人工智能、大数据方向发展，并努力寻求发展的创新点和增长点。
根据业界权威机构的统计，环球的数据量将从2020年的55ZB，增加到2025年的175ZB，这意味着未来五年数据量将会有2倍以上的增长。可以说，未来市场的竞争其实是数据的竞争，谁处理好了数据，谁就把握了核心制胜点。
数据成为企业发展的新动能，而企业的数智化转型则是顺应时代潮流、响应国家政策号召的必由之路。在转型的历程中，企业应该关注难点和痛点问题，并联合自身的资源和能力水平对症下药，从而找到最优的解决方案。通过我的观察，发现企业在数智化转型的过程中有大概会面临以下两方面的瓶颈：
一、数据研发团队的“人效”瓶颈
“罗马不是一天建成的”，企业的数智化系统往往是分阶段、分项目建立起来的。在差别的建设周期的项目中，各个系统的数据布局模子，甚至是数据库引擎都不尽相同。这样的建立方法，不但会引起数据孤岛的问题，还将导致企业在数据管理过程中出现“人效”的问题。
企业往往必要为差别的数据库构建全流程运维机制（包括：软硬件、运维指南、监控系统等），并聘用独立运维及开发人员团队。而差别数据库之间，由于数据层并不通用，因此当两个系统必要举行数据交换时，又必要通过ETL或应用步伐单独开发数据流动的组件，这样将进一步斲丧研发人力和提高后续管理的复杂度。这些问题都导致了企业在数智化转型过程中，无法充分释放“人效”，也无法将有限的技术人力投入到业务增值的方向上。
二、数据调度的“能效”瓶颈
获得数据调度“效能”最有效的途径，就是构建统一的数据基础设施，让差别的数据之间可以无缝对接共享，制止数据在差别数据库产品间的频繁流动。在国家“低碳环保”的发展战略下，统一的数据基础设施一方面可以减少数据流动导致的CPU计算、磁盘IO占用及网络带宽斲丧；另一方面还可以制止数据的太过冗余，低落数据的总体使用空间。
然而这并不简朴，正如我前面所言，在企业的数智化系统的演进过程中，由于差别的数据布局、数据类型的需求，必要引入多种数据库产品。由于这些产品间的数据无法直接共用，因此就只能通过频发的数据调度、数据同步，来实现各个系统间的数据调用，因此浪费了大量的系统“效能”。
夯实数据库根科技，提升企业数智化转型的“人效”和“能效”
如今市场中有众多处理数据的产品，但只有将基础软件作为转型的核心，才气从本质上帮助企业在第一时间洞察海量数据背后的代价，从而有效驱动企业高速发展，占据行业发展先机。
我在数据库领域有着十二年的从业经验，作为国内分布式技术的开拓者，我清楚地认识到，基于引擎级多模技术，通过数据库的“湖仓一体”架构，可以有效帮助企业加强数据复用能力，全方位提升管理及开发效率。具体而言，我以为可以通过以下两个方面的技术，帮助企业突破在数智化转型过程中面临的“人效”和“能效”瓶颈。
一、通太过布式多模技术提升企业运作“人效”
首先，借助“湖仓一体”技术架构下的引擎级多模技术能力（Multi-Model），数据库可以基于统一的数据源，面向差别的开发团队提供包括：布局化、半布局化及非布局化的数据模子，甚至提供兼容多引擎的SQL接口。这使得差别的研发团队可以基于同一份数据举行业务处理，应业务的需求自由选择适合业务的SQL语言，提升开发及管理效率。
同时，通过序列时钟协议或其他分布式时钟技术，可以有效控制分布式架构下时钟调用延迟，以提供高性能的事务能力，甚至是与传统会合式数据库相同的RR事务隔离级别。开发者可以放心地将事务一致性逻辑交由分布式数据库层举行处理，让开发人员回归到纯粹的业务设计中，提升企业研发“人效”。
二、通过融合联机处理能力提升企业运作“能效”
在数据融合处理能力方面，“湖仓一体”可以将各类原始数据统一存储，通过权限及租户隔离实现数据的共享及安全保护。因此数据可以自然打通，制止由于差别引擎间的频发传输导致性能损耗，也制止了数据在各引擎间的数据冗余导致空间浪费。
例如，企业在数智化转型过程中，非布局化数据（如同：音视频、声纹指纹、人脸识别等）已经进入到在线业务系统中，成为了海量数据的新入口。这些数据不但容量上远超布局化数据，而且通过持续迭代的AI和机器学习处理，会不断产生海量的布局化或半布局化标签数据，对底层数据处理平台提出了更高的实时联机处理能力要求。通过“湖仓一体”实现交易分析一体化、流批一体化、多模数据一体化，就可以为里面存储的每一个对象赋予标签、描述和内容举行统一有效的管理、分类、检索和查询，实现非布局化数据管理，从而提升企业内数据的团体“能效”。
如今，巨杉数据库的“湖仓一体”架构已在超过100家金融银行业客户规模化生产上线应用。在金融银行业生产环境中，运行时间最长的巨杉数据库集群已经超过7年，最大单客户集群规模达300台物理服务器，所管理的单集群最大数据量超过1万2000亿条。未来企业数据将持续爆发增长，巨杉将面向核心应用场景的高代价数据，为千行百业提供数智化转型的基础服务。
当今社会，数据已然成为链接万物的关键。无论是传统行业还是新兴产业，都在积极地举行数智化、智能化改造升级。而数据库作为企业级基础软件，能够从技术层面出发，帮助企业实现内部的数智化转型升级，从而做到真正意义上的降本提效。
数据量的激增，将促使更多的企业往数智化方向举行转型，而数智化又将持续为环球数据带来爆炸性的增量发展，并为数据库行业带来全新的市场机遇。数据与数智化之间实际上是双向的推动力，它们之间彼此作用，共同促进数字经济到达新的增长点。
巨杉数据库SequoiaDB将持续夯实底层根科技，基于湖仓一体架构构建新一代国产数据库，低落数据流动带来的开发本钱及计算存储开销，成为提升企业数智化转型期“人效”和“能效”的数据基础设施。
作者个人简介
许建辉，SequoiaDB巨杉数据库合资人兼研发VP，拥有超过12年数据库、分布式架构研发经验。前华为分布式数据库和分布式存储团队成员，是国内最早一批研究分布式技术的开拓者。2012年加入SequoiaDB，作为总架构师，负责数据库的架构设计、数据库技术创新和研发管理工作，帮助巨杉数据库服务于金融、能源、运营商、政府等多个行业，为众多客户提供坚固的数据基础设施。
原文标题：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” |
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