云原生数据中台的 What、Why、Who、How和Where

作者 | 地雷       责编 | 欧阳姝黎

WHAT：云原生是什么？ 

它有啥前世今生？

简单说，云原生（Cloud Native）是在云上构建和运行系统的方法论。最早移植上云的“非原住民”应用程序，往往还沿用私有化部署的技术架构，无法充分发挥云基础设施的优势。随着客户应用的深入，系统必须按照IaaS和PaaS的原理进行重构，以便跟上业务的爆炸性增长。

按照CNCF（Cloud Native Computing Foudation）定义，云原生一般包含CI/CD（持续集成持续交付）、容器化、微服务、存储计算分离、跨云多域、元数据管理等技术要素。

图源：CNCF

老实讲，从我这种从业 20 年数据技术老兵看来，这又是一波 buzzword，很多东西二十年前就有了，十几年前就已经成为互联网技术团队的标配。例如，2007 年 Google 已向 Linux 内核社区贡献 cgroup 补丁；再如，2008 年腾讯阿里招收计算机专业的应届生的面试题里就有 CI/CD 的问题；2013 年我在阿里云 ODPS 团队时，ODPS 的调度器和执行器已加上了 cgroup 能力；6 年前我第一次创业，凭借 docker 容器化这个特点拿到了天使轮。

WHY：投资人不傻，为什么这些概念在创投领域突然变火？

云原生暗合当前行业的发展逻辑，才会受“追捧”。我猜所有重要的创新都要被“发明”两次，一次是从无到有生出来，一次是出圈。

最近业界有个新闻，2020 年，中国 IT 预算里超过 50% 的钱花在了云上。这是一个里程碑时刻，在中国这个喜欢私有化部署的市场里，云终于赢了。

大量的应用在云上，就遇到成本和效率的问题。举2个例子：

第一个例子，云和大数据运维技术含量较高，很多看机房重启机器的传统运维工程师无力承担。但是线上数据、计算和应用规模还在以每年N倍的速度增长。如果不采用 CI/CD 而是坚持传统的人肉运维，先别说这种运维工程师的薪酬很高，你可能都招不到这么多合适的人。

第二个例子，客户如果把 Hadoop 不加修改直接部署到 ECS 节点上，数据通过HDFS存在云磁盘上成本会非常昂贵。客户必须修改 HDFS 底层，把数据存到对象存储上去。

成本和效率问题推动智能数据平台必须走向云原生，从而为用户带来如下收益：

1. 提高研发效率

通过微服务、CI/CD、对象体系、DevOps等一系列技术，提高代码开发、测试、发布效率，降低迭代成本。

2. 降低运维成本

同样，上面这些技术也可以实现开发及运维高效协同，有效提升对故障的响应速度，实现持续集成和交付，使得快速部署应用成为业务流程和企业竞争力的重要组成部分。

3. 降低存算成本

大数据基础设施的存储计算成本惊人。存算分离和容器化能够更高效地使用IaaS资源，降低存储成本。存储和计算节点分离后，可以在不对存储进行扩容的情况下快速增加计算资源。另一方面，单个容器的启动时间更快，占用空间更小，而且可以根据实际应用的大小来弹性分配资源，无需额外采购服务器。

4. 提高治理效率

数据治理是非常重要但“脏”且繁琐的工作。使用跨云治理、元数据管理等技术，会大幅度提高企业积累数据资产的效率，降低安全风险，提高供应商的多样化。

WHO：所有人都在阐释云原生，哪个更符合客户诉求？

到底是“谁的云原生”？

讨论云原生时，应该问清楚：“谁的云原生？”

AWS、阿里云、微软云、腾讯云、华为云、京东云、Google 云……每一家都推出了自己云原生技术，以吸引客户搬上自己的云。但技术接口的中立性和跨平台性被有意无意忽略了。

奇点云作为“AI 驱动的数据中台”创导者，是标准的乙方数据智能技术供应商，服务于泛零售、金融、电信等行业，其中不乏各行业的头部企业。所以我们有动力做下面两件事：

1. 尽可能优化架构，降低数据应用在 IaaS 上的计算、存储成本。

2. 实现跨云数据治理，帮助客户摆脱某个特定云平台的绑定。

总而言之，和客户站在一起。

你会发现，在美国，尽管 AWS 的产品非常强大，但是 snowflake 和 databricks 依旧服务了很多世界五百强企业。原因就是这些头部企业需要把自己的 IaaS 供应商多样化。逻辑很类似。

所以“奇点云的云原生”，相比常规定义，多强调了几个因素：对象体系、跨平台、自主可控。我们的产品支持 AWS、阿里云、微软云、腾讯云、华为云、京东云、Google 云，并实现跨云的多 workspace 管理，能实现客户数据与应用的跨云治理和迁移。而且系统基本的架构体系设计更开放、更安全、更容易集成。

HOW：对于云原生，数据领域有什么倾向？

具体通过哪些技术要素实现云原生？

我们先回顾一下数据技术的演进阶段：

阶段 #1 

关系性数据库出现，SQL 统一数据开发工业标准，开始区分 OLTP 和 OLAP。

问题：随着业务成长，数据量爆炸，尤其是互联网影响的深入，传统关系型数据库逐渐扛不住海量数据的压力。

阶段 #2 

大数据技术出现，支撑海量数据的处理，OLAP 本身又被分成了离线和实时。

问题：针对不同场景的各种大数据引擎不断出现，反过来又刺激了更多数据的生成。海量数据的成本开始变成沉重的负担，如果不能把数据变成“资产”，帮助业务赚钱或省钱，就没法持续支撑大数据基础设施的持续投入。

阶段 #3 

数据中台出现，提出一系列的业务方法论，强调积累数据资产。

问题：数据中台在互联网公司的实践获得了相当大的成功。但是在其他行业，如果纯粹 100% 生硬照搬互联网的业务架构和产品形态，会遇到很多水土不服。举个例子，传统行业的企业有大量的线下场景，需要考虑很多数据集成、跨平台治理、数据安全、自主可控的问题。

阶段 #4 

数据智能深入场景，AI 成为数据中台的入口和出口，业务和数据上云趋势加快，多域数据治理成为刚需，国内用户愿意为自主可控技术买单。

你可以看到，每一阶段技术都是为了解决上一代问题诞生的。

所以，大数据领域的业务特点会推导对云原生的一些倾向性：

1. 数据中台存储海量数据，且作业高吞吐高并发，对存算分离的各项指标要求明显高于其他领域的应用；

2. 大数据集群规模大进程多，天然需要微服务治理和其他智能运维技术；

3. 客户对数据安全、数据确权极其关注，加上toB的分级多域数据治理场景非常复杂，产生了对跨平台技术、数据安全技术、合规数据合作技术的强烈需求；

4. 由于目前的国际政经形势，自主可控的大数据引擎，对国内企业而言是一个刚需。

想清楚了这些，“奇点云的云原生”具体做了如下的研发：

# 容器化编排：容器化本质上是一种虚拟化技术，一台主机可虚拟出上千个容器。单个容器的启动时间更快，占用空间更小，而且可以根据实际应用的大小来弹性分配资源，无需额外采购服务器，加快研发速度。

# 对象体系：根据现有业务抽象出核心对象，以标准RESTful风格提供API服务，解耦核心对象与业务层服务，以应对不同环境、不同业务场景的需求。这一系列正交的核心对象就构成了平台对象体系，上层业务可在此基础上构建应用，高效演进。

# CI/CD：通过版本管理系统和DevOps基础设施，实现自动化测试和持续集成。一个典型流程是，程序员提交代码到特定的tag，触发测试接口自动化测试脚本+开发单测脚本（偏提交代码新功能的）执行并发送报告。由此实现测试、发布和部署自动化。在此基础上构建特定的数据环境，对重要接口和链路进行自动化检测。

# 存算分离：如果把Hadoop、Spark等常规开源大数据引擎直接应用于云主机，海量数据带来的存储成本和吞吐压力，会很快“压垮”客户。因此，必须引入中间缓存实现计算存储分离，将数据存储到对象存储上，同时兼容HDFS协议，能够根据业务需求进行弹性扩容，就能大幅度降低成本，提高集群性能。

# 跨云治理：在AWS、阿里云、华为云、腾讯云、京东云等平台，实现统一账号、权限和审计的多workspace的兼容管理，并进一步提供数据安全和可信计算方案，从而提高基础设施的可控性和安全性。

# 元数据管理：对数据的结构、指标、标签、权限、上下游血缘、生产作业等元信息进行规范化管理，建立智能数据治理体系，支持数据盘点、安全审计、血缘分析、关键分级等应用，最终实现数据资产化。

WHERE：客户在哪些场景用上了云原生数据中台？

简单举几个客户应用我们的云原生数据中台DataSimba的例子吧（均为真实案例，保密原因，不能指明）：

案例 #1 

某互联网APP，在海内外都很受欢迎。由于地域和法规的要求，他们必须在多个国家的多种IaaS上实现数据生产和合规隔离，例如：在印度部署1个workspace在孟买AWS上，在美国部署1个workspace在Oracle云上，在中国部署1个workspace在阿里云上……同时又实现账号权限、数据审计和安全策略的全局管理。

案例 #2 

某大型电子设备制造公司，由于战略和业务的原因，必须把自己IaaS供应商多样化：部署1个workspace在华为云上，以便对接政企系统；部署1个workspace在AWS上，以便满足海外客户的审计需求；再部署1个workspace在阿里云上，以便支持和阿里云的战略合作……同时又要进行全局的数据资产管理。

案例 #3 

某大型零售品牌集团，本身就有多个互相竞争的子品牌，彼此要求数据做必要隔离和客户隐私保护，同时总部又要进行全面的数据拉通。另一方面，该品牌商会对接多个流量电商平台：在阿里云放一个workspace支持双11，在京东云放一个workspace支持618。再加上几十个线上线下系统的数据的集成和拉通，形成了很复杂的分级多workspace的云原生数据治理体系。

案例 #4 

某流通业的大型集团，各个分公司比较独立，IT经费充足。这时候总部上一个分级数据治理的多workspace数据中台，旗下比较大的分公司有自己独立机房的可以单独部署workspace，而小一些的公司在阿里云或华为云上开通workspace。总部对所有workspace拥有账号管理和审计的权利，同时控制住数据建模规范标准和指标的版本发布。

不同行业的不同企业，搭建出不一样的云原生跨平台数据治理体系，这其中的业务逻辑复杂微妙。我们再对比一下互联网大厂的数据平台——大一统式的数据打通，跑在几千台节点集群上，就可以发现两边产品上的着眼点并不相同。

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