數(shù)據(jù)實時化是必要還是偏見袁稽？

本文主要基于數(shù)據(jù)倉庫的起源和數(shù)據(jù)架構的演進來聊聊勿璃，數(shù)據(jù)實時化是否真的必要？是"過度優(yōu)化"推汽、"實時偏見"還是"合理"补疑！

一、前言

時常有小伙伴會問：

Q：實時數(shù)據(jù)倉庫是否真的有必要歹撒？T+1處理數(shù)據(jù)也不是不可莲组，為何一定要數(shù)據(jù)實時化？費時費力還費人暖夭！

A：存在即可能合理锹杈。

要不先來簡單聊聊數(shù)據(jù)倉庫的起源和數(shù)據(jù)架構的演進之路吧撵孤。

二、數(shù)據(jù)倉庫的起源

數(shù)據(jù)倉庫的起源可以追溯到20世紀70年代竭望，當時企業(yè)中的數(shù)據(jù)處理和存儲主要依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)邪码。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量的不斷增長和復雜性的增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開始無法滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)的分析和決策支持的需求咬清。為了解決這些問題闭专，數(shù)據(jù)倉庫的概念應運而生。

數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）的概念最早由比爾·恩門（Bill Inmon）在1991年提出枫振。它被定義為一個面向主題喻圃、集成、非易失性的數(shù)據(jù)集合粪滤，用于支持管理層的決策制定過程斧拍。數(shù)據(jù)倉庫的設計旨在提供一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，使得企業(yè)能夠從多個角度對數(shù)據(jù)進行分析杖小，從而做出更加明智的業(yè)務決策肆汹。

在數(shù)據(jù)倉庫的早期實施階段，主要的挑戰(zhàn)在于如何有效地將各個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行整合予权，以及如何解決數(shù)據(jù)格式不兼容昂勉、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳等問題。這個階段的主要目標是建立一個穩(wěn)定扫腺、可靠的數(shù)據(jù)倉庫基礎岗照。

隨著數(shù)據(jù)倉庫技術的成熟，人們開始關注如何更深入地理解和利用數(shù)據(jù)倉庫中的信息笆环。這個階段的發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等技術的興起攒至，幫助用戶更深入地理解數(shù)據(jù)。

此外躁劣，隨著實時數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展迫吐，實時數(shù)據(jù)倉庫開始出現(xiàn)，其主要目標是讓用戶能夠在任何時間點獲取到最新的數(shù)據(jù)信息账忘，以便做出更準確的決策志膀。

數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷程是一個不斷演進和創(chuàng)新的過程，它隨著技術的發(fā)展和企業(yè)需求的變化而不斷完善和擴展鳖擒。如今溉浙，數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)成為企業(yè)進行決策的關鍵基礎設施。

三蒋荚、數(shù)據(jù)架構的演進

20世紀90年代放航，比爾·恩門（Bill Inmon）提出了數(shù)據(jù)倉庫的概念，從而進入到經(jīng)典數(shù)倉架構的階段圆裕，相應的DB產(chǎn)品以OLTP主广鳍，例如Teradata、Vertica吓妆、Oracle等赊时。

隨著數(shù)據(jù)量的暴增、Google三大論文（大數(shù)據(jù)三駕馬車：Google FS行拢、MapReduce和BigTable）和開源文化的傳播祖秒，逐漸盛行以Hadoop體系為主的離線數(shù)倉架構。

離線數(shù)倉雖然能夠基于大量數(shù)據(jù)T+1地穩(wěn)定跑批計算出結果舟奠，但是實效性不高竭缝。而這期間，雙十一購物狂歡節(jié)推行沼瘫。各方英豪已經(jīng)不滿足于隔天出報表抬纸，分別想法設法地祭出實時大屏，實時地展現(xiàn)自家營業(yè)額的猛勢耿戚。既能zi嗨湿故，又能帶動網(wǎng)民們從眾一購。

于是乎膜蛔，Lambda架構來了坛猪。在原有離線數(shù)倉的基礎之間，為了在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時皂股，同時發(fā)揮流處理和批處理的優(yōu)勢墅茉，再開一條實時鏈路。通過批處理提供全面和準確的數(shù)據(jù)呜呐，通過實時流處理提供低延遲的數(shù)據(jù)從而達到平衡延遲就斤、吞吐量和容錯性的目的。

Lambda架構整體而言卵史，是需要兩份代碼+兩份存儲战转，并且需要保證批和流的數(shù)據(jù)結果一致。成本頗高以躯，且不易開發(fā)和維護槐秧，加上實時化的影響面越來越大，
隨即Kappa架構被推行忧设。

Kappa架構的原理即在Lambda的基礎上進行了優(yōu)化刁标，刪除了 Batch Layer 的架構，保留了速度層址晕，并取名實時處理膀懈。簡而言之就是去除Lambda架構中的離線批處理層，專注于實時流處理谨垃，提供了一種簡化Lambda架構的方法启搂。

但是硼控，Kappa架構全部以流式數(shù)據(jù)進行處理，會導致開發(fā)維護成本高胳赌，較難統(tǒng)一處理數(shù)據(jù)變更牢撼。例如一些IoT場景，所有的高頻數(shù)據(jù)都通過流式計算疑苫，即便通過加大并行度也很難適應數(shù)據(jù)查詢響應的即時性要求熏版，特別是對于歷史數(shù)據(jù)的高吞吐量處理顯得格外力不從心。

于是捍掺，以湖倉結合的混合架構盛行撼短，基于Hudi/Iceberg/Data Lake/Paimon數(shù)據(jù)湖組件作為流和批的同意存儲層，實現(xiàn)端到端的流批一體化挺勿。湖支撐數(shù)據(jù)并發(fā)寫入和海量多元存儲曲横，倉進行查詢加速。

然而满钟，湖倉混合雖然優(yōu)點諸多胜榔，但架構實施相對復雜。為去繁為簡湃番，又不失流批一體和高效性能夭织，Doris這類全場景的MPP數(shù)據(jù)庫應運而出，提供了一種平衡的解決方案吠撮。既能滿足海量的流批數(shù)據(jù)存儲尊惰，也能實現(xiàn)快速分析，可以作為新一代實時數(shù)據(jù)倉庫建設的優(yōu)選泥兰。

未來弄屡，數(shù)據(jù)架構又會如何演進？

四鞋诗、數(shù)據(jù)實時化的必要性

如果把T+1的數(shù)據(jù)鏈路比做綠皮火車膀捷，那么數(shù)據(jù)實時化就是高鐵。它們各有優(yōu)劣：

1?? 綠皮火車（普通火車）：

• 優(yōu)點：

  • 成本低廉：相比高鐵削彬，綠皮火車票價更為經(jīng)濟實惠全庸，適合預算有限的乘客。
  • 覆蓋面廣：綠皮火車網(wǎng)絡覆蓋了更多的小城市和鄉(xiāng)村地區(qū)融痛，方便偏遠地區(qū)的居民出行壶笼。
  • 旅行節(jié)奏慢：適合欣賞沿途風景，對于不急于到達目的地的旅客來說，是一種放松的旅行方式。

• 缺點：

  • 速度慢：相比高鐵台谍，綠皮火車的運行速度較慢甩挫，旅行時間較長责语。
  • 設施陳舊：車內(nèi)設施相對落后炮障，舒適度不如高鐵。
  • 擁擠問題：在高峰時期鹦筹，綠皮火車可能會比較擁擠铝阐。

2?? 高鐵：

• 優(yōu)點：

  • 速度快：高鐵的運行速度遠高于普通火車，大大縮短了旅行時間铐拐。
  • 準時率高：高鐵通常具有很高的準點率，適合對時間要求嚴格的旅客练对。
  • 服務水平高：高鐵提供高質(zhì)量的服務遍蟋，包括快速的檢票、清潔的車廂和良好的乘務服務螟凭。

• 缺點：

  • 票價較高：相比綠皮火車虚青，高鐵的票價較高，可能不適合預算有限的乘客螺男。
  • 覆蓋范圍有限：高鐵網(wǎng)絡主要集中在大中型城市之間棒厘，對小城市和鄉(xiāng)村地區(qū)的覆蓋不足。
  • 旅行節(jié)奏快：由于速度快下隧，乘客可能沒有太多時間欣賞沿途風景奢人。

總的來說，綠皮火車和高鐵各有適用場景淆院，我們可以根據(jù)自己的需求何乎、預算和旅行目的選擇最合適的，數(shù)據(jù)是否實時化亦是如此土辩。

數(shù)據(jù)實時化的"優(yōu)點"包括：

• 快速響應：能夠迅速對市場變化或用戶行為做出反應支救；例如短視頻智推行為，讓你越刷越嗨拷淘，根本停不下來各墨。
• 提高效率：減少了數(shù)據(jù)處理和分析的時間，提高了整體運營效率启涯；例如智能營銷類系統(tǒng)贬堵，毫無隱私可言。
• 增強用戶體驗：為用戶提供更加個性化和及時的服務逝嚎；例如網(wǎng)購實時精準推送扁瓢，主打一個買買買。
• 風險管理：實時監(jiān)控可以幫助及時發(fā)現(xiàn)和應對潛在的風險补君；例如實時風控系統(tǒng)引几，高效一刀切。

然而，數(shù)據(jù)實時化也存在一些挑戰(zhàn)和缺點：

• 技術復雜性：實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時處理需要復雜的技術支持伟桅，如流處理敞掘、內(nèi)存計算等。
• 成本問題：相比于傳統(tǒng)的批處理楣铁，實時數(shù)據(jù)處理可能需要更高的計算資源和成本玖雁。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：在高速處理數(shù)據(jù)的過程中，可能會遇到數(shù)據(jù)不準確或不完整的問題盖腕。
• 系統(tǒng)穩(wěn)定性：實時系統(tǒng)對穩(wěn)定性要求更高赫冬，任何小的故障都可能影響整個系統(tǒng)的運行。

正如選擇綠皮火車還是高鐵一樣溃列，是否采用數(shù)據(jù)實時化技術劲厌，也需要根據(jù)具體的業(yè)務需求、資源狀況和預期目標來做出決策听隐。在某些場景下补鼻，傳統(tǒng)的批處理可能更適合；而在其它情況下雅任，實時數(shù)據(jù)處理則能帶來更大的價值风范。

五、總結

隨著人類文明的進步和科技的飛速發(fā)展沪么，數(shù)據(jù)的實時化變得越來越重要硼婿。在許多行業(yè)和領域，如金融交易成玫、社交媒體加酵、在線廣告、物聯(lián)網(wǎng)（(IoT）等哭当，基于實時數(shù)據(jù)倉庫提高分析實時性猪腕、能夠提供即時的洞察和決策支持，從而增強競爭力和響應速度钦勘。

那么框啦啦有說了一堆陋葡，實時數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)實時化是否真的有必要彻采？我覺得還不到100%必要性腐缤，但確實越來越有必要！

未來實時數(shù)據(jù)處理將會變得更加普及和高效肛响。那么岭粤，你覺得當下數(shù)據(jù)實時化是否真的必要？

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