导读
开源自建数据平台的管理挑战
在数据驱动的商业环境中，开源自建方案凭借其免费、开放和标准化的特点一度成为众多企业的首选。然而，随着企业数据规模的扩大和业务需求的多样化，开源自建方案的局限性也逐渐显现，尤其是在以下几个方面：
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高昂的运维与技术投入 开源自建需要企业持续投入大量技术资源，管理复杂性随规模增长呈指数级上升。当企业缺乏足够技术人才或运维投入不足时，可能导致平台服务质量下降，影响业务响应。
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业务需求响应不足 传统开源数据平台依赖组件扩展与集成支持新场景，同时缺乏弹性和按需扩展能力，导致新业务需求响应不足。
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技术生态的迭代难题 随着时间的推移，企业在开源数据平台上进行的定制化开发和维护可能导致技术债务的累积。这使得系统变得更加复杂，升级和维护的难度加大，降低了灵活性和可扩展性。
数据平台革新的技术演进
数据平台技术正经历深刻变革，主要体现在四个关键方向：
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云原生 云原生架构在数据平台中的应用，不仅仅是上云，而是技术上的演进，更是企业数字化转型的重要推动力。它通过提供高弹性、自动化的解决方案，使得数据平台能够更好地适应不断变化的业务需求和技术趋势。
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湖仓一体 湖仓一体架构简化了数据管理流程，将多套异构数据平台整合为单一架构，降低复杂性并提升性能。
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智能化与一体化产品 数据平台逐步从模块化演进到端到端的预集成，结合智能化优化技术，使得系统能够自动调整成本、性能和治理能力。
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Data + AI 的深度集成 随着生成式 AI 的兴起，数据平台需要支持非结构化数据管理、AI 推理集成及面向知识库的向量索引，推动 AI 驱动的场景落地。
数据平台升级之路：原地升级还是全面替换
当数据平台并非企业核心竞争力时，经营成本压力或技术团队变动等因素往往会触发平台升级决策。此时，企业主要面临两种战略选择：
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拥抱新平台（迁移重构） 通过全托管的方案将原有平台迁移到新平台，获得轻资产化运维和新技术能力的支持，以减少企业人力的投入，同时能够使用新技术去持续迭代扩展新场景。
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嵌入式优化 在保留现有系统的基础上，通过嵌入式升级方案优化性能和扩展新场景，保护已有投资并降低迁移风险。
云器Lakehouse：释放数据价值，提升投资回报
云器Lakehouse是一个托管型的云上湖仓服务，构建在亚马逊等云厂商的基础设施之上，提供计算和端到端管理工具，企业可以把云器Lakehouse作为云上的数据基础底座进行使用，在上述两个方向上为企业提供相关的价值。
首先，我们希望通过托管化的服务能够和企业原有的数据湖很好地嵌入，不用搬迁能够和现有的作业做相关优化。另外，云器Lakehouse提供完整的一站式服务，可以把存量平台完全的迁移到新的平台中，以轻资产的方式去提供数据服务。
核心优势1：Single-Engine 架构：简化系统，提升效率
云器Lakehouse 提供基于单一引擎的湖仓一体化架构，在一套元数据服务上支持批处理、流处理和交互式分析，简化企业数据架构，降低运维成本。测试显示，其引擎性能在 ETL、BI 和实时分析等场景中均优于主流开源产品，实现了显著的性能提升和成本优化。
核心优势2：Open Lakehouse：开放兼容，面向 Data + AI 的设计
与传统的封闭式数据平台不同，云器Lakehouse通过提供开放的架构和标准接口，支持多种开放计算引擎共享数据。您可以使用云器Single Engine实现高效的数据准备、数据分析，同时还可以扩展集成流行的AI/ML框架支持新兴场景扩展，实现数据的最大价值。
云器 Lakehouse 使用开放标准的存储格式（如 Apache Iceberg 和 Parquet），支持与 AWS S3 等对象存储无缝对接。同时，通过融合结构化数据和非结构化数据的统一元数据管理能力、内建的向量索引能力、集成外部模型能力的AI Function，满足生成式 AI 场景的需求。
核心优势3：集成化解决方案：降低使用门槛，提升覆盖率
云器 Lakehouse 将数据处理引擎的能力与平台工具无缝集成，为用户提供统一的 Web 使用体验。平台覆盖数据集成、开发运维、数据目录、安全治理、数据分析和系统管理等多个方面，通过存算分离、按需弹性虚拟集群以及自动化运维和优化等特性，简化了基础设施的运维管理工作，为用户提供了 SaaS 化的一体化数据平台解决方案。
双管齐下的部署方案：嵌入式升级与托管方案
当企业业务发生调整变化时，比如拓展海外业务需要建设海外数据平台，或者说技术团队需要转型到 AI 探索方面，需要对已有数据平台去做升级。云器为此提供两种不同解决方案：
全托管迁移升级：为需要整体替换的企业提供 SaaS 化解决方案，借助云器 Lakehouse 的迁移工具降低改造成本，实现存量业务的性能和质量提升。
企业可以把开源的技术栈，做数据和任务的迁移，完全托管到云器Lakehouse中，通过一体化的产品包装。对于迁移成本问题，云器提供相关的迁移工具与转换方案，能够有效降低改造成本。存量业务通过云器Lakehouse的高效引擎，在性能、成本和服务质量上得到保障；同时，企业能够聚焦更多的人力投入在业务上；另外，借助一体化产品，端到端的集成工具有统一的使用体验，数据能够更容易的被业务方自助使用，扩大数据用户的覆盖范围，也能够扩展新兴场景。
嵌入式优化升级：针对已有系统成熟的企业，云器通过元数据打通和任务调度，将现有作业运行在托管引擎上，快速提升性能并扩展新功能，降低风险和成本。
企业可将原有数据平台和云器Lakehouse 做元数据打通，同步企业数据平台的数据情况，同时与企业原有的开发调度平台做对接，下发相关作业，直接把现有的作业运维到托管的云器引擎中，通过这个方式云器可以对现有的作业做快速的性能提升，并能够在数据的 ETL 加工方面即刻看到效果。这种方案的价值在于，企业不需要做特别多的前置改造，减少了风险和成本，并且能够快速验证该方案是不是能够产生价值，节省成本，提升收益。
实践案例：助力企业数据转型
通过嵌入式升级方案，某东南亚物流公司在 BI 和 ETL 场景中分别实现了 2~10 倍和 6 倍的性能提升，且资源成本显著降低。
海外知名物流公司，原本完全利用开源技术建设了一套开源的大数据技术栈，其中面临问题：首先是人手不足、投入不够，导致很难去持续地优化和迭代数据平台，随着业务规模增长的越来越大，这个挑战可能会更加显著；其次，数据分析的查询性能体验不足，导致外部的业务方不满意。
云器Lakehouse通过嵌入企业原有的数据湖的方案，在没有改动客户已有的数据管理体系情况下，通过元数据的打通，把云器Lakehouse嵌入其中，通过 serverless 的引擎方式，在原有的 Presto 报表分析和 Spark 的 ETL 场景中，把现有用户作业，通过调度系统，下发到云器Lakehouse 的 serverless engine 中，进行加工处理。
通过这种方案，为客户带来了性能的极大提升。在 ETL 场景中与 Spark 相比有了6倍的性能提升，在 BI 场景中，不同作业类型比 Presto 有 2 ~ 10 倍的性能提升。同时，能够以更小的资源成本满足业务需要，在高要求的情况下，提供更好的服务质量保障。
案例二：领先的销售SaaS公司，实时离线一体化处理实现数据无缝衔接
云器帮助国内大型销售 SaaS 企业构建统一的实时数据加工流程，将原有 Lambda 架构升级为全域实时数据处理，实现分钟级延迟的数据产品交付，增强产品竞争力。
对企业来说，业务上需要尽快把网络上的公开信息尽快收集加工，形成数据产品中能够对外输出的信息，产品提供的信息越快越准确，产品竞争力越强。客户在原有数据平台设计之初，采用开源自建方案的传统 Lambda 架构，离线处理和实时处理各一套流程，其中实时链路为了追求数据的时效性，在处理加工时牺牲了准确性，造成客户产品的准确性不足，进而影响了客户产品的核心竞争力。
云器Lakehouse通过一套技术架构，一套增量计算的pipeline，在一个数据湖仓的架构下，把客户多引擎、多环节的复杂链路，变成了一条全域数据的实时加工链路，使用一套数据开发语言能够把数据做成全链路分钟级的延迟，不再区分实时和离线。在场景目标达成的前提下，整个计算资源的消耗没有提升，即在现在资源不变的情况下，实现了全域数据实时化，且开发成本和运维质量得到了大的提升。
总结
云器 Lakehouse 通过全托管和嵌入式两种升级方案，为企业提供了轻量化、高性能的数据平台升级路径。在快速发展的数据与 AI 驱动时代，云器 Lakehouse 不仅帮助企业优化现有投入，更赋能未来业务创新，实现数据价值的全面释放。
END
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