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抖音集团如何巧用“数仓”降本

DataFunTalk

2025-09-28

导读随着数据量的爆炸性增长，现代企业在数据存储、处理与分析上面临巨大挑战。在 IT 架构中，数据仓库承担着企业中关键的数据存储和分析任务，如果不能高效运作，必将导致成本飙升和决策效率低下。因此数据仓库的降本增效是企业IT部门持续的命题。

作为面向实时数据处理的工具，OLAP（联机分析处理）系统能帮助企业充分挖掘数据价值、辅助决策。然而，OLAP 在追求高效数据分析的同时，往往难以平衡成本与效率矛盾。

快节奏的商业环境要求 OLAP 系统在保证数据准确性的前提下，尽可能缩短数据处理和分析的时间。但高效的数据处理往往伴随着更复杂的系统架构和更高的资源消耗，企业需要投入高昂的计算资源、服务器、存储资源等硬件成本以及大量算法优化、运维、迁移等软性成本。

分享嘉宾｜火山引擎ByteHouse团队

出品社区｜DataFun

问题与挑战

企业使用一款数据仓库产品，成本项可以区分显性成本与隐性成本：

1. 显性成本挑战

硬件成本：代表了部署数据仓库软件的所需的硬件成本，包括计算资源成本（CPU）与存储资源成本（磁盘、存储集群）。毫无疑问数据仓库涉及 TB 甚至 PB 级数据的存储与分析，对硬件的要求颇高。
性能成本：单位能效不高，导致在完成任务或处理数据时，需要配备更多的资源以弥补这一不足。一方面，在计算能效上，需要增加更多的高性能计算单元或优化现有的计算能力，以确保在合理的时间内完成复杂的计算任务，避免处理速度的滞后；另一方面在存储能效上，需要部署更大容量的存储设备以应对日益增长的数据量，同时减少能耗，提高数据存储和检索的效率。

2. 隐性成本挑战

运维成本：代表了运维数据仓库的人力与时间成本。

数据仓库作为极其复杂的软件产品，对运维人员的专业要求和精力消耗本身极高。如果在数据系统中运行多款组件，如 ClickHouse、Elasticsearch、GreenPlum... 则会让复杂性指数级增加，运维人员的技能要求也指数级增加。
迁移成本：代表了从旧的数据仓库或分析型数据库迁移到 ByteHouse 的人力与时间成本；

数据仓库之前的语法，架构差异通常极大，搬迁数据难于搬家，带来了极高的替换成本。

02 解决方案

1. 关于 ByteHouse

ByteHouse 是火山引擎数智平台VeDI旗下的一款云原生数仓产品，以 ClickHouse 技术路线为基础，从 2017 年内部立项开始，截止到 2022 年 3 月，ByteHouse 节点总数已经达到了 18,000，最大的行为分析集群超过了 2,400 个节点，数据量超过 700PB。

ByteHouse 在架构上遵循新一代云原生理念，实现了容器化、存储计算分离、多租户管理和读写分离等功能，同时支撑实时数据分析和海量数据离线分析，尤其对高吞吐、高并发、复杂查询等多种实时数据分析场景进行优化，能为用户提供极速分析体验。

ByteHouse 具备存储、计算分离，高弹性扩展的特点，其计算层采用 Shared-nothing 架构，存储层采用 Shared-everything 架构，能更好地支持计算和存储层的水平扩展。基于 ByteHouse 高性能的实时数据分析决策能力，数据从导入到分析决策仅需几秒，99% 的查询都能得到秒级保障。除了高可用的基础能力，ByteHouse 还提供免托管运维服务，包括丰富的集群管理工具、全面的系统监控能力，帮助企业轻松了解业务状态，让故障排查与问题诊断变得简单。

文章选自：《一本朴实无华的大数据电子书》第一篇

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