关涛-AI时代下_数据架构的变与不变_2025DataAISummit北京站_关涛Tony_云器科技_v2.pdf

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1、AI 时代下，数据架构的变与不变关涛 云器科技联合创始人 CTO云器科技版权所有yunqi.tech个人介绍 2006年，微软亚洲研究院，构建微软第一代分布式KV系统SearchRepository（7000台物理服务器规模）和 Bing搜索的分布式存储后台Kirin Store（4万台规模）。之后加入微软美国云计算和企业事业部，主持和参与开发了包括Cosmos/Scope（20万台规模），iScope，Azure Datalake 2016年回国加入阿里云，前阿里云 计算平台事业部 研究员，阿里巴巴通用计算平台负责人，负责阿里巴巴主线大数据平台（飞天MaxCompute，Dataworks，

2、10万+规模）。前阿里和蚂蚁集团技术委员会计算平台领域组长、阿里云架构组大数据组组长。2021年，代表阿里云主持Forrester 云数仓评测，并首次入选全球榜单“卓越表现者象限”。2021年，创立云器科技（“基于增量的云湖仓”数据基础设施提供商，yunqi.tech），担任CTO17年分布式系统和大数据平台开发经验，并著有多篇国内外会议论文和专利。2018浙江省科技进步一等奖，2021 USENIXATC best paper award特别的：数据平台领域仍然处于发展期，部分技术收敛，但新方向和新技术层出不穷。本文内容和个人经历相关，洞察来自个人视角，难免有缺失或者偏颇，同时限于篇幅，也很

3、难面面俱到。仅作抛砖引玉，希望和同业共同探讨。云器科技版权所有yunqi.tech目录01当前数据平台架构的挑战和演进02AI时代D+A架构选型云器科技版权所有yunqi.tech当下的主流数据平台架构是怎样的？上述内容来源于络公开信息DataLake存储系统DataWarehouseBatchProcessingStreamingProcessingReal-TimeAnalytics结构化数据 处理/分析存储存储存储存储数据源数据应用AI Processing/ServingTraining PlatformOLTP DatabaseVia CDCOperational log（App、W

4、eb）IoT Data（Sensor、Agent）Files（Unstructured）ReportingAd hocAnalyticsApp（OperationalAnalytics）AI处理/训练/服务云器科技版权所有yunqi.tech当下的主流数据平台架构是怎样的？云器科技版权所有yunqi.tech当下数据平台，第一个问题 Lambda架构依然待改进典型的结构化数据分析架构图Data Lake存储系统DataWarehouseBatch ProcessingStreamingProcessingReal-TimeAnalytics结构化数据 处理/分析存储存储存储存储1.存储层，数据

5、湖和数据仓库尚未真正统一2.计算层，离线计算低实效性，实时计算高成本的矛盾3.组装式数据架构仍然复杂，异构存储，多套元数据，带来大量的计算和存储冗余和管理成本。极高的数据管理成本和开发成本4.组装式数据架构缺乏满足业务变化的灵活性。云器科技版权所有yunqi.tech当下数据平台，第二个问题 高成本、高的TCO1.当更多规模（AI带来大量半非结构化数据），更低价值密度的数据成为主流，成本矛盾会更明显2.从创新驱动到通用平台，“降低成本”已经成为当前用户*最普遍*的关切3.Total Cost of Ownership（TCO）!=硬件成本Total Cost of Ownership（TCO）

6、=硬件+软件成本+（开发人员成本）+维护人力成本+治理优化成本4.成本高企的主要原因：=Lambda架构（带来的数据和计算冗余）=开源数据平台不再流行（主因是领域发展阶段），与主流商业平台差距巨大（图：perf DBR and photon，by Databricks）云器科技版权所有yunqi.tech当下数据平台，第三个问题 面向AI负载的转型与AI原生（图：perf DBR and photon，by Databricks）Lakehouse architectureLakehouse architectureDatabase/Data WarehouseLakehouse to sto