数智时代基石，阿里云推出新一代云原生数据仓库与数据湖
以下为贾扬清演讲全文（附视频回顾>>）
如今我们谈到产业数字化，数字产业化，今天绝大多数的经济活动、数据的沉淀分析和服务都是离不开的。同时我们又说摸着石头过河，绝大多数的企业在业务升级跟技术升级的过程当中，往往都采取一个摸着石头过河的方法，在遇到不同的数据分析跟服务的需求的时候，寻找单个的单点的系统来解决它实际的单点的问题。这样的一个过程就会遇到最后的一个问题，是在一个看似完整的系统背后，是一个一个的数据的孤岛，这些孤岛之间数据的联通，数据的实时传输都变成了非常大的问题。
从一个整个企业的角度来说，业务所看到的是数据洞察的困难，而系统看到的是数据分裂的成本，作为企业业务如此重要的数据仓库的概念，我觉得我们需要顶层的设计来重构数据仓库，这是我们今天向大家展示的基于Hologres、MaxCompute、Realtime Compute的离线、实时、分析、服务一体化的，实时即服务的一个理念。如果我们回到数据仓库最本质的需求的话，其实它的本质问题并不复杂。数据仓库需要把多个来源的数据综合在一起，实时地沉淀到一套存储上去，同时在上面做多种形态的，无论是离线、实时还是交互式的分析，以及做结果的展示和服务。我们以前经常听到的一个概念叫HTAP（Hybrid Transaction and Analytical Process），事物跟分析的一体化，对于事物来说，它更多的是在考察一个数据的单位，比如说一个数据库，对于读写性能和安全性这样的一些指标。但是今天我们所看到的是，分析跟服务是更加一体的。分析，是说我们要把这样海量的数据当中的规律分析洞察出来，那么同时这些洞察的最终目的是为了服务，无论是数据大屏还是运营分析，它都是一个展示服务数据的一个过程。要解决数据孤岛的问题，我们就要把分析的形态跟服务的形态更紧的结合起来。我们把这样的一种模式叫HSAP（Hybrid Serving Analytical Processing），基于Hologres跟MaxCompute这样的一个数仓，我们可以实现Hologres跟MaxCompute数据的打通，通过Hologres来实现高性能、低延时的分析，同时通过MaxCompute来实现大规模、低成本的离线计算。在这样的一个基础上面，我们可以实时的将这些数据分析的结果以及实时沉淀的数据，推送到不同的像大屏和运营看板这样的一些服务上去。
在阿里巴巴集团内，对于数据最大的一个需求可能是在双11这一天，它有了大量的数据流转，也有着非常复杂的业务决策。在2019年的时候，我们通过Hologres跟MaxCompute这样的一个数仓，给我们支持业务的系统做了一次升级。在双11当天的时候，我们这一套系统支持了总共1.45亿次的在线查询，这些查询再往上所支持的是非常复杂的业务的分析和决策的一个过程。这些分析的背后同时又是带有着1.3亿条实时记录写入的一个大规模的数据体量。顶层设计走对了之后，性能其实并不是问题。基于MaxCompute、RealtimeCompute和Hologres，这样的一整套数仓体系可以解决我们数据孤岛的问题。在没有数据冗余的这样一个情况下面，来简化系统，降低成本，同时来提升我们数据分析的效率。我们也考虑到在建设一个数仓的时候，开源、社区和生态是很重要的，所以我们在建设Hologres的时候，采取了基于PostgreSQL这样的一个完全兼容开源的生态体系。数据工程师和上层的BI工具，可以更加容易地、无缝地把自己现有的系统接入到Hologres和MaxCompute，实现分析和服务的一个无缝迁移。
实时即服务，基于HSAP这样的一个理念，我们可以大大的简化数仓的设计，真正的实现在数据全生命周期当中离线、实时、分析、服务一体化的一个系统。
在企业上云的过程当中，我们还看到另外一个需求，就是海量的异构数据，这些数据可能是日志，可能是图片、视频、语音也有可能是在之前经营过程当中沉淀下来的大量的数据形态。这些数据和数仓所解决的结构化数据的问题是不太一致的，他们变得更加的多样，更加的非结构化，但是同时他们也有和结构化数据一样的需求：海量、高速、安全、智能以及无缝上云。基于这样的一个需求，已经有1000多家企业在我们阿里云OSS对象存储这样的一个通用存储的解决方案上面，来构建一体化的数据湖解决方案。数据湖可以给大家解决两个问题。第一个问题是解决多种形态的数据的无缝接入、聚合的一个问题，他可以把多样的数据都放在同一套存储上面，同时在这套存储上面，它可以更快地对接多种自建和托管的引擎，来实现不同的分析服务的业务的创新，无论是搜索推荐、机器学习，还是其他各种多种多样的服务形态。
今天我们在这里重磅发布新一代云原生的数据仓库和数据湖的解决方案，背后的理念是从数据孤岛到一种存储，多种计算、实时即服务这样的一个系统设计。在阿里云上面我们还有数据的综合治理DataWorks和机器学习PAI这样的平台，通过这一整套的数据产品，我们可以实现应用的数据化和智能化。我们认为未来每一家企业都应该在云上建设数据仓库和数据湖，解决纷繁复杂的数据问题。