9 月 11 日 -14 日，由钛媒体与 ITValue 共同操纵的 2024 ITValue Summit 数字价值年会在三亚举行。这次峰会主题为" Ready For AI "，计划资格训戒，交叉行业念念考，股东改进来回，以改进场景为基础AV网站，共同探索 AI 驱动下数字经济期间的全新机遇，共同打造一场数字经济期间的 AI 改进探索盛宴。

大会上，OceanBase CEO 杨冰以"东谈主工智能期间，如何重构当代数据架构"的主题进行了共享。

杨冰暗意，大数据和数据库企业收货于互联网与云的机遇，赶快崛起，期间聚焦于解决散布式系管辖来的扩展性和复杂性挑战。AI 期间，CIO 的眷注点已不再局限于这一辛苦，而是聚焦于如何让应用和业求完毕更好的交互，如何挖掘数据价值，完毕更精确知悉。从时期架构角度，其重要词已从"分"切换到"合"，是交融、长入。

以下为杨冰演讲内容，经钛媒体整理：

诸君嘉宾，巨匠上昼好！相配欣忭钛媒体邀请我来数字价值年会跟巨匠计划。

我今天共享的主题是"东谈主工智能期间，如何重构当代数据架构"。如今，数字化也曾不是一个新话题了，有些行业处在在深水区，有些行业则在加快进行数字化转型。但今天在转型经过中，加入了一个超等变量—— AI，AI 咫尺冲破的形态是话语模子和多模态模子，它的发明转变的不单是是东谈主和机器的交互格式。我有两个点嗟叹荒谬深，第一AV网站，AI 关于所有物理世界的认识力得回了极大的增强。前段时间，别传前谷歌 CEO 在斯坦福的演讲很有兴趣，视频很长我就先丢给了 AI 问它：Eric 聊了什么？有哪些有兴趣的不雅点？对此你怎么看？几秒钟后就出来了完了。比如，我刚才出去接了一个电话，漏掉了一段重要共享的信息，我可以立时问 AI，刚才我遗漏了什么信息？这种认识力和服从勾通各式场景，就会极大颠覆许多场景的数字化的完毕格式，这是第一个感受。第二个感受是 AI 正在转变写代码的格式，特斯拉的 FSD 从 30 万行代码简化成 3000 行，许多的时局逻辑被模子替代了，这代表着构建数字世界的格式正在深切变化，AI 的智商不再是写时局时候的一个外挂或者功能宏大的函数，而是成为时局逻辑自身。这只是是很小的两个点，AI 智商的突变正在深切的转变着数字经济发展的节拍。

在大的变革下，数据架构手脚数字经济底座，咱们将会碰见许多挑战。第一个挑战，是数据量的通货扩张，咫尺亿级的数据量也曾是个平常体量了，许多业务线上化或者数据汇注后者买通明，当然就到了这个量级。第二个挑战，数据孤岛和碎屑化严重，当代应用需要用不同的数据模子来形容业务，比如关系模子，图，时序，还有向量，底层用了一堆不同的数据存储系统，但需要分析知悉的时候需要费很大的劲才气将其汇注，对皆，许多时候这些数据是形容归拢业务的不同侧面。第三个挑战就是数字化后对数据的分析需求会爆发，只将数据存在那儿是没价值的，唯有分析才气挖掘更大的价值，但要想分析的更准确更深切，数据也需要交融，是以这两个挑战的相关性很强。第四个挑战是数据的安全，越来越多数据被存在云上，况且咫尺云上的安全和容灾也比较完善，但安全是个相对的主意，归拢朵云的安全是一套同构系统的相对安全，如果数据极为重要或者业务通顺性条目极高，加多异构系统的备份是相对更安全的聘用。临了个挑战，是 AI 快速发展带来的挑战，AI 会加快数据量增长的速率，也会带来对数据使用的新条目，我后头会张开来讲。

从架构层面的挑战看，这几年发展很快，在应用层也曾散布式化了，在底层也曾云化，这两层的干戈也曾完了，造成了圭臬的模式。在 PaaS 层，上半场最大挑战是在解决有现象数据的散布式的问题，尤其是数据层的软件更是如斯。而跟着 AI 入局的下半场，我合计主要的趋势是让系统具备 "分"的智商的同期，摒除 "分"带来的复杂性，尤其是让数据能交融，架构能长入。

关于能支吾这些挑战的当代数据架构，全球领军 IT 的的践行者们有许多的共鸣，不管是老牌的 IBM 照旧云期间的领军者 AWS，照旧数据边界抓续领跑确当红炸子鸡 Snowflake，他们的不雅点有许多的共鸣，比如支吾数据孤岛、跨云部署、多模态数据的处理，对 AI/ML 的支抓、数据的及时候析智商等等。Gartner 在本年的 Hype Cycle for Data Management 的阐发中提到，全球最最初的数据管束软件公司有四个特质：第一，必须在云上；第二，其家具线中一定有最初的数据分析类家具，衔接抓续增强的分析需求；第三，支抓多模态数据类型的存储；临了是开源。手脚 OLTP 标的的数据库，咱们也相配认可这几个标的，站在数据库的角度追想了五个点，前边几个是比较共性的就不张开讲了，略略阐明下后头三个：多模交融是指，改日的数据存储应该是同期支抓关系模子，KV 模子，向量、地舆位置、时序等不同的数据模子的一体化架构，幸免数据的割裂和碎屑；通达和机动性是指对不同基础模范的支抓，架构通达解耦不绑定任何底座和硬件，支抓异构的云，也支抓云和 IDC 基础模范恒久并存的情况。SQL 和 AI 交融主要指 AI 智商在数据库层的交融，会体咫尺 SQL 交互层，运维服从升迁方面，后头会张开。

当代数据架构的演进也分上半场和下半场，最新成人网上半场的主题是云和散布式，中国能发展出一批优秀的数据库公司，具备世界最初的智商，也收货于上半场中国在互联网和云酌量方面的高速发展。云的上半场，数据架构的中枢问题是如安在解决数据散布式的情况下保抓一致且本钱最低；具备极强的弹性扩缩容智商，能作念到阻抑机不惊扰业务；在出现故障后又自动规复确保业务不中断；这些都是当代架构下数据库的必答题。当年支付宝被挖断光缆，倒逼咱们完毕了多地多活架构架构，双十一的流量洪峰倒逼咱们解决了极致弹性和高并发散布式事务问题，这是上半场解决"分"的改进，我合计上半场称心了云期间的需求，今天全面顺应和拥抱 AI 期间数据架构应该走向何方？不才半场，散布式带来的扩展性、本钱、复杂性，也曾不再是问题，从时期的架构角度来看就应该合并同类项，摒除无谓要的数据碎屑和重迭诞生。改日的应用重心和 CIO 眷注点不应该是散布式如何扩展，而是应该把元气心灵放在眷注在如何让系统和客户之间有更好的交互格式，应该放在如何把数据的价值挖掘出来，数据唯有交融、交叉才会有更精确的知悉。咱们咫尺从"分"徐徐走向"合"，从家具、引擎、存储架构上走向长入和交融。我摆布放了一张图，这是三代 SpaceX 的猛禽引擎的架构演进，从零七八碎到极简想法，工程的难度加多，然则浮浅并不虞味着弱小，V3 比拟 V1 加多了 1000 多吨的推力。咱们如安在复杂场景下，让 AI 更好地用交融的数据给表层应用提供价值，同期屏蔽复杂度，这是所罕有据库公司发展的势必趋势。

接下去给巨匠共享几个一体化数据架构的场景，一个是来回和分析的交融，这种场景有三种场景的情况，一种是及时报表，一天后的报表可以一小时内就看到，但在线库支抓来回和离线库支抓报表也曾有两套体系了，是不是还需要为小时级的报表再建第三套数据？另一种情况是在零卖行业中，归拢套进销存的系统日间支抓来回，晚上盘货分析库存，银行里日间来回晚上跑批的场景亦然雷同的，在许多场景里只是是在不同的时段支抓不同的负载，但表结构和数据集是归拢套，为此不时需要搭建两套数据存储和一套数据同步系统，是否能让架构变得更浮浅？临了一种情况是一边在线上作念及时来回，一边作念营销，两种负载同期进行，如何证据来回的情况分析知悉，给用户最精确的优惠券。及时风控也雷同，能不可通过及时候析对几分钟之前的来回特征作念出反馈，更新风控模子识别出新的风险。在这些场景中，如何把多套体系并到一套里，提供更及时性更高，本钱更量入为主，服从更高的数据架构有筹划，这恰是 OceanBase 在作念的。除了多负载外，多模态的交融亦然雷同的。KV 模子是最常见的数据模子，HBase 里大宽表和 Redis 里的 KV 缓存应用极为凡俗，这些场景不时是受制于原本 TP 库的一些适度，复制了一份数据出去，作念缓存加快或者是多维数据的存储和分析，如今在 TP 散布式数据库在归拢个底座上可以通过加多一个接口就能完毕雷同的后果，省去了加多一个数据库的本钱支拨和复杂度支拨简化了时期栈，况且数据会更一致，更及时。虽然，即即是单独用于 KV 场景，在部署和运维上亦然愈加浮浅的。

另一个场景是在融入 AI 的智商下，能交融更多类型的数据进行智能查询。AI 与 SQL 勾通主若是两个方面，一个是 AI for DB，一个是 DB for AI，前者是指在 AI 的助力下，运维和 SQL 查询是否能更智能，在这 LLM 出来后有了更多的探索空间，比如勾通 AI 的智能领导和优化，如安在 SQL 的裁剪器中更高效的写出优雅，精确的 SQL 语句，如何勾通许多会诊分析的学问、决策模子和数据来在 SQL 的问题会诊中给出更准确的问题分析，致使如何用 AI 来作念资源管束，这些都是咫尺咱们在探索的，这个今天不张开。另一个标的是看数据库能为 AI 的场景作念什么？咫尺最流行的就是向量数据库，是 AI 期间最重要的数据存储，是将物理世界转机成数字世界多维度形容的数据模子，这种模式相配适算酌量机理会、对比和酌量，尤其对非结构化的图像、视频、音频数据，因为 AI 智商的升迁，使得对这些数据的认识的准确性极大的升迁，从而反过来促进越来越多场景会融入向量数据。比拟于传统的结构化数据的形容和处理，向量模子的形容并非精确，也更多用于非结构化数据的存储，但或然候这种形容更适当与东谈主类的交互的民俗，比如这东西看起来可以，看起来很像，更多东谈主心爱……这些都不是精确的形容。有了这种智商，许多的业务的场景以及跟东谈主的交互会变得愈加当然，更能勾通结构化的精确的信息和非结构化的隐隐的形容来抒发和处理数据。咱们来看这么一个场景：查询离我最近的，评分四分以上的奶茶店中评价最好的，且价钱实惠近期热销的奶茶。离我最近是 GIS 信息，一种地舆位置的结构化形容，而"评价最好"可能会是一个相配概括的数据汇总出来的完了，可能有文本，有客户上传的视频和图片，也有结构化的打分，还能还会有语音评价，可以将这些信息作念向量化处理作念一个概括的评价；价钱实惠且热销这些就是及时的销量分析和库存查询了，是典型的 OLTP 的范围。这么一个场景不时需要 2~3 种存储系统相互配合，但今天咱们可以通过一种存储系统就贬责，这是咱们在散布式的底座上加入更多的智商，致使加入向量化的智商带来的完了。而咫尺向量的存储将越来越凡俗的应用在 AI Native 的场景中，况且不时是需要跟其它结构化的存储配合使用才气有更大的价值。OceanBase 通过插件化的机制将蚂蚁里面在东谈主脸支付和安全风控下孵化出来的向量库 VSAG 融入到了散布式数据库的存储引擎中，达到了强强鸠集的后果。一方面 OceanBase 的底座自身关于存在这种数据量较大的数据有很大的性价比上风和扩展性上风，而这个向量类库的算法亦然在蚂蚁自身的海量业务场景打磨的产物，跟 OceanBase 在双十一打磨雷同，采取了惨酷且抓续的打磨。这里暂时先不张开先容了，咱们会不才个月的发布会中认真发布这个智商，敬请期待，这个类库自身是独处发展且开源的，巨匠如果感兴味可以下载来接洽。

还有一种一体化体咫尺异构基础模范上机动部署的多云原生智商。上云是一个明确的标的，云原生亦然上云后架构层面上的最好履行，云的实践是资源的池化和超卖，而云原生架构的实践是如何充分运用池化资源的基础件：酌量、存储、网罗来构建表层应用，而不单是用了个容量固定的虚机。而多云原生的实践是在解雇云原生架构的基础上，作念到底座异构性、无关性，以及用户对开荒者体验的一致性。咱们正在跟一个全球着名的快消品客户配合，他们有上千家门店都运行在一朵云上运行，但今天的业务条目更高，也许这几千家门店遇到极点的情况下，有可能停服，这是企业无法接受的。但即即是云出了问题，应该是局部区域，如果在异构的朵云上建了 10：1 的容灾集群，确保一个云出问题时可以很快切换到另一个云上，确保一个云单独的机房出问题时，1/10 的流量衔接得住。OceanBase 在这方面可以平滑无感的匡助巨匠解决这么的问题。在所有架构上，如何作念到一体化，对上对下关于所有应用，提供当代化架构的智商，这是服气性的标的，亦然这种多云原生架构的数据底座提供的价值。咱们信托，多云原生一体化数据库 必将助力更多企业构建当代数据架构，解决更多的实践需求。

这里，快速共享几个咱们正在作念的案例。咱们在金融、政企标的有大量的客户累计。关于 OceanBase 来说，昔日十年在互联网的高速发展，得以在这个大的命题下，孕育出一个新的底座。今天这些场景，是帮咱们把上半场打磨出来的时期，作念成一个买卖家具的好契机。这不仅是数据架构中最为重要的场景，亦然东谈主们生涯中最重要的场景。OceanBase 自身的高性能、高可用和安靖性可以很好的支抓银行、运营商等行业的中枢场景，但如何让这些传统的架构比较平滑的迁徙到新的底座，咱们作念了大量的责任，在对 Oracle、MySQL 的兼容，迁徙和并跑的体系上打造了完善的智商。咫尺有近百家银行和大量的头部保障、证券公司的系统迁徙到了 OceanBase 上，金钱超万亿的银行也曾进步了 20 家，进步 1/3 的机构也曾或者正在启动用 OceanBase 来升级他们的中枢系统。在运营商行业，咱们支抓的几个大的省份也曾掩饰了寰球 3/5 的客户了。许多政企和金融客户莫欢喜象的是，OceanBase 这种新的架构，不仅升迁了扩展性和可靠性，还通过高性价比的压缩时期、多田户时期等使得新架构下酌量和存储的硬件本钱反而更低，合座 TCO 下落 20%~30%，存储本钱下落 60%~70%。比如交行在从大机和 DB2 迁徙到云和散布式数据库的经过中，所有扩展性得回极大的升迁，具备按需线性扩容的智商，更舒缓的支吾日常的袖珍业务的大促，也让逐日的批处理功课从十几个小时责骂到 1~2 个小时，通过散布式架构充分阐述出系统的并行智商。在走进千行百业的经过中，咱们不雅察到一个征象，在数字化转型的上半场，巨匠都在复制互联网架构，互联网时期很好，但比较百花皆放，每一种时期都能在特定场景很好的解决特定问题，但合座能配合融合好并不是件容易的事情，需要进入不少的东谈主力和元气心灵。但互联网的规模效应使得这么的进入变得可能，其 ROI 也值得为此进入一个不小的 Infra 团队来开荒和珍摄这些时期，致使可除外溢孵化出像云酌量平台，数据库这么的底层时期家具。但在其它行业落地的时候，这些时期的复杂度带来的本钱和服从上的问题会变得尤为显性化，使用这些时期红利的同期也承受着它的复杂度和种种化，云酌量通过 Service 的格式解决了一部分，而在数据层咱们也渐渐意志到用一体化化的数据架构来对消这种复杂度会是一个正确的标的。咱们启动尝试用一体化的格式，既在解决上半场由于"分"带来的问题，屏蔽掉"分"的复杂度，保留散布式带来的时期红利。同期也为企业迎战数字化下半场作念好准备，让数据有机的"交融"在沿途，让数据的管束更浮浅，知悉更高效，为 DATA+AI 期间更好的挖掘数据的价值，提供一个更高效的底座。

OceanBase 相配运道，赶上了期间发展的红利。而数据库的发展在经历由"合"到"分"，再由"分"到"合"的演进经过。昔日十年，第一个阶段数据架构靠近的问题更多体咫尺"多"和"分"两个重要字上，比如说场景多、数据多、引擎多，咱们通过散布式解决这些问题。在酌量架构上有流、有批。在数据存储上有种种化的数据，但复杂度相配高，尤其是在 AI 期间，深度的处理和高效处理这些数据的代价是比较高的。同期，关于千行百业来说专揽和管束的本钱也比较高，是以自关联词然架构就徐徐的走向了"合"的经过。在 AI 新期间上，体现出两个重要词，一个词是"交融"，前边的这些数据结构也曾安靖了，哪一种最得当形容物理世界的什么场景，优破绽是什么，都有相配丰富的最好履行了，但如安在一个底座上解决大部分的问题，这是新的命题。在酌量架构上，不管是流照旧批，这些处理的范式也曾比较训练，但流批一体致使是融入图酌量后的一体化酌量框架如何完毕，哪一种格式后果最好，照旧一个在抓续探索和迭代的命题。但不管是存储照旧酌量，都在往一体化的标的发展，这就是最大的共性，是分久必合的趋势。第二个词是 AI，AI 升迁了酌量机对数据的认识力，扩展了粗放处理的数据类型，极大增强了数据的处理服从。这三个方面在非结构化数据上尤为彰着，比如图片、视频、声息，而这些亦然物理世界谐和到数字世界最快最原始的格式，一但这些数据能被快速处理和挖掘价值，数字化的程度会进入快进模式。而 AI 智商的加抓和这些需求的爆发，会进一步促进酌量架构和数据架构走向一体化。改日，如何让一体化架构更优雅、更浮浅，是咱们这些数据劳动商接续探索的命题。而如安在交融一体化的架构之上，更好地用 AI 赋能的格式，挖掘数据的价值，并赋能业务，是每一位企业家和 CIO 们，都要念念考息争决的大命题。

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