科技|对话星环科技CEO:大数据平台兼容能力超IBM,还能处理小数据


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智东西(公众号:zhidxcom)
编译 | 高歌
编辑 | 云鹏
智东西3月20日消息 , 19日星环科技和英特尔联合成果展在北京召开 。 作为国内大数据头部玩家之一 , 星环科技CEO兼创始人孙元浩、云产品研发负责人王天青分享了星环科技自2013年成立以来的技术历程和成果 。
会后 , 智东西等媒体与孙元浩深入交流 。 他谈道 , 星环科技是一家数据处理公司 , 不仅处理大数据 , 也处理小数据 , 还可以提供智能分析 , 甚至能把数据变成弹性业务 , 比如说云化 。
此外 , 英特尔作为星环科技的硬件合作伙伴 , 其中国商业销售生态伙伴及区域市场总经理夏迎丽与英特尔中国云创新中心技术总监兼大数据首席工程师程从超 , 两人分别从市场合作与技术趋势阐述了与星环科技的合作过程 。
中化信息是星环科技的深度客户之一 , 其应用事业部副总经理李静 , 也分享了中化信息与星环科技的合作案例 。
一、星环TDH“最快引擎”:兼容全部主流数据模型
星环科技的创建颇具几分浪漫色彩 , 其英文名字的来源是科幻电影中速度最快飞船引擎Transwarp , 孙元浩在讲到这里的时候一脸认真的表示:“我是查证过的 , 这是科幻小说中最快的飞船引擎 。 ”
孙元浩称 , 他们这些创始人从英特尔出来 , 就是希望能够打造最快的、最全的大数据平台 。
为此 , 他们要求每一年其产品都要有一个大版本更新 , 星环科技从2013年创建至今也确实完成了这样的要求 。
▲孙元浩展示星环科技产品演变示意图 , 标注了绿色的产品为星环科技自主研发

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这种浪漫主义色彩也贯彻了星环科技的技术发展 。 星环科技曾多次在重要的技术路线上选择走没人做过的事情 。
比如2017年 , 星环科技做到了将其大数据产品容器化 , 也就是Data Hub5.0 。 据王天青形容 , 容器化就如同模块化一般 , 将各种功能放在一个集装箱里 , 如果客户想要使用直接拿走需要的集装箱即可 。 这种功能可以大大简化用户的操作难度 。
但此时市场上并没有同类型的产品 , 很多客户抱怨:“美国公司都没有的东西 , 你弄一个出来不成体系是否有弊端?”其竞争对手也嘲笑星环科技:“市场主流就不是这个 , 怎么可能有人买呢?”
两年之后 , 同类型的美国公司才意识到了容器化的好处 , 也开始研发云容器产品 。 但星环科技已经通过其先进的技术理念占据了部分市场 。
这种超前有时也并非没有坏处 , 2018年 , 2018年 , 星环科技判断新型存储硬件将在不久的将来成为越来越多用户的选择 , 于是发布了面向高性能闪存研发的新一代分布式关系型数据库——ArgoDB , 但是当时的硬件水平无法满足这种需求 。 孙元浩开玩笑称:“当时我们将英特尔的技术想得太厉害了 。 ”
企业级多模型数据管理平台(Transwarp Data Hub , TDH)是星环科技的一项拳头产品 。
孙元浩介绍 , 其完全解耦的五层技术架构实现了资源调度层、存储管理层、计算引擎层、计算接口层的统一 。 在存储引擎层 , TDH则提供了8款独立的存储引擎 , 能够支持10种主流数据模型的高性能存储 。
▲星环科技多模型数据管理平台技术架构图

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如今 , 多模型数据库成为如今企业技术架构的最佳选择 , 各大数据库厂商主要采用了四种途径来实现多模型数据库:
1、为每一种新数据模型开发全新的存算策略;
2、优化初始存算策略以用于新数据模型;
3、在原有多个存储之上创建新统一系统界面;
4、统一计算框架 , 统一数据管理 , 按需增减异构数据存储模型 。
▲四种多模型数据库路线

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据孙元浩介绍 , 星环科技与其他公司不同 , 选择了第四种实现难度高 , 但是后期开发方便、运营便捷、兼容性更强的技术路线 。
孙元浩对采访人员称 , 星环科技之所以是唯一一家选择这条路线的大数据公司 , 是因为IBM、甲骨文等巨头其数据库体系已经成型 , 其他公司有的缺乏技术实力 , 有的则缺乏动力 。
他提到 , 星环科技就是光脚的 , 是革命者;巨头则是穿鞋的 , 只想着小修小补 。 目前华为、阿里等国内厂商也看到了这种路线的好处开始参与进来 , 但调整数据库需要巨大的工作量 , 星环科技作为先发者存在很大优势 。
▲TDH支持全部主流数据模型

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可以看到 , 第一行星环科技的TDH大数据平台支持全部主流数据模型;而第二行IBM DB2则不支持Key-Value、Search Engines等数据类型;其他大数据平台也都有不支持的数据类型 。
此外 , 星环科技还展示了自主研发的分布式关系型数据库ArgoDB、分布式交易型数据库kunDB、Data Cloud等多种大数据/云产品 , 其产品比较全面 , 可以提供数据分析、整合、开发等功能 , 还支持x86、Arm等多种架构 。
孙元浩认为星环科技的核心技术优势主要有六点 , 分别是分布式系统、分布式编译技术、分布式数据库、基于容器的数据云、数据的开发和管理技术与机器学习技术等 。
▲星环科技的六项先进技术

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他特意指出 , 星环科技拥有天然的硬件基础 , 其创始团队有着多年的硬件工作经验 , 是最懂硬件的软件公司 。 而研发团队丰富的编译器经验 , 让他们可以写出更高效的软件代码 , 更好的发挥软硬件优势 。
星环科技作为国内最顶尖的大数据公司之一 , 其很多技术外界并不熟悉 。 因此 , 王天青作为云产品线负责人对数据云、数据湖等名词作了解释 。
▲王天青介绍数据云等技术

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他提到 , 星环科技容器云发展的下一个阶段是数据云 , 该阶段能够使企业IT基础设施、应用和数据融合在一起 。 数据云采用云原生技术打造 , 以容器化作为核心 , 做到兼容管理调度 , 最后支撑起企业数据价值的演进 。
王天青特别强调了传统云和数据云的区别 , 数据云具有以数据为中心 , 容器化、融合互通、层次化设计等特点 。
▲数据云与传统云对比

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二、英特尔程从超:技术创新带来发展前途
星环科技的创始团队出自英特尔 , 在与英特尔建立了战略合作关系 , 共同成立了技术创新联合实验室 , 英特尔也帮助星环科技TDH成为全球首个经过TPC官方审核的TPC-DS基准测试的数据平台 。
▲星环科技&英特尔产品通过TPC-DS测试

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英特尔中国商业销售生态伙伴及区域市场总经理夏迎丽分享了英特尔和星环的合作经验 , 她主要提到了创新和合作两个字 。
她认为 , 在当今这个没有公司可以做到一切的时代 , 合作体现得尤为重要 。 她提到英特尔在中国有一支专门的销售与技术团队 , 专门聚焦于中国生态 , 保持区域特色 。
▲夏迎丽在介绍英特尔合作伙伴联盟

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特别是一些初创公司 , 英特尔将帮助它们从实验室进入市场 , 使其变得更加规范化、流程化、专业化 。
程从超作为英特尔中国云创新中心技术总监兼大数据首席工程师 , 着重介绍了星环科技的技术实力 。 他认为 , 技术创新才会带来真正的前途 , 而星环科技的前途不可限量 。
程从超称 , 客户的用户需求与底层硬件、软件的结合才能使技术得到真正进步 , 英特尔的硬件实力与星环科技的软件实力结合产生了1+1>2的效果 , 星环科技是“一家可以为客户兜底的公司” 。
▲程从超介绍计算、网络、存储三大领域的发展趋势

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之后 , 程从超介绍了数据分析的架构趋势 。 他强调 , 分析架构需要与公司的需求相匹配才能真正发挥作用 。 他将无服务器比作共享单车 , 这种“用则扫码开锁 , 不用则丢到一边”的策略很好 , 但是对于全天都需要骑车的人来说并不合适 。
一个架构无法适用所有公司 , 需要针对用户的自身情况使用最合适的架构 。
▲程从超介绍数据分析架构趋势

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三、中化信息:联合星环打造多数据平台
中化信息是中化集团的全资子公司 , 承担了整个集团的信息化建设任务 。 根据李静介绍 , 其业务主要分为三块 , 分别为应用服务、基础服务和平台服务 。
▲李静介绍中化信息产业地图

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中化信息之所以在多方比较后选择了星环科技 , 是因为对于中化来说需要使用单一平台满足多种应用场景的数据存储和计算要求 。 中化希望其平台能够满足更多的场景需求 , 在监管、分析、审计等多领域取得进展 。
之后 , 李静介绍了中化信息与星环科技合作中的一些经典案例:化视界数字化决策分析平台、新冠肺炎防控大数据平台、审计大数据平台、数据实验室、线上中化门户等 。
▲中化信息的新冠肺炎防控大数据平台

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其中 , 中化信息依靠新冠肺炎防控大数据平台在48小时解决了全员信息填报 , 一年内迭代了100多个版本;使用审计大数据平台 , 实现了套利模型迁移和应用、构建大数据审计监督模型库、实现审计模型AI应用等功能 , 提高了设计效率和质量 。
▲中化信息的审计大数据平台

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李静笑称 , 中化集团正在从星环科技的深度用户变成依赖型用户 , 已经开始离不开星环科技了 。
结语:技术适用度越高 , 发挥作用越大
孙元浩如此解释星环科技的技术方向:简单就是好的 。 他认为 , 如果技术的适用性更高、流程更简单 , 就会发挥更大的作用 。 据他介绍 , 在这种思想引领下 , 当前星环科技的客户已经达到1600多家 , 打破了很多客户“美国企业就是先进企业”的刻板印象 。
“十四五”规划纲要提到 , 要加快数字化发展 , 建设数字中国。 对于中国来说 , 很多国企、央企、银行业务广泛、部门繁多、数据量庞大、应用场景复杂 , 甚至有些数据难以有效收集、整理 。 这些企业在数字化转型过程中往往处于业务数据化与数据资产化阶段 , 难以达到业务智能化、数据服务体系的要求 , 而在数字化转型的道路上 , 需要做的事情也更多 。
【科技|对话星环科技CEO:大数据平台兼容能力超IBM,还能处理小数据】而星环科技的这种方向 , 为中国大数据产业提供了一种更加本土化的思路 。

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