9 月 11 日 -14 日，由钛媒体与 ITValue 共同独揽的 2024 ITValue Summit 数字价值年会在三亚举行。这次峰会主题为" Ready For AI "，疏通资格资格Bsports网页版登录，交叉行业想考，股东变嫌往来，以变嫌场景为基础，共同探索 AI 驱动下数字经济时期的全新机遇，共同打造一场数字经济时期的 AI 变嫌探索盛宴。
大会上，OceanBase CEO 杨冰以"东谈主工智能时期，如何重构当代数据架构"的主题进行了共享。
杨冰示意，大数据和数据库企业成绩于互联网与云的机遇，马上崛起，期间聚焦于解决散播式系统领来的扩展性和复杂性挑战。AI 时期，CIO 的平和点已不再局限于这一艰巨，而是聚焦于如何让应用和业求收场更好的交互，如何挖掘数据价值，收场更精确细察。从工夫架构角度，其关节词已从"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：
列位嘉宾，各人上昼好！额外欢快钛媒体邀请我来数字价值年会跟各人疏通。
我今天共享的主题是"东谈主工智能时期，如何重构当代数据架构"。如今，数字化依然不是一个新话题了，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。但今天在转型经由中，加入了一个超等变量—— AI，AI 咫尺冲突的方法是谈话模子和多模态模子，它的发明改变的不单是是东谈主和机器的交互样式。我有两个点感叹额外深，第一，AI 关于扫数物理世界的领会力赢得了极大的增强。前段时间，传奇前谷歌 CEO 在斯坦福的演讲很特理由，视频很长我就先丢给了 AI 问它：Eric 聊了什么？有哪些特理由的不雅点？对此你怎样看？几秒钟后就出来了斥逐。比如，我刚才出去接了一个电话，漏掉了一段关节共享的信息，我可以速即问 AI，刚才我遗漏了什么信息？这种领会力和效用结合各式场景，就会极大颠覆好多场景的数字化的收场样式，这是第一个感受。第二个感受是 AI 正在改变写代码的样式，特斯拉的 FSD 从 30 万行代码简化成 3000 行，好多的要领逻辑被模子替代了，这代表着构建数字世界的样式正在长远变化，AI 的才略不再是写要领时候的一个外挂或者功能巨大的函数，而是成为要领逻辑自身。这只是是很小的两个点，AI 才略的突变正在长远的改变着数字经济发展的节律。
在大的变革下，数据架构四肢数字经济底座，咱们将会碰见好多挑战。第一个挑战，是数据量的通货推广，咫尺亿级的数据量依然是个普通体量了，好多业务线上化或者数据荟萃后者买通明，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描写业务，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，但需要分析细察的时候需要费很大的劲武艺将其荟萃，对王人，好多时候这些数据是描写归并业务的不同侧面。第三个挑战就是数字化后对数据的分析需求会爆发，只将数据存在哪里是没价值的，唯有分析武艺挖掘更大的价值，但要想分析的更准确更长远，数据也需要交融，是以这两个挑战的联系性很强。第四个挑战是数据的安全，越来越多数据被存在云上，况兼咫尺云上的安全和容灾也比较完善，但安全是个相对的宗旨，归并朵云的安全是一套同构系统的相对安全，如果数据极为关节或者业务联接性条款极高，增多异构系统的备份是相对更安全的选拔。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款，我背面会伸开来讲。
从架构层面的挑战看，这几年发展很快，在应用层依然散播式化了，在底层依然云化，这两层的接触依然收尾，造成了规范的模式。在 PaaS 层，上半场最大挑战是在解决有气象数据的散播式的问题，尤其是数据层的软件更是如斯。而跟着 AI 入局的下半场，我以为主要的趋势是让系统具备 "分"的才略的同期，摒除 "分"带来的复杂性，尤其是让数据能交融，架构能长入。
关于能叮咛这些挑战的当代数据架构，全球领军 IT 的的践行者们有好多的共鸣，不管是老牌的 IBM 如故云时期的领军者 AWS，如故数据领域握续领跑确当红炸子鸡 Snowflake，他们的不雅点有好多的共鸣，比如叮咛数据孤岛、跨云部署、多模态数据的处理，对 AI/ML 的支握、数据的及时刻析才略等等。Gartner 在本年的 Hype Cycle for Data Management 的诠释中提到，全球最最先的数据管束软件公司有四个脾气：第一，必须在云上；第二，其居品线中一定有最先的数据分析类居品，连结握续增强的分析需求；第三，支握多模态数据类型的存储；临了是开源。四肢 OLTP 标的的数据库，咱们也额外认可这几个标的，站在数据库的角度回首了五个点，前边几个是比较共性的就不伸开讲了，稍稍解说下背面三个：多模交融是指，将来的数据存储应该是同期支握关系模子，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；洞开和生动性是指对不同基础设施的支握，架构洞开解耦不绑定任何底座和硬件，支握异构的云，也支握云和 IDC 基础设施永久并存的情况。SQL 和 AI 交融主要指 AI 才略在数据库层的交融，会体咫尺 SQL 交互层，运维效用擢升方面，背面会伸开。
当代数据架构的演进也分上半场和下半场，上半场的主题是云和散播式，中国能发展出一批优秀的数据库公司，具备世界最先的才略，也成绩于上半场中国在互联网和云揣摸方面的高速发展。云的上半场，数据架构的中枢问题是如安在解决数据散播式的情况下保握一致且资本最低；具备极强的弹性扩缩容才略，能作念到持续机不惊扰业务；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，倒逼咱们收场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播式事务问题，这是上半场解决"分"的变嫌，我以为上半场知足了云时期的需求，今天全面适当和拥抱 AI 时期数据架构应该走向何方？鄙人半场，散播式带来的扩展性、资本、复杂性，依然不再是问题，从工夫的架构角度来看就应该合并同类项，摒除毋庸要的数据碎屑和肖似配置。将来的应用重心和 CIO 平和点不应该是散播式如何扩展，而是应该把元气心灵放在平和在如何让系统和客户之间有更好的交互样式，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细察。咱们咫尺从"分"冉冉走向"合"，从居品、引擎、存储架构上走向长入和交融。我驾御放了一张图，这是三代 SpaceX 的猛禽引擎的架构演进，从横三顺四到极简办法，工程的难度增多，然而简便并不料味着弱小，V3 比拟 V1 增多了 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。
接下去给各人共享几个一体化数据架构的场景，一个是往来和分析的交融，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，但在线库支握往来和离线库支握报表依然有两套体系了，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，归并套进销存的系统白昼支握往来，晚上清点分析库存，银行里白昼往来晚上跑批的场景亦然类似的，在好多场景里只是是在不同的时段支握不同的负载，但表结构和数据集是归并套，为此经常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简便？临了一种情况是一边在线上作念及时往来，一边作念营销，两种负载同期进行，如何把柄往来的情况分析细察，给用户最精确的优惠券。及时风控也类似，能不成通过及时刻析对几分钟之前的往来特征作念出响应，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，资本更简单，效用更高的数据架构决议，这恰是 OceanBase 在作念的。除了多负载外，多模态的交融亦然类似的。KV 模子是最常见的数据模子，HBase 里大宽表和 Redis 里的 KV 缓存应用极为肤浅，这些场景经常是受制于蓝本 TP 库的一些措施，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 散播式数据库在归并个底座上可以通过增多一个接口就能收场相通的后果，省去了增多一个数据库的资本支拨和复杂度支拨简化了工夫栈，况兼数据会更一致，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简便的。
另一个场景是在融入 AI 的才略下，能交融更多类型的数据进行智能查询。AI 与 SQL 结合主如若两个方面，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，比如结合 AI 的智能指示和优化，如安在 SQL 的剪辑器中更高效的写出优雅，精确的 SQL 语句，如何结合好多会诊分析的常识、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，以致如何用 AI 来作念资源管束，这些都是咫尺咱们在探索的，这个今天不伸开。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 时期最关节的数据存储，是将物理世界转变成数字世界多维度描写的数据模子，这种模式额外适共揣摸机默契、对比和揣摸，尤其对非结构化的图像、视频、音频数据，因为 AI 才略的擢升，使得对这些数据的领会的准确性极大的擢升，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描写和处理，向量模子的描写并非精确，也更多用于非结构化数据的存储，但随机候这种描写更适当与东谈主类的交互的习尚，比如这东西看起来可以，看起来很像，更多东谈主心爱……这些都不是精确的描写。有了这种才略，好多的业务的场景以及跟东谈主的交互会变得愈加当然，更能结合结构化的精确的信息和非结构化的隐隐的描写来抒发和处理数据。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描写，而"评价最好"可能会是一个额外概述的数据汇总出来的斥逐，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述的评价；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 的鸿沟。这么一个场景经常需要 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惩办，这是咱们在散播式的底座上加入更多的才略，以致加入向量化的才略带来的斥逐。而咫尺向量的存储将越来越肤浅的应用在 AI Native 的场景中，况兼经常是需要跟其它结构化的存储配合使用武艺有更大的价值。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 融入到了散播式数据库的存储引擎中，达到了强强联结的后果。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 在双十一打磨相通，接管了暴虐且握续的打磨。这里暂时先不伸开先容了，咱们会鄙人个月的发布会中珍重发布这个才略，敬请期待，这个类库自身是零丁发展且开源的，各人如果感兴致可以下载来照拂。
还有一种一体化体咫尺异构基础设施上生动部署的多云原生才略。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实施，云的现实是资源的池化和超卖，而云原生架构的现实是如何充分欺诈池化资源的基础件：揣摸、存储、采集来构建表层应用，而不单是用了个容量固定的虚机。而多云原生的现实是在投降云原生架构的基础上，作念到底座异构性、无关性，以及用户对拓荒者体验的一致性。咱们正在跟一个全球著名的快消品客户和洽，他们有上千家门店都运行在一朵云上运行，但今天的业务条款更高，也许这几千家门店际遇顶点的情况下，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 的流量连结得住。OceanBase 在这方面可以平滑无感的匡助各人解决这么的问题。在扫数架构上，如何作念到一体化，对上对下关于扫数应用，提供当代化架构的才略，这是笃定性的标的，亦然这种多云原生架构的数据底座提供的价值。咱们深信，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，解决更多的现实需求。
这里，快速共享几个咱们正在作念的案例。咱们在金融、政企标的有大批的客户累计。关于 OceanBase 来说，往常十年在互联网的高速发展，得以在这个大的命题下，助长出一个新的底座。今天这些场景，是帮咱们把上半场打磨出来的工夫，作念成一个营业居品的好契机。这不仅是数据架构中最为关节的场景，亦然东谈主们生存中最关节的场景。OceanBase 自身的高性能、高可用和清闲性可以很好的相沿银行、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，咱们作念了大批的职责，在对 Oracle、MySQL 的兼容，迁徙和并跑的体系上打造了完善的才略。咫尺有近百家银行和大批的头部保障、证券公司的系统迁徙到了 OceanBase 上，钞票超万亿的银行依然进步了 20 家，进步 1/3 的机构依然或者正在开动用 OceanBase 来升级他们的中枢系统。在运营商行业，咱们支握的几个大的省份依然脱色了寰宇 3/5 的客户了。好多政企和金融客户莫得预见的是，OceanBase 这种新的架构，不仅擢升了扩展性和可靠性，还通过高性价比的压缩工夫、多佃户工夫等使得新架构下揣摸和存储的硬件资本反而更低，全体 TCO 下落 20%~30%，存储资本下落 60%~70%。比如交行在从大机和 DB2 迁徙到云和散播式数据库的经由中，扫数扩展性赢得极大的擢升，具备按需线性扩容的才略，更舒缓的叮咛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镌汰到 1~2 个小时，通过散播式架构充分阐扬出系统的并行才略。在走进千行百业的经由中，咱们不雅察到一个风景，在数字化转型的上半场，各人都在复制互联网架构，互联网工夫很好，但比较百花王人放，每一种工夫都能在特定场景很好的解决特定问题，但全体能配合和洽好并不是件容易的事情，需要参加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参加变得可能，其 ROI 也值得为此参加一个不小的 Infra 团队来拓荒和阐扬这些工夫，以致可除外溢孵化出像云揣摸平台，数据库这么的底层工夫居品。但在其它行业落地的时候，这些工夫的复杂度带来的资本和效用上的问题会变得尤为显性化，使用这些工夫红利的同期也承受着它的复杂度和各样化，云揣摸通过 Service 的样式解决了一部分，而在数据层咱们也缓缓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。咱们开动尝试用一体化的样式，既在解决上半场由于"分"带来的问题，屏蔽掉"分"的复杂度，保留散播式带来的工夫红利。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"在通盘，让数据的管束更简便，细察更高效，为 DATA+AI 时期更好的挖掘数据的价值，提供一个更高效的底座。
OceanBase 额外运气，赶上了时期发展的红利。而数据库的发展在经历由"合"到"分"，再由"分"到"合"的演进经由。往常十年，第一个阶段数据架构濒临的问题更多体咫尺"多"和"分"两个关节字上，比如说场景多、数据多、引擎多，咱们通过散播式解决这些问题。在揣摸架构上有流、有批。在数据存储上有各样化的数据，但复杂度额外高，尤其是在 AI 时期，深度的处理和高效处理这些数据的代价是比较高的。同期，关于千行百业来说支配和管束的资本也比较高，是以自关联词然架构就冉冉的走向了"合"的经由。在 AI 新时期上，体现出两个关节词，一个词是"交融"，前边的这些数据结构依然清闲了，哪一种最恰当描写物理世界的什么场景，优颓势是什么，都有额外丰富的最好实施了，但如安在一个底座上解决大部分的问题，这是新的命题。在揣摸架构上，不管是流如故批，这些处理的范式依然比较锻练，但流批一体以致是融入图揣摸后的一体化揣摸框架如何收场，哪一种样式后果最好，如故一个在握续探索和迭代的命题。但不管是存储如故揣摸，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 擢升了揣摸机对数据的领会力，扩展了粗拙处理的数据类型，极大增强了数据的处理效用。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调遣到数字世界最快最原始的样式，一但这些数据能被快速处理和挖掘价值，数字化的进度会进入快进模式。而 AI 才略的加握和这些需求的爆发，会进一步促进揣摸架构和数据架构走向一体化。将来，如何让一体化架构更优雅、更简便，是咱们这些数据处事商持续探索的命题。而如安在交融一体化的架构之上，更好地用 AI 赋能的样式，挖掘数据的价值，并赋能业务，是每一位企业家和 CIO 们，都要想考妥协决的大命题。
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