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抖音租户最新视觉报道_高价回收私人抖音号(2024年12月全程跟踪)

内容来源：前三名所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

抖音租户

在数字化转型的浪潮中，企业对数据处理能力的要求日益提高。过去，数据湖和数据仓库分别拥有两套独立的管理体系，这导致维护成本高昂，研发周期漫长。为了加强数据端到端的链路整合，构建一套低成本、高性能的数据湖仓一体分析能力成为越来越多企业的需求。作为火山引擎推出的一款云原生数据仓库，ByteHouse基于ClickHouse技术路线优化和演进，已具备实时数据分析、海量数据离线分析能力，便捷的弹性扩缩容、极致分析性能以及丰富的企业级特性，在金融、游戏、泛互等领域加速企业数字化转型。为了进一步提升使用体验、降低运维成本，ByteHouse构建了高性能、功能全面的湖仓一体能力，支持对多种数据湖开放格式进行读写，并通过优化器和Schema动态感知增强性能，确保湖仓间数据高效流动。据火山引擎ByteHouse产品负责人李群介绍：“ByteHouse湖仓一体能力具备快、通、全三大特点，在保障湖仓数据联邦的分析高性能的同时，实现湖仓双向读写，精简了整体架构，还基于Multi-Catalog进行多源数据管理，提供更丰富、更全面的一体化能力。” 首先，ByteHouse湖仓一体关键能力之一在于“快”。在当今复杂的商业环境下，企业每天需要面临大量决策，而高效的数据反馈可以提升企业决策效率和准确度。从Native Reader、IO 优化、多级Cache、物化视图、优化器五个方面，ByteHouse针对性能进行了大量优化。例如，在并发支持和复杂模型处理上，ByteHouse则通过自研优化器等手段优化了ClickHouse的不足，在经典的星星、雪花负载模型下已得到验证。从数据效果上看，ByteHouse在SSB Flat 100G 、TPC-DS 100G 测试中的表现，基本高于行业同类型产品。 image.png 其次是“通”。ByteHouse采用ZeroETL理念，实现了湖与仓之间的双向互通，支持读取和写入数据，简化数据架构。具体而言，ByteHouse湖-表格式在EMR上运行，支持对Hive、Hudi、Paimon、Iceberg等多种数据源的外表读操作。而湖-文件格式则支持在对象存储上进行CSV、JSON/JSONB、Parquet、ORC等多种格式的读写操作。此外，ByteHouse还提供了Spark、Flink等Connector，方便企业将ByteHouse与其他大数据处理框架进行集成，实现更加高效的数据处理和分析。最后是“全”。基于Multi Catalog多源数据管理能力，ByteHouse具备全域数据一张图的能力。例如，从治理角度，展示全域血缘、全域治理数据；从管控角度，展示全域多租户管理、全域权限管控数据；从合规角度，展示全域合规性建设数据等，助力企业从全局视角更好洞察和分析高价值数据，提升数据资产化能力。除了湖仓一体化，ByteHouse还从TP、AP一体化，仓、市一体化，AP、AI一体化方面，逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构。通过“四个一体化”策略，不仅让数仓更轻快，数据免开发，还能保障数据质量，实现智能运维。目前，ByteHouse“四个一体化”策略已经在抖音集团内部BI平台落地和验证，在报表查询、管理驾驶舱、指标平台等业务场景中，将性能至少提升2倍，成本降低33%。

助力降本增效，ByteHouse打造新一代云原生数据仓库随着数据量的爆炸式增长、企业上云速度加快以及数据实时性需求加强，云原生数仓市场迎来了快速发展机遇。据 IDC、Gartner研究机构数据显示，到 2025 年，企业 50% 数据预计为云存储，75% 数据库都将运行在云上，全球数据处理预计有 30% 为实时数据处理，80% 数据预计为非结构化数据，这将驱使云原生数仓愈加受到企业青睐。近期，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse产品负责人李群受邀出席“CSDI summit中国软件研发创新科技峰会”，围绕“新一代云原生数仓ByteHouse关键技术与最佳实践”主题，从云数仓历史和前沿出发，介绍ByteHouse整体架构、关键亮点、性能突破、存算分离的关键设计，以及ByteHouse在抖音集团内外多样化场景中的业务实践。基于ByteHouse在金融、游戏、泛互联网等多行业的经验总结，李群首先介绍了云原生数据仓库目前面临的难点和挑战。高性能、高并发、高吞吐写入，已经是当今企业对云数仓的基础需求。随着互联网不断发展，数据增长迅速，特别是埋点日志类数据，一些较为活跃的APP，每天数据达到百亿甚至千亿级别，大规模杀手级应用每天更是产生数千亿事件量。这要求数据平台不仅要支持高吞吐写入、实时去重，面对业务请求还要达到毫秒级响应。除此之外，企业还面临数据架构复杂、灵活性欠缺、成本控制难的问题。例如，为了实现一个数据分析功能，企业可能需要引入三、四个甚至更多的组件来构建，导致扩容较难、运维压力大，人力维护成本高。为了解决以上问题，ByteHouse首先在性能上实现突破。在复杂查询上，ByteHouse从RBO（基于规则的优化能力）、CBO（基于代价的优化能力）、分布式计划生成方面推出了自研优化器，能够准确的计算出效率最大化执行路径，大幅度降低用户查询时间。除此之外，ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。针对实时吞吐慢、BI报表慢、离/在线复杂分析慢、湖+仓联邦分析慢、人群圈选慢、以图搜图慢六大场景，ByteHouse都推出了定制解决方案，并在客户实际场景中产生实效。其次，弹性也是ByteHouse核心能力之一。基于ByteHouse弹性伸缩能力，用户只需基于时间、资源负载等条件就能进行扩容、缩容配置，减轻手动管理的负担，提升资源利用率。在存储层面， ByteHouse采用 Serverless 架构，具有低成本、无限扩展的能力。在计算层面，ByteHouse则基于PaaS 模式，通过容器化实现无状态或弱状态，将整个计算组包装成租户和应用呈现给用户，保证租户之间不会发生资源征用冲突或性能劣化，让计算资源在秒级内实现弹性拉起和弹性扩缩容。最后，在提升效率同时，ByteHouse也专注于帮助用户节省成本。ByteHouse云原生架构支持自定义的分时弹性，让用户无需再为业务高峰预购资源，助力成本降低30%以上。同时，为了帮助用户简化架构，ByteHouse通过构建统一的平台提供更丰富的数据分析能力，实现数据效能最大化，已经推出了全文检索引擎、GIS引擎、Vector引擎，让用户在享受OLAP极致性能的同时，无需引入其他架构，就能使用文字检索、地理空间分析、向量检索能力。除此之外，在生态兼容性方面，ByteHouse支持ClickHouse、MySQL 等SQL生态和湖仓一体，让应用、数据搬迁零成本。在应用场景上，李群则从实时数仓、企业级OLAP中台、广告精准营销三个场景，带来ByteHouse最佳实践分享。以广告精准营销场景为例，随着移动互联网的流量红利消退，精细化营销模式随之跃迁为主流。从数以亿计的人群中，优选出最具潜力的目标受众，是精细营销的题中之义，也是作为基础引擎的数据仓库能力所面临的挑战。从ByteHouse曾服务的某个短剧广告营销公司来看，一方面，该公司投放在业务上需要实时调整策略，要求数据分析、更新时效性在3s内，并发QPS达到2000；另一方面，在营销场景中，海量数据实时更新会产生大量数据碎片，拉低查询性能、浪费存储空间。通过引入ByteHouse、连山云、巨量引擎联合解决方案，该广告营销公司搭建了一套 ”一键实时同步、极简架构、低门槛技术” 的短剧行业通用解决方案，提升广告数据处理效率与投放ROI。在效果上，通过多级索引，如排序键索引、分区键优化、跳跃索引等，ByteHouse有效减少了广告营销查询时扫描的数据量，在每天千万查询量的情况下，数据返回时效也能保障在秒级，较之前5倍提升。在计算组隔离策略中，ByteHouse为广告营销场景中的数据读、写分别构建独立的计算资源，再通过灵活的SQL分发机制，已可以支持超过2000 QPS的查询高并发。据介绍，ByteHouse还与中国地震台网中心、莉莉丝游戏、极客邦科技等诸多行业企业达成了深度合作，凭借新一代的云原生架构，高效方便的运维模式，以及高性能更灵活的实时查询能力，为企业抓稳数字化机遇建立了夯实的地基，推动企业的数智化转型升级。