12 月 7 日,StarRocks Summit Asia 2024 于北京圆满落幕。本次峰会以“Lakehouse Is All You Need”为主题,汇聚行业领袖和技术专家,共同探讨 Data+AI 的创新与行业实践。
技术引领,构筑湖仓新范式
StarRocks TSC Member,镜舟科技 CTO 张友东分享
StarRocks TSC Member,镜舟科技 CTO 张友东以“Lakehouse Is All You Need”为题开场演讲,深入解读 Lakehouse 的演进趋势以及 StarRocks 在 Lakehouse方向的技术深耕与创新。
“StarRocks 社区正以前所未有的速度发展,” 张友东展示了一组数据:“在过去三年里,我们在 GitHub 上获得超过 9300 颗 star,活跃贡献者超过 400 人,超过 450+ 市值 10 亿美金以上的企业在生产环境使用 StarRocks,各行业对 StarRocks 的认可与期待与日俱增。”
他详细介绍了 StarRocks 在多个技术方向上的突破:
StarRocks 通过创新的向量化执行引擎和智能查询优化技术,将分析性能提升至行业领先水平,同时,在 3.X 版本中实现了对数据湖的原生支持,使得企业可以在不迁移数据的情况下进行高效分析。
此外,StarRocks 在半结构化、非结构化数据分析方面取得显著进展。Flat JSON 兼顾半结构化数据分析的灵活性与查询性能,性能提升达到数十倍;文本检索、向量检索使得 RAG 应用构建过程简单高效,更好地支撑 AI 应用场景。
“Lakehouse 是未来所有数据分析的基础”,张友东强调,Lakehouse 是一种新的架构范式,结合数据湖和数据仓库的优势,提供统一的数据存储,并基于一份数据同时支持企业 BI 和 AI 的应用场景,实现 One data,all analytics 的业务价值。
通过与 Apache Iceberg、Apache Paimon、Apache Hive 等开放数据湖的深度集成,StarRocks 正在构建完善的数据湖生态,为用户提供极速统一的湖仓分析体验。
商业突破:以终为始的商业选择
镜舟科技 CEO 孙文现分享
镜舟科技 CEO 孙文现以《镜舟数据库与 Lakehouse:面向全球,挖掘商业增长新潜力》为题,分享了这两年来的商业化心路历程。
他提到 StarRocks 在业务场景覆盖上的突破性进展:“从最初的固定报表分析,到如今的实时数据分析、数据跑批加工、湖仓一体化分析等全场景支持,StarRocks 展现了强大的技术适应性。截至目前,实时数据分析场景已服务 270 多家企业,湖仓分析能力也获得 50 多家企业的实践验证。”
在商业化道路上,镜舟科技坚持“为客户创造更大的业务成功”的理念,付费客户数已突破 120 家,镜舟科技的 ARR(年经常性收入)连续三年翻倍增长,NRR(净留存率)保持在 130%。2024 年新增中信银行、民生银行、广发证券等多家重量级客户,充分证明了镜舟数据库在企业级市场的竞争力。
谈到增长背后的战略,孙文现阐述了一个商业上的转变:即以终为始的商业选择,以构建一家能够长期经营的商业化公司为目标,打造能够满足致胜场景、带来商业化价值的产品。
孙文现也分享镜舟的奋斗目标:“以商业成功为伴,面向星辰大海,打造一份长久奋斗的事业。”
生态共融,与行业携手共进
“StarRocks 是最适合 Paimon 湖格式的 Lakehouse 开源引擎。”阿里云计算平台开源 OLAP 负责人范振(辰繁)介绍,“在阿里集团的数据湖仓实践分享中,StarRocks 展现了卓越的查询性能和系统稳定性,在与 Paimon 的协同场景中,我们实现了流批一体的数据处理能力,分析性能有 13 倍提升。目前,这一解决方案已在阿里集团内部广泛应用,也正通过阿里云向更多企业客户提供服务。”
他也从云服务商的角度,阐述了对湖仓的理解:“未来的数据架构必将是开放、统一的,StarRocks 在这方面的探索很有前瞻性。选择 StarRocks 作为战略合作伙伴,也是看中其在实时分析领域的技术领先性和商业化潜力。”
应用实践,让价值落地
微众银行大数据工程师,StarRocks 平台负责人林俊锋分享
林俊锋表示,湖仓一体化为其企业未来的数字化指出方向。在数据治理、性能优化等方面,在落地应用 StarRocks 过程中,镜舟科技团队始终保持积极响应,这也增强了后续合作的信心。
腾讯音乐专家工程师,业务运维中心总监曹凤龙详细阐述了其数据仓库的演进历程。“从 2018 年的 Druid 到如今的 StarRocks,我们经历了一次重要的技术跃迁。”曹凤龙表示,“StarRocks 的存算分离架构为我们带来了显著收益:组件更精简、维护更便捷,数据存储成本降低 50%,同时支持智能的冷热数据管理。”
在具体业务场景中,通过存储桶打散、表结构优化、物化视图等技术手段,大表查询响应时间从 30.97 秒降至 0.08 秒,查询秒级响应率达到 99%。目前,StarRocks 集群支撑着 QQ 音乐、全民 K 歌等多个音乐平台的数据分析需求。
未来可期
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现场汇聚了来自金融、电商、互联网等多个行业的数百位技术专家和企业代表。展区内,镜舟科技、KaiwuDB、AWS、Cloudera 等多家企业、社区设立展台,吸引了众多开发者驻足交流。
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随着峰会落幕,StarRocks 在湖仓技术领域的愿景更加清晰:以开放、创新的技术理念,携手合作伙伴共建现代化数据分析生态,为企业数字化转型提供强有力的支撑。
峰会演讲 PPT 将于下周前释出,更多精彩及直播回放进入峰会官网查看:summit2024.mirrorship.cn
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