数据中台下半场，奇点云走向云原生

　　2020年9月，伴随着云原生数据平台厂商Snowflake高调上市，“云原生”这个2013年就诞生的概念再度成为热词，被加入到众多数据平台厂商的广告语中。

　　是创业公司对资本圈风向的追随，还是重新看到了容器化、微服务等云原生技术带来的优势？亦或是因为时候到了——2020年，中国IT预算里超过50%的钱花在了云上，这不仅代表云计算已经成为了中国的主流，同时“非原住民”的数据问题也显得更加突出。

　　近日，在StartDT Day数据技术大会上，奇点云创始人、CEO张金银（花名：行在）公开发布奇点云全新的数据技术战略：跨平台，云原生，自主可控。

　　十个字，三个词，每一个词都代表着技术上硬碰硬的升级。在这其中，“云原生”再次被聚焦在舞台中央。

行在于StartDT Day数据技术大会

　　奇点云要做什么？为什么他们非要做“云原生”？

　　01 悄然生长的“云原生”

　　指针拨回8个月前，寻常的晚上，奇点云数据平台部负责人地雷收到了一封日报。日报来自平台部的运维工程师黑白，最后轻描淡写地加了一句话：“DataSimba容器化编排已实现。”

　　DataSimba是奇点云的数据中台产品，承担了企业数据治理、开发、管理、服务等职责，往下集成数据，往上搭载应用，也就是狭义上理解的“数据中台”。

　　地雷十分吃惊，容器化编排并不是团队安排给黑白的工作——当时，容器化编排还未排入roadmap（产品路线图）。它意味着两件事：

　　一，2020年疫情持续和业务爆发式增长的双重影响下，依旧有人在默默坚持，做长远的事。

　　二，在“云原生数据中台”的目标提出之前，DataSimba就已往实现云原生前进了一步。

　　这更坚定了地雷做云原生数据中台的想法。

　　刚刚接手DataSimba时，为明确未来的发展路径，地雷做了一个月的调研，发现“云原生”不只是新一波的buzzword而已：

　　“打个比方，‘数据运维’，它在市场的宣传口径里很少见到，因为这是苦活累活，没有什么漂亮的东西。但我们和客户的IT/运维同学是感同身受的——大数据集群规模大，进程多，非常需要微服务治理和其他智能运维技术。”地雷坦言，“云和大数据运维技术含量高，很多传统的运维工程师会面临比较大的学习成本。但是线上数据、计算和应用规模还在以每年N倍的速度增长。如果不采用CI/CD（持续集成持续交付），而是坚持传统的人肉运维，先别说这种运维工程师的薪酬很高，你可能都招不到这么多合适的人。”

　　而在存储和计算成本层面，存储海量数据、作业高吞吐高并发的数据中台也对存算分离提出了更高的要求——如果把Hadoop、Spark等常规开源大数据引擎直接应用于云主机，海量数据带来的存储成本和吞吐压力，会很快“压垮”客户。因此，必须引入中间缓存实现计算存储分离，将数据存储到对象存储上，同时兼容HDFS协议，能够根据业务需求进行弹性扩容，从而大幅度降低成本，提高集群性能。

　　成本和效率问题，推动着数据中台必须走向云原生。这也意味着，云原生不仅仅是一个“技术议题”。

　　2020年秋，经过创始人、合伙人探讨，行在于奇点云内部正式提出“云原生数据中台是数据中台的未来”，DataSimba要成为云原生数据中台，要让客户享受到云基础设施的优势。

　　同期，地雷正式完成了DataSimba产品的排兵布阵：微服务对象体系、容器化、CI/CD、元数据管理、存算分离等云原生技术要素，由不同的产品经理分别把守，构筑起坚实的云原生技术结界。

　　此时，又有个新问题接踵而来：“云原生，是谁的‘云原生’？”

　　02 业务驱动的“跨平台”

　　如果讲大数据领域的云原生技术，毋庸置疑，知名云厂商们比奇点云起步早得多，必然也成熟得多。

　　无论是存算分离，还是容器化、微服务，这些技术要素在云厂商提供的云原生产品中都是必备的，而且不断提供更精巧、更聪明的“语法糖”（Syntactic sugar），让客户觉得更好用。

　　“但那是云厂商的‘云原生’，不是客户的云原生。”刘莹说。

　　刘莹（花名：公主）是奇点云联合创始人、COO，毕业于复旦大学计算机系，曾任IBM全球副总裁总助、IBM大中华区行业销售运营总经理，原阿里云西南大区业务总经理，阿里云大数据创新业务代言人。

　　作为一个有着18年to B行业经验的“老业务人”，她坚定认为“客户认可”至上，杜绝闭门造车、“技术自嗨”。

　　打个比方，客户在充分享受云原生妙处的同时，从一朵云迁移到另一朵云的成本越来越高，不能自由地选择云厂商，而且不同云厂商之间还要分别派人、用不同的账号管理，这样的云原生还香吗？

　　没错，在奇点云，最早嗅到云原生跨平台必要性的或许是商务。

　　有一家全球领先的ODM公司，持续地为海内外客户提供有竞争力的硬件产品。奇点云在前期咨询时估算了其未来的数据量，必须要上云。

　　那么问题来了：数据放哪里，上哪家云？

　　它的业态非常特殊，海内外的这几家品牌恰好都有他们自己的云服务，如果把数据放在A云上，B品牌不同意；如果数据放在B云上，A品牌不同意；如果把不同品牌的数据分头放，对于企业本身来说又大大增加了管理和分析成本，不利于未来数智化的发展。短期来看，企业只能找到一家目前还没有这块业务的云厂商C，把经营、运营等数据放在C云上，先把数据中台搭起来。

　　这同时也存在一个隐患，出于产品耦合性的考虑，企业越晚迁移，迁移成本就越大，而在组织层面，未来潜在成本的问题又没有落到任何一个人的KPI上，大家都不知道谁来解、怎么解。

　　“常有人说云资源像电力资源。但不同的是，有些地方产电很便宜，可工厂的选址是固定的，它不可能想搬就搬去电力便宜的地方。”刘莹说，“云资源则不一样，企业是可以迁移去更划算的地方的。客户应该有自由选择的权利。”

　　而另一边，地雷又在进行他的“隐秘工程”。

　　2020年7月，地雷向高管汇报DataSimba的roadmap时，“夹带私货”提到了多workspace这个构想。在会上，行在并无多言，而在会后给地雷发了个PPT，内容是几年前行在想做的DataSimba混合云方案。

　　两个“老技术人”一碰，地雷就明白了：“行在听懂了我的意思，哪怕这几年技术变了，我们的想法和方向是一样的。”

　　Talk is cheap, show me the code.

　　两三个月后，地雷带领团队“偷偷”地把多workspace在DataSimba上实现了第一版，再次向高管汇报。同时，一条从真实客户需求归纳出的结论，也自前线迅速传递至产品大后方：客户迫切需要支持跨平台的、中立第三方的云原生产品。

　　技术拓展商业边界，商业驱动技术升级。明确了客户需求，地雷在技术迭代上也更有底气。

　　在5月20日StartDT Day数据技术大会上，地雷介绍：

　　“DataSimba R3.0目前已实现跨云多域数据治理，支持海内外主流云厂商，包括AWS、阿里云、华为云、腾讯云、京东云等等，实现统一账号、权限、审计的多workspace的兼容管理，并进一步提供数据安全和可信计算方案，从而提高基础设施的可控性和安全性。”

DataSimba R3.0的跨云多域示意图

　　这意味着依托DataSimba，企业可以实现分级多域部署和跨云跨平台部署：

　　用户、权限及配置统一在主域上修改，从域即可自动同步最新数据；客户可以自由在不同的地区采用不同的云厂商进行部署，避免商业因素、地域因素、单一云厂商因素等对其数据能力建设的影响。在保证单个域资源独立的情况下，多个域之间使用统一的权限和账号体系，运维和管理人员就无需在不同平台间切换使用，工作效率也大大提升。

　　“这是因为我们选择和客户站在一起。”行在毫不避讳地表示，“奇点云是标准的乙方数据智能技术供应商，服务于泛零售、金融、政府、制造、运营商等行业，所以有动力做这两件事：一，尽可能优化架构，降低数据应用在IaaS上的计算、存储成本；二，实现跨云数据治理，因此客户在云平台的选择上可以更加从容、更加独立。也就是，哪儿好用用哪儿，哪儿便宜用哪儿。”

　　03 客户可控的“自主可控”

　　相比跨平台、云原生，自主可控这块“硬骨头”则难啃得多。

　　有一天，地雷接到行在来电：“奇点云要做自己的引擎，要自主可控。”

　　“我以前在阿里云ODPS就是干这个的，ODPS团队是全阿里最贵的团队，一百多个高级技术专家，做这一件事。奇点云一向最贴近客户，很现实主义，我们适合做吗？“地雷放下手中的事，跑到角落里和行在争论了快一个小时。

　　而行在坚持：“这件事有意义，必须做。”

　　地雷心里非常矛盾。曾在AI四小龙之一担任产品总监的他，其实切身体会过自主可控的重要性：“那时候上实体名单，我们突然啥都不能用了，不能用苹果电脑，也不能用Windows，甚至不能用我们常用的浏览器上网。”

　　但毫无疑问，自主可控的数据引擎有很高的技术门槛。时至今日，国内实现自主可控数据引擎的公司用一只手数都嫌多。

　　2020年7月，奇点云到一家金融机构投标。这家金融机构提到：“我们已经花钱买了CDH的版权，但如果美国宣布不允许中国公司用CDH，那我们可能营业都成问题。这能不能解决？”

　　这个问题像一颗手榴弹，炸到了行在和地雷心里。彼时，华为EDA和国内高校MATLAB相继被美国禁用，几乎每一家金融机构都有着类似的担忧。在这样的国际政治经济环境下，自主可控（Independence），也就是在技术和业务上保证可持续供应，成为了奇点云的必选项。

　　最终，还是客户让他们下定决心：“不能让中国企业发展在数据基础设施上被‘卡脖子’。”

　　2021年5月，奇点云正式发布其自主可控引擎StartDT-EMR。它是自有可控的、支持各个类型大数据Job和Service的计算和存储引擎，在技术和业务上保证客户数据基础设施的多样化、可替换、可迭代和可掌握，并保证对关键点的持续创新。

　　“这未必意味着100%国产或100%推倒从头发明轮子。相反，应该尽可能融入开放生态，符合工业标准。”地雷介绍。

　　行在则将奇点云的自主可控归纳为“开放的，可被客户掌握的，可以被替换的，可以迭代的”。

　　它不受国际政治经济环境的影响，同时也不受厂商的控制。“它不是一个黑匣子。当出现问题，客户不用抱着一个黑匣子等待厂商上门来修，客户可以自己看到问题所在，可以去迭代和更新。”

　　“自主可控，就是客户可控。”行在再次强调。

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　　从阿里巴巴到奇点云，行在做过国内第一代DBA，搭过第一代数仓，创建过TCIF（淘宝消费者信息库）第一次打通消费者数据，也创建过阿里云数加平台（现DataWorks），把大数据能力外化给社会。

　　走过近20年的大数据之路，“技术老兵”行在从没放下他“普惠大数据”的野心。怀揣着数据技术的理想，旅途的终点始终指向客户。

　　在5月20日的StartDT Day数据技术大会上，行在首次对外披露了一个数字：NRR235%。NRR（Net Revenue Retention）指净收入留存率，“举个例子，我们2019年的新客户花了100块购买奇点云的服务，他在2020年还花了235块，继续购买奇点云的服务。这代表着客户对我们充分的信任和认可。”行在颇为骄傲地说，“作为参考，Snowflake在上市时NDR（收入为美元，即Net Dollar Retention），是158%。”

　　而在NRR235%之后，奇点云要做什么？

　　“跨平台，云原生，自主可控。”

　　十个字的数据技术战略后面，还跟着一句话：“和客户站在一起。”

　　这个战略的提出仰赖于五年来客户的不断鞭策，从客户的需求中来，在DataSimba、数据智能产品套件、DataNuza等数据产品和服务中承接落地，又回到客户的实践中去。

奇点云产品矩阵

　　奇点云把“机器智慧超越人类智慧的瞬间”称为奇点时刻：数据通过好的算法和应用创造价值，同时应用后又产生了更多有价值的数据，再次让算法和应用成长升级，赋能业务，形成一个越转越快的闭环，解放人类去思考创新。

　　很难说距离实现“奇点时刻”还有多久，好在奇点云还很年轻，脚踏实地之余，有足够的时间让他们仰望星空。