為了應(yīng)對(duì)新增的需求，用戶不得已的選擇是不斷疊加，先一個(gè)個(gè)疊加新的專用數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，再疊加運(yùn)維不同產(chǎn)品的專業(yè)化團(tuán)隊(duì)。最終造成的困境，杭州自動(dòng)化技術(shù)研究院院長(zhǎng)徐赤將其總結(jié)為“難、混、亂、散”：

每出現(xiàn)一個(gè)新需求，就要疊加一個(gè)新產(chǎn)品，從選型、試點(diǎn)到驗(yàn)證，少則一兩個(gè)月，多則半年甚至一年，堪比“煉獄”。由于目標(biāo)混沌、路徑混亂、缺少核心系統(tǒng)，數(shù)據(jù)總是呈現(xiàn)散亂并難以整合的狀態(tài)。

最后導(dǎo)致的直接結(jié)果就是“用戶成本高“、”需求難以滿足、痛點(diǎn)永遠(yuǎn)存在”。

對(duì)此，徐赤在發(fā)布會(huì)上表示，在過(guò)去以專用類產(chǎn)品為主流的市場(chǎng)中，服務(wù)商忙著生產(chǎn)孤島、企業(yè)忙著購(gòu)買孤島，工程師們忙著打通孤島，循環(huán)往復(fù)，永無(wú)止境。而且，這樣強(qiáng)行耦合的結(jié)構(gòu)，牽一發(fā)動(dòng)全身，非常不穩(wěn)定。

YMatrix創(chuàng)始人姚延棟介紹，作為數(shù)據(jù)庫(kù)人，成立團(tuán)隊(duì)的初心，就是想從用戶需求出發(fā)，做一款通用性強(qiáng)的產(chǎn)品，而不是和大多同行一樣，開(kāi)發(fā)專用數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，繼續(xù)一個(gè)問(wèn)題接一個(gè)問(wèn)題，只解決當(dāng)下問(wèn)題。

據(jù)了解，在國(guó)際市場(chǎng)上，類似YMatrix這樣具備 “超融合”特性的產(chǎn)品，已經(jīng)成為了近年的研發(fā)趨勢(shì)。

海外市場(chǎng)，Snowflake 和 Databricks 曾先后提出 “one data platform”理念；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)頭把交椅的Oracle也在走向融合方向；對(duì)復(fù)雜新興場(chǎng)景需求更加熟悉的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)大佬 InfluxDB 和 TimescaleDB，也先后啟動(dòng)了新一代融合型數(shù)據(jù)庫(kù)的研發(fā)，對(duì)比大廠采取了更為激進(jìn)的策略。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中，YMatrix率先提出超融合數(shù)據(jù)庫(kù)概念，在2020年完成了相應(yīng)產(chǎn)品的研發(fā)；目前也有少數(shù)創(chuàng)業(yè)公司試水，從專用產(chǎn)品出發(fā)，研發(fā)符合新一代融合理念的產(chǎn)品。

如何定義一款優(yōu)秀的“超融合”數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品？

首先，回到用戶需求。

小米智能制造軟件產(chǎn)品部負(fù)責(zé)人封楊博士是這么定義的：以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景為例，其本質(zhì)是以“數(shù)據(jù)”為核心要素，企業(yè)實(shí)現(xiàn)全面連接。企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的核心訴求，是如何最大化利用數(shù)據(jù)智能，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)看得見(jiàn)的價(jià)值。

再向上一層，則是跨過(guò)每個(gè)企業(yè)的微觀需求，在垂直產(chǎn)業(yè)或多個(gè)產(chǎn)業(yè)交叉的維度，構(gòu)建起全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈融合的新制造體系和新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，需要搭建一個(gè)閉環(huán)的數(shù)據(jù)鏈條。在企業(yè)內(nèi)到企業(yè)外，從采集、診斷、預(yù)測(cè)到智能決策，實(shí)現(xiàn)全環(huán)節(jié)覆蓋。依賴優(yōu)化后的結(jié)果，可以更及時(shí)、更準(zhǔn)確的做商業(yè)決策，比如確定一個(gè)月后生產(chǎn)什么，需要提前備好多少原材料，技術(shù)工藝能怎么調(diào)優(yōu)，等等。

封楊博士介紹，從企業(yè)級(jí)用戶的角度來(lái)看，代表最先進(jìn)生產(chǎn)力的產(chǎn)品，首先應(yīng)該是極致簡(jiǎn)單的，最好是一個(gè)頂N個(gè)，能降低企業(yè)的財(cái)務(wù)、人力、學(xué)習(xí)成本；其次，要好用易用，因?yàn)橹圃靾?chǎng)景采集的數(shù)據(jù)類型五花八門(mén)，不同數(shù)據(jù)類型的交叉分析、應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)訴求的復(fù)雜分析也是層出不窮。

對(duì)此，姚延棟進(jìn)一步解釋，“用戶并不關(guān)心什么TP、AP、湖倉(cāng)、批流，他們想要的就是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)，能接入所有數(shù)據(jù)，做得了各種各樣的分析。有數(shù)據(jù)就可以往里寫(xiě)，想用的時(shí)候隨時(shí)用，允許他們把精力放在數(shù)據(jù)價(jià)值上，而不是數(shù)據(jù)庫(kù)上。所以，行業(yè)內(nèi)曾熱烈討論的湖倉(cāng)之分、批流之分，只會(huì)是階段性產(chǎn)物”。

“使用YMatrix，用戶只需要做一次選型，運(yùn)維一個(gè)產(chǎn)品，就可以支持所有數(shù)據(jù)類型，滿足所有可能的需求。每次新需求出現(xiàn)時(shí)，只需要考慮在YMatrix中怎么實(shí)現(xiàn)。這大大降低了選型成本和開(kāi)發(fā)運(yùn)維成本”，姚延棟介紹。

“企業(yè)內(nèi)很難有精通不同產(chǎn)品的通才，所以廠商應(yīng)該把復(fù)雜度處理掉，把簡(jiǎn)單應(yīng)用給到我們用戶，這樣既省錢，又省心省力”，封楊博士表示在應(yīng)用YMatrix的超融合產(chǎn)品后，相當(dāng)于實(shí)現(xiàn)了“無(wú)縫集成”，僅僅需要管理“1個(gè)極致輕松的數(shù)倉(cāng)建設(shè)團(tuán)隊(duì)+1個(gè)極致專注的工業(yè)算法團(tuán)隊(duì)”。

三一重工泵送研究院泵誦云平臺(tái)大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人褚鳳天表示，“使用高效的產(chǎn)品，可以大量釋放出精力和創(chuàng)造力，讓團(tuán)隊(duì)聚焦工廠運(yùn)營(yíng)、設(shè)備管理、工藝調(diào)優(yōu)等更有價(jià)值的工作”。

“以常見(jiàn)的堵管故障為例，以前總是很難明確堵管的真實(shí)原因，現(xiàn)在可以在庫(kù)內(nèi)通過(guò)批量的算法，在采集到的工礦數(shù)據(jù)上，更好的定位原因，提升服務(wù)水平，降低客戶投訴率”，褚鳳天介紹，“在嘗試從制造企業(yè)向服務(wù)型企業(yè)升級(jí)的過(guò)程中，數(shù)據(jù)能力會(huì)是重點(diǎn)之一，直接決定了服務(wù)水平和盈利水平” 。

性能突破，是超融合價(jià)值放大的必要前提

在數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)，性能似乎是一個(gè)永遠(yuǎn)有吸引力的話題。

性能數(shù)據(jù)直觀，誰(shuí)高誰(shuí)低，誰(shuí)強(qiáng)誰(shuí)弱，一目了然。最近，很多數(shù)據(jù)庫(kù)廠商都開(kāi)始性能打榜打擂。姚延棟對(duì)此表示，“這是好事，說(shuō)明技術(shù)在進(jìn)步。但是，僅僅在某個(gè)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)性能快20%-30%，甚至1倍，是很難贏得客戶的?？蛻粜枰氖氰F人三項(xiàng)，甚至是十項(xiàng)全能” 。

“在YMatrix團(tuán)隊(duì)內(nèi)部，我們關(guān)注全場(chǎng)景性能表現(xiàn)，包括寫(xiě)入能力、時(shí)序查詢能力、單表OLAP分析、多表關(guān)聯(lián)OLAP分析、Machine Learning性能以及 OLTP 能力等諸多方面”，姚延棟介紹，“性能加持下的超融合，才是真正的超融合，才能給用戶提供價(jià)值” 。

目前，YMatrix在生產(chǎn)場(chǎng)景下的寫(xiě)入速度實(shí)現(xiàn)了1.52 億數(shù)據(jù)點(diǎn)/秒。通常一個(gè)工廠的數(shù)據(jù)點(diǎn)大概在10萬(wàn)點(diǎn)以內(nèi)，1.52億是該場(chǎng)景規(guī)模的1500倍，哪怕是對(duì)寫(xiě)入能力要求最高的時(shí)序場(chǎng)景，也可以輕松滿足其高并發(fā)、低延遲的寫(xiě)入需求。

此外，對(duì)比時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)角獸TimescaleDB，查詢耗時(shí)是YMatrix的5.1倍；對(duì)比知名OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品Clickhouse，YMatrix在SSB基礎(chǔ)測(cè)試上快27%；對(duì)比MPP數(shù)據(jù)庫(kù)主流廠商Greenplum，YMatrix在多表關(guān)聯(lián)分析場(chǎng)景上實(shí)現(xiàn)了數(shù)倍的性能提升；對(duì)比全球流行的開(kāi)源大數(shù)據(jù)平臺(tái)Spark，YMatrix在機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景上的性能是其8倍；在Intel實(shí)驗(yàn)室的TPC-B 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試中，YMatrix主鍵查詢tps高達(dá)160萬(wàn)，數(shù)十倍于絕大多數(shù)產(chǎn)品。

對(duì)于性能優(yōu)化的重要性，三一重工褚鳳天表示，“最直接的體現(xiàn)就是提高運(yùn)行速度，我們可以更快速的反應(yīng)，大大提高了運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的效率”。

姚延棟介紹，此次發(fā)布的YMatrix 5.0版本，還包含了多至138項(xiàng)的性能優(yōu)化，特別是針對(duì)寫(xiě)入和分析等重點(diǎn)領(lǐng)域，進(jìn)行了深度的指令級(jí)優(yōu)化。

在易用性方面，YMatrix設(shè)計(jì)了用戶體驗(yàn)極佳的圖形化installer，只需10分鐘左右就可以完成數(shù)據(jù)庫(kù)集群的搭建。同時(shí)，為了降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)曲線，YMatrix提供了on boarding功能，用戶可以在3分鐘內(nèi)體驗(yàn)一個(gè)完整的IoT場(chǎng)景，包括數(shù)據(jù)寫(xiě)入和查詢分析。

目前，YMatrix已經(jīng)獲得了從創(chuàng)業(yè)公司到大型企業(yè)的認(rèn)可，其中有超過(guò)萬(wàn)億市值的行業(yè)龍頭企業(yè)，包括寧德時(shí)代、比亞迪等，以及世界500強(qiáng)企業(yè)，包括小米、三一重工等。

“后續(xù)，YMatrix會(huì)在已經(jīng)存在海量需求的時(shí)序場(chǎng)景深耕，嘗試替代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和專用類產(chǎn)品”，創(chuàng)始人姚延棟介紹，“數(shù)據(jù)量大、指標(biāo)量多的車聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智慧能源、智慧城市、智慧園區(qū)、智慧醫(yī)療等場(chǎng)景會(huì)是重要方向。這些場(chǎng)景所產(chǎn)生的業(yè)務(wù)需求，將最大化體現(xiàn)超融合產(chǎn)品的價(jià)值”。

收看發(fā)布會(huì)完整回放視頻請(qǐng)至“B站“ ：bilibili.com/video/BV1b84y1B7ys

關(guān)于四維縱橫

北京四維縱橫數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司(YMatrix) 成立于 2020 年 8 月，是一家創(chuàng)新型基礎(chǔ)軟 件公司，致力于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施軟件的研發(fā)，并提供相關(guān)產(chǎn)品、解決方案及一站式商業(yè)服務(wù)。

公司創(chuàng)立伊始即獲得中科院系、清華系和民營(yíng)頭部投資機(jī)構(gòu)的投資，在政府政策和投資資 金的大力支持下，公司迅速進(jìn)入發(fā)展快車道。截止目前，公司已完成 4 輪融資，總計(jì)規(guī) 模超億元人民幣，主要投資人包括晨山資本、順義產(chǎn)業(yè)基金、東方富海、某頭部云廠商等 多家國(guó)內(nèi)知名機(jī)構(gòu)。

公司位于北京市中關(guān)村科創(chuàng)園，是國(guó)家高新及中關(guān)村高新技術(shù)企業(yè)，曾獲得多項(xiàng)政府科創(chuàng)扶持基金支 持，并曾榮獲 2021 HICOOL 全球創(chuàng)業(yè)大賽三等獎(jiǎng)、 2021 中關(guān)村創(chuàng)業(yè)之星等多項(xiàng)榮 譽(yù)。

關(guān)于YMatrix 超融合數(shù)據(jù)庫(kù)

四維縱橫團(tuán)隊(duì)在業(yè)界率先提出超融合數(shù)據(jù)庫(kù)理念，并發(fā)布了 YMatrix 超融合數(shù)據(jù)庫(kù)，基于獨(dú)創(chuàng)的多微內(nèi)核開(kāi)放架構(gòu)，在單一數(shù)據(jù)庫(kù)之上，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融通管理，及全場(chǎng)景 查詢分析的統(tǒng)一支持;同時(shí)，YMatrix 兼顧高性能、高可靠及易用性，并大幅降低了數(shù)據(jù) 基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)復(fù)雜度，為構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的融合數(shù)據(jù)基座，開(kāi)拓一種全新的技術(shù)路徑。

YMatrix 內(nèi)置 4 種高性能微內(nèi)核數(shù)據(jù)引擎，支持包括關(guān)系數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)、GIS 數(shù)據(jù)、 JSON 數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、圖片等多類型數(shù)據(jù)的融通管理;全面支持 SQL 1992-2016 標(biāo) 準(zhǔn)，同時(shí)支持多種場(chǎng)景下的復(fù)雜查詢分析，包括高并發(fā)低延遲的增刪改查、點(diǎn)查、明細(xì)查 詢、聚合查詢、窗口查詢、關(guān)聯(lián)查詢、多維查詢、復(fù)雜 OLAP 查詢等;支持庫(kù)內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)(In-database machine learning)和 AI，可實(shí)現(xiàn)庫(kù)內(nèi)高性能模型訓(xùn)練和推理計(jì)算等。

YMatrix 在多項(xiàng)性能測(cè)試中均展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能表現(xiàn):基于 TPC- B 基準(zhǔn)的并發(fā)查詢 TPS 最高可達(dá) 163 萬(wàn)， 時(shí)序數(shù)據(jù)寫(xiě)入性能可達(dá) 1.5 億點(diǎn)/秒。同時(shí)，YMatrix 是目前唯一通 過(guò)中國(guó)信通院 “分布式分析型數(shù)據(jù)庫(kù)”及“時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)”雙認(rèn)證的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。

發(fā)布僅兩年，YMatrix 超融合數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)贏得包括寧德時(shí)代、三一重工、比亞迪、理想汽 車、小米等多家行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的信賴，成功實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，被應(yīng)用于工廠數(shù)據(jù)基座、大 型公司集團(tuán)數(shù)倉(cāng)、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、物聯(lián)設(shè)備智能運(yùn)營(yíng)等真實(shí)生產(chǎn)場(chǎng)景中。

YMatrix 以極高的性能、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全性，以及融合極簡(jiǎn)的技術(shù)架構(gòu)，助力用戶輕松 應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)，大幅降低選型、采購(gòu)、使用及運(yùn)維時(shí)的技術(shù)門(mén)檻，使開(kāi)發(fā)更省力、迭代更省時(shí)、運(yùn)維更省心。

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