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HashData和Snowflake的“同”与“异”

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发表于 2021-1-9 19:45:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
  【IT168评论】跟着数据量和贸易理解需求的快速伸长,古板的企业级数据货仓正在应对高并发、高可用、高扩展性、易用性等离间时,心足够而力亏损。自此,企业对和数据货仓的需求进一步发作了转移,胀舞了第四代数据货仓——以Snowflake为代外的“云原生数据货仓”敏捷兴起。
  提到Snowflake公司,这位顶着“股神”巴菲特的光环,重燃了硅谷神线日上市往后,它的总市值就一齐高歌大进,到现正在仍旧抵达1200亿美元,大大超越建设时期更久的同类厂商,是当今云原生数据货仓市集上最火的“香饽饽”。
  Snowflake的火爆,绝非无意,依据的是它对用户需求全部众方面的驾御,对数据库时间的基本性推翻,以及贸易形式的冲破性立异。当后继者们群涌而起,谁有机缘离间Snowflake的伸长轨迹,成为它的“接棒人”?北京酷克数据科技有限公司(简称HashData)算一个。

  留神Snowflake的云端原素性,和许众数据货仓供应商支柱云端任职并非统一观点。古板大厂比方Oracle、Teradata、Netezza,甚至厥后穿上马甲的AWS Redshift,都并非出世正在云时间的产物。
  而云端出世的HashData,从产物的架构、产物的理念,以及一共时间进展趋向上看,和Snowflake有着相当相通的地方。
  所谓,豪杰所睹略同。建设于2016年的HashData,也是一家一心于SQL on Cloud云端数据货仓的草创公司,旨正在为用户供应高机能、低本钱、高可用的数据货仓处置计划,助助企业低浸大数据理解的门槛,胀舞数据民主化。
  简丽荣说明道,“为了更好地诈欺云的特点,数据货仓和大数据都务必盘绕云推算的特色来修筑,也是基于如许的契机,以及对时间进展趋向的驾御,咱们建设了HashData,最早进入邦内云原生数据货仓赛道。”
  正在时间研发和市集拓展层面,HashData的势力也阻挡小觑。据悉,HashData的主旨团队由来自Pivotal、Teradata、IBM、Yahoo! 等公司资深的散布式数据库和大数据专家构成。正在近期,它得到了A+和A++两轮共1500万美元融资。
  更为值得一提的是, 与Snowflake的差异点,首要展现正在以下几个方面:
  第一方面,正在美邦的创业情况下,Snowflake是从零先导,齐全盘绕云推算修筑的产物,而HashData是基于开源代码库,盘绕云推算时间,把一共架构举办从头调动,并担保了以前的效用,蕴涵SQL语法和应用习性。
  第二方面,Snowflake以公有云订阅形式行动其主打贸易形式,而HashData除公有云齐全托管的数据货仓任职,针对本土的IT和贸易情况特色,还支柱私有云和混淆云安顿,通过与云厂商、对象存储厂商、集成商以及利用处置计划供应商合行动客户供应任职。
  对待HashData而言,Snowflake的上市,最大的利好正在于市集层面。简丽荣外现,“云原生数仓这么大范围的平台跑到云上面去,对许众客户来说是一个相当激进的处置计划,会疑心接纳这个时间计划、时间途径是否能支柱起企业的数据理解交易。通过Snowflake,咱们不必再面向市集举办太众的说明。”
  放眼邦内,云原生数据货仓市集百花齐放,逐鹿激烈。相对而言,HashData进入市集较早少少,正在产物理念和时间方面是比力领先的,但正在从公司范围、处置计划完好度方面,比但是阿里、腾讯、华为等友商。
  值得一提的是,它旗下主旨产物HashData数据货仓盘绕着对象存储和空洞任职修筑,通过调解大范围并行解决(MPP)数据库优异的SQL效用和机能、Hadoop/Spark推算存储差别玄学,以及云推算的弹性和扩展性,助助企业客户轻松应对数据货仓、数据湖以及数据共享推行中面对的各样离间。
  很首要的一点,HashData将元数据、推算和存储三者差别,使每一层都能够孑立扩容,填塞诈欺云的安闲弹性举办付费。简丽荣指出,“咱们须要确保诈欺云的弹性、活泼性的同时,又不会低浸自己数据库的机能和效用。正在这一点上,咱们做了大批的劳动,蕴涵RPC访候等。”
  目前,HashData正在金融、电信、能源、交通和互联网等行业已具有50余家客户,蕴涵邦有银行、计谋性银行、金融拘押机构、股份制贸易银行、三大运营商、中邦石油、大型口岸集团、寰宇500强中邦分支机构以及互联网SaaS企业等。
  跟着政企用户云化转型程序的加快,云原生时间仍旧慢慢成为主流的进展趋向。简丽荣以为,“跟着中邦人丁盈利的迟缓消退,精致化筹划会变得越来越首要,企业对数据驱动首要性也会越来越高。”
  合于HashData另日的进展宗旨,能够总结为三点,“SaaS化、邦际化安定台化”。行动一家邦内的公司,HashData知足自助可控的需求,下一步将不绝做海外扩张,更众地与邦产操作编制和邦产芯片做适配,络续地强化云和数据湖层面的效用,正在公有云上面修筑数据云平台。
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