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想象一下，如果你的家里厨房（计算）和冰箱（存储）必须绑定在一起，每次想要更大的冰箱就必须重新装修整个厨房，或者想要升级厨房设备就必须换掉所有食材——这听起来是不是很荒谬？但这正是传统数据库架构在分析场景面临的现实困境。
Snowflake、Databricks等新兴数据平台的快速崛起，正是因为它们打破了这种“绑定“的桎梏。Snowflake从2020年上市至今，目前市值已经超过900亿美元，而它的核心竞争力正来自于一个看似简单却革命性的理念——存算分离。
存算分离技术是什么？
存算分离是一种将数据存储层和计算层完全解耦的现代数据架构设计。
简单来说，它就像是把传统数据库的“大脑“（计算引擎）和“仓库“（存储系统）彻底分开，让它们可以独立扩展、独立优化。
这种架构解决的核心问题是灵活性和成本，为企业带来了按需扩展、成本优化和性能提升的三重价值。
存算分离解决什么场景需求？
从ROI角度来看，存算分离在多个维度都显著优于传统架构：
成本投入对比：
硬件成本：传统架构需要预置峰值容量的计算和存储资源，而存算分离可以按需付费；存算分离允许采用成本较低的存储（如对象存储与传统数据库相比）软件成本：减少了数据库软件需求，降低许可证成本人工成本：高度自动化的云服务可以大幅减少运维人员的工作量
功能和性能价值：
弹性扩展：计算资源可以在秒级别扩展，而传统架构扩容通常需要数小时甚至数天并发处理：多个计算集群可以同时访问同一份数据，一方面，企业可以用一份数据副本，同时支撑BI报表、即席查询、数据科学等多种业务场景，另一方面还针对单一场景支持更高并发的查询，成本控制：闲置时可以完全关闭计算资源，只保留存储成本增强架构韧性：由于计算和存储可以独立运维与升级，所以某个计算节点发生故障时，调度系统可以快速在其它节点重启任务，而无需关心数据在何处，因为存储层是共享且高可用的。这大大提升了整个数据平台的稳定性和容错能力。
典型应用场景：
数据分析团队需要在特定时间进行大规模数据处理电商企业在促销期间需要临时扩展数据处理能力多部门需要同时访问和分析同一份数据资产
为什么会有人想到尝试存算分离？
1. 成本压力的倒逼：
企业发现自己为了应对偶尔的数据处理高峰，需要常年维护昂贵的大型机或集群，就像为了偶尔的聚餐，你必须常年租一个大厨房一样不经济，特别是对于初创公司和中小企业，动辄几十万美元的Oracle或IBM DB2许可费用是巨大负担。但当AWS等云服务商证明了”按需付费”的可行性后，企业开始质疑：”为什么数据库不能也按需付费？”
2. 业务场景的变化驱动：
现代企业新需求的波峰波谷明显：电商双11、年末财务分析、临时数据科学项目等，都是短时间大量计算需求
3. 云原生时代的技术自信：
基础设施能力的提升给了用户信心，当网络带宽从1Gbps提升到25Gbps+时，工程师们开始相信”网络就是计算机”，而容器技术的成熟让他们相信可以做到”秒级启动计算集群”，最后，对象存储的可靠性让他们敢于把数据完全托管给云存储
4.竞争压力的推动：
新老玩家的博弈，传统数据库厂商（Oracle、IBM）的技术债务太重，很难彻底重构，这给了新玩家（Snowflake、Databricks）一个”弯道超车”的机会，就像特斯拉不需要考虑燃油车的历史包袱，可以直接设计电动车一样
5. 成功案例的示范效应：
互联网巨头的实践，Google的BigQuery、Amazon的Redshift等产品证明了存算分离的可行，这些成功案例让更多企业相信这不是”实验室技术”，而是可以商用的成熟方案
本质动机：效率革命
归根结底，存算分离的根本动机是追求资源配置效率的最大化。就像工业革命通过专业化分工提高了生产效率一样，存算分离通过技术分工实现了计算资源和存储资源的最优配置。
这不仅仅是技术创新，更是商业模式创新——它让数据处理从”重资产”变成了”轻资产”，从”固定成本”变成了”可变成本”，这种根本性的改变正是推动存算分离快速普及的核心动力。
过去的技术局限与存算分离的突破
传统技术的困境： 过去的数据库采用“存算一体“架构，如Oracle RAC、传统MPP数据库等。这种架构将计算节点和存储紧密耦合，导致了三个核心痛点：
扩展困难：增加存储必须同时增加计算，增加计算也要考虑存储容量资源浪费：计算高峰期过后，昂贵的计算资源闲置但仍需付费维护复杂：数据分布、备份、故障恢复都需要考虑存储和计算的协调
为什么过去没有存算分离？
技术条件不成熟是主要原因：
网络带宽不足（过去网络延迟高、带宽小，远程存储访问性能差）云计算基础设施不完善、缺乏高性能，低成本的分布式存储系统
存算分离的核心价值主张： 让企业像用水用电一样使用数据处理能力——用多少付多少，随时开随时关。
存算分离技术原理详解
存算分离的核心原理基于三个技术突破：
1. 高性能网络存储层
利用云存储服务（如AWS S3、Azure Blob）作为统一的数据湖，通过高速网络连接保证数据访问性能。现代云网络带宽可达25Gbps以上，保证及时的为计算引擎提供所需要使用的数据。
2. 无状态计算引擎
计算节点除了缓存不保存任何持久数据，只负责处理逻辑。这使得计算节点可以快速启动、关闭和扩展。就像无服务器函数一样，用的时候启动，不用的时候关闭。
3. 智能缓存与元数据管理
缓存层：在计算节点本地缓存热点数据，减少网络需求
元数据服务：独立的元数据服务管理数据位置、表结构等信息，确保计算引擎能快速定位数据
4. 弹性调度系统
基于云原生的容器化技术，可以在几秒钟内启动新的计算节点，并根据查询复杂度自动分配合适的资源规格。
为什么现在能做到？
云计算成熟：AWS、Azure等提供了稳定高性能的基础设施网络技术进步：高带宽低延迟网络使得远程存储访问成为可能容器化技术：Docker、Kubernetes等技术让计算资源可以快速启动和销毁分布式存储发展：对象存储技术的成熟为海量数据提供了可靠的存储基础
这种架构让Snowflake、Databricks等平台能够为用户提供“即开即用“的数据处理体验，真正实现了云时代的数据民主化。
关于本文内容有任何问题或见解，欢迎在评论区留下你的想法
如果您对BTP感兴趣，BTP个人精选内容目录 | SAP Blogs 可能有更多你需要的内容 想象一下，如果你的家里厨房（计算）和冰箱（存储）必须绑定在一起，每次想要更大的冰箱就必须重新装修整个厨房，或者想要升级厨房设备就必须换掉所有食材——这听起来是不是很荒谬？但这正是传统数据库架构在分析场景面临的现实困境。Snowflake、Databricks等新兴数据平台的快速崛起，正是因为它们打破了这种”绑定”的桎梏。Snowflake从2020年上市至今，目前市值已经超过900亿美元，而它的核心竞争力正来自于一个看似简单却革命性的理念——存算分离。 存算分离技术是什么？存算分离是一种将数据存储层和计算层完全解耦的现代数据架构设计。简单来说，它就像是把传统数据库的”大脑”（计算引擎）和”仓库”（存储系统）彻底分开，让它们可以独立扩展、独立优化。这种架构解决的核心问题是灵活性和成本，为企业带来了按需扩展、成本优化和性能提升的三重价值。 存算分离解决什么场景需求？从ROI角度来看，存算分离在多个维度都显著优于传统架构：成本投入对比：硬件成本：传统架构需要预置峰值容量的计算和存储资源，而存算分离可以按需付费；存算分离允许采用成本较低的存储（如对象存储与传统数据库相比）软件成本：减少了数据库软件需求，降低许可证成本人工成本：高度自动化的云服务可以大幅减少运维人员的工作量功能和性能价值：弹性扩展：计算资源可以在秒级别扩展，而传统架构扩容通常需要数小时甚至数天并发处理：多个计算集群可以同时访问同一份数据，一方面，企业可以用一份数据副本，同时支撑BI报表、即席查询、数据科学等多种业务场景，另一方面还针对单一场景支持更高并发的查询，成本控制：闲置时可以完全关闭计算资源，只保留存储成本增强架构韧性：由于计算和存储可以独立运维与升级，所以某个计算节点发生故障时，调度系统可以快速在其它节点重启任务，而无需关心数据在何处，因为存储层是共享且高可用的。这大大提升了整个数据平台的稳定性和容错能力。典型应用场景：数据分析团队需要在特定时间进行大规模数据处理电商企业在促销期间需要临时扩展数据处理能力多部门需要同时访问和分析同一份数据资产为什么会有人想到尝试存算分离？1. 成本压力的倒逼：企业发现自己为了应对偶尔的数据处理高峰，需要常年维护昂贵的大型机或集群，就像为了偶尔的聚餐，你必须常年租一个大厨房一样不经济，特别是对于初创公司和中小企业，动辄几十万美元的Oracle或IBM DB2许可费用是巨大负担。但当AWS等云服务商证明了”按需付费”的可行性后，企业开始质疑：”为什么数据库不能也按需付费？”2. 业务场景的变化驱动：现代企业新需求的波峰波谷明显：电商双11、年末财务分析、临时数据科学项目等，都是短时间大量计算需求3. 云原生时代的技术自信：基础设施能力的提升给了用户信心，当网络带宽从1Gbps提升到25Gbps+时，工程师们开始相信”网络就是计算机”，而容器技术的成熟让他们相信可以做到”秒级启动计算集群”，最后，对象存储的可靠性让他们敢于把数据完全托管给云存储4.竞争压力的推动：新老玩家的博弈，传统数据库厂商（Oracle、IBM）的技术债务太重，很难彻底重构，这给了新玩家（Snowflake、Databricks）一个”弯道超车”的机会，就像特斯拉不需要考虑燃油车的历史包袱，可以直接设计电动车一样5. 成功案例的示范效应：互联网巨头的实践，Google的BigQuery、Amazon的Redshift等产品证明了存算分离的可行，这些成功案例让更多企业相信这不是”实验室技术”，而是可以商用的成熟方案本质动机：效率革命归根结底，存算分离的根本动机是追求资源配置效率的最大化。就像工业革命通过专业化分工提高了生产效率一样，存算分离通过技术分工实现了计算资源和存储资源的最优配置。这不仅仅是技术创新，更是商业模式创新——它让数据处理从”重资产”变成了”轻资产”，从”固定成本”变成了”可变成本”，这种根本性的改变正是推动存算分离快速普及的核心动力。 过去的技术局限与存算分离的突破传统技术的困境： 过去的数据库采用”存算一体”架构，如Oracle RAC、传统MPP数据库等。这种架构将计算节点和存储紧密耦合，导致了三个核心痛点：扩展困难：增加存储必须同时增加计算，增加计算也要考虑存储容量资源浪费：计算高峰期过后，昂贵的计算资源闲置但仍需付费维护复杂：数据分布、备份、故障恢复都需要考虑存储和计算的协调 为什么过去没有存算分离？技术条件不成熟是主要原因：网络带宽不足（过去网络延迟高、带宽小，远程存储访问性能差）云计算基础设施不完善、缺乏高性能，低成本的分布式存储系统存算分离的核心价值主张： 让企业像用水用电一样使用数据处理能力——用多少付多少，随时开随时关。 存算分离技术原理详解存算分离的核心原理基于三个技术突破：1. 高性能网络存储层利用云存储服务（如AWS S3、Azure Blob）作为统一的数据湖，通过高速网络连接保证数据访问性能。现代云网络带宽可达25Gbps以上，保证及时的为计算引擎提供所需要使用的数据。2. 无状态计算引擎计算节点除了缓存不保存任何持久数据，只负责处理逻辑。这使得计算节点可以快速启动、关闭和扩展。就像无服务器函数一样，用的时候启动，不用的时候关闭。3. 智能缓存与元数据管理缓存层：在计算节点本地缓存热点数据，减少网络需求元数据服务：独立的元数据服务管理数据位置、表结构等信息，确保计算引擎能快速定位数据4. 弹性调度系统基于云原生的容器化技术，可以在几秒钟内启动新的计算节点，并根据查询复杂度自动分配合适的资源规格。 为什么现在能做到？云计算成熟：AWS、Azure等提供了稳定高性能的基础设施网络技术进步：高带宽低延迟网络使得远程存储访问成为可能容器化技术：Docker、Kubernetes等技术让计算资源可以快速启动和销毁分布式存储发展：对象存储技术的成熟为海量数据提供了可靠的存储基础这种架构让Snowflake、Databricks等平台能够为用户提供”即开即用”的数据处理体验，真正实现了云时代的数据民主化。 关于本文内容有任何问题或见解，欢迎在评论区留下你的想法 Read More Technology Blog Posts by SAP articles
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