有三家公司原本都把数据管得井井有条，直到业务突然加速，旧平台开始“喘不过气来”。社交平台每天新增数千亿条日志，算法同学要在30分钟内调一次参数，原来的“隔夜报表”明显来不及。
而车企的智能网联汽车从400万辆往1000万辆冲，每秒进平台的消息很快突破百万级，老系统写都写不进去，实时诊断难上加难。更别说SaaS服务CRM租户超过20万，大客户要求“点一下按钮就能看见结果”，原来的15分钟同步窗口越来越尴尬。
这才先后意识到：继续给旧架构“打补丁”只能延缓崩溃，必须换一条新跑道。于是，他们不约而同地把目光投向同一种思路——“增量计算+湖仓一体”。
一、社交平台：让“实验指标”先提速
1. 背景（2022年上半年）
推荐算法是社交平台的生命线。以往算法工程师提出新思路，要等第二天才能看到离线报告，再决定要不要全量上线。随着内容池扩大，实验数量从几百涨到上千，隔夜节奏明显拖慢迭代。
2. 旧链路的问题
公司原来走“双轨制”：
- 离线：日志→Spark→ClickHouse，数据全、准，但T+1。
- 实时：日志→Flink→ClickHouse，分钟级，却要采样，维度少，和离线结果经常对不上。
两套代码、两套运维，算法同学不敢拍板，因为不知道哪套数更可信。
3. 目标
做一条“5分钟可见、全量不采样、和离线差异<1%”的新链路，把实时与离线合二为一，减少重复开发。
4. 方案选型（2022年中）
团队先后比较两条路线：
A. 开源拼盘：Paimon+Iceberg+StarRocks。能跑，但组件多、调优深，千亿级体量下稳定性存疑。
B. 商用一体：某引擎自带增量计算，存储直接复用现有的Iceberg，SQL与Hive语法兼容，改造成本低。
最终社交平台选了B，理由是“一套SQL写完，离线逻辑能原样提速，不用再写Flink”。
5. 模型与优化（2022下半年）
- 先把“秒级明细”压缩成“5分钟+用户”粒度，数据量从千亿降到数亿，查询压力骤减。
- 把经常变动的上千个实验指标放进JSON列，加指标不再改表结构，BI自助配置即可。
- 对“用户—实验”映射表建倒排索引，查询速度再提20倍。
6. 上线结果（2023年初）
- 资源消耗只有旧实时链路的36%，数据差异却从5%压到1%以内。
- 算法同学30分钟调参一次的习惯被完整保留，但看数延迟从“隔天”变成“5分钟”。
- 同一份Iceberg表既服务实时，也服务离线，再也不用双轨对账。
三、车企：让“车联网”数据能写会算快查
1. 背景（2022年全年）
车企旗下智能化研究院负责集团全部车联网数据。车门、座椅、刹车……每辆车上传近千种信号，400万辆车同时在线，每秒吞吐数百万条记录，2025年还要翻两倍。
旧平台采用Lambda架构：Spark管离线，Flink管实时，Doris做查询，Kafka来回倒。数据量一上来，写入延迟高、查询经常超时，成本也直线上升。
2. 四大痛点
- 写不进：峰值TPS逼近千万，旧通道出现积压。
- 算不起：Json裸存，压缩差；一次延迟数据回传就要重扫全表。
- 查不动：列多且变，Doris做大宽表成本爆炸。
- 管不了：多组件各自调优，任何调整都要改一遍配置。
3. 目标
一条链路同时完成“高并发写入、分钟级加工、秒级查询”，并且把存储、计算、运维成本全部降下去。
4. 方案选型（2022Q4）
车企同样评估了两条路线：继续开源“堆组件”或者采用某一体化引擎。最终理由与社交平台类似——“引擎内置增量计算，能直接复用Iceberg，不需要额外引入Paimon，也不需要维护Flink常驻任务。”
5. 关键技术落地（2023年）
- 千万级TPS写入：独立Ingestion Service+读写分离，小文件自动合并，Map格式压缩，存储省一半。
- 增量计算：每5分钟把新信号与历史结果合并，避免全量回刷；延迟数据只重算对应分区，CPU省35%。
- MV on MV：一层物化视图套一层物化视图，系统自动感知新数据并级联刷新，开发只写一句SQL。
- 行级+信号级去重：车辆静置时重复数据被提前剔除，下游计算再省30%耗时。
- 查询加速：向量化执行、CBO、共享缓存，P99响应从十几秒降到秒级。
6. 上线结果（2023下半年）
- 平台顺利顶住“双十一”峰值，写入吞吐提升3倍，仍有余量。
- 存储成本下降50%，计算成本下降35%，查询平均提速3～5倍。
- 一套SQL同时支持实时、离线、交互分析，运维人力回到原来的三分之一。
- 2025年千万辆车目标不再担心“写不进”。
四、SaaS服务：从“15分钟”到“亚秒级”
1. 背景（2022年）
某SaaS服务平台上有20多万租户，核心BI依赖Greenplum。随着全球500强大客户增多，15分钟同步窗口被频繁投诉：“为什么我刚赢的单子，报表里找不到？”同时，公司正在把AI能力嵌入CRM，要求数据“说拿就拿”。
2. 旧瓶颈
- 同步慢：自研工具→Greenplum，15分钟是常态。
- 扩容贵：Greenplum Shared-Nothing架构，加节点就要重分布数据，时间越长客户越不满。
- 多结构化：行为日志、文档、外部Excel都要进仓库，Greenplum啃半结构化数据费劲。
- AI难消费：数据散落在MySQL、Redis、ES、Greenplum，统一特征工程麻烦。
3. 目标
“5分钟内可见、亚秒级可查、弹性伸缩、AI友好”，还要保证租户隔离与权限一致。
4. 方案选型（2022Q3）
SaaS服务同样看中“增量计算+湖仓一体”的开放性格式：引擎要兼容SQL，存储要放在客户自己的S3/OSS桶以保证安全。
5. 验证与切换（2022Q4-2023Q2）
- 用脱敏数据模拟8000张表、亿级维度，5分钟内完成同步，99%数据亚秒级。
- 单集群150 QPS下，最慢SQL不超过4秒，满足交互式体验。
- 语法兼容度>95%，时间函数少量改写即可。
- 采用“双写→灰度→全量”三步走，国内腾讯云、AWS集群全部切换完毕，客户零感知。
6. 上线结果（2023全年）
- 同步时效从15分钟提到5分钟，大部分场景亚秒级。
- 实时计算性能提升30%，BI度量、数据导出限制逐步放开。
- 存算分离，租户需要就扩容，用完就缩，不再一次性重分布数据。
- JSON、Map、Array多类型原生支持，结构化与半结构化数据统一入湖，AI团队直接拿特征。
四、结果可套用的公式
把三段故事放在一起，我们可以发现一条清晰的业务因果链：
- 业务提速→数据暴涨→旧架构“写不进、算不起、查不动”。
- 继续堆开源组件只能缓解表面痛，引入的新问题比解决的老问题还多。
- 增量计算+湖仓一体”用同一套引擎完成离线、实时、交互三种形态，天然省去多通道对账。
- 存储坚持开放格式（Iceberg），公司历史资产不浪费，未来想迁也迁得走。
- 资源不再常驻，按增量调度，CPU、存储、运维三线成本同时下降。
- 查询提速后，业务决策从“隔天”变“分钟”甚至“秒”，算法、运营、客户体验一起受益。
问题是，还能再快吗？下一步打算：
- 社交平台：把分钟级实验指标推广到核心交易、广告投放链路，最终让“全域近实时数仓”成为默认选项。
- 车企：2025年接入千万辆车，信号数破万，平台继续横向扩展；同时把增量计算从车联网延伸到质量、供应链、营销全链路。
- SaaS服务：推动AI与湖仓深度结合，用大模型直接消费湖内特征，让CRM从“人看报表”进化到“AI给建议”。
同时，数治网给正在数据平台搭建选型的人三句话：
- 数据再大，也要先想清楚“业务等不等得起”，等不起就别再隔夜。
- 与其堆引擎，不如选一套真正能跑增量计算的平台，让离线逻辑原样提速，开发最省心。
- 坚持开放存储，防止今天省下的迁移成本变成明天锁死的代价。
结语
社交平台让算法迭代从“次日”变“5分钟”，车企让千万级“车联网”写得进也查得快，SaaS服务企业让全球大客户的报表“点一下”就出来。
三家公司业务不同、规模不同，却走在同一条技术脉络上：用增量计算打破“离线慢、实时贵”的老诅咒，用湖仓一体守住“数据开放、成本可控”的底线。当数据继续膨胀、业务继续提速，要破解“数据x业务x成本”暴涨不可能三角，这条路线大概率会成为更多企业的默认选择。
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