從2009年進入國內開始，大數據這個概念可以說經歷了一個非常迅速且應用非常廣泛的發展歷程。2014年大數據被首次寫入《政府工作報告》當中，同時隨著AI技術的融入，到2016年大數據也正式迎來了萬億大數據產業的元年。
與此同時，伴隨著國家經濟的發展以及越來越多新型智慧城市的實踐與落地，使得國內越來越多的城市和地區都在將大數據技術與當地的數字經濟發展趨勢進行有機整合，這也使得大數據技術在很大程度上擁有了落地實踐的廣闊土壤。
據賽迪顧問的研究數據表明，到2023年，整個大數據的產業規模將會高達1萬億元的水平，到2027年這一數字將會攀升至1.8萬億元。如此龐大的市場發展前景和高增速的市場表現，使得大數據已經成為幾乎所有行業、所有企業都在關注的重點，如何從數據中挖掘價值，從數據中洞察未來，這些都已經同每一個企業息息相關。
直面創新的問題與挑戰
要說與大數據技術的整個發展歷程緊密貼合，從大數據時代的創新過程來看，青云科技可以說一直都扎根于大數據領域的深耕與價值挖掘。
從2014年發布第一款數據產品發展至今，青云已經推出了將近30款數據產品和服務，同時集成了眾多優秀合作伙伴應用，從而形成了包括數據庫與緩存、消息隊列與中間件、大數據服務、數據倉庫與BI、對象存儲等在內的眾多數據產品生態。
通過這些豐富、全面的產品和服務，青云也已經構建起了一個非常完整、可插拔的、全流程的數據平臺，從最初的數據源接入，到數據的處理，再到數據的呈現，具備全流程創新能力，能夠為客戶在任何環節中提供可插拔式的數據產品和服務。
從創新推進維度上來說，青云正在為百行千業的客戶提供著優質服務。
而當今，企業客戶對于大數據技術以及大數據產品的關注點正在發生著改變，很多客戶正在從過去聚焦于底層資源的維度，進階到數據層應用與創新的維度，尤其在一些客戶經常應用的技術點上變得更加明顯：
首先，數據同步。在數據同步的過程當中，客戶需要將數據庫、數據倉庫、消息隊列與中間件之間孤立的海量數據進行打通，例如需要通過Elasticsearch進行數據檢索，把MySQL當中的數據導入到Elasticsearch，以此來實現不同數據源的實時同步。
其次，實時計算。在實時計算的應用當中，客戶在IoT場景中的海量數據通過IoT采集網關，把數據統一采集到平臺上之后，需要大數據平臺對大量的設備數據、監控數據進行分析和挖掘，最終轉化為設備報告和流程優化相關的信息和知識。因此，客戶往往就會希望擁有一個更加獨立的實時計算平臺。
第三，數據開發和作業運維調度。雖然利用諸如大數據引擎等工具可以幫助客戶解決一些運維與部署的問題，但是伴隨著業務的不斷發展，這種方式仍然無法滿足數據開發和作業運維調度層面的大量需求。
除此之外，在權限控制、數據倉庫、數據服務等很多典型的應用場景當中，企業客戶都相繼提出了更加全面、嚴苛的創新訴求。因此我們說，只有打造一個更高效、更強大的大數據平臺，才可以有效地幫助更多的客戶直面大數據時代的眾多問題和困擾。
與大數據時代的“同頻共振”
的確，一切產品與服務的迭代和創新，其背后都源于客戶的實際業務需要，而透過這些客戶的真實訴求，也讓我們看到了對于一家科技企業來說，緊跟市場發展的腳步究竟有多么重要，從這個維度來講，能做到與趨勢發展“同頻共振”對于企業的業務創新來說大有裨益。
大數據的價值往往并不局限于數據本身，而是數據背后所蘊藏的對企業業務有影響的信息和知識，大數據技術也正是通過對數據不斷地進行處理、加工和提煉，從而能夠更好地為業務決策提供數據價值，推動業務創新和發展。
在從數據層向智慧層提煉與升華的過程當中，海量數據需要經過一條很長鏈路的流式處理，如果沒有一套完整的系統來保證這條鏈路高效運轉的話，企業就很難保證從數據當中提煉出有價值的信息和知識。
基于這樣的應用需求和初衷，青云發布了大數據工作臺，通過整合自身在大數據產品和服務領域的優勢，為客戶提供一個一站式智能大數據開發與治理平臺，通過不斷降低大數據的使用門檻，將代碼開發降到最低，幫助客戶實現數據在云平臺各產品之間的快速流轉，支撐上層業務的同時也有效消除了企業的數據孤島，實現數據的統一調度和計算，提升企業客戶的整體數據洞察能力。
從架構層面來看，青云大數據工作臺自下而上擁有五層架構，用來應對大數據全鏈路的諸多場景化應用需求：
第一層為云原生。青云大數據工作臺整體基于云原生架構，可以有效支持容器化的部署。
第二層為全托管式計算引擎。青云大數據工作臺通過提供全托管式計算引擎服務，基于Flink流批一體的計算引擎，兼容了多種計算引擎為一體的計算資源服務。
第三層是全生命周期數據開發。在解決完客戶的計算資源需求和困擾之后，青云大數據工作臺開始為客戶提供基于全生命周期的數據開發服務，通過向導式的數據集成，支持可視化的數據加工、調度管理、資源管理、網絡管理等多樣性的場景化服務。
第四層為高效的數據同步服務。青云大數據工作臺通過提供更加高效的數據同步服務，能夠兼容結構化、非結構化、半結構化的數據類型，可對海量數據進行實時、增量和全量的同步。
第五層是應對豐富的業務場景。在實現了數據同步之后，青云大數據工作臺便可以幫助客戶來應對更加豐富的業務場景，這其中包括了BI商業智能分析、用戶畫像、增長分析和數據大屏等一系列應用，能夠為客戶的業務決策提供更加全面、更加可靠的數據支撐。
基于大數據時代之下企業對于數據技術、數據業務的創新需要，青云大數據工作臺層層遞進，像“剝洋蔥”一樣讓技術能力與場景化解決方案能力同客戶的實際業務進行多維度融合，從而幫助客戶實現大數據技術的廣泛應用。
從實際的功能模塊應用維度來說，青云大數據工作臺首先具備了幫助客戶實現數據上云的強大能力，其中支持結構化、非結構化、半結構化等多種類型數據的全面上云，可以將數據安全地同步到云端，并且后續的計算過程可全部在云端完成，充分解放了企業的服務器壓力。
在云端的大數據開發環境當中，客戶可以把數據進行加工。在這一過程當中，青云大數據工作臺支持實時處理、離線批量處理，企業客戶可根據實際業務需要，選擇“可視化算子拖拽、界面化SQL開發、Jar包提交”三種方式來構建數據開發任務。
此外，在作業運維調度的實際應用過程當中，青云大數據工作臺自主研發的調度和任務管理模塊，可以同步根據任務維護和資源分配維度進行分別監控，實時跟蹤計算的飽和度，從而提醒企業客戶根據需求調整計算資源。
值得一提的是，在引擎資源管理模塊當中，青云大數據工作臺提供了云端全托管Flink集群，能夠在幾分鐘時間之內完成計算集群的創建和部署，同時源于對云原生彈性擴容能力的支持，整個大數據工作臺可以幫助客戶提升資源的利用率，提供細粒度的資源管控。
不同場景下的“深耕細作”
針對不同的客戶需要，青云大數據工作臺在不同的場景化應用當中也正在扮演著至關重要的角色，尤其是在企業的精細化運營分析場景、實時計算場景、可視化開發運維場景和構建數倉場景等過程當中，則將自身優勢發揮得更加淋漓盡致。
在精細化運營分析場景當中，青云大數據工作臺主要針對中小型互聯網或移動互聯網領域的客戶，能夠幫助這些客戶將自身積累的大量用戶行為數據進行分析，從而為用戶推薦和提供更匹配的內容、資訊或商品信息。同時，由于這一類企業客戶的大數據分析能力較為發達，因此對數據安全和數據質量等方面的相關需求也變得更加旺盛，因此青云大數據工作臺就可以針對重點場景的用戶畫像、推薦、數據分析、大屏展示以及數據治理提供全面的服務。
實時計算場景的應用過程主要針對智慧工廠和對實時數據有加工處理需求的客戶，這些客戶可以通過青云大數據工作臺當中的全托管Flink計算引擎的管理與可視化開發，輕松創建和運維實時計算作業，通過消息隊列進行統一的數據標準，為增量數據和全量數據進行分類處理、分類展示和應用。
在可視化開發與運維的場景當中，青云大數據工作臺主要是面向以學習、科研為目的的客戶群體，這些客戶通過利用大數據計算引擎對數據的成員和權限進行管理，通過多維度計算實現挖掘實時科研數據、實時數據處理、輸出科研分析報告等操作。
在構建數倉場景中，青云大數據工作臺主要面向的是在青云云平臺上已經應用了消息隊列、數據庫、數據倉庫、大數據計算存儲的客戶，這一部分客戶可以將數據按照不同的業務線和數據存儲類型，存儲在不同的存儲介質當中，當數據需要在不同的介質之間進行傳輸的時候，就可以非常快速進行計算存儲和分析。
由此我們不難看出，青云整合了大數據時代不同企業客戶最為典型的業務和創新需要，把具備“開箱即用、彈性擴容、存算分離、開放兼容、安全可靠、生態整合”六大創新能力的大數據工作臺提供給客戶，更加高效地服務于客戶的數據集成、加工、存儲、呈現，打通大數據全鏈路，讓數據真正服務于客戶的實際業務，釋放價值，洞察未來。
