近日，火山引擎數智平臺VeDI直播活動「超話數據」在線舉辦，來自火山引擎的產品及解決方案專家分享了以ByteHouse為代表的云數倉產品在字節跳動的演進過程、關鍵技術以及最佳實踐，并通過五個步驟拆解，帶領開發者快速上手云數倉。
現如今，企業正加速走向數字化、智能化，對數據的應用也提出了全新要求，特別是在數據實時分析、實時部署方面的訴求更加強烈，而云數據倉庫為用戶實現云原生、智能運維、彈性資源等業務需求帶來了很好支撐，成為今天企業數字化基礎設施中的關鍵“底座”。
ByteHouse則是這樣一款云原生數據倉庫。ByteHouse起初是基于開源ClickHouse引擎進行技術架構重構和優化，在字節跳動內部大規模應用，其中部署規模超過1萬8000臺，單集群超過2400 臺，現已通過火山引擎對外輸出。
火山引擎ByteHouse
據ByteHouse產品專家介紹，面對企業級數據處理需求，相比起原生的ClickHouse，火山引擎ByteHouse基于獨家自研的高可用引擎及查詢優化器，可以為企業提供快速、穩定、安全的查詢服務和數據寫入性能。在云原生架構下，火山引擎ByteHouse提供了極致擴展的統一數據分析平臺，具有出色的彈性伸縮和可擴展性，確保資源可以靈活地水平擴展;同時，ByteHouse支持多級資源隔離，為用戶資源提供更安心的安全保障。
除了高可用的基礎能力，火山引擎ByteHouse還從業務角度出發提供了完整的運維監控和排障能力，幫助企業實現業務云上托管，降低運維成本。
不僅僅具備強大的技術能力和易用的產品特性，火山引擎ByteHouse在廣告、氣象、行為分析等領域已經積累豐富的落地經驗。在此次活動中，火山引擎解決方案專家通過廣告、氣象、行為分析3個領域案例，詳細拆解云原生數據倉庫如何能在業務場景中絲滑落地。
首先，在廣告受眾預估領域，為了幫助廣告主確定目標人群，判斷投放價值，廣告平臺需要為廣告主提供受眾篩選能力，即根據不同篩選條件、標簽或人群包，確定每次營銷活動覆蓋的人員類型、人員規模。其難度在于，廣告平臺用戶體量大、人群包數量大，導致單個查詢中涉及多個人群包計算，使得查詢復雜度高;另外，廣告平臺對數據時效性要求高，數據查詢效率要達到秒級響應。
面對此類需求，ByteHouse支持BitMap數據格式，降低人群包數據內存占用，配合uid的數據分片方式，提升數據查詢并發能力，實現高效的人群包交、并、補計算，滿足QPS峰值查詢需求，最終達到查詢秒級響應的效果。
火山引擎ByteHouse在廣告受眾預估領域落地
其次，在氣象領域，ByteHouse幫助AI大模型與數字孿生公司大地量子實現對氣象數據的精準預測。根據風向、濕度、溫度、風力等歷史氣象數據，結合風場、云層等模型能力預測未來能源情況，是大地量子的主要應用場景。大地量子通過將現場采集及大模型生成的氣象數據導入到ByteHouse中，由ByteHouse支撐GEO查詢和空間計算能力，滿足其對預測系統以及交互式查詢需求。目前，大地量子的平均查詢響應時長不僅在50毫秒以內，預測精準度也得到有效提升。
最后，在行為分析領域，極客邦科技則通過ByteHouse實現以用戶為中心的精細化營銷。作為致力于為數字人才提供全方位、高質量新聞資訊、課程內容、大會、指導等服務項目的企業，極客邦科技會根據用戶畫像、在端內的操作行為等數據為用戶精準推送課程、活動，洞察用戶全鏈路行為，以便提供更好服務。但隨著用戶數量變大且持續增長，數據查詢需求愈加復雜，同時也面臨快速響應的問題，在技術層面遇到很多挑戰。
增長分析平臺DataFinder與云原生數據倉庫ByteHouse的組合使用則幫助極客邦科技更好洞悉客戶全鏈路營銷旅途。ByteHouse的高可用引擎和查詢優化器可以將用戶表、事件表等數據高效去重、分析和計算，再通過DataFinder SDK實現事件分析、留存分析、轉化分析等能力，實現用戶精準洞察和營銷能力升級。
不僅僅在廣告、氣象等領域落地，ByteHouse 還將持續通過創新的技術和功能，幫助更多行業構建高效、穩定和可擴展的實時數據分析平臺，提供強大的數據處理和分析能力，助力企業更好實現數字化升級。
