2021年5月15日，金融级分布式数据库厂商SequoiaDB召开了2021春季发布会。在本次发布会上，巨杉数据库基于“湖仓一体化”架构，针对不同的业务需求场景，细分了全新的产品线。同时进行了最新的SequoiaDBCloud数据库云平台运行演示，近期将邀请企业客户试用SequoiaDBCloud。过去10年，数字化转型不断推动着IT技术的发展。如今，企业面临的数据环境已经从单一的结构化形态数据扩展到包括结构化、半结构化和非结构化的多类型业务场景。近年来，面对新型数字化业务的混合数据场景，企业数据量形成爆发式增长趋势，推动了数据库技术的发展。继2011年首次提出“DataLake”概念后，2020年业界结合云原生架构再次提出“DataLakehouse”的定义，迎来了大数据时代全球变革的一年。巨山数据库专注于海量数据新场景。2011年产品投入研发时，主打具备多模能力的“数据湖”产品，2013年正式发布第一个商业版本。2015年之后，巨杉数据库逐步加入数据分析引擎和交叉-引擎交易一致性能力，为客户提供具有海量在线数据交易和分析能力的“湖仓一体化”数据基础设施。在金融银行行业的生产环境中，巨山数据库运行时间最长的集群已超过7年。最大的单客户端集群规模达300台物理服务器，单个集群管理的最大数据量达到1.2万亿。无论是在物理服务器部署、私有云还是公有云环境下，巨杉数据库都可以通过相同的软件架构实现跨平台、跨基地的快速部署和应用。巨杉数据库联合创始人兼CTO王涛表示，“湖仓一体”是对一类技术架构的统称，并不是某一种产品。巨杉数据库布局此类技术架构最早可以追溯到2015年。在行业形成统一概念前，利用自身特点，提前5年协助客户实现湖仓一体的数据架构。目前，巨杉数据库已应用于民生银行、广发银行、恒丰银行、渤海银行等股份制银行；广东农信银行、吉林农信银行、四川农信银行等省级农信银行；上海银行、长沙银行、广州银行等城商行、农商行；人保财险、中国结算等100余家金融银行龙头客户已实现规模化投产。面向海量在线交易和分析的“LakehouseIntegration”数据基础设施在数字化转型的新技术趋势下，数据平台需要同时承载在线业务和分析能力，因此DataLakehouse架构并非专为OLAP分析而设计。DataLakehouse可以支持在线交易、流处理和分析，同时支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。因此，作为数据基础设施，DataLakehouse真正的价值在于打破了不同业务类型、不同数据类型之间的技术壁垒，实现了交易分析、流批一体化、多模式数据融合，最终减少数据流带。随之而来的开发成本和计算存储费用，提高了企业运营的“人效”和“能效”。在本次发布会上，巨杉数据库细分了4大产品线，以满足客户“湖仓一体化”不同场景的需求。·SequoiaDB-DP数据融合平台：创新的数据中台数据库，数据一次写入，多个引擎实时读取，提供增强的数据分析引擎。各业务团队可充分实现数据融合，实现数据交易分析集成、流批集成、多模式数据集成，让更多业务的海量数据处理能力从T+1提升到T+0。SequoiaDB-TP事务型数据库：面向海量数据在线交易和微服务的创新数据库，兼容三大SQL关系型数据库语法，提供RR数据隔离级别和跨引擎数据一致性能力。开发者可以放心地将事务一致性逻辑交由数据库层处理，自由选择所需的SQL引擎，让开发者回归纯粹的业务设计，提高企业研发的“人效”。·SequoiaDB-CM内容管理数据库：一个用于非结构化数据治理的创新数据库，它为它存储的每个对象分配标签、描述和内容。企业可以基于这些信息进行统一有效的管理、分类、检索和查询，实现非结构化数据治理。同时实现内容管理平台从“资源消耗中心”向“数据价值中心”的转变，提升企业数据管理的“能效”。·SequoiaDB-DOC文档数据库：提供MongoDB引擎兼容语法，可有效协助客户进行文档数据库本地化迁移，为信创上下游提供金融级数据基础设施。每个产品线都基于统一的SequoiaDB分布式数据库内核，可以独立部署，也可以按需叠加。基于“湖仓一体化”架构，降低数据流动带来的开发成本和计算存储开销，提升企业海量数据处理的“人效”和“能效”。SequoiaDBCloud打破部署边界，灵活跨多云部署。近年来，越来越多的企业开启了“上云之路”。云计算的重要性在业界毋庸置疑。企业的云计算实施往往会根据自身需求选择不同能力的云厂商。有些公司甚至会选择多个云厂商的IaaS平台作为基础设施，就像我们过去选择多个服务器厂商来搭建基础设施一样。SequoiaDBCloud作为新一代分布式数据库，面向不同云厂商，提供跨公有云和私有云的“跨多云”部署能力。早在2018年，巨杉数据库就开始了跨多云统一部署的研发，目前已经形成了能够同时满足裸机、私有云和公有云环境部署的平台架构。巨杉数据库已经为多家银行客户实现了基于多厂商云平台的大规模生产环境。同时，今年将正式推出订阅模式，进一步实现跨腾讯云、华为云、亚马逊等公有云环境的数据库云服务。.深耕数据沃土，提升数据价值随着企业数字化转型的深入，对海量大数据（包括在线交易和在线分析）实时在线处理的需求越来越迫切。一方面，面对这些新的应用需求，企业级商用产品可以从企业的核心需求出发，稳步满足企业的应用需求。另一方面，面对业务场景带来的挑战，湖仓融合无疑为企业应如何改变底层数据结构提供了明确的方向。巨山数据库表示，未来巨山将继续秉承“坚持以客户为中心”的核心价值观，专注于“湖仓一体化”架构的分布式技术创新，携手上下游合作伙伴深耕数据沃土，提升数据价值，为客户提供安全、稳定、可靠的金融级数据基础设施。
