云数据仓库越来越流行，计算和存储分开会带来啥变化和机会呢

关于云数据仓库越来越流行，以及计算和存储分离所带来的变化和机会，我们可以从多个实际的角度来探讨，这个趋势并非突然出现，而是云计算技术发展到一定阶段的必然产物,它正在深刻地改变企业使用数据的方式。

我们来理解为什么云数据仓库会越来越流行。 传统的“老式”数据仓库，通常是把计算能力（负责处理数据的服务器）和存储空间（存放数据的硬盘）紧紧地捆绑在一起，做成一个庞大的硬件盒子，这种方式就像很多年前我们买个人电脑，想要更大的硬盘和更快的CPU，往往需要整台电脑一起换掉，非常不灵活，这种系统一开始就要预估未来几年的数据量，采购昂贵的硬件，如果预估错了，要么资源浪费，要么性能不够，弹性很差，根据亚马逊云科技在其技术博客中的描述，正是这些痛点推动了云上数据仓库服务的诞生，云数据仓库的核心优势在于，它作为一种托管服务，将用户从复杂的硬件采购、安装和维护中解放出来。

“计算和存储分离”具体指的是什么？它带来了哪些根本性的变化？ 这个概念其实很简单，就是把原来绑在一起的计算资源和存储资源彻底分开，让它们能够独立地伸缩和计费，这就像把家里的“书房”（计算）和“仓库”（存储）分开了，以前，书房和仓库是一样大的，书多了就得扩建整个房子；仓库可以单独建得非常大,而书房可以根据同时看书的人数灵活调整大小。

这种架构带来的变化是革命性的：

1. 极致的弹性与成本优化：这是最直接的好处，当计算和存储分离后，企业可以为存储支付一份相对固定的费用（因为数据通常只存一份），而计算资源则可以按需开启和关闭，一家电商公司可能在白天需要强大的计算能力来支持分析师做实时报表，但在深夜只需要很少的计算资源进行数据备份，采用分离架构后，它可以在白天开启大量的计算节点，晚上则几乎完全关闭它们，只为实际使用的存储空间和少量的计算时间付费，微软Azure在介绍其Synapse Analytics服务时也强调,这种模式可以帮助客户显著降低总拥有成本。

   

2. 并发性能的巨大提升：在传统架构下，大量的并发查询会争抢有限的计算和IO资源，容易导致系统拥堵，计算存储分离后，由于底层的数据存储（通常是云上的对象存储，如AWS S3）具有近乎无限的扩展能力和高吞吐量，计算层可以轻松地启动成百上千个计算节点，同时去读取同一份数据，而不会相互干扰，这意味着，即使是在业务高峰时段，数据查询和分析任务也能保持快速响应，满足了现代企业对数据实时性的要求，Snowflake公司作为这一架构的领先者,其设计哲学正是建立在利用云上原生存储和计算分离的基础之上。

3. 数据的统一与共享变得简单：在传统模式下，数据往往被“锁”在特定的计算集群里，如果想用不同的工具（比如同时用Spark做机器学习和用SQL做报表）分析同一份数据，通常需要复制多份，造成数据冗余和管理混乱，计算存储分离后，数据以开放的格式（如Parquet、ORC）存放在一个统一的“数据湖”式的存储层中，不同的计算引擎（如数据仓库、机器学习平台、流处理引擎）都可以直接访问这份唯一的、权威的数据副本，谷歌云在其BigQuery的说明中指出，这种开放性避免了数据孤岛,确保了数据的一致性。

   

这种变化背后，又蕴藏着哪些新的机会？

1. 更广泛的数据驱动决策机会：因为成本变得更可控、性能更强大，以前由于预算和技术门槛而无法深度使用数据的中小团队甚至个人，现在也能用上世界级的数据分析能力，这使得企业内“数据民主化”成为可能，业务人员可以更方便地自主进行探索性分析,从而发现更多潜在的商业洞察。

2. 催生新的数据应用和创新：分离的架构使得快速试验和迭代的成本极大降低，企业可以轻松地尝试复杂的机器学习模型训练、大规模图计算等新型工作负载，而无需进行巨大的前期投资，这为产品个性化推荐、预测性维护、风险控制等高级数据分析应用铺平了道路,激发了业务创新。

3. 生态整合与专业化服务的机会：当数据以一种标准格式集中存储，就会催生一个围绕数据的生态系统，第三方工具和服务可以更容易地集成进来，提供数据质量治理、数据目录、数据安全审计等专业化服务，企业可以像搭积木一样，选择最适合自己的工具组合,构建定制化的数据平台。

云数据仓库的流行及其计算存储分离的架构，不仅仅是技术上的升级，更是一种思维模式的转变，它让数据从一种昂贵且难以管理的资产，转变为一种可以像水电一样按需使用、灵活驱动的生产要素，这为企业带来了前所未有的敏捷性、成本效益和创新潜力,是数字化转型浪潮中的关键一环。