全球化视野下，多云数据架构如何应对出海挑战？

随着中国互联网市场的逐步成熟，人口红利渐退，加之国内流量成本日益攀升，出海已成为众多企业的战略选择，无论大小，皆以此作为寻求新增长点或求存的重要途径。在这个全球化的竞技场上，构建高效且合规的数据架构成为企业出海成功的关键一环，其中，多云与混合云架构尤为引人注目。

在出海的大背景下，云服务扮演着至关重要的角色，它不仅是企业数字化的基础，更是跨越地域限制、实现全球化服务的桥梁。然而，由于全球各地区的法规差异、市场特性及技术接受度的不同，单一云服务商难以满足所有需求。因此，多云策略应运而生，即企业根据业务需求灵活选择多家云服务提供商，以最大化地利用各云平台的优势。例如，阿里云在东南亚的强大布局适合该区域的业务拓展，而微软云则在中东拥有更广泛的节点覆盖，IBM则凭借其在美洲、欧洲和东亚的广泛布局吸引客户。

全球化视野下的多云数据架构是出海企业应对复杂国际环境、实现业务快速扩展和合规运营的必要选择。通过精心规划与实施，企业不仅能在多变的国际市场中灵活应变，还能在保障数据安全和成本效益的同时，挖掘数据的最大价值，驱动业务持续增长。

7 月 6 日 14:00-17:50，小红书数据引擎负责人巴德（季钱飞）担任「全球化视野下的多云数据架构」论坛出品人，邀请小米、喜得国际、企查查、快手等企业的多位行业专家，分享在多云架构下的技术迭代与更新。

「全球化视野下的多云数据架构」论坛议题抢先看！

演讲题目一：小米基于 Data / AI 一体化的湖仓多云实践演讲介绍和提纲

演讲嘉宾：肖杰宝 小米软件研发工程师

个人介绍：小米软件研发工程师，目前主要负责小米内部数据湖和元数据研发工作。

演讲介绍和提纲：

本次主要分享以下内容：

1. 湖仓多云架构的探索实践；

2. 基于 Iceberg 实现湖仓表格数据多云存储的落地实践；

3. 基于 Gravitino 实现 Data / AI 非表格数据统一管理的落地实践；

4. 未来规划。

演讲的提纲：

1. 湖仓多云架构探索实践：

- 介绍小米数据湖平台架构

- 介绍小米统一湖仓元数据的实践

- 介绍小米存 / 算多云实践

- 介绍小米湖仓体系发展路径

2. 湖仓表格数据多云实践：

- 介绍表格数据上云背景

- 介绍云存储选型和评价方法

- 介绍上云方案

3. Data / AI 非表格数据多云一体化实践：

- 小米 Data / AI 非表格数据管理的痛点

- Gravitino 统一管理非表格数据 Fileset 的原理

- 利用 Gravitino 实现非表格数据统一管理的实践

4. 未来规划：

- 主要介绍未来小米将会继续在数据湖场景开展的工作

听众受益：

1.  了解小米湖仓多云架构；

2.  了解基于 Iceberg 实现湖仓数据上云实现存储降本的方案；

3.  了解 Data / AI 场景下统一管理非表格数据的方案。

演讲标题二：跨境电商喜得国际的多云数据平台建设

演讲嘉宾：王筱磊 喜得国际CTO

个人介绍：硕士就读于北京大学，曾任衣二三CTO。积极参与开源社区，现在主要负责喜得国际的工程技术管理，架构选型，重大技术决策。黑五稳定性保障的总负责人，3年黑五0宕机。主导云服务器迁云，顺利提出并完成不停机迁移。对高流量高并发有丰富经验。

演讲介绍和提纲：作为头部跨境电商喜得国际，伴随着出海区域的增多选择进行多平台的运营，业务数据平台涉及到多朵云的同时希望可以保持云中立，这就需要选择具有多云能力的数据产品，且有能力实现不同云之间的数据同步和容灾等。喜得国际技术选型从最初的PostgreSQL到分布式Data Warebase，期间经历市面所有主流技术方案的调研与测评。最终选择采用分布式Data Warebase，该方案带来以下收益：

1.  云中立：底层建立在云上，采用了云的存储和基于容器的调度技术，并且无缝支持多个主流云厂商；

2.  性能：查询性能大幅提升，一套系统即可满足TP和AP的诉求；

3.  效率：研发更聚焦于业务无需考虑扩容等技术细节；

4.  体验：摒弃复杂，带来极简的产品体验。

听众收益：

1.了解跨境业务数据平台搭建流程；

2.跨境电商业务技术选型思路；

3.多云平台数据系统搭建；

4.数据系统如何更好地支撑业务发展？

5.业务高速增长时数据平台应如何进化；

6.了解跨境电商业务与AI 可以碰撞出什么样的火花。

演讲题目三：加速云端机器学习，Alluxio在小红书的实践

演讲嘉宾：李亚斌 小红书大数据技术专家

个人介绍：小红书技术专家，目前主要负责多云大数据存储层建设、业务落地工作。

演讲介绍和提纲：

本议题将详细介绍小红书如何通过 Alluxio 架构实现：

1.  在机器学习训练场景下的数据读取加速；

2.  推荐索引与模型在多云场景下的性能提升和成本优化；

3.  海量小文件场景下的AI训练加速。

听众收益：

1.  数据加速产品如何选型？

2.  如何通过智能缓存管理，提升机器学习训练样本读取速度；

3.  如何有效减少跨云数据拷贝。

演讲题目四：企查查的数据降本增效之路

演讲嘉宾：任何强 企查查大数据架构负责人

个人介绍：就职于企查查科技股份有限公司。主要负责企查查的数据架构、大数据平台。

演讲介绍和提纲：

1.  企查查的数据架构；

2.  混合”云“架构的形成；

3.  多云下的统一架构。

听众收益：

1.  资源提效30%以上；

2.  多版本架构；

3.  统一元数据。

演讲题目五：快手 Flink on K8s 的迁移与稳定性保障

演讲嘉宾：刘建刚 快手技术专家

个人介绍：毕业于北航，先后任职于搜狗、百度，于2018年加入快手并推动Flink在快手的深度改造和生产可用。

演讲介绍和提纲：

1.背景介绍，分为技术趋势和内部需求两个方面；

2.架构设计与实现，从用户层面、平台层面、引擎层面分别有哪些考量，以及如何解决迁移中的核心痛点；

3.稳定性保障，涵盖流程规范、作业管理、运维保障等方面，另外也会介绍下我们的海外AZ逃生；

4.未来规划，构建动态自适应、存算分离、混合部署的实时计算平台。

听众收益：

1.  了解Flink on k8s在业界落地的生产实践状况；

2.  了解实时计算的稳定性保障体系；

3.  了解实时计算最新的业界动态。

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