作者：江岚 阿里云瓴羊智能科技高级技术专家
随着十四五“数字中国”规划的不断深入，我国企业对数据治理和数据资产建设的广阔需求依然亟待激活。不过，由于数据分析领域长期处于高速发展阶段，加上国内参差不齐的供给现状，“看不懂”、“跟不上”、“学不会”、“用不起”仍是大多数企业的真实感受。
从ELT、Data Fabric、Semantic Layer、DataOps，再到Lakehouse和流批一体，近几年，全球数据分析领域的“热词”层出不穷、令人目不暇接。行业发展脉络存在共性，细究其中，可以提炼出三大主题：统一的基础设施、统一的中间层、统一的数据资产。
瓴羊「数据荟」数据Meet Up 第3站线上开讲，来自中国信通院、瓴羊与企业大数据团队的多位技术专家齐聚一堂，共话大模型时代的数据治理创新实践。阿里云智能集团瓴羊高级技术专家江岚以Dataphin为例，从多引擎兼容、混合云架构、统一资产消费的应对策略，分享了“开放、兼容的数据建设与治理平台”的技术架构与实践路径。
作为阿里巴巴全资子公司瓴羊的代表产品，Dataphin长期专注于数据治理环节，通过运用阿里巴巴“OneData”方法论，持续打造统一的数据基建、高质量的数据资产。近日，瓴羊Dataphin宣布全新功能升级，推出Dataphin敏捷版、半托管及DataAgent智能体，以更普惠、可扩展性和开放性的架构更新，为广大企业“建好数据”、“用好数据”打好基础。分析人士认为，瓴羊Dataphin的本轮升级，是其一次意义重大的变化，反映了能力架构、底层技术的全面演进。
从混合云架构到安全管控，企业数据治理面临哪些挑战？
瓴羊，脱胎于阿里巴巴这座“超级工厂”的数字化实践，旨在将内部经验系统化、产品化地向千行百业进行输出。作为瓴羊旗下的智能数据建设与治理工具，Dataphin能够提供一站式的采、建、管、用的大数据能力，涵盖企业数据资产的建设、治理、消费等不同环节。自2018年上线以来，瓴羊Dataphin已服务了百余家客户，覆盖了餐饮、通信、乳品、汽车等多个行业。
以往，用户在使用Dataphin时，首要任务是配置集成管道，将业务库数据同步至数据库，并通过代码研发、规范建模等多种方式对数据进行加工处理。加工后的数据或通过集成管道任务回流至用户生产库，或通过配置数据服务API供下游系统使用。
在服务合作伙伴的过程中，瓴羊Dataphin发现，由于部署环境、引擎类型、治理目标等方面的差异，企业数据治理的需求变得越发精细和复杂，给平台既有的功能提出了诸多挑战。
一方面，许多企业迫切需要打通整个数据生产消费链路，不只限于传统的数据仓库环节，而是实现全域的数据资产治理。另一方面，不少企业的数据资产不再处于单一云环境，而是既涉及公共云、也涉及线下IDC机房，因而需要支持混合云架构的数据治理工具。同时，不少企业开展信创工作，众多国产化的引擎确实给兼容适配带来了不小的挑战。
因此，本轮产品升级的背后，是瓴羊Dataphin围绕数据治理的一线场景需求，通过持续的研发投入和自我迭代，实现了“多引擎适配”、“混合云统一调度”、“统一消费出口”三个层面的全新升级，从而与诸多企业伙伴共同进步，更好顺应“统一基建”、“全域治理”的行业发展趋势。
从多引擎兼容到统一资产消费，Dataphin的成果与经验
企业所使用的引擎各不相同，如果没有一个设计良好的多引擎中间件，就有可能带来重复的引擎对接成本，乃至潜在的类冲突和处理逻辑不一致的风险。如何适配数据库产业生态现存的众多引擎，是摆在瓴羊Dataphin面前的第一项难题。
目前，多引擎适配模式存在富客户端、轻客户端两种模式。富客户端直接对接引擎，网络开销少，且无单点瓶颈的风险；轻客户端压力小，无类冲突风险，且服务端可实现统一版本管理。
瓴羊Dataphin结合富/轻客户端两者优势，通过“多引擎SDK+插件”的模式，提炼出了SQL、File、Schema三大API接口，每种插件相互独立的同时，还增设了类隔离的机制，确保多引擎的处理逻辑对业务代码没有侵入，最终通过JAR包的合并，有效减少了部署资源。截至目前，瓴羊Dataphin不仅支持公共云多租户、独立部署、私有云部署等环境，还实现了对MaxCompute、EMR、CDH等十余种主流大数据计算引擎的适配，通过插件化模式，也降低了后续新引擎的兼容成本。
混合云架构方面的挑战则更加复杂：有的企业出于信息安全性考虑，部分业务只能存于线下IDC机房，同时拥有公共云和私有云环境，导致管理和运维的难度大大增加。
为此，瓴羊Dataphin采用了外部调度集群技术可以同时管理多个Kubernetes集群的资源，由调度模块负责在指定的集群上拉取任务配置并调起任务。这一设计使得平台能够高效地在混合云环境中调度和执行数据任务，有效避免跨网络的访问限制，并大大提升集成性能。
具体而言，在数据集成场景，瓴羊Dataphin实现了一套集群对多个云环境的调度，仅任务调度需要跨网络，而数据本身无需经过专线网络传输，降低了跨网络传输的成本和复杂性。而在资产采集场景，平台通过配置元数据采集任务，手动或周期性地运行采集任务，将采集到的资产元数据写入存储，以供后续的数据消费链路使用。此外，瓴羊Dataphin通过于外部集群中拉起的数据服务常驻容器，确保了数据服务场景的灵活性、安全性和隐私性。
在数据资产消费时，企业常常面临着资产分散、权限管理不一致、使用链路长等问题。为了实现统一的资产消费，瓴羊Dataphin提供了标准的JDBC接口，通过多引擎插件对接底层数据库，打造了唯一的消费出口，实现了对底层数据的统一访问。
更值得注意的是，Dataphin还实现了瓴羊旗下BI工具——Quick BI的无缝对接，资产消费可以自动创建Quick BI的数据源以及数据集，并且减少用户查看数据的操作成本。
目前，Dataphin提供了丰富的资产消费方式，不论是自助取数、数据探查还是接口调用，企业无需复杂处理链路，即可轻松实现数据分析和可视化展示。
从全域资产运营到AI+，数据资产运营将去向何方？
在企业数字化浪潮中，有越来越多企业通过瓴羊Dataphin，实现了数据资产的采、建、管、用，在数据洞察力提升的同时，也挖掘出了隐藏在资产之中的价值。
相较以前，如今的瓴羊Dataphin功能架构得到了多重升级，不仅引擎兼容性增强，支持多种类型的数据源，还丰富了资产消费的形式，此外，瓴羊Dataphin还新增支持了混合云的部署模式和公共云半托管模式，能让企业以最小的成本实现复杂网络环境下的部署，由此，平台的覆盖范围不再局限于数据仓库，而是朝着实现全域资产运营的目标迈进。
在未来，瓴羊Dataphin将持续深化采、建、管、用的一体化平台定位，沿着数据资产建设-治理-消费的路径不断完善。在建设方面，平台将对接更多种类的引擎、支持更大规模的统一调度和运维，还将上线拖拽式标签工厂等；在治理方面，平台将打造统一的元数据中心，让企业的数据资产“标准可循、质量可靠、安全可控、成本经济”；在消费方面，瓴羊Dataphin已经推出资产目录管理、资产搜索及查看等运营功能，未来还将上线资产门户、质量报告等。
随着大模型时代到来，瓴羊Dataphin也将积极拥抱AI技术，探索“数智结合”的资产运营手段。比如，在智能问数的帮助下，用户无需技术背景即可问询需要的数据，极大地降低了数据分析的门槛；通过智能特征识别、智能分类分级等手段，提高资产质量和生产效率。
在产业、政策、技术等多种因素的影响下，我国的数据治理领域仍然方兴未艾，如何在高速变化的外部环境下，为不同企业提供个性、易用、专业、安全的治理体验，仍然是横亘在产业各方面前的重要课题。未来，依托阿里巴巴数字化转型经验，瓴羊Dataphin有望以持续的迭代和演进，为企业打造全生命周期的数据资产解决方案，帮助千行百业“建好数据”、“用好数据”。
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