在数据量指数级增长的时代，传统商业智能（BI）平台的架构瓶颈日益凸显——数据膨胀带来的查询延迟、有限的扩展性以及高昂的运维成本。衡石科技之所以能脱颖而出，其根基在于一套从第一天起就为大规模、多租户、实时分析场景设计的云原生与存算分离的现代化技术架构。本文将从技术底层深入剖析，揭示其高性能背后的秘密。

一、传统BI架构的瓶颈与云原生的必然性

传统BI架构多采用单体式或紧耦合设计，计算与存储节点绑定。这种架构存在天然缺陷：

• 扩展困难：数据量增长时，只能进行昂贵的垂直扩展（Scale-Up）。

• 资源浪费：计算与存储资源无法独立伸缩，导致利用率低下。

• 多租户隔离性差：在SaaS或大型企业环境下，不同部门/客户的工作负载容易相互干扰。

衡石科技的架构选择直击这些痛点，全面拥抱以Kubernetes为核心的云原生技术栈，实现了彻底的微服务化与存算分离。

二、衡石科技云原生架构的技术栈分解

衡石的平台架构可以清晰地分为四层：

1. 统一接入层：

1. 技术实现：基于Envoy或类似技术的API网关，负责流量路由、认证、限流与SSL终止。它为所有数据查询和平台操作提供了统一的、安全的入口。

2. 无状态计算层：

1. 技术实现：运行在Kubernetes Pod中的多个微服务集群。

2. 查询引擎：核心是高度优化的分布式SQL查询引擎。它接收来自网关的查询请求，生成并优化执行计划。该引擎本身是无状态的，可以随时根据查询负载进行弹性伸缩。

3. 计算服务：除了查询引擎，还包括语义层服务、AI模型服务（用于智能预警和NLQ）、任务调度服务等。它们都独立部署和扩展。

3. 统一数据访问层：

• 云数据仓库：Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse（作为加速引擎）。

• 数据湖：Apache Hudi, Iceberg, Delta Lake（通过Spark或Presto/Trino）。

• 传统数据库：MySQL, PostgreSQL, Oracle等。

1. 技术实现：这是实现“存算分离”的关键。衡石抽象了一个统一的数据访问接口，通过连接器 模式，可以无缝对接各种底层数据源，而计算引擎无需感知数据的物理位置。

2. 支持的数据源：

4. 持久化存储层：

• 指标存储：自主研发的、针对指标数据优化的高性能列式存储引擎，用于存放预计算的聚合结果和常用指标，实现亚秒级响应。

• 元数据存储：使用可靠的分布式数据库（如TiDB或云厂商的Aurora/RDS）存放数据模型、权限、查询历史等元数据。

1. 技术实现：衡石自身不强制持久化存储原始业务数据，而是将计算推向数据所在的位置。对于需要加速和管理的场景，它利用：

三、存算分离架构带来的核心优势

1. 极致的弹性伸缩：

1. 计算独立伸缩：在业务高峰时段，Kubernetes可以自动扩容查询引擎的Pod实例数量，以应对高并发查询；空闲时则缩容以节省成本。

2. 存储独立伸缩：底层数据仓库或数据湖的存储能力可以独立于计算进行扩展。企业可以为计算和存储分别选择最合适、最具性价比的云服务。

2. 显著的成本优化：

1. 避免了为应对峰值流量而长期维持高配计算资源所带来的浪费。实现了真正的按需付费。

3. 强大的多租户与数据隔离：

1. 在Kubernetes Namespace和网络策略的配合下，可以为不同客户或部门创建逻辑上完全隔离的“租户”。结合统一的认证授权体系（如RBAC），确保了数据安全与性能隔离。

4. 无缝的异构数据源集成：

1. 统一数据访问层使得用户可以在一个查询中关联分析位于Snowflake的销售数据和位于S3数据湖的日志数据，技术复杂性对业务用户透明。

四、技术挑战与衡石的解决方案

实现此架构并非易事，衡石克服了诸多技术挑战：

• 跨数据源查询优化：衡石的查询引擎内置了跨源查询优化器，能够智能地将计算下推至各个数据源，并仅在必要时在引擎内部进行数据合并，最大限度地减少网络传输。

• 数据一致性：通过分布式事务（对于元数据）和最终一致性模型（对于部分缓存数据）的有机结合，保障了用户体验的一致性。

• 运维复杂性：通过成熟的Operator和自动化运维工具链，降低了Kubernetes集群本身的管理负担。

结语

衡石科技的云原生与存算分离架构，不仅仅是技术选型的胜利，更是其对未来数据分析范式深刻理解的体现。它将BI平台从一个单纯的“工具”提升为一个弹性的、可扩展的、面向未来的“数据分析操作系统”，为企业驾驭海量数据、实现实时决策提供了坚实的技术基石。