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摘要
得物作为一家以数据驱动为核心的互联网企业，其商业竞争力高度依赖于数据使用效率、质量与成本的平衡。在数据链路中，计算存储引擎直接影响数据使用成本，通过优化存储结构与计算性能，显著降低资源开销；而数据研发平台则决定了数据交付效率、架构合理性及整体数据质量。得物通过持续升级计算引擎与研发平台协同能力，提升数据处理效能，强化数据资产价值，支撑业务快速迭代与创新，在激烈的市场竞争中保持技术领先优势。
关键词
得物数据, 计算引擎, 存储优化, 研发平台, 数据质量
在数字经济浪潮席卷全球的今天，得物作为一家以数据驱动为核心引擎的互联网企业，正不断通过数据资产的高效利用构筑其独特的商业护城河。其商业竞争力不再仅仅依赖于流量与营销，而是深度根植于数据使用效率、质量与成本之间的精妙平衡。在这条复杂的数据链路中，每一个环节的微小优化都可能带来业务响应速度的指数级提升。尤其是在用户行为瞬息万变、市场反馈节奏加快的背景下，得物必须确保数据能够“快、准、省”地服务于推荐系统、风控模型与运营决策。其中，数据研发平台成为提升交付效率的关键载体，它不仅决定了数据架构的合理性，更直接影响数据质量的稳定性与可追溯性。而底层计算存储引擎则默默承担着成本控制的重任，二者协同运作，共同塑造了得物在激烈竞争环境中持续创新的能力。
如果说数据是新时代的石油，那么计算存储引擎便是炼油厂的核心装置——它决定了资源转化的效率与成本边界。在得物庞大的数据生态中，每日处理的数据量高达PB级别，任何微小的资源浪费都会被急剧放大，直接冲击整体运营成本。正是在此背景下，计算存储引擎的角色愈发关键。它不仅是数据读写与分析的物理基础，更是控制算力消耗与存储开销的核心枢纽。通过引入列式存储、压缩算法优化与冷热数据分层机制，得物有效降低了单位数据处理的成本。更重要的是，高性能的计算引擎使得复杂查询响应时间从分钟级缩短至秒级，极大提升了数据服务的可用性。这种技术投入并非单纯的“烧钱”，而是一种面向未来的战略投资，让企业在高速增长的同时仍能保持健康的财务结构。
面对日益膨胀的数据规模，得物并未选择简单扩容硬件来应对挑战，而是系统性地推进存储优化策略，力求在不牺牲性能的前提下实现资源利用率的最大化。首先，平台构建了智能化的冷热数据识别体系，依据访问频率自动将数据迁移至不同层级的存储介质——热数据留存于高速SSD，冷数据归档至低成本对象存储，此举使存储成本降低近40%。其次，得物广泛采用Zstandard等先进压缩算法，在保障数据完整性的同时，将原始数据体积压缩至原来的三分之一，显著减少了磁盘占用与网络传输负担。此外，通过统一元数据管理与数据生命周期策略，避免了冗余数据堆积与“数据孤岛”现象，提升了整体治理水平。这些举措不仅体现了对技术细节的极致追求，更彰显了得物在数据资产管理上的前瞻性思维。
为了持续提升数据处理效能，得物在计算存储引擎的性能优化上走出了一条融合技术创新与工程实践的进阶之路。一方面，团队引入MPP（大规模并行处理）架构替代传统单点计算模式，使复杂分析任务可在数千核集群上并行执行，查询吞吐量提升超过5倍；另一方面，通过向量化执行引擎与JIT编译技术的应用，进一步释放CPU潜力，减少指令开销，使相同任务的执行时间平均缩短60%以上。同时，得物还自主研发了基于代价的优化器（CBO），结合实际 workload 特征动态调整执行计划，显著提升了查询效率。不仅如此，引擎与数据研发平台实现了深度集成，支持自动化索引推荐、执行监控与异常预警，形成闭环优化机制。这条性能提升路径不仅是技术能力的体现，更是得物坚持“以数据价值为中心”的真实写照——每一次毫秒级的提速，都是对用户体验与商业敏捷性的有力支撑。
在得物庞大的数据生态中，如果说计算存储引擎是驱动系统运转的“心脏”，那么数据研发平台便是贯穿全身的“神经系统”——它不仅承载着数据从采集、加工到服务的全链路流转，更决定了整个体系的敏捷性与韧性。作为连接业务需求与底层技术能力的关键枢纽，数据研发平台在得物的数据链路中扮演着不可替代的角色。它通过标准化的数据开发流程、可视化的任务调度界面以及自动化的一键发布机制，大幅降低了数据工程师的操作门槛与出错概率。更重要的是，该平台实现了元数据、血缘关系与监控告警的深度融合，使得每一次数据变更都可追溯、可审计、可回滚。正是这种高度集成的设计理念，让得物能够在日均数千个数据任务并发运行的情况下，依然保持系统的稳定与透明。当市场变化如潮水般涌来时，这个平台便成为企业快速响应、灵活调整的战略支点。
在瞬息万变的互联网竞争环境中，数据的价值往往取决于它的“保鲜期”。得物深知，再精准的模型、再复杂的算法，若建立在延迟交付或低质数据之上，终将沦为空中楼阁。为此，其数据研发平台构建了一套端到端的质量保障体系，将数据交付效率与数据质量牢牢绑定。通过引入自动化测试框架，在数据任务上线前即可完成完整性、一致性与准确性校验，问题发现率提升超过70%；同时，平台内置实时监控模块，对关键指标异常波动实现分钟级预警，确保问题早发现、早干预。此外，得益于任务依赖智能解析与资源动态分配机制，数据加工链路的整体交付周期缩短了45%，核心报表的T+1产出时间稳定在凌晨两点前。这一系列优化不仅提升了运营决策的时效性，也让推荐系统和风控模型得以基于最新数据持续迭代，真正实现了“让数据说话，让价值流动”。
一个稳健而富有弹性的数据架构，是支撑得物业务高速扩张的技术基石。在过去几年中，随着业务场景日益复杂，数据来源从单一交易日志扩展至用户行为、社交互动、直播视频等多元维度，传统烟囱式架构已难以为继。得物通过数据研发平台推动统一数仓分层设计，确立清晰的ODS、DWD、DWS与ADS层级结构，有效隔离原始数据与应用逻辑，避免重复建设与口径混乱。在此基础上，平台支持主题域划分与公共层沉淀，使通用数据服务能力复用率提升至80%以上，显著减少冗余计算。更为关键的是，合理的架构设计为数据治理提供了天然框架——血缘追踪可精确到字段级别，影响分析覆盖上下游近百个节点，极大增强了系统的可维护性与合规性。这不仅是技术层面的进步，更是组织协同方式的升级，让数据真正成为跨部门共享的核心资产。
面对日益激烈的行业竞争与不断攀升的数据负载，得物并未止步于现有成果，而是持续推动数据研发平台的创新演进。近年来，平台逐步引入AI驱动的智能开发辅助功能，例如基于历史模式的SQL自动生成、异常根因智能推荐与资源消耗预测调优，使开发效率提升近40%。与此同时，平台全面支持低代码/无代码配置化开发，让更多非技术人员也能参与轻量级数据产品的构建，释放了组织整体的数据潜能。在工程架构上，得物实现了多租户资源隔离与弹性伸缩机制，保障高优先级任务在大促期间仍能稳定运行；并通过与计算存储引擎深度联动，实现自动索引建议、冷热分区策略同步更新等协同优化能力。这些创新不仅体现了技术前瞻性，更彰显了得物“以人为本、以效为先”的数据文化——每一次平台升级，都是对“更快、更准、更省”目标的深情奔赴。
得物作为以数据驱动为核心的互联网企业，通过计算存储引擎与数据研发平台的协同优化，实现了数据使用效率、质量与成本的动态平衡。在存储层面，冷热数据分层与Zstandard压缩技术使存储成本降低近40%，数据体积压缩至原大小的三分之一；在计算层面，MPP架构与向量化执行使查询吞吐量提升超5倍，任务执行时间平均缩短60%以上。数据研发平台则支撑日均数千任务并发运行，交付周期缩短45%，问题发现率提升逾70%。通过统一数仓分层与公共层复用，数据服务复用率达80%以上。这些技术实践不仅强化了数据资产的价值密度，更支撑了业务的敏捷迭代与创新突破，在竞争激烈的市场中持续构筑技术护城河。