Oceanus流式湖仓：以统一架构与弹性方案应对实时数据处理挑战

传统数据架构难以支撑实时业务需求

在电商、金融、工业等数字化程度高的行业，企业对数据时效性要求日益严苛。传统Lambda架构存在数据孤岛、计算逻辑重复开发、Update场景支持不足等固有缺陷，导致系统灵活性低、运维成本高，无法满足实时报表、实时推荐、实时风控等业务对秒级响应的需求。

基于Streaming Iceberg构建流式湖仓解决方案

腾讯云自研的Streaming Iceberg方案，底层采用LSM Tree存储引擎，实现对单行数据的部分列更新，并生成完整的changelog供下游Flink作业进行增量处理。该方案通过统一存储打破数据孤岛，兼容Iceberg生态，支持Spark SQL、Trino/Presto等多种查询引擎，简化了数据架构。

关键性能指标实现数量级提升

在数据同步优化方面，通过At-least-once同步模式与目标端upsert能力，CDC（变更数据捕获）存量同步阶段性能提升10倍以上。方案支持自动小文件合并、压缩编码与分区优化，保障了数据写入速度与查询性能。

电商行业实时订单分析实践

某电商平台采用流式湖仓处理实时订单交易数据：ODS层基于Streaming Iceberg的changelog能力进行流式聚合；DWD/DWS层通过Doris外表进行OLAP分析，或通过DLC/EMR的Spark/Presto引擎进行离线报表计算，实现数据复用，避免了传统架构中的重复计算。

弹性资源方案降低两成资源成本

针对实时业务资源波动大的特点，Oceanus推出首创的弹性包年包月方案，该方案支持作业级自动扩缩容与资源池弹性伸缩，配合0.25CU起的细粒度资源规格，相比传统计费模式节省约20%资源成本。同时支持混合部署，避免多集群管理带来的运维负担。

专家优化与一站式运维保障系统稳定

平台提供算子级资源配置（CPU、内存、并行度、状态TTL）和Flink专家团队代码优化服务，平均降低约20%资源消耗。内置70+项监控指标与AI动态阈值告警，支持一键诊断、日志检索与快照回滚，实现0成本运维，大幅降低专业运维人力投入。

来源：2024腾讯全球数字生态大会，腾讯云流计算Oceanus产品团队 李哲。方案基于Apache Flink构建，获腾讯自研服务器技术支撑。