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Data Warebase AI 时代数据平台应当的样子

引言：在这个 AI 技术飞速发展的时代，我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值，而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式 Data Warebase 将开启处理数据的新范式，它让数据的使用返璞归真，不论是存储还是查询，一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚，大大降低数据的使用门槛，释放数据潜能，让数据涌现智能。

背景

近二十年大数据发展史

2002 年我加入 Microsoft SQL Server 引擎团队。那时的数据库市场相对简单，主要有三个厂商：Oracle、IBM（DB2）和 Microsoft（SQL Server）。数据库行业似乎已经相当成熟，发展趋于稳定，新的产品 / 厂家看起来不再有机会。我曾一度思考过继续做数据库是不是一个正确的职业选择。与数据库行业的成熟稳定相比，互联网业务蓬勃发展，对数据库能力和性能的要求与日俱增，一场解决水平扩展的战争悄然开始。

Microsoft SQL Server 等传统数据库存在一个较大的限制：作为一个单机的架构，只能通过用更大的机器向上扩张，因此性能总会受到单机性能的瓶颈制约。要将其转变为分布式架构是一项非常艰巨的任务。尽管 SQL Server 在这方面进行了一些尝试，但真正开始引领分布式革命的是谷歌发表的几篇论文。

Data Warebase AI 时代数据平台应当的样子

引言：在这个 AI 技术飞速发展的时代，我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值，而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式 Data Warebase 将开启处理数据的新范式，它让数据的使用返璞归真，不论是存储还是查询，一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚，大大降低数据的使用门槛，释放数据潜能，让数据涌现智能。

背景

近二十年大数据发展史

2002 年我加入 Microsoft SQL Server 引擎团队。那时的数据库市场相对简单，主要有三个厂商：Oracle、IBM（DB2）和 Microsoft（SQL Server）。数据库行业似乎已经相当成熟，发展趋于稳定，新的产品 / 厂家看起来不再有机会。我曾一度思考过继续做数据库是不是一个正确的职业选择。与数据库行业的成熟稳定相比，互联网业务蓬勃发展，对数据库能力和性能的要求与日俱增，一场解决水平扩展的战争悄然开始。

Microsoft SQL Server 等传统数据库存在一个较大的限制：作为一个单机的架构，只能通过用更大的机器向上扩张，因此性能总会受到单机性能的瓶颈制约。要将其转变为分布式架构是一项非常艰巨的任务。尽管 SQL Server 在这方面进行了一些尝试，但真正开始引领分布式革命的是谷歌发表的几篇论文。

本文标签： 建模样子时代数据平台

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