在云原生技术蓬勃发展的当下，企业对于数据处理与分析的需求呈现出爆发式增长。传统数据架构在面对海量数据、复杂业务场景以及高并发访问时，逐渐暴露出资源利用率低、扩展性差、成本高昂等诸多问题。在此背景下，架构革新成为必然趋势，而 Apache Doris 存算分离架构的出现，为解决这些问题提供了创新思路，在天翼云数据领域展现出强大的生命力。

一、传统架构的困境与云原生时代的挑战

传统数据架构往往采用存算一体的设计模式，存储和计算资源紧密耦合。这种架构在业务初期能够满足基本需求，但随着数据量的快速增长和业务复杂度的不断提升，其弊端日益凸显。一方面，存储和计算资源的扩展难以做到灵活，当计算需求增加时，不得不连带扩展存储资源，反之亦然，导致资源浪费严重。另一方面，在面对高并发查询和复杂分析任务时，传统架构的性能瓶颈愈发明显，无法及时响应用户需求，影响业务决策效率。

云原生时代的到来，对数据处理架构提出了更高的要求。企业需要一种能够快速适应业务变化、高效利用资源、提供卓越性能的数据架构。天翼云数据业务在积极拥抱云原生技术的过程中，深刻认识到传统架构的局限性，迫切需要一种能够适应云原生环境的新型架构。

二、Apache Doris 存算分离架构的核心优势

Apache Doris 的存算分离架构将存储和计算资源进行解耦，实现了资源的管理和弹性扩展。存储层采用分布式文件系统，能够提供高可用、高扩展的存储能力，数据可以于计算资源进行扩展和优化。计算层则可以根据业务需求动态调整资源，根据查询负荷实时增减计算节点，提高资源利用率。

三、存算分离实现弹性提升

存算分离架构为天翼云数据带来了显著的弹性优势。在业务低谷期，可以灵活减少计算资源，防止资源闲置浪费；在业务高峰期，能够快速增加计算节点，满足高并发访问需求。例如，天翼云数据在处理大规模数据分析任务时，通过存算分离架构，可以迅速调配计算资源，确保系统稳定运行。同时，存储层的高可用性设计保证了数据的安全性和可靠性，使得计算资源可以更专注于数据处理任务，而不必担心存储资源的限制。

四、性能提升的关键技术实现

Apache Doris 存算分离架构在性能优化方面采取了一系列关键技术手段。在计算层面，利用云原生技术的弹性伸缩能力，实现计算资源的按需分配，确保在高并发场景下仍能保持高效响应。例如，通过智能查询优化器，Apache Doris 能够根据查询特征动态调整执行计划，提升复杂查询性能。

在存储优化方面，存算分离架构允许存储资源扩展，天翼云数据团队针对数据特点采用冷热数据分离策略，将历史数据存储在低成本对象存储中，当前数据存储在高性能分布式存储中，既降低了存储成本，又保证了活跃数据的快速访问。

五、存算分离架构的弹性扩展能力

云原生环境要求架构具备快速弹性扩展能力，以应对流量高峰。Apache Doris 存算分离架构通过资源池化，实现了计算和存储资源的调度。在流量高峰时，可快速增加计算节点，处理突发查询请求；流量回落时，及时释放计算资源，防止资源浪费。例如，在促销活动期间，天翼云数据团队通过自动化工具快速部署新计算节点，将查询响应时间缩短，保障业务连续性。

六、天翼云数据的实践与展望

天翼云数据团队在多个项目中成功应用 Apache Doris 存算分离架构。例如，在智慧城市交通数据项目中，通过存算分离架构，实现数据的高效存储与分析，支撑实时交通流量分析、拥堵预测等业务。未来，天翼云数据将继续深化 Apache Doris 存算分离架构的应用，探索更多创新场景，如与人工智能技术结合，实现更智能的数据分析与决策支持。

在云原生时代，Apache Doris 存算分离架构为天翼云数据领域带来了架构革新。它不仅解决了传统架构的痛点，更在弹性与性能上实现了双重提升。随着技术的不断进步，存算分离架构将与更多新技术融合，为企业提供更高效、更智能的数据服务，助力企业在数字化浪潮中抢占先机，实现可持续发展。