簡介：阿里雲實時數倉Hologres年度發佈，解讀數倉新趨勢。
1月7日，阿里雲實時數倉Hologres發佈最新版本，在成本、可用性、在線高可用等多方面進行了能力升級，行存吞吐提升100%，列存吞吐提升30%，支持行列共存，支持更加豐富的OLAP分析場景，支持Binlog全鏈路事件驅動加工，原生JSON數據類型和索引，進一步降低開發和運維成本，增強Hologres高併發的在線服務能力。
Hologres是一站式實時數據倉庫引擎，支持海量數據實時寫入、實時更新、更新及分析、實時分析，支持PB級數據多維分析與即席分析以及高併發低延遲的在線數據服務等，與MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供離在線一體化全棧數倉解決方案。
阿里雲資深技術專家果貝表示：“隨着企業數字化轉型的加劇，實時數倉技術開始逐漸從幕後走到臺前，被越來越多的企業作爲生產系統支撐多種業務場景，一站式、在線化、敏捷化成爲實時數倉新的發展趨勢”。
數倉建設過程中，開發、運維成本和在線高可用一直是難點和痛點。大數據場景上，處理的數據量和複雜度遠高於數據庫場景，傳統數倉通常是用不同的產品去適用不同的場景，比如ClickHouse常用於OLAP分析，HBase常用於服務場景，無法用一個產品滿足所有需求，多套系統非常容易造成架構冗餘，運維複雜等問題，導致成本只增不減。同時，隨着實時數倉被作爲生產系統的廣泛使用，業務對系統的可用性和穩定性都提出了更高更嚴苛的要求，但實時數倉技術要實現生產高可用也需要面臨一定的取捨和挑戰，比如高性能的同時資源隔離、宕機時的快速恢復能力等，以滿足不同場景的SLA。
基於以上問題，Hologres在成本、可用性、在線高可用等多方面進行了能力升級，進一步降低開發和運維成本，增強Hologres高併發的在線服務能力，行存吞吐提升100%，列存吞吐提升30%，支持行列共存，支持更加豐富的OLAP分析場景，支持Binlog全鏈路事件驅動加工，原生JSON數據類型和索引，加速半結構數據的檢索，堅持一個系統解決大數據問題的原則，降本增效，助力服務分析一體化建設。
除此之外，Hologres除了支持阿里巴巴的GMV實時大屏等業務外，還支持了實時搜索推薦、菜鳥智能物流、達摩院無人車配送等核心業務場景，這意味着實時數倉技術開始在阿里巴巴核心業務嶄露頭角，並在性能、生產穩定性等方面經受住了嚴格的生產考驗。
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