数据中台咋就从“小甜甜”变成了“牛夫人”?

雨果的书房 雨果的书房     2022-11-29     206

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这一消息让很多业内人士产生疑问:此番另立新王的举措,是不是暗示阿里即将把数据中台shutdown。

回顾数据中台的命运,典型的高开低走令人唏嘘:

2015年,阿里提出“大中台”的数据中台战略;

2019年,史称数据中台元年,各大厂及中台服务商“大兴”数据中台;

2021年,各大厂陆续开始拆中台。

为什么仅仅6年时间,数据中台咋就从“小甜甜“变成了“牛夫人”?数据中台是不是真的一无是处?数据中台又为什么会“败走麦城”?笔者在这篇文章中将从这两方面阐述一下。

一、数据中台是不是真的一无是处?

首先,笔者在这里必须为中台的概念点个赞。从技术上讲,在前台和后台之间加上一个中台,这种架构的设计是非常合理的。笔者总结几点理由如下:

理由1:中台既可以屏蔽后台的数据存储,又可以应对前台五花八门的需求变化。如果前台的请求都交给后台来做,后台负责的事情太多太杂导致效率低下。

理由2:前台和后台一定程度上是两个优化目标不同的需求,同一个团队在同一套硬件上同时对付这两个平台,容易导致精神分裂。

理由3:多个前台共享同一个后台,如果后台直接向前台提供灵活的数据服务,可能导致各前台之间的耦合程度太高,维护成本可能将倍增。

理由4:如果把数据处理置于前台也不合适,首先是不安全,其次前台团队应用体验,例如界面更好和使用更流畅,没太多工夫琢磨数据的事情。

笔者认为,中台可以让后台专注于数据存储,前台专注于应用体验,前台和后台间的差距由中台负责抹平。这样的设计,显得分工明确各司其职,效率自然能提高。

二、数据中台为什么会“败走麦城”?

既然中台的架构这么合理,为什么业界都搞不下去呢?

因为数据中台还只是一个概念和方法论,但是在具体落地层面做得并不太好。

圈内人怎么分析的都有,但笔者认为很多观点都没说到点子上。因为数据中台概念和方法论本身没问题,关键问题就在落地上。这里,笔者从coding角度做一个分析。

用一句话来说就是:业界根本就没有准备好让数据中台落地的技术!

首先确认一点,数据中台的核心价值是什么?灵活快捷地向前台提供数据服务,即是收到前台请求后从后台返回一些合适的数据给前台。

下一步就看具体怎么返回数据呢?理想的做法是计算,就是把以前在后台让数据库做的事搬到中台完成了。紧接着,用什么技术写这些计算代码呢?下面笔者逐一分析给您看。

选择1:Java

开玩笑呢?写个稍复杂些的分组汇总就可能好几百行,怎么提高效率?还想迅速应对前台的变化?这些代码连写带调都要好几天。中台的任务,也是数据库之前的任务,绝大多数都是结构化数据相关的计算。而Java这样的高级语言基本没有好用的结构化数据计算类库。原先用SQL能解决的事,现在用Java就需要几百甚至上千行代码。代码太长,不仅难写还容易出错。而且,Java 程序员的成本挺高。这就可能导致,数据中台效率没见提高,成本还越来越高了。

选择2:Stream

可能有人会说,Java支持Stream以后这些问题就都能解决了。但是,Stream看着挺好,实际用起来完全不是那么回事。Stream的中间计算结果和最终结果都要事先定义,而结构的定义和赋值都很麻烦。如果不定义,阅读和使用又不直观。

而且Stream虽然支持Lambda语法,但接口规则比较复杂,代码没短多少但阅读障碍却显著增加。Stream 的结构化对象如 record\\entiry\\Map都不方便,根本原因还是在于 Java 缺乏专业的结构化数据对象,缺少来自底层的有力支持。

选择3:Kotlin

与 Stream 类似,Kotlin计算能力不足,也是缺乏专业的结构化数据对象,无法支持动态数据结构、难以真正简化 Lambda 语法、无法直接引用字段等。同时,Kotlin也缺乏一些重要的基本函数,比如关联计算,开发者仍然要硬编码完成计算,对于多个基本计算组合而成的业务算法,开发过程仍然困难。

但是,有些大厂的中台架构实施得不错,这又怎么解释呢?笔者认为,可能是因为大厂人才多,Java 代码积累丰富吧,实现这些计算就容易一点。但是,互联网大厂虽然规模大,但业务复杂度却远远赶不上传统企业。所以,互联网大厂能跑得通,传统企业未必能跑得通。更何况,互联网大厂已经开始拆中台了?

选择4:SQL

Java、Stream和Kotlin都行,用 SQL 行不?可以,不过得在中台放个数据库,把一堆数据从后台迁移到中台来。迁移多少数据呢?貌似所有的数据都有可能用于计算,那得把整个后台的数据都搬过来。

然而,这还能叫中台吗?不就是把后台挪了个位置而已嘛。在没有不依赖于数据库、可被集成嵌入、支持异构数据源、简单方便且丰富强大的结构化数据计算能力时,数据中台只能说个空想,架构好看但无法落地。

有人说,强行上中台可以吗?除非企业的业务足够简单,否则只会让开发成本上升而效率下降——灵活性一点没增加,麻烦事却一大堆。

综合来看,数据中台必须具有上述特征的计算引擎之后,才能让数据中台的合理架构真正发挥作用,才能让数据中台真正的落地、开花、结果。

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