存算分离与云原生：数据平台的新基石
在前几篇文章中，我们探讨了现代数据平台的能力地图、架构演进路线、统一调度与编排，以及为什么越来越多企业正在重构数据平台。
今天我们进入到数据平台架构演进中的又一个关键主题：存算分离与云原生。这两者的结合，正在成为新一代数据平台的基石。
一、从 Hadoop 到云原生的转折点
在 Hadoop 体系主导的年代，数据平台的核心架构是 存算一体：
存储依赖 HDFS，计算资源与存储紧密绑定。
这种架构简单直接，初期建设成本较低，也能依靠“数据本地性”优化性能。
但随着数据量的爆炸式增长和业务场景的多样化，存算一体逐渐暴露出问题：
存储和计算资源无法独立扩展，利用率低；
扩容成本高，运维复杂；
很难满足云时代的弹性与灵活性需求。
这也促使企业在大数据平台重构时，逐渐走向 存算分离 + 云原生 的道路。
二、存算分离：重塑数据平台架构
所谓存算分离，本质是 将存储层和计算层解耦：
存储层：依托云对象存储（如 S3、OSS），实现低成本、几乎无限扩展的能力。
计算层：Spark、Flink、Presto、Doris 等引擎在需要时启动，按需调度，任务完成后释放。
核心价值
成本优化：数据冷存储成本低，计算资源无需常驻。
弹性伸缩：高峰期快速扩展，低谷期自动释放。
跨场景统一存储：同一份数据可同时支持实时分析、批处理、AI 训练。
多引擎共享数据：数据只存一次，避免冗余和重复治理。
可以说，存算分离不仅优化了资源效率，也为“湖仓一体”架构奠定了基础。
三、云原生：数据平台的运行范式
如果说存算分离解决了资源效率的问题，那么云原生则重新定义了 平台的运行方式。
云原生的三大特征
容器化（Kubernetes）：让数据平台组件标准化部署，统一调度。
Serverless：用户无需关心底层集群，任务提交即运行，按量付费。
多云与混合云支持：跨云部署成为可能，降低了厂商锁定风险。
带来的变化
平台运维从“机器运维”转向“服务运维”。
弹性伸缩能力内置，而非额外开发。
数据平台正逐步演化为 PaaS 层，不仅是 IT 基础设施，更是业务和 AI 平台的支撑底座。
四、存算分离 + 云原生：协同效应
当存算分离遇上云原生，数据平台迎来真正的质变：
数据湖存储 提供统一数据底座；
云原生计算引擎 提供弹性算力；
Kubernetes 调度层 让多种计算引擎（Spark、Flink、Doris、AI 推理服务）共享资源池；
形成 湖仓一体 的现代平台架构，支持实时、离线、AI 等多样化场景。
这标志着数据平台从单一集群系统走向 开放的、可插拔的计算生态。
五、挑战与思考
当然，这一演进过程中也面临新的挑战：
性能问题：对象存储的延迟可能成为瓶颈，需要冷热数据分层和缓存机制。
元数据一致性：多引擎共享数据时，必须解决元数据的统一与治理。
运维复杂度：云原生环境下组件更多，治理能力要求更高。
成本可控性：弹性计算若缺乏约束，可能反而导致云成本失控。
六、未来趋势
可以预见，存算分离和云原生只是起点，未来的数据平台还会走向：
存算多态：针对不同场景选择最优算力，而不止于“分离”。
自治化平台：AI 驱动资源调度与数据治理，实现无人值守。
跨域数据协作：基于云原生和存算解耦，实现跨企业、跨区域的数据平台互联。
最终，数据平台将演变为企业的 数据操作系统：统一存储底座，开放计算引擎，智能化调度，真正实现 弹性、开放、智能 的数据基础设施。