数据平台建设热潮下，政企领域正面临关键拐点。据IDC《2024中国政府及国企数据中台项目评估报告》显示，截至2024年，中国政府及国企类数据中台建设比例已超60%，且面临32%的平均重建率，曾经风靡的数据平台经典架构—Lambda架构，如今已难以跟上业务发展步伐，资源紧张、数据延迟等问题愈发突出。如何破局？一套以Iceberg+StarRocks为核心的流批一体新方案给出了答案。

一、现状审视：资源紧张与任务处理的困局

Lambda架构以批处理与实时处理双轨并行模式，曾是数据平台的主流选择。其批处理链路依赖Spark引擎进行离线计算，结果存储于Hudi数据湖；实时处理链路通过Kafka与Flink处理流式数据，部分结果写入OB数据库。但随着业务复杂度增加与数据规模膨胀，这套体系逐渐力不从心，暴露出三大核心问题：

1.业务支撑陷入资源争夺战

平台资源紧张成为常态，尤其是每日凌晨等业务高峰时段，大量任务争抢有限的CPU、内存和磁盘IO资源。许多任务长时间处于"排队"状态，后续任务因依赖关系无法启动，整体数据产出严重延迟，难以满足业务及时性需求。

2.数据质量陷入恶性循环

数据质量检测、稽核等任务本身也是调度任务的一部分。在资源紧张、任务拥堵的情况下，这些质量任务难以及时执行，导致数据问题无法被及时发现和告警。形成"数据已延迟，质量未知；质量任务又因延迟而无法运行"的死循环，数据可靠性难以保障。

3.接口数据推送滞后影响决策

前端应用的数据服务接口，依赖底层数据处理链路完成更新。当底层处理延迟时，服务接口无法获取最新数据，推送的陈旧数据直接影响实时决策与用户体验，数据服务价值大打折扣。

随着数据治理工作深入，业务分析、质量管理、标准稽核等需求持续增多，旧平台已无法有效支撑业务发展，数据服务人员不得不花费大量精力处理延时和异常任务，陷入被动局面。

二、破局之策：构建流批一体、弹性统一的数据新范式

针对旧架构的痛点，经过深度剖析与技术预研，我们决定采用湖仓一体架构，以ApacheIceberg为统一存储层、StarRocks为核心查询引擎，打造流批融合、分层弹性的一体化数据湖仓体系。这套方案不仅精准解决现有问题，更在性能、开放性和可扩展性上实现质的飞跃。

1.技术选型依据：以开放性与高性能为核心导向

在技术预研阶段，通过系统性评估和详尽的POC测试，验证了新架构在两大核心维度上的卓越表现：

开放兼容，生态无忧：新平台在POC测试中展现出全面的开放能力，所有接口均支持标准Restful协议，用户管理、权限管理、数据源配置等8项公共能力开放度评测均达高标准。这彻底解决了原平台扩展性不足的痛点，为与各系统的深度集成奠定基础。Iceberg作为引擎无关的开放表格式，可与Flink、Spark等主流计算引擎兼容，进一步确保了技术栈的自主可控。

性能卓越，体验统一：POC性能测试数据彰显了Iceberg、StarRocks新架构的强劲动力。数据查询效率单核CPU效率达24.6万，大数据量写入速度突破1408万条/秒，单核CPU效率超58.7万。相比原平台，新架构在离线和实时计算能力上均实现数倍提升，为业务提供统一快速的分析体验。

2.新平台四大核心优势，重塑数据价值

新平台根据业务需求基于Kappa架构，构建以Iceberg为存储核心、StarRocks为计算引擎、数据治理平台为管控中枢的一体化数据基础设施。旨在提供一套技术先进、安全可靠、性能卓越且符合国产化要求的完整解决方案。

采集层：多元异构数据集成

InLong加Oceanus实现多种异构数据源快速集成数据到数据湖，并执行初步的清洗、脱敏、去重、格式标准化及质量校验等轻量处理，确保数据质量与一致性。

存储层：统一可靠的存储基座

作为企业数据的"单一来源"，Iceberg提供完善的ACID事务保障，确保流批任务安全并发执行，从根本上解决数据口径冲突。其快照机制支持完善的数据回溯能力，为数据审计与故障恢复提供强力支撑，POC测试中数据质量压测的高效表现正是其可靠性的最佳证明。

计算层：极速统一的分析引擎

实时链路革新：通过StarRocks流式写入与物化视图能力，实现真正的准实时分析，彻底替代高成本的"伪实时"方案，在保障业务及时响应的同时大幅节约资源。借助外部表功能直接查询Iceberg历史数据，无需数据迁移即可完成实时与历史数据的关联分析，实现真正的湖仓一体。

服务层：统一数据服务入口

基于StarRocks的MySQL协议兼容性与卓越性能，成为平台统一数据服务入口，极大简化应用对接。使不同的用户和应用程序能够以最适合的方式访问数据湖仓中的数据。同时服务层还集成BI工具和数据分析平台，支持自助式数据探索和可视化分析。

三、升级闭环：四步落地，支撑业务长效增长

此次数据平台架构升级，遵循“业务对齐、需求盘点→场景拆解、技术预研→量化验证、性能评估→平台选型、决策落地”的四步闭环推进策略，确保方案精准匹配业务需求，同时兼顾未来扩展性和运维成本。

升级后的平台，成功构建覆盖数据全生命周期的大数据平台底座，为业务生产、调度和物供协同等高频场景提供更及时的决策数据支持，助力数据治理工作深入开展。

在数据驱动的时代，数据平台的架构迭代从未停止。以Iceberg+StarRocks为核心的流批一体架构，不仅破解了传统架构的诸多痛点，更让数据价值得到高效释放。未来，我们将继续秉持“技术驱动价值”的理念，助力更多企业完成数据平台架构升级，为业务增长奠定坚实的数据底座。