11 月 17 日，金山办公登陆科创版，圆了小米集团创始人、金山软件董事长雷军和金山所有员工的“英雄梦”。算下来，从 1999 年以金山办公为业务主体准备上市算起到今天，雷军足足等了 20 年。

WPS 上市之际，除了引起了人们关于办公软件市场和前景的热烈讨论之外，还牵扯出人们对另一个更加深刻的问题——国产化软件及其安全可靠性的思考。受益于国产化趋势，WPS 的 PE 估值升至 35 倍，维持“买入”评级。正如天云数据 CEO 雷涛所说，这背后的深层次原因，核心实际上在于国内要“去 office”的趋势，所以，这个沉寂了多年，几乎被边缘化的办公软件产品才得以抖落尘埃，涅槃重生。

至于这款国产办公软件的水平，在虎扑论坛上大多数网友表示比较满意，有人认为与微软 office 相比，WPS 具有体积更小，比微软办公软件更安全的优势，甚至发出了“华人之光”的感慨。从中可以看到，只要功能、安全性等有保障，国人似乎非常乐于支持国产化。

“国产化”、”去 IOE”，国产浪潮来袭

在 IT 国产化浪潮下的影响下，“去 IOE”这个概念逐渐流行起来。这一概念最早由阿里巴巴提出，其本意是，在阿里巴巴的 IT 架构中，去掉 IBM 的小型机、Oracle 数据库、EMC 存储设备，代之以自己在开源软件基础上开发的系统。去 IOE 意味着接下来政府必须将数据安全牢牢掌握在国内企业手中，以防止数据丢失造成的一系列严重后果。

具体来说，去 IOE 还有以下两个解释：

第一个是指 IT 架构的更新换代，具体说就是以 IBM 为代表的主机、以 ORACLE 为代表的关系型数据库，以及以 EMC 为代表的高端存储设备，被新型的云计算技术所替换，也就是我们常说的“云化”。其中，主机被X86设备所取代，传统数据库被开源数据库产品替换，而SAN结构的高端存储也受到云化的存储产品和体系的冲击。这三方面中任何一项工作，都可以被冠以“去IOE”的具体表现。

第二个是指针对外国 IT 设备，特别是美国产品的“严打”，减少甚至不再购买 IBM、ORACLE、EMC 等企业的产品。

2008 年阿里提出去 IOE 时不少人觉得是痴人说梦，但经过多年运营，阿里云已经彻底完成了去 IOE 工作，即阿里云的硬件投入彻底抛弃了这三家传统企业，经历几次双十一的挑战之后该技术也趋于成熟。

HTAP概念横空出世

值得注意的是，这“去 IOE”中的“O”，乃是真正实现国内 IT 技术独立的关键所在，即去除对以 Oracle 为代表的关系型数据库的依赖，如 Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、Access、DB2、MySQL 等。

由于关系型数据库具有保持数据的一致性（事务处理），以标准协议为前提，数据更新的开销很小，可以进行Join等复杂查询等特点，一直是数据库领域的关键一环。

多年以来，国内企业多使用这些国外数据公司主导的数据库产品，很少有一款产品能够与之抗衡。

直到2005 年，Gartner提出了 HTAP（Hybrid transactional/analytical processing，在线事务处理/在线分析处理数据库）这一概念，并迅速成为引起一些企业的关注，被很多人视为未来数据库领域发展趋势之一。

2014 年，Gartner 对 HTAP 数据库给出了明确的定义，HTAP 数据库需要同时支持 OLTP 和OLAP 场景。基于创新的计算存储框架，在同一份数据上保证事务的同时支持实时分析，省去了费时的 ETL 过程。

与传统 IT 架构有一些事务处理需要联机分析和分开处理不同，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行并做 OLAP 场景，这样就避免在传统架构中，在线与离线数据库之间大量的数据交互。

它会代替 Oracle 吗？

既然 HTAP 有这样的优势，它能够替代 Oracle 吗？

数据资源发生变化的当今时代，生产数据发生了哪些变化？数据消费者随之发生了什么改变？数据架构、计算、信息发生了哪些改变？带着这些疑问，CSDN 采访了天云数据 CEO 雷涛，请他来谈一谈关于 HTAP 和大数据技术的那些事。

记者：在从 IT 向 DT 时代的转换过程中，产品和技术得以飞速发展，行业需求或痛点发生了哪些变化？

雷涛：回到刚才 WPS 的故事。我们看到，WPS 上市代表一种国产化的趋势，WPS 替代了Windows Office，但事实上真是 WPS 做端到端的复制替代 Windows 吗？从我作为一个消费者的体验上来看，我个人会在手机上和 pad 上使用像印象笔记这样的软件，不再使用编辑软件了，我不再关注到底用粗体还是斜体来排版，我关注的是，拿起任何一个设备，它都是同步的，能够保持信息的一致性。所以真正替代 OA 的升级，并不是找到一个完整的 Word 的替代品——WPS，而是找到了下一代产品大的迭代需求。

而这个大的迭代需求，就是我们针对“去O”这个问题，我们做了一两个大型商业银行的 Oracle 替代，但很快发现，它的真实市场并不是点对点替代，而是在整个需求发生升级迭代的过程里出现一个新的消费市场，即 Oracle 在做的是几百万条交易规格的强一致性，不仅是性能，更重要的是数据的移动性、计算框架的变化，比如我们的联机事务同时要做大规模并行计算。以前大数据挖掘的机器学习也要跑到这个数据平台，对计算场景的通用性、即时性和全量数据的这些要求都是传统架构无法适应的。我们现在看到的更多的是，不是替代 Oracle，而是如何升级 Oracle 的市场需求，即我们所说的混布数据库。

记者：“去IOE”开始，有关数据库国产化的话题就一直是市场关注的焦点，您认为国产数据库的安全可靠如何量化，据了解很多银行、政府的关键业务还在用外企的产品，国产数据库的破局点在哪？

雷涛：之前，从运营商到银行核心系统，大的架构都垄断在西方的 IOE（IBM、Oracle、EMC）这三座大山里，而“去 IOE”，最难的是去“O”。

记者：为什么要提 HTAP？天云数据的 HTAP 产品 Hubble 会直接替代 Oracle 吗？

雷涛：不是不可能。数字中心的核心交易系统，我们已经在银行实施，实现了 Oracle 最贵的一体机的替代。

记者：有没有实际落地、应用的行业案例可以分享？

雷涛：用一个案例的数据可以说明。我们的切入点是以金融为核心的系统。现在，混布数据库处理其中超过两千的核心表，400 多亿条交易数据，56 个在线服务交易，满足了 500 个用户并发，500 毫秒的交易响应，每天的在线交易额，包括柜台、手机银行、网银，两百多万，占整个 A 类银行核心系统交易种类的10%。现在，国内少数几家商业银行都换成分布式系统了，但还都是在 MySQL 开源体系中，我们是唯一一个在分布式的 New SQL 下面去做的。这个是“去 IOE” 最根本和彻底的。

记者：替换成本银行承担得起吗？

雷涛：就是谁愿意先尝试创新，这个系统已经在银行上线了三年，但是银行很低调。很多人以为银行的信息化比互联网慢，但其实不是这样。我们原来做互联网和运营商，每天新增交易规模1700 亿记录，就觉得已经是包打天下了，到银行，一个交易跨一千多张表的复杂度、关联度，动辄四千多行 SQL 语句一个交易，而且交易规则是非常复杂的，所以，银行不仅数据规模量大，而且银行体系还面临着银监会的监督，不容出错，对于交易系统的投资大太多了。

记者：OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析技术）和 OLTP（on-line transaction processing，联机事务处理）真的是资源矛盾的需求么？

雷涛：现在国内外有企业在做新型的 HTAP 产品，事实上是在解决联机事务和密集计算，以前TP、AP 是分开场景来算， 必须做选择，鱼和熊掌不可兼得。

AP 的操作和 TP 操作的矛盾在存储里早就有表达，存储的SPC性能设计只能满足其一，AP 就像我选一个大巴来接人，来一支球队，我派一辆大巴全接走了，而 TP 就像是一辆随叫随走的礼宾车，每来一个人，派一辆高档的礼宾车把人接走，它对随机访问能够即时服务和响应，讲究服务质量和高并发，但是不讲究吞吐和带宽。所以，AP 是体量的计算的复杂度问题，它可以容忍服务的下降，而 TP 是强调高并发服务的低延迟响应，以及强一致性的事务保证。似乎在存储上也是这样，它的底层也是Random IO和sequence IO，这两个随机的和持续的连续 IO，完全是两套矛盾的服务，为什么最后出现了像 EMC、cymatrics、HDS 的 HP 的 XP 高端旗舰级存储，它就是把这个问题拆解，可配置量化，一个高端存储可以进行内部位图设计的定制化，还可以互相调整和Balance，做复制时可以基于位图的元数据控制，而不用动真实的数据，所以旗舰级存储轻量、快速，能满足多种目标。所以融合型产品最终体现在企业高端上可控和可被颗粒化。

HTAP 提的这个方案就是这样，纵观 Google 的技术发展历程，从最早的 Big Table 就是基于HDFS 这种模式，它特别适合 AP，即有大规模数据吞吐，但它是批处理操作，到后来的F1 Spanner架构，基于 Paxos 协议，密集同步，强一致性保护，它开始逐渐地拆解得非常细，也就是在 HTAP 场景下，我们会把控制的颗粒度，如整个交易的IO流程和交易流程拆到不同的层级，从如何做存储，每一张表对应 AP 和 TP 场景的问题和存储，到调度层等逐渐分解。Impala 的 AP 做得很好，但是为什么不能解决并发？因为它是进程级的，没有拆解到线程，线程就可以控制到很微小的颗粒度，可以解决并发和很多资源调度问题。然后再往上的逻辑层，基于MVCC机制和像 Raft 这样的协同机制，可以在交易逻辑层来完成更细颗粒度的表达。这很像十年前，旗舰级存储出现时能适应不同的场景，满足不同的需求。

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