摘要：本文将分享阿里云与 StarRocks 社区单干打造的云上 StarRocks 极速湖仓的云原生产品实际。次要包含四个局部，第一局部介绍 StarRocks 全托管状态，以及免运维服务的 OLAP 云产品；第二局部介绍 StarRocks Manager 的实例治理、诊断剖析、元数据管理、平安核心等性能；第三局部介绍在社交、在线教育、电商等场景的应用案例；最初是对产品的长短期布局：
1.StarRocks 产品介绍
2.StarRocks 性能介绍
3.StarRocks 场景案例
4.StarRocks 将来布局
一、StarRocks 产品介绍
阿里云与 StarRocks 社区从 2022 年初开始以半托管的状态单干。现有大略 200 客户曾经在用半托管的 StarRocks 产品。往年开始做全托管的产品状态，心愿帮忙大家更进一步升高治理、应用门槛，也配合社区将产品推向更多的 OLAP 用户。
EMR Serverless StarRocks 是 StarRocks 在阿里云上的一个全托管服务，联合 StarRocks 本身极速和对立的个性，重点围绕升高门槛和升高运维复杂度这两个指标，为客户提供了更多的能力。
易用性方面，在 Serverless 的状态下，提供了全托管、免运维的服务，大家不必再去放心 StarRocks 集群的稳定性，比方日常应用中宕机等问题。在数据管理方面，提供了易用的慢 SQL 剖析和集群衰弱诊断，便捷的导入工作治理，以及可视化的元数据管理。
联合阿里云上的一些产品，集成了云原生的能力。首先是集成了底层资源，联合 K8S，实现了即开即用，仅需三四分钟，即可实现一个集群的疾速创立。并且提供了后续高效扩缩容、升降配的能力，实现了资源的疾速交付。另外，与 DLF 深度集成，实现了整个云上数据湖体系的买通。与 Flink VVP 深度集成，进一步升高开发成本。
上图展现了 EMR 产品体系。本次介绍重点在 OLAP 局部。StarRocks 是 EMR 推出的第一个全托管状态，接下来还会有 Serverless Doris，以及 Presto 等更多的全托管状态，帮忙用户低门槛地去应用大数据的技术栈。
利用 StarRocks 咱们能够构建极速对立的新一代数据架构，在剖析层能够通过 StarRocks 对立 OLAP 引擎，笼罩所有 OLAP 场景，这样能够技术栈对立，一份技术及运维，多种 OLAP 剖析场景都能够实用。
StarRocks 零碎架构如上图所示，整个零碎的外围就是 FE（Frontend）和 BE（Backend）。
EMR 全托管次要是围绕 K8S 的布署状态，半托管次要是围绕 ECS 的布署状态。半托管，次要提供疾速部署的能力，包含监控、告警等根底集群治理能力。全托管更上一层，对于 FE、BE 本身的服务治理也去托管，这样用户就能够不必关怀计算资源这一层的运维和治理。更进一步，冀望将平台运维能力，包含扩缩容、集群监控告警等，都进行全托管，从而帮忙用户省去更多的运维老本。全托管提供的能力一方面是全方位的服务免运维，另一方面是主动降级的能力。还有一些 Manager 的能力，更好地治理数据，包含导入工作、元数据、权限等。
二、StarRocks 性能介绍
实例治理
实例治理，次要是疾速解决集群在全托管状态下的部署能力和监控能力，是最根底的能力。并且能够更好地实现自动化降级。另外，提供了可视化配置的能力，以及一些监控和告警规定的模板。
诊断与剖析
在日常数据查问或数据利用的过程中常常会碰到 SQL 慢的问题，须要剖析其起因，并找到相应的解决方案。EMR StarRocks Manager 提供了可视化的 SQL 诊断剖析能力，能够帮忙用户疾速找到根因。
元数据管理
目前元数据管理只提供了一个比拟根本的能力，即展现了表的内容。后续会实现更多更细粒度的性能，比方对于导入工作的、对于物化视图的、对于表面治理的能力等等。
平安核心
以后在 Serverless 版本里提供了一个根底的用户根本治理以及库级别的权限管制。因为 3.0 要做一个社区的权限重构，所以打算会在 3.0 公布之后去做一个更细粒度的权限管制。
版本性能阐明
以下表格中列出了 EMR StarRocks 不同版本性能的差异。
内核层面基本上是保持一致的。个别性能，比方数据湖查问的一些场景下，在迭代节奏上，因为与阿里云外部产品适配会更快一些，所以阿里云的版本推出得更快一些，但最终也都会奉献到社区。Flink VVP CTAS 这种场景，因为跟 Flink 之间是一个非凡定制的版本，所以无奈奉献到社区。
实例运维治理方面，全托管版本提供的可视化、免运维能力范畴会更广一些。前文介绍的 Manager 的一些能力，比方可视化数据库 / 表治理、慢 SQL 剖析等，目前也只能在 Serverless 的版本里用到。
三、StarRocks 场景案例
四、StarRocks 将来布局
EMR Serverless 版本从往年一月份开始邀测，过后只具备了一些根本能力。从 4 月 10 号开始公测之后公布了更多的能力。
Q2 的打算，一个是商业化公布，另一个是围绕 DLF 湖仓剖析的场景，去做更多的加强，因为在湖仓剖析对计算资源的要求更加灵便，所以须要按量付费以及弹性的一些能力。另外，会去提供实例的健康检查，帮忙大家疾速定位到集群有问题的中央。围绕 Manager，实现物化视图的治理能力，尽管目前物化视图的应用还不多，但随着 3.0 的公布，存算拆散架构公布之后，物化视图会应用得越来越多。还有数据导入治理，以及 SQL Editor 等等。
Q3，在 3.0 存算拆散公布之后，冀望可能围绕 Iceberg、Hudi 等湖格局间接利用整个大数据场景，能够应用物化视图以及湖格局的一些能力，两者联合，去疾速实现 LakeHouse 的场景。另外，还有重构权限模型，以及 MaxCompute 集成等。
Q4，会在实例的备份和复原，以及实例迁徙方面，加强易用性和产品化。并持续对已有性能做更深层的优化和迭代。
以上就是往年的一个整体规划，当然还会联合客户具体场景需要去做调整。
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