小红书引入云器科技＂通用增量计算＂，重构实时数仓

（原标题：小红书引入云器科技＂通用增量计算＂，重构实时数仓）

在算法驱动的时代，实验数据的及时性直接影响产品迭代速度。小红书作为国内领先的生活方式平台，日均千亿级用户行为数据背后，隐藏着一个关键挑战：如何让算法工程师快速获得准确的实验反馈？

传统实时数据架构在面对这一需求时显得力不从心。小红书技术团队最终选择"押注"云器科技的通用增量计算技术，推翻传统技术路线，实现了实时数据系统的根本性重构。

传统架构的核心困境

在构建算法实验体系时，小红书面临着互联网大厂都会遇到的典型挑战。传统的数据处理架构虽然尝试兼顾实时性和准确性，但在实际应用中暴露出严重问题。数据一致性难保障是最核心的痛点。传统架构需要同时维护两套数据链路：一套处理实时数据，响应快但不够准确；另一套处理离线数据，准确但延迟高。两套系统各自为政，导致同一个指标在不同时间点会给出不同的答案，让算法工程师无法确信数据的可靠性。

系统复杂度过高进一步加剧了问题。小红书需要维护多套复杂的数据处理系统，每当业务需求发生变化，都需要在多个系统中分别修改，开发和维护成本居高不下。分析能力受限制约了决策质量。许多算法实验需要观察一周以上的数据才能判断效果，但传统实时系统主要关注最近一天的数据，无法支持长周期的实验分析。算法工程师经常面临"想看的数据看不到，能看的数据不够准"的尴尬局面。成本压力持续增加让企业倍感负担。传统实时处理系统需要大量计算资源持续运行，随着数据量的快速增长，仅硬件成本就让人望而却步。

技术决策的前瞻性选择

面对这些根本性挑战，小红书技术团队做出了一个关键决策：引入云器科技的通用增量计算技术，重构整个实时数据处理架构。这是一次真正意义上的技术"押注"。推翻已经稳定运行的传统技术栈，采用相对新兴的技术方案，需要巨大的勇气和前瞻性判断。小红书技术团队经过深入调研和对比测试，最终选择了云器科技的解决方案。

云器科技的通用增量计算技术采用了全新的处理思路：当新数据产生时，系统只处理变化的部分，然后与历史结果合并，快速生成最新结果。这就像是在已经画好的画上只添加新的笔触，而不是每次都重新画一幅完整的画。这种方法既避免了传统实时系统的高资源消耗，又将数据延迟控制在分钟级，为小红书的算法实验场景提供了理想的解决方案。

技术方案的三重突破

云器科技为小红书设计的解决方案实现了三个维度的根本性突破。

成本控制的显著优化带来直接价值。通过增量计算技术，新方案的资源消耗仅为原实时方案的36%，意味着64%的成本节约。这个数字背后是处理思路的根本改变：从"时刻待命"转向"按需工作"，从"全部重做"转向"只做增量"。数据准确性的大幅提升解决了一致性难题。新方案的数据误差降低至1%，相比原实时方案5%的误差有了质的改善。通过统一的计算引擎处理，避免了双系统带来的数据不一致问题，让实时数据和离线数据达到高度统一。开发效率的全面革新释放了团队生产力。新方案支持标准的数据查询语言，可以直接复用现有的数据处理逻辑，大幅降低了开发难度。更重要的是，算法工程师可以自助添加新的分析维度，无需等待专门的开发排期，从提出需求到获得数据反馈的周期从几天缩短到几分钟。

核心技术创新的实际价值

小红书的成功实践展现了云器技术的几个关键创新在实际场景中的价值。

智能索引技术解决了海量数据查询难题。面对用户的复杂实验数据查询需求，传统方法需要逐条检索，效率极低。云器采用特殊的索引技术后，查询性能提升了20倍，让TB级历史数据实现秒级响应。分层数据建模实现了性能与成本的平衡。面对日均千亿级的用户行为数据，直接查询会消耗巨大资源。通过智能的数据分层和聚合，整体数据处理量从千亿级缩减到亿级，查询响应时间优化到10秒以内。灵活的处理频率调节提供了业务适配能力。系统支持从1分钟到数小时的灵活调度，小红书可以根据不同业务场景的紧急程度选择合适的处理频率，在数据时效性和计算成本之间找到最佳平衡点。

打破技术迷思：实时数据处理的多元化选择

小红书的技术选择具有深远的行业意义，更重要的是，它打破了一个长期存在的技术迷思。

长期以来，业界普遍认为实时数据处理就等同于Apache Flink等流式计算框架，这几乎成了一种技术"信仰"。但小红书的实践证明，实时数据处理并非仅有Flink一条路径。根据不同的时效性需求和业务场景，企业完全可以选择更适合的技术方案。对于需要毫秒级响应的金融交易、广告竞价等场景，Flink等流式计算框架确实是最佳选择。但对于大量需要分钟级实时性的数据分析场景——比如用户行为分析、算法实验观测、业务指标监控等，增量计算技术提供了更优的性价比。这种技术选择的多元化正在重塑行业认知。拥抱技术迭代，根据具体需求选择最适合的技术路径，而非盲目跟风所谓的"主流技术"，正在成为新的行业共识。小红书的成功实践为整个行业树立了一个重要先例：技术选型应该服务于业务价值，而不是被技术本身所束缚。

在AI时代，数据基础设施面临全新挑战。传统的单一技术架构无法同时满足AI应用对数据实时性、准确性和成本控制的综合要求。云器的通用增量计算技术为企业升级数据基础设施提供了新的路径，这种技术路径的多样化选择，正是技术演进的必然趋势。

重构成果与未来规划

经过数据系统重构，小红书实现了真正的"实验自由"。算法工程师可以随时查看分钟级的实验数据，快速验证算法调整效果，支持长达一周的实验观察周期，让实验分析更加深入和全面。

改进效果极为显著：64%的成本节约直接减轻了技术投入压力，数据误差从5%降低到1%让决策更加可靠，20倍的查询性能提升让深度分析成为可能，分钟级的数据响应让实验迭代效率大幅提升。

更重要的是，这次技术重构为小红书建立了面向未来的数据基础设施。基于开放的数据标准，小红书可以将更多数据处理任务迁移到新的架构上，逐步构建统一的近实时数据体系。

小红书的成功实践证明，在技术选型上保持开放心态，根据业务场景选择最适合的技术方案，往往能带来颠覆性的效果提升。这种拥抱技术迭代、打破传统路径依赖的前瞻性选择，正在为整个行业的技术演进指明新的方向。随着越来越多的企业认识到技术多元化的价值，这种"既快又准还省钱"的创新方案有望重新定义实时数据处理的行业标准。