数据|专访星环科技朱珺辰：大数据和云原生技术融合，中国已经做到事实上的国际领先( 二 ) 大数据

在我们喊出“大数据和云原生技术融合”，并产生了一些相关业务价值之后，Cloudera也沿着这条路线展开了引进和开发。按照其说法，他们在2019年开始尝试有关技术，并于今年上半年取得了初步成果。因此在技术方向上，我认为星环科技发挥了引领作用。
国外公有云的发展相对来讲是比较迅速的，其接受程度也更高。一些国外公司的发展模态是基于公有云，构建其配套的数据分析产品和相关工具栈。这是国外竞品的基本情况。
观察者网：国内外的发展状态，用“差距”来形容更恰当，还是用“差异”来形容更确切？
朱珺辰：
我觉得在大数据领域，“差距”是谈不上的，国内的技术在某些领域更为领先。
在具体的技术实现上，国内外会存在不同。但在发展路径上，国内外的差异一定程度上在慢慢缩小。就大的发展方向而言，大数据技术是市场以及客户需求在推动的，因此在认知方面，大家的差异会不断趋同。况且在大数据领域，中国确实起到了一定的引领作用。
观察者网：之前看到咱们的公开介绍资料，星环科技基本实现了软件技术的自主重构。围绕这一块，能不能讲解一下背后的技术和产业意义？
朱珺辰：
星环科技选择并坚持了自主路线。不过，这并不是说我们从一开始就是“为了自主”，从而标新立异地去推进这份事业。在很早之前，我们就在软件技术领域有所积累和耕耘。从大环境上来说，彼时还没有中美之间所谓的贸易战，而国家信创（信息技术应用创新产业）也还没有到达今天的高度。
公司创立之初，遇到的问题是客户的需求不能被开源产品及其组件满足。当时我们也曾尝试着加入开源社区并做出贡献，但实际上，开源社区是被国外公司把控的，不是说我们想把技术往哪个方向引导，就能如愿的，这是其中一个方面。
第二个方面，相对来讲，中国早些年对软件价值的重视不足。在市场环境不理想和知识产权保护不足的大环境下，旧有模式其实是不合适的。
实践证明，在中国，企业难以通过之前的开发模式存活下来，并长远发展。
因此，我们当时考虑到两个方面：其一是开源路线本身，它不能满足客户和市场需求；其二是中国的市场和竞争状况，决定了我们不会采取“开源+社区”的方式。
从技术方面来看，我们很早之前就发现，Hadoop架构设计初衷，就是服务于海量数据的批处理计算。在交互分析和数仓等方面，它是没有办法同MPP架构相较量的。它不仅不能完全运作，在性能上也存在明显差距。
结合我们后来迈入银行业的感受。银行是要保障数据最终一致性的，所以银行在数据加工过程中的批量更新和删除等方面存在需求。但开源架构并不能提供有效支持。
在当时的环境下，基于开源模式无法满足客户需求等一系列原因，我们开始做自主研发，沿着业务应用，向底层技术探索。相比于选择“开源”，自研会更早地遇到问题、发现问题并解决问题。
中国市场的数据量远超美国，这是人口基数决定的。特别是银行业、金融业，它们的存量业务系统非常庞大。以我们的从业经历来说，一些正常规模的银行客户有上万张表，其批处理作业规模非常大。
美国总的人口规模决定了其数据量级低于中国，包括银行交易的流水、清单，以及交易平台衍生的其他记录。我们早期涉及的公安和运营商业务，它们的数据量也远超美国。
因此，在服务客户和市场推广过程中，我们会根据实际需要，进行相关的自主研发。
观察者网：在提供基础面支撑性服务的时候，星环科技有哪些发现？我们的国家近些年来有哪些可喜的变化？