导读：文本介绍了矩阵起源技术副总裁秦姝琦对MatrixOne设计和研发过程中的思考。矩阵起源是一家数据智能领域的创新企业，MatrixOne是矩阵起源研发的超融合异构云原生数据库。
HSTAP 为何会被提出
一个技术概念之所以被提出，究其根本还是为了解决某一类痛点问题。
秦姝琦拿一个典型的融合型场景为例，一款股票 APP 本身是交易系统，所以它需要一个 OLTP 数据库做支撑，但是用户又希望其提供股市的预测和分析，这里自然就出现了对 OLAP 系统的需求，即在做大规模交易的同时，还需要基于交易数据和用户行为数据进行分析建模。
要想解决上述问题，常规的技术方案是怎样的呢？如下图所示，企业需要用到非常多的中间件来搭建一个复杂的数据系统，其中包括 OLTP 数据库、OLAP 数据库，消息队列、流引擎、ETL 工具等等，这样一来，会导致系统变得非常复杂，难以保证稳定性；其次，数据流转的链路也变得很长，实时性无法保证，数据血缘管理难度很大，这种基于“缝合”方式搭建的系统，在稳定性、实时性以及运维管理成本和开发成本上存在很多痛点。
在刚刚结束的 2022 re:Invent 大会中，亚马逊云科技提出了一个新的名词——“Zero-ETL”，其本质也是识别到了数据流转已经成为企业很大的痛点。不难看出，简化复杂架构，降低运维使用成本的需求正在不断增长。为了让企业只用一款数据库，就能把最基础的业务中台和数据中台以最低的成本建设好，矩阵起源对 HTAP 进行了重新定义，融入了串联 AP 和 TP 的 Streaming 能力。因此，在秦姝琦看来，HSTAP 的出现便是为了简化数据系统的复杂性，提供极简的用户体验，降低数据使用的难度，让企业可以将精力从繁杂的技术细节中释放出来，专注于数据价值的挖掘，最终达到降本增效的目标。
MatrixOne 的自研之路
MatrixOne 从设计之初便放弃了一条相对容易的路，选择从 0 开始自研，用时七个月将 Share Nothing 迁移到云原生架构，从 AOE（Append Optimized Engine）存储切换到 TAE（Transactional Analytical Engine），重写了计算引擎（Parser，执行计划，优化器等），并且完成了分布式事务框架和高性能日志服务的研发，累计删除代码 30 万行，新增 20 万行。
回忆起 MatrixOne 的起步期，秦姝琦提到：“在真正设计开发这样一款云原生 HSTAP 数据库的时候，我们面临非常多的艰难选择。”
具体来说，用户对于 TP 和 AP 数据库系统的需求基本可以归纳为以下五点：ACID，并发性能，吞吐，成本和数据新鲜度。HSTAP 数据库若想兼容以上能力，实现起来却没那么容易，由于高并发、短时延的 OLTP 负载与带宽密集型、高时延的 OLAP 负载的访问模式不同且它们互相干扰，把他们融合到一个系统里存在很多的冲突点。
谈及如何平衡上述矛盾，秦姝琦以通信领域中两个耳熟能详的概念为例：频分复用和时分复用，即当突破资源粒度划分得足够小，资源隔离做得足够好，调度能力足够强时，就可以把一些看似矛盾的功能平衡起来。“因此，在设计 HSTAP 数据库时，我们不会追求以上提到的五点在同一时间都做到 100 分，而是基于统一存储引擎，对象存储，自适应计算优化，计算存储独立扩缩容，全局的资源调度和资源隔离策略动态平衡这五个看似矛盾的特性，来适应不同的负载场景需求。”
基于这样的设计理念，MatrixOne 引擎的顶层设计架构，可以大致分为三层：计算层、分布式事务层和共享存储层。其中，计算层是由多组计算资源组成的，其中计算单元我们称之为 CN，每个 CN 可以承担不同的任务，但无论 CN 用于何种用途它本身是不保存任何状态的，以保证计算层是可以任意扩缩容的；再往下面一层是 Transaction Layer，这一层承担了分布式事务处理的相关工作。分布式事务层选择了 share-nothing 的模式，由于每个 DN 之间需要处理的数据范围各不相关，这样做的好处在于，每个 DN 只需要负责自己这部分数据的冲突检测，从设计上简化了 DN 的实现复杂度和扩缩容的难度；再往下是两个服务，一个是 Log service，为 DN 提供高性能的分布式高可用的日志读写服务，它直接决定事务写性能的关键；另外一个是共享存储，这里不仅支持 S3 这类对象存储，还支持 NFS 以及 HDFS。
此外，为了让 MatrixOne 在云上和私有化场景能够保持统一的架构和接口，还在底层架构中抽象了一层 fileservice 接口，它会将底层不同的共享存储实现细节屏蔽掉。比如，在云上选择S3作为底层共享存储，那么在私有化场景不一定有 S3，客户如果能提供 HDFS 集群，就可以通过 fileservice 在保持引擎接口一致的前提下，支持多种的共享存储。
除此之外，MatrixOneGA版本将会有一个重要的特性——实现了Streaming的方案，即HSTAP中的“S”。秦姝琦坦言，目前的 Streaming 还处于早期阶段，团队关注的核心问题还是 framework 的设计、有界数据和无界数据的处理以及增量计算的优化等等。
MO Cloud 的打造
秦姝琦表示，为了给用户带来简单、易用的最终体验，MatrixOne 也计划上线全托管 MatrixOne 服务 -MO Cloud，目前已经处于开发阶段，目标支持多个国内外公有云如 AWS、GCP、华为云、阿里云等，其具备的主要特点是 SaaS 化的使用体验，免部署、自动化运维、按量计费、成本低。
秦姝琦主要为我们介绍了 MOCloud 在资源隔离方面的实现进展。在数据的可见性上，MOCloud 可以保证逻辑上的隔离，一个 Session 只能看到这个租户权限范围内的数据，在资源隔离上，还计划用 Proxy+rule engine+CN 来完成一个全局的流控和资源调度，CN 支持独占 Set 来满足更多元化的要求。此外，针对大家关注的安全问题，MOCloud 也会保证持久化的数据是加密的，未来将支持“ bring your own key”的模式，支持租户维度的数据加密。
未来发展方向
数据库从来都不会单独被使用，尤其对于初创的数据库厂商而言，完善生态也是非常重要的工作。秦姝琦透露，在更完整的生态对接方面，MatirxOne 将在明年陆续在开源项目上开展对接，还计划针对制造业、能源、新兴互联网等行业，制定相应的解决方案，为此也会在 MatirxOne 中接入相应的生态。
与此同时，她还介绍了 MatirxOne 在未来的产品规划。预计在明年，MatirxOne 将会推出第一个 GA 版本，接下来还将继续融入流的能力，力争通过一个 HSTAP 数据库满足通用场景的需求。虽然实现起来还需要一定的开发周期，但我们也很乐于看到，未来有更多的数据库厂商能够通过创新的架构实践、极简的设计理念，来不断降低企业使用数据系统的复杂度和门槛。
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