在"十四五"規劃全面推進國產化替代的背景下，某大型電網企業聯合鏡舟科技與騰訊云，基于全球領先的開源分析型數據庫 StarRocks 及騰訊 TBDS 大數據平臺，構建電力行業國產化湖倉一體架構。該項目實現 PB 級電力數據的統一管理，為能源行業核心系統國產化升級提供了可復制的技術范本。
一、數字電力正面臨日益復雜的數據挑戰
隨著數字化轉型深入推進，該電網企業作為服務超 2.5 億用戶的特大型能源企業，面臨著日益復雜的數據管理挑戰：
（1）數據鏈路復雜，時效性低：數據供給路徑冗長，導致延遲高，無法滿足實時性要求。
（2）資源瓶頸：計算集群資源緊張，CPU 和 IO 高負載，限制了性能擴展。
（3）高并發挑戰：先有的業務大量使用寬表設計，查詢并發壓力劇增，現有架構難以支撐。
（4）融合計算能力不足：數據分散，跨集群融合計算能力缺失，限制了個性化需求支持。
（5）數據治理難度大：全域的數據資產建設，沒有統一的主題劃分，數據分散。
二、解決方案：基于 StarRocks+TBDS 構建統一數據平臺
為解決上述挑戰，鏡舟科技作為 StarRocks 核心商業化公司，聯合騰訊云為該電網企業設計了一套分層漸進式的技術升級方案。
該方案核心在于優化數據鏈路，通過縮短供給路徑并引入實時分析引擎，有效提升數據時效性。同時，通過擴展集群規模提升資源利用率，解決計算資源瓶頸問題。
針對高并發查詢壓力，鏡舟團隊對查詢引擎進行深度優化，增強緩存機制和負載均衡能力。此外，通過構建統一數據平臺，實現跨集群數據整合和計算，滿足多樣化的分析需求，并為數據治理奠定堅實基礎。
在該電網企業實際業務場景下的 POC 測試中，StarRocks 展現了顯著的性能優勢：現網系統查詢耗時：1513 秒，StarRocks 查詢耗時：0.176 秒，實現近 8600 倍的查詢加速。
1. 基于 StarRocks+TBDS 的湖倉技術架構
該電網企業的湖倉架構包含四個關鍵層次，包含從數據采集到業務應用的全鏈路：
（1）數據接入層：Flink 實時數據處理
（2）數據湖存儲：騰訊 TBDS（Iceberg 表格式）
（3）分析加速層：StarRocks 多集群（存算一體+存算分離）
（4）業務應用層：SmartBI 等可視化工具
2. 關鍵技術提升整體性能
方案實施過程中，團隊重點解決了三大技術難題，確保系統平穩過渡的同時提升整體性能：
（1）國產化適配驗證
完成包括海光芯片和麒麟 V10 操作系統在內的全棧國產化適配驗證，保障系統在國產化基礎設施上的穩定運行。
（2）業務平滑遷移
通過支持 Greenplum 語法兼容，成功保障了存量業務的平滑遷移，并利用多集群架構實現了網級與省側業務高效協同。
（3）湖倉數據統一協同
基于騰訊 TBDS 數據湖構建統一元數據目錄，同時借助 Flink 實現實時數據入湖，StarRocks 提供強大的分析加速能力，形成完整的數據流轉與處理閉環。
數據底座：電力業務騰飛的新引擎
此次升級幫助該電網企業進一步構建統一的基礎數據底座，為各業務平臺提供數據存儲、處理、治理、建模和計算分析等全數據生命周期能力服務，支撐網省各級單位數據應用需求。
（1）業務連續性保障：StarRocks 兼容 Greenplum 近 10 萬條 SQL 語法。支持漸進式改造，存算分離與存算一體混合部署模式靈活可選。
（2）架構擴展性提升：多集群架構實現分散 MPP 集群的統一納管，彈性擴縮容能力適配業務增長需求。
（3）技術自主可控：全國產化技術棧（海光芯片+麒麟系統），并與騰訊 TBDS 實現數據湖管理標準統一。
未來，鏡舟科技將持續完善 StarRocks 與騰訊 TBDS 的深度協同，為關鍵行業提供安全可靠的數據基座。
鏡舟科技：企業級數據分析基座構建者
作為 StarRocks 開源項目的主要貢獻者及商業化領軍企業，鏡舟科技基于“開源+商業化”雙引擎模式，推出企業級產品鏡舟數據庫（Mirrorship）及 Lakehouse 解決方案：
（1）技術領先性，支持 PB 級實時分析的分布式數據庫，并深度參與 StarRocks 開源社區建設，并基于此給企業級用戶提供更多技術保障。
（2）行業實踐積累，在金融領域支撐實時風控系統建設，企業級客戶已覆蓋超百家頭部企業。
轉自：中國網
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