隨著電商業務的飛速增長，Shopee作為東南亞領先的電商平臺，面臨著海量、多樣、高速增長的數據挑戰。如何高效、穩定、可擴展地處理和存儲這些數據，并賦能業務團隊進行實時分析與決策，成為技術架構的核心議題。Shopee通過將大數據存儲進行服務化改造與性能加速，構建了一套統一、高效的數據處理與存儲服務體系，顯著提升了數據價值挖掘的效率與敏捷性。

一、 面臨的挑戰：數據洪流下的存儲與處理瓶頸

在Shopee的業務場景中，數據挑戰主要體現在三個方面：

1. 數據體量巨大且增長迅猛：用戶行為日志、商品信息、交易訂單、搜索點擊等數據每日產生PB級增量，傳統存儲系統在容量與成本上面臨壓力。
2. 數據處理鏈路復雜且時效要求高：從數據采集、清洗、計算到服務于推薦、風控、運營報表，鏈路長，對批處理和實時流處理的性能與穩定性要求極高。
3. 多租戶與多樣化需求：不同業務團隊（如算法、產品、運營）對數據的訪問模式、計算引擎（Spark、Flink、Presto）、存儲格式（Parquet、ORC）和SLA要求各異，管理復雜。

二、 核心實踐：存儲加速與服務化雙輪驅動

為應對上述挑戰，Shopee的實踐圍繞“加速”與“服務化”兩個核心展開。

1. 存儲層性能加速：構建高效數據湖倉
統一存儲底座：采用對象存儲（如S3兼容服務）作為經濟、無限擴展的數據湖底座，存儲原始和加工后的全量數據。
高性能查詢加速：
* 元數據與索引優化：引入高性能元數據服務（如類似Hive Metastore的增強版），并針對高頻查詢字段建立統計信息與布隆過濾器等索引，大幅減少數據掃描量。

• 緩存層策略：對于熱數據，在計算集群本地或使用SSD緩存集群（如Alluxio）構建緩存層，將經常訪問的數據塊緩存在靠近計算引擎的位置，極大降低I/O延遲。

• 智能數據布局：根據查詢模式，自動優化數據分區、排序和聚合，實現“計算下推”和謂詞過濾，提升查詢效率。

• 格式與壓縮優化：全面采用列式存儲格式（Parquet/ORC）并配合高效的壓縮算法（如Zstandard），在節省存儲空間的同時提升掃描性能。

2. 存儲服務化：打造自助、統一的數據服務門戶
抽象與統一接入層：構建統一的“數據存儲服務”中間層，對下層多樣的存儲系統（HDFS、對象存儲、NoSQL等）和文件格式進行抽象。業務團隊通過標準的API、SDK或SQL接口訪問數據，無需關心底層物理存儲細節。
自助式數據管理：提供Web控制臺，支持團隊自助申請存儲空間、創建數據表、設置生命周期策略（自動分層、歸檔、刪除）、監控用量與成本，實現資源管理的敏捷化。
多租戶與資源隔離：通過命名空間、配額管理、QoS策略和網絡隔離，確保不同業務團隊的數據安全、性能互不干擾，并實現成本的精準分攤。
數據治理與可觀測性集成：與服務化的數據目錄、血緣追蹤、質量監控系統深度集成，確保數據在存儲、流轉過程中的可發現、可理解、可信賴。

三、 數據處理服務的協同進化

存儲的加速與服務化，直接賦能了上層數據處理服務：

• 批處理加速：Spark等批處理作業因存儲I/O性能提升和智能數據布局而大幅縮短運行時間。
• 實時流處理增效：Flink流作業能夠更高效地讀寫狀態與輸出結果到高速存儲層，支持更復雜的實時場景。
• 交互式查詢即時響應：Presto/Trino等交互式查詢引擎得益于緩存和索引，對即席查詢的響應達到亞秒級，提升了數據分析師的工作效率。

四、 實踐收益與未來展望

通過大數據存儲加速與服務化的實踐，Shopee獲得了顯著收益：

• 效率提升：數據處理任務的整體運行時間平均縮短30%以上，數據團隊的人效得到提升。
• 成本優化：通過存儲分層、智能生命周期管理和高效的壓縮格式，在數據量持續增長的單位存儲成本得到有效控制。
• 敏捷賦能：業務團隊獲取和使用數據的門檻降低，創新迭代速度加快。
• 穩定性增強：統一的服體系便于監控、容災和容量規劃，系統整體穩定性更高。

Shopee將繼續深化這一實踐，探索方向包括：

• AI驅動的智能優化：利用機器學習預測數據熱度，實現緩存策略、數據布局的自動動態調優。
• 存算分離架構的極致彈性：進一步解耦存儲與計算，使兩者能獨立擴展，更好地應對業務峰值。
• 跨云與邊緣數據服務：為應對全球化業務，構建跨區域、跨云廠商的統一數據存儲服務視圖。

Shopee將大數據存儲從一種基礎資源，轉變為一套高效、自助、統一的服務，不僅解決了海量數據存儲的技術瓶頸，更通過服務化釋放了數據生產力，為業務的持續創新與增長奠定了堅實的數據基石。