随着电商业务的飞速增长，Shopee作为东南亚领先的电商平台，面临着海量、多样、高速增长的数据挑战。如何高效、稳定、可扩展地处理和存储这些数据，并赋能业务团队进行实时分析与决策，成为技术架构的核心议题。Shopee通过将大数据存储进行服务化改造与性能加速，构建了一套统一、高效的数据处理与存储服务体系，显著提升了数据价值挖掘的效率与敏捷性。

一、 面临的挑战：数据洪流下的存储与处理瓶颈

在Shopee的业务场景中，数据挑战主要体现在三个方面：

1. 数据体量巨大且增长迅猛：用户行为日志、商品信息、交易订单、搜索点击等数据每日产生PB级增量，传统存储系统在容量与成本上面临压力。
2. 数据处理链路复杂且时效要求高：从数据采集、清洗、计算到服务于推荐、风控、运营报表，链路长，对批处理和实时流处理的性能与稳定性要求极高。
3. 多租户与多样化需求：不同业务团队（如算法、产品、运营）对数据的访问模式、计算引擎（Spark、Flink、Presto）、存储格式（Parquet、ORC）和SLA要求各异，管理复杂。

二、 核心实践：存储加速与服务化双轮驱动

为应对上述挑战，Shopee的实践围绕“加速”与“服务化”两个核心展开。

1. 存储层性能加速：构建高效数据湖仓
统一存储底座：采用对象存储（如S3兼容服务）作为经济、无限扩展的数据湖底座，存储原始和加工后的全量数据。
高性能查询加速：
* 元数据与索引优化：引入高性能元数据服务（如类似Hive Metastore的增强版），并针对高频查询字段建立统计信息与布隆过滤器等索引，大幅减少数据扫描量。

• 缓存层策略：对于热数据，在计算集群本地或使用SSD缓存集群（如Alluxio）构建缓存层，将经常访问的数据块缓存在靠近计算引擎的位置，极大降低I/O延迟。

• 智能数据布局：根据查询模式，自动优化数据分区、排序和聚合，实现“计算下推”和谓词过滤，提升查询效率。

• 格式与压缩优化：全面采用列式存储格式（Parquet/ORC）并配合高效的压缩算法（如Zstandard），在节省存储空间的同时提升扫描性能。

2. 存储服务化：打造自助、统一的数据服务门户
抽象与统一接入层：构建统一的“数据存储服务”中间层，对下层多样的存储系统（HDFS、对象存储、NoSQL等）和文件格式进行抽象。业务团队通过标准的API、SDK或SQL接口访问数据，无需关心底层物理存储细节。
自助式数据管理：提供Web控制台，支持团队自助申请存储空间、创建数据表、设置生命周期策略（自动分层、归档、删除）、监控用量与成本，实现资源管理的敏捷化。
多租户与资源隔离：通过命名空间、配额管理、QoS策略和网络隔离，确保不同业务团队的数据安全、性能互不干扰，并实现成本的精准分摊。
数据治理与可观测性集成：与服务化的数据目录、血缘追踪、质量监控系统深度集成，确保数据在存储、流转过程中的可发现、可理解、可信赖。

三、 数据处理服务的协同进化

存储的加速与服务化，直接赋能了上层数据处理服务：

• 批处理加速：Spark等批处理作业因存储I/O性能提升和智能数据布局而大幅缩短运行时间。
• 实时流处理增效：Flink流作业能够更高效地读写状态与输出结果到高速存储层，支持更复杂的实时场景。
• 交互式查询即时响应：Presto/Trino等交互式查询引擎得益于缓存和索引，对即席查询的响应达到亚秒级，提升了数据分析师的工作效率。

四、 实践收益与未来展望

通过大数据存储加速与服务化的实践，Shopee获得了显著收益：

• 效率提升：数据处理任务的整体运行时间平均缩短30%以上，数据团队的人效得到提升。
• 成本优化：通过存储分层、智能生命周期管理和高效的压缩格式，在数据量持续增长的单位存储成本得到有效控制。
• 敏捷赋能：业务团队获取和使用数据的门槛降低，创新迭代速度加快。
• 稳定性增强：统一的服体系便于监控、容灾和容量规划，系统整体稳定性更高。

Shopee将继续深化这一实践，探索方向包括：

• AI驱动的智能优化：利用机器学习预测数据热度，实现缓存策略、数据布局的自动动态调优。
• 存算分离架构的极致弹性：进一步解耦存储与计算，使两者能独立扩展，更好地应对业务峰值。
• 跨云与边缘数据服务：为应对全球化业务，构建跨区域、跨云厂商的统一数据存储服务视图。

Shopee将大数据存储从一种基础资源，转变为一套高效、自助、统一的服务，不仅解决了海量数据存储的技术瓶颈，更通过服务化释放了数据生产力，为业务的持续创新与增长奠定了坚实的数据基石。