抖音网站0.5块钱100个点进去的人多，就是好策略吗？显然不是吧。标题党文章点击多，但用户很可能点进去就退出来，没准都会骂两句。
这么，阅读完成度高，就是好策略吗？其实也不能如此绝对，好多不太高雅的内容可以吸引读者看完，可这些文章没营养，常年来看读者也不会满意。
Albert解释。
Albert
那肿么办？
哲学问题，不妨从哲学家哪里借鉴答案。哲学家陈嘉映专门写过一本书，就叫《何为良好生活》。
他的推论其实很复杂，并且从技术层面来理解，所谓良好生活似乎是“一系列复杂指标的总和”，包括快乐、品行、智识、自我实现等等。
这么以这种推，一个良好的推荐策略也不能只考察“点击量”、“点赞数”或“留存率”这样的单一指标，而是应当把好几个维度的数据集合上去，产生更复杂的指标。
Albert追忆，当时各个团队可以放开四肢随便做实验过后，很快就意识到在指标上的“囊中害羞”。
那段日子，无论是推荐策略团队，还是产品团队，还是营运推广团队，都绞尽脑汁开始设计奇奇怪怪的指标。
于是，这又引出了新的困局：
指标是由无数“小红心”这样的底层数据估算而成的。指标越复杂，就要调度越多的底层数据。
我们不妨把各个团队拿来生成报表的各类“数据鞋厂”想象成炼油厂，把存在数据库的原始数据想像成地底的欧盘。
在炼油厂规模比较小的时侯，似乎一口简易油井就足够供应；
然而，如今炼油厂发展壮大，须要综合炼钢各种类型的欧盘，油井的性能就妥妥成了困局。就是右图中闪动的白色剪头。
结果就是，2017年时剖析师要查一个指标的历史变化情况，大约要等20秒钟就能看见结果。
20秒虽然不长，可剖析师不是三天只看一个指标啊，他的工作就是每时每刻看指标。这三天出来，光等就等到颓废。。。
历史喜欢开玩笑——就在工具不怎样凑手的店面，却偏偏来了个大活儿！
（三）“查数”神器
2017年，抖音火了，火到不能再火。
打南边来了一亿用户，每人都要上传视频；打北面来了两亿用户，每人都要观看、点赞、评论——汹涌人潮中，“小红心和它的数据同学们”比从前翻了成千上万倍。
注意，这个时侯，假如炼油厂（数据应用）须要欧盘（数据）的时侯，还现场从油田（数据库）里抽取肯定是来不及了。
合理的办法是：创造出一个大库房，把欧盘提早整理好放到哪里，须要的时侯可以第一时间抓取，这个库房就叫“数仓”。
如同下边这样：
建造一个牛X的数仓，刻不容缓。
摆在老师傅面前的技术方案有四五个，如同东邪西毒南帝北丐那样各有千秋。
可逐个尝试了以后，结局很残酷——大多数技术路线都未能满足如此大规模数据的高速调阅。。。
现在的数仓团队技术负责人Carl，正是在这个危难时侯加入团队的。
Carl刚加入没几天，大家就告诉他噩耗：东邪西毒南帝北丐都顶不住，目前就剩一个“郭靖”看上去还是个苗子。
这就是当时最新的开源剖析型数据库ClickHouse。
“虽然并且，啥。。。啥是ClickHouse？”在数据库领域纵横八年的老司机Carl有些难堪地问。。。
虽然这不怪Carl，在2017年，ClickHouse诞生不久，刚开始在社区里流行，还没有那个像样的江湖大鳄敢冒险选用这个年青的“郭靖”，没据说过也再正常不过。
可邪门的是，经过进一步测试，ClickHouse读写数据的性能总是名列前茅，如同一个闪闪发光的极速机械臂，老师傅越看越爱。
Carl她们一合计，没人吃龙虾，并不等于龙虾不好吃啊。拍拍胸膛，我们先用呗！
老师傅们就这样冲进了战场，用了两个月就基于ClickHouse搞出第一版数仓，交给一些勇于尝鲜的规模小一点的业务团队去用。
Carl
然而，吃大闸蟹的代价很快就来了。
刚刚说过，ClickHouse如同一个机械臂。但是一个完整的数仓，仅仅有机械臂还不行，还须要有系统负责多个机械臂之间的配合，还要有一系列举措保证机械臂的故障修理。
如同下边这样：
然而，ClickHouse自己都是初出茅庐，和它相配套的系统更没有经过大规模磨合检验，暗含着五花八门的坑。。。
当时一个大的数仓里能达到400-500个ClickHouse集群，集群之间要实现“高可用”，靠的是Zookeeper系统。
那么多集群满负荷运行，压力都会集中在Zookeeper头上，弄不好都会死掉。。。
Carl追忆。
要命的是，当时有些团队早已开始依赖这套系统，她们吃大火锅唱着歌查着数据，忽然系统崩溃，那个觉得如同被麻匪劫了一样慌。
Carl她们也惊出一身虚汗，把伙伴放在危险窘境那妥妥有损技术人的尊严啊，这些事儿决不能发生——他们当虽然出独身30年的手速，写了一套临时脚本活生生扛住。
脚本如同临时缠上的胶水，虽然不是长久之计。
她们只能左右开弓：
右手维护脚本，手指开始写一套永久的高可用方案。
几周以后，新方案火速上线替换掉临时脚本，才算灭火成功。。。
用几个机器人把Zookeeper的任务分担出来。
然而，汗还没来得及擦，新的“险情”又来了。
虽然数仓的构建原本就是为了让人查询各类奇怪的数据。可有些业务团队的脑洞过大，查数据的坐姿堪称健身——总让机械臂去够架子边沿的袋子。。。
数仓又不可能躺在沙发歪斜腿说：“你查的这个数据太怪了，我不想给你找。”
它只能勉为其难去查，这一下不要紧，机械臂触发Bug“扭了腰”，整个系统就被搞挂了。
Carl她们一开始的看法是，预测一下你们就会用哪些怪坐姿使用数仓，后来他发觉自己天真了：
调用数仓的这群人脑洞可太大了，老师傅根本猜不到她们会如何出牌，只能遇见一个问题修补一个问题——Bug难免有，及时修好上次不犯就是好同志。
数仓死掉，业务团队多少是能容忍的，可伴随而至的另一件事儿她们却忍不了：
每一次数仓“因病”去世（死掉），再投胎转世（重启）都须要十来分钟，这等不起啊。。。
Carl她们突然意识到，数仓的“重启速率”这种细节，也妥妥是性能的重要组成部份！
老师傅赶快研究，她们发觉数仓重启之所以须要绕圈圈这么久，就是由于读取“元信息”的过程比较冗长，干脆一不做二不休，专门写了一套程序把这种信息读档管理上去。
须要重启的时侯，直接读取这一整套数据，又干净又卫生。
你发觉没，那种阶段Carl她们做的事情，似乎哪件都说不上惊天动地。并且，假如没有几百个核心业务每晚在数仓上反复磨擦，你还真没办法把这种问题都发觉，也没办法解决得如此饱满。。。
这个“圆润”，同样为未来埋下了伏笔，我们一会儿再说。
我们的故事快进到2018年，此时Carl她们早已相继给ClickHouse降低了几百项大小改动，致使“字节版”的ClickHouse早已和母胎的“社区版”有很大区别了，于是她们决定给自己的ClickHouse起个新名，称作ByteHouse。
这一年，也是Carl最开心的一年。由于随着ByteHouse肉眼可见越来越好用，公司内好多团队的数据鞋厂都纷纷把ByteHouse数仓作为自己数据处理的重要一环。
更让Carl高兴的是，在业界好多大公司也纷纷开始选择ClickHouse作为数仓核心组件。
这些觉得，如同你在网易云发觉了一首评论寥寥的宝藏歌曲，几年后却发觉评论早已十万加，所有人都在听——一种“老子就是有眼光”的觉得油但是生。
ByteHouse上场以后，我们不妨再来看我们的主角“小红心”，它的“奇幻旅程”就和前几年显著不同了。
张三给一个视频点了小红心，小红心诞生以后，会先入住数据库这个“宾馆”；
之后它会从酒店下来，步入ByteHouse这个硕大的“仓库”，和来自其他“宾馆”的数据汇合在一起；
接出来，小红心就会按照调遣步入功能各异的数据鞋厂，用自己的脸庞组成报表；
其实，假如有必要，一些报表会继续步入那种“A/B测试”的神器Libra，最终为这个数字世界里的每一个决策提供根据。
注意，我画的这个旅游线路是“极简版”。
在实际的“数据旅行”中，估算一个数据没有那么简单。
小红心很可能要在“宾馆”（数据库）“仓库”（数仓）和鞋厂“数据应用”中来回穿梭，中途要换好几次“大巴”，还要和不同的数据“组团”——一趟旅途分成几百段都很正常。
出席过旅行团的浅友都有过这样的经历：集体坐大巴的时侯，总有个他人由于五花八门的理由迟到，一车人只得坐在那儿干等，这会大大增加旅行团的行进效率。。。
没错，在“数据旅行团”中，这些事儿同样会发生。。。
就在2018年，随着数据处理流程越来越复杂，老师傅们发觉，数据该出现不出现，该发车不发车的情况越来越多。
例如，抖音规定有些报表下午9点就要估算下来，但是上面的数据没下来，指标就填不进去——将军看不到地图，这仗莫非要“盲打”了吗？
数据旅行团的问题，也可以从现实旅行团头上借鉴答案。
没错，数据旅行团须要一个“导游”，并且是一个严厉的导游，谁迟到就打谁屁股的那个！
（四）数据旅行团的“导游”
“字节有一个很牛的文化，你晓得是哪些吗？是拉群。”Brian笑着给我讲。
“当年，遇见‘数据流程卡住’的问题，你只要把相关负责人拉到一个群，她们还会神奇地行动上去，自己协商出办法把问题给解决！自驱力杠杠的。”
可问题就在于，“一腔热血”不能解决所有问题。
拉群办事，靠的虽然是肉身，如同在数据流程的水管破口上用右手头按住那样↓↓↓
可随着数据应用变多，发觉的破口越来越多——每次出问题就多拉一个群，到后来，相关负责人手机里的群早已密密妈妈，老师傅们的拇指头不够用了↓↓↓
推论很显著：靠人力解决“数据整治”的困局，长远来看根本不可取。
这儿，就是Brian和他的朋友们领略实力的时刻了。
哦还没给你介绍，Brian是字节跳动数据整治工具DataLeap的负责人。这个DataLeap，就是昨晚我们说的“数据旅行团”里的“导游”。
Brian
具体来说，DataLeap保证数据流程的方式，是通过各方签订“SLA”（服务级别合同Service-LevelAgreement）来实现的。
啥是SLA？
我们还是沿袭之前的事例：
如果A团队必须在早上9点把一个报表准时递交给抖音的负责人，这么B团队就要在夜里6点前把所有指标算下来；
借此向前推，C团队就要在夜里3点前把估算指标所需的数据都打算好；
再向前推，C团队估算所需的更底层数据在晚上1点就要由D团队打算好。
在这个共识的基础上，A、B、C、D四个团队就在DataLeap上签字画押，也就是签订SLA。
这下，数据链路上重要节点的责任就被“铁路民警，各包一段”了。
在字节内部，每天都会新增一些“数据旅行线路”——用DataLeap来构建线路的时侯，就可以同时订立相应的SLA。
如果之后碰到问题，数据卡在了C团队那儿，DataLeap会直接给C团队弹出报案，让她们赶紧处理，假如没有虽然修补，车祸责任就落在了C团队身上。
如同一个有趣的“击鼓传锅”游戏。（开玩笑的，你们很友好不会背锅，DataLeap只是帮各个团队明确了权责。）
Brian非常提醒我，不要把DataLeap想像成冰凉的“签字画押”工具，它还有好多温情的黑科技。
例如，老师傅在DataLeap里外置了一个算法，可以依照表现手动给一条数据链路的“健康度”打分。
假如某个数据传输节点设置不合理，或则给储存估算分配的资源太小气，或则历史上出现了多次延时，就会影响这条数据链路的分数。
相关团队只要时常关注各条数据链路的分数，才能把问题剿灭在萌芽中了。
再例如，DataLeap还可以设定每条数据链路的“优先级”。
假定抖音每晚须要1000个数据流来形成1000种报表，这么，万一碰到不可抗力，估算资源吃紧，在规定时间内只能算出40%的报表。
这时侯应当肿么办呢？
这是个精典的“吃自助餐”问题：腹部有限，如何能够吃回本？肯定是先吃最值钱的螃蟹！
所以，抖音团队也应当先挑最重要的报表估算——他们可以在DataLeap里提早规定好：
100个“一级任务”；
300个“二级任务”；
600个“三级任务”。
这样遇见问题的时侯，DataLeap就可以手动保证数据根据轻重缓急的次序被估算一秒5000赞，最大程度减少损失。
故事发展到这个阶段，我们的主角小红心的“奇幻旅途”又升级了。
在它穿梭在数据库、数仓、数据剖析系统的过程中，后面会时刻站着一个导游（DataLeap），絮唠叨叨苦口婆心地帮它安排行程，催它一个个赶通告。
至此，字节这群老师傅花了几年时间悉心打造下来的“数据奢华旅行团”，就已基本呈现在你面前。
请注意，“豪华”这两个字不是我随便加的修饰，虽然在2018年，每颗小红心旅行一趟出来，总体耗费的成本比现今高不少，可谓奢华。
但这些“豪华”没啥骄傲的，这当然代表着性价比不这么极至。
在2018年之后，一方面全球经济形势都碰到了暴雨，大伙都不富裕；另一方面，人们对数字世界的依赖却只增不减，要处理的小红心还是越来越多。
Albert算了算，现在Libra上每晚新增的实验有2000个，同时进行中的实验数更是数以万计。
步入A/B测试的就有如此多，这么每时每刻形成的总报表数就更多了，因而，底层的数仓和数据库被调用的次数就更更更多了。
这些情况下，老师傅似乎比原先压力更大，各个环节都被推动要优化“数据旅行”的开支——又让马儿跑，又得马儿不吃草。
小红心必须得“穷游”了↓↓↓
（五）穷游的小红心
“问你个问题，每位A/B实验应当选择多少样本做对比，就能得出科学的结果？”Albert问我。
“那。。。应当是越多越好吧。”我说。
首先，测试是十分花费估算资源的，假如实验规模过大，同时上那么多实验，Libra肯定撑不住。
再说，假如一个App有1亿用户，测试样本就把1亿用户分成两个5000万，那就不是实验，而是实际发生了。假如A策略有缺陷，都会对A策略覆盖的5000万用户都都引起不可逆的负面影响。
他说。
“要如此说，样本数目就不能太大，选1千人。”我说。
“1千人测试下来的结果，一定会和1亿人测试的推论相同吗？”他反诘。
“那就。。。每次实验选1千人，连续做5次实验，5次结果互相印证，会不会好一点？”我有点发懵。
“你看，这就是问题所在。当样本规模变小的时侯，这就弄成了一个统计科学问题了。告诉你答案，从统计学的角度来看，‘5千人做5次’的结果并不比‘5千人做1次’的结果更确切。”Albert笑。
“等等，让我捋捋。。。”话聊到这里，我早已在晕菜的边沿徘徊了。
“其实，我们这种做代码工程出身的，一开始统计学知识也不够。并且从2018年开始，我们意识到自己的局限性，引进了好多数据科学家，我讲的那些推论是跟她们学习之后才明白的。”Albert开导脆弱的我。
看我的表情还存留一丝执拗，Albert又给我讲了几个板栗：
例如“样本污染问题”。
好多团队每次做“A/B测试”，就会仍然选择ID是质数的用户为A组，ID是质数的用户为B组。
这就有问题了，如果两次*本应独立*的实验用的分组情况完全相同，甲实验都会干扰乙实验。
乙实验观察到“A策略比B策略好”，这很可能是由于在甲实验里的A策略比B策略好，因为样本选定不科学，这个“好”在第二次实验里依然在发挥作用。。。
也就是说，两次实验发生了“交叉污染”。。。
再诸如“分组干扰问题”。
你在上海选购了A、B两组用户做拉新，介绍一个新用户注册抖音就给一包烧烤底料（这是随意编的策略）。
而且很可能A、B两组用户在真实世界里原本就有关系，是朋友、家人、朋友，会口耳相传。
两个策略都会互相干扰，呈现出失真的结果。
所以，必须让A、B两组用户越不认识越好。
然而，你又不能一组选在上海一组选在内蒙。由于这样两组样本本身差别太大，山西人爱吃盘面鸡，不想要你的烧烤底料。。。
你看，这种问题五花八门，但说究竟她们要做的就是一件事儿——在“成本可控”的情况下，尽量保证“决策卫生”，因而把测试结果确切率无限加快到“理论极至”。
所以，从2018年开始，数据科学家们在Libra上面外置了好多保证“决策卫生”的流程和功能。它们犹如一个个“安全气帘”，保证不太懂统计科学的菜鸟司机也能上秋名山飙车。。。
其实，要实现全流程“穷游”，数据库房同样须要技术升级。
然而，数仓这东西十分精密，所有组件都紧紧咬合在一起，牵一发动腰部，没办法“微整形”，要整就整“大放疗”。
在2020年左右，ByteHouse的各类小优化早已做到极至，拱不动了。Carl她们咬咬牙——与其逃避命运，不如主动出击——决定对ByteHouse进行两场大放疗。
这第一台放疗就是“存算分离”。
我们回到上面的比喻，把ByteHouse看做一个库房。本来这个库房是每一个货架（储存资源）后面都站着一个固定机械臂（估算资源），须要这个货架上的数据，它就拿出来。
并且可想而知，假如库房规模不断变大，机械臂数目也会线性增多。
但是，不是每位货架上的数据时刻都须要存取——大部分时间机械臂（估算资源）都在闲置中，资源浪费。
所谓存算分离，就是把机械臂弄成联通的，须要那个货架上的数据，就过去拿。可想而知，这样的整修除了能节约好多“机械臂”，能够腾出“货架”的空间。
如同下边这样↓↓↓
第二台放疗就是“并行处理”。
起初ClickHouse的任务分配模式是“树状”的：
一个查询任务来了，就须要一个“工头”把任务分配给好多机械臂，它们把数据找来，再汇总给工头。可这样有个显著的缺点，就是工头一个人成为了系统的困局，尤其是在数据汇总的时侯，你们都把数据给它，它还会忙不过来。
所谓“并行处理”，就是让机械臂们自己分别汇总，之后把汇总后的结果报给工头，能够大大减短估算的时间。
别看这两台放疗从逻辑上听起来不难理解，而且要完成整修，须要深入数仓内部的最细节代码，相当于把每一颗螺栓都进行整修，再精致地封装回来，难度直逼开颅放疗——Carl她们整整干了五年。
就在ByteHouse做放疗的时侯，DataLeap也没闲着。
Brian给我介绍了一个字节独创的理念，叫“数据的分布式自制”。
这是啥呢？
举个反例，像抖音、今日头条这样的顶流业务，对数据的要求就是“变态级”的，哪怕数据晚到一秒钟，可能都是车祸。而且对于字节内部刚才孵化的小业务，就没必要如此较真，数据晚半个小时虽然也没问题。
于是，DataLeap就加入了一个功能，可以按照你们不同的容忍程度，自助调整数据链条的“松紧”。
“干嘛要调，不是数据传递越快越好吗？”我问。
由于时间就是金钱。
对数据要求严格，就必须在全链路的估算、存储、监控都下足本钱，成本自然就高；
反之假如对数据时效要求不高，就可以坐慢车，大大节约成本。
他说。
如同这样，客机列车车辆随意挑。
Brian她们搞出的“抠门”操作还有好多。
例如，有些没人用的就数据会仍然抢占储存空间，而且团队却不舍得删，如同不敢扔家里的旧书，生怕哪天还要看。
但是，储存用的硬碟却是实打实的成本啊！眼看每天都有新数据源源不断进来，储存资源成本越来越高。。。
DataLeap一看，这个事儿我能帮忙啊！
由于所有的数据链路都在DataLeap上创建，它就自然能晓得什么数据访问量比较高，什么数据仍然在“万年冷宫”。按照数据的热度，DataLeap能够精准建议团队删掉一些最冷的数据。
这样一来，除了储存成本大大增加，数据也可以在合适的机会被销毁。
故事提到这，我们的主角小红心的“数据旅行团”又有了新升级。
首先，它的整个旅途在保证质量的情况下，会显得更实惠；
其次，在完成所有旅程以后，它最终都会回归自然。直至这一刻一秒5000赞，小红心才真正走完了它“驱动世界”的旅途。
给你看下全景图吧：
刚刚我为了便捷你理解，仍然在指出“穷游”，似乎老师傅都很小气似的。但，这样历练极至的数据处理体系，莫非仅仅是为了省钱吗？
其实不是。
别忘了，数据是数字世界的石油——不仅仅是字节跳动须要数据石油，也不仅仅是互联网行业须要数据石油，我们现实世界里的鞋厂、饭店、机场、银行，千行百业全部都在源源不断地形成数据，她们其实也有权利使用数据石油。
可问题在于：不同行业的“数据密度”是不同的。互联网行业天生泡在数据石油里，如中东土豪一样；但一些传统行业如同贫油国，有些数据并不丰富，有些开采难度较大。
这些情况下，还要斥巨资建设数据处理体系，她们就没有动力了。。。
换句话说，只有一个性价比足够高的数据处理体系，能够融入千行百业，帮助她们来开采自己的石油。
字节这群老师傅突然抬头，发觉整个江湖之上，自己对于数据技术的处理早已到了得心应手的地步。于是，高层谨慎讨论，打算把那些年积累出来的各类技术开放下来，服务广大企业。
这就是后来大名鼎鼎的“火山引擎”。
（六）成为“利器”
2021年，数据老师傅们来了个1秒变装——从服务公司内部业务，转向服务衣食住行、千行百业。
字节这种系统也来了个1秒变装——A/B测试系统Libra更名为DataTester，用户下降剖析系统TEA更名为DataFinder，数据洞察工具风神更名为DataWind、客户数据平台Mirror更名为VeCDP，一起装在了称作“VeDI”的数智平台里。
如同这样（点击可以看大图）
虽然，各行各业建设数据体系，本质上就是把字节走过的路重走一遍，火山引擎的价值恰恰是——字节踩过的10086个坑，不要再让其他公司踩。
老师傅发觉，她们要做的还是老三样：
1、帮助企业构建“收集小红心”的能力；
2、帮助企业建造小红心的“仓库”和“工厂”；
3、帮助企业给小红心的旅途配备“导游”。
举几个板栗吧。
有好多非互联网企业，还没有自己的App，或则App功能设计不健全。
她们最急需的，就是第一步——收集“小红心”的能力。
字节的一位朋友告诉我，她们刚才帮助领克车辆改进了App的设计，让领克的车主可以不用说话，仅仅通过在App里的各类操作就凸显出她们的诉求，如同明日头条和抖音所做的那样。
搜集到了小红心，领克就可以做“A/B测试”，因而一点点改进对车主的服务。
你看，数据链条就这样平缓地转动上去。
恐怕浅友里肯定有领克的车主，不晓得你近来体验到变化没。
领克还用火山引擎做了更多数据加工，篇幅有限就置于图里了。（点鸡可以变大）
有了小红心，就到了第二步——建造小红心的“仓库”和“工厂”。
2021年，Levi’s（李维斯）早已完成了用户数据库的构建，她们就让字节的老师傅们把数据接入了数据鞋厂——VeCDP（管理顾客数据的平台）。
这样一来，Levi’s就把自己的顾客分为六大人群体系，之后对每一类顾客进行个性化的推荐和营销。
这样除了降低了对好多非核心用户的打搅，能够集中精力服务真正的目标用户。
库房和鞋厂都有了，接出来就是第三步——给小红心配“导游”。
能走到第三步的企业，早已算是数据领域的佼佼者了，由于这说明她们的数据基础早已完备，开始考虑数据整治的问题了。（你还记得吧，字节也是在数据基础链路建设完整以后才重点搞数据整治的。）
讲实话，目前这样的企业还真不多，“得到”就是其中之一。
得到是好多爱智求真的男子伴（例如我）手机里的C位App。
客观上来说，这种顾客的消费能力还挺强的，所以她们使用得到App时形成的小红心（数据）的价值也很高，必须被注重，必须得到及时的响应。
所以，得到对数据链路的SLA要求贼高，数据决不能迟到。
这不恰好是DataLeap的用武之地么？
2021年的时侯，字节老师傅帮得到建设了DataLeap的数据体系，自此，数据不到位的情况大大减低。
字节的朋友还给我讲了很多案例，篇幅有限我就不给你转述了。
草灰蛇线伏脉千里，你还记得我们之前的这些伏笔么？
好多顾客没有专业的数据剖析师，这时侯Libra的傻蛋式操作就十分合适；
各行各业使用数据的模式千奇百怪，ByteHouse早年被锻练下来的饱满耐操就发挥了作用；
各个公司的数据发展水平不同，有的对数据质量要求高，有的对数据质量容忍度高，这个时侯DataLeap的分布式整治功能恰恰能派上用场。
她们当初吃力做了那么多细节功能，更多是出于纯粹的数据信仰。而且“纯粹”恰恰是改建世界最锋利的装备。
这些默默的努力现在一下子灵魂附体。大约正如那歌词：“人生没有白走的路，每一步都算数”。
（七）没有尽头的数据长征
熟悉中哥的人都晓得，我是一个“数据技术信仰者”。
缘由似乎也很简单，中国总体地大物“薄”，人均来看各类能源都谈不上丰富，漫长的时间里，我们可以借助的只有每位人的勤奋和忍让。
正是这样的历史，缔造了巨大的人口和统一的市场。而这两样，恰恰是数据的温床，蕴育了最丰富的未来能源。
从这个角度看来，我们终究得到了历史的一些垂青。
在未来几六年，大几率会爆发一场波澜壮丽的“数据技术普及浪潮”，每一个公司都可以用低廉的价钱订购一个高效的“数据处理引擎”，如同现今我们买车辆一样简单。
也只有到了数据引擎满地开花的时侯，我们才真正拍胸膛说自己是奔跑在数据上的国家。
坏消息是，我们目前的数据处理效率，还不能支撑那样的未来。
好消息是，老师傅们仍在继续努力。
Carl告诉我，近来ByteHouse正打算研究一个智能化的黑科技：
你还记得我们刚刚说过，一个任务抵达ByteHouse以后，要有一个工头来进行任务分配的吧。
面对一个任务，到底应当召唤出多少个“机械臂”去执行子任务呢？假如太多才会浪费算力，假如太少都会拖延时间。
当前的解决方案比较粗鲁，就是自动设定的默认值。
可未来ByteHouse进一步溶入各行各业，估算任务会显得愈发五花八门，都采用“默认任务分配策略”就不合适了。
所以，黑科技就是：按照现场情况，手动测算最合适的“并行度”来分配任务。
这些润物细无声的“智能化”还发生着在好多地方。
例如在DataTester（Libra）里，目前所有的指标都是剖析师自己凭脑子瓜想下来的。
但Albert告诉我，她们正在尝试研究一种技术，可以通过历史数据和行业属性自动向剖析师推荐：“要不要试试这样建立指标？”
这样的智能建议倘若足够靠谱，这么各行各业才会进一步甩掉对专业剖析师的依赖，借助数据的门槛急剧急剧增长。
DataLeap也有类似的黑科技。
Brian说，过去的DataLeap在发觉某个数据流卡住的时侯（通常是晚上），就会马上打电话吵醒响应团队的方方面面好几位负责人，但好多情况下能解决问题的就是其中一个人。
所以DataLeap正在研究的黑科技就是：
通过数据智能研判这个堵车具体是由哪个小分队导致的，直接给这一个人负责人来精准的“夺命连环Call”，他人该睡还睡。
“提升你们的幸福感嘛！”Brian笑。
举了这三个反例，可能你已然看下来了，未来数据技术发展的一大方向就是“数据处理的智能化”。
智能化浪潮的意义，堪称车辆从自动挡进化成手动挡一样，顿时让好多没信心驾车的人也能学驾车了。
不仅“智能化”，未来数据处理就会越来越“实时化”。
曾经的“小红心旅行”短则几个小时，长则几天，并且在好多场景下，我们等不了如此久：
例如，你搜索了一件大衣，下1秒你就希望电商马上给你推荐相像的样式；
例如，火电站周围的风向变了，就须要马上调整空冷岛吊扇的怠速，补偿风向对散热的影响；
例如，村民的用电情况发生改变，就须要马上调整电网输送功率，保持供电用电平衡。
实时报表的要求越来越高，小红心整个旅途可能在几秒内就得完成。（可以参考我写过的《你在被窝里刷手机时光静好，一个“神秘引擎”却在远方和时间赛跑》）
当延后以微秒计数，数据都会组成一条奔腾的大河。而在大河两岸，新的文明得以被滋润。
如同下边这张完整版大图：
尽管有点俗，但我的梦想就是通过产品化的形式，让未来更多的人就能用到数据。
人做的事情越来越少，手动化越来越多，直至人类从一条条数据链路中被完全解放下来。
Brian说。
我想了半天：“你这梦想早已不俗了吧？”
挥别字节的老师傅们，我忍不住掰着右手头估算。
20多年前，互联网出现；10多年前，智能手机普及；而构建在这种基础之上数据世界，仍是踉跄的女儿。
一个儿子早已这么强大，我有理由相信，更多奇迹早已预定了我们的未来。
但成长从来并非易事。
从荒芜到嘶鸣，现在数字世界的一切都由一行行微小而具体的代码拼凑而成，过去走到现今并无捷径。由此想见，由现今走到未来也没有捷径。
这可能是一场漫长的数据长征。老师傅只能前赴后继，用一行行代码取代步伐，去丈量大地。
但好在，代码是数字世界的钻石，它一旦创生，就再也不会消逝，我们每往前走一步，就离终点更近一步。