百亿估值的Databricks，到底是做什么的？
时间：2021-10-18 16:13:15
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[导读]在Google中输入“Databricks”，看到的前几个建议条目很可能是“IPO”、“工作机会”和“估值”。这足以表明大家对这个大数据独角兽的十足兴趣——如同科技圈对这几年的Robinhood、几年前的Uber和Airbnb广泛的热情。在Google里输入Databricks然...
在Google 中输入“Databricks”，看到的前几个建议条目很可能是“IPO”、“工作机会”和“估值”。这足以表明大家对这个大数据独角兽的十足兴趣——如同科技圈对这几年的Robinhood、几年前的Uber和 Airbnb广泛的热情。
在Google里输入Databricks然而，与共享经济和金融科技不同，Databricks的产品和核心业务，仍然只有一小部分的VC、数据科学家和工程师有所了解。这篇文章旨在帮助更多的人——无论是不是业内人士——理解Databricks，这个相对低调的独角兽。因此，我不会上来对Spark和Delta之类的技术大聊特聊，而是先快速的纵览大数据这个独特领域，再解释Databricks是如何融入其中，前景又如何。01
30秒的“大数据”概述
尽管大数据市场十分庞大，是一个千亿美元、年同比增长达两位数的吸金兽，但它最终归结为三个关键问题、两个基础和一个终极目标。三个关键问题
- 要处理什么数据？（系统生成的日志，或是商用数据集，或是用户数据，等等）
- 如何使用数据？（商业智能BI，商业分析，机器学习，图表，等等）
- 如何把数据从源头向下游汇集和转化？（ETL数据管道，以及各类变种）
两个基础
- 存储（数据存放在物理磁盘上。无论是在本地的数据中心里，还是云上）
- 计算（租用一个服务器来对数据进行计算）
终极目标
每家拥有数据的公司，希望实现的一个终极目标是：搭建一个自动化系统，将原始数据集源源不断地转化为业务价值。换句话说，一个自动将“数据变现”的系统。在互联网风靡之前，我们的大部分数据还保存在 Excel 电子表格中时，这并不难：写几个VBScript就足够了。现在，我们的每一个YouTube视频观看事件——开始、暂停、跳过广告等，都被收集、解析、聚合，最终变成某个高管屏幕前的柱状图。而这一切，很可能时刻都在发生。殊途同归
虽然最终目标类似，但有可以实现的方式却十分之多。每个在大数据领域运营的 SaaS 或开源公司，都致力于这条“数据流水线”的一个或多个部分。虽然云巨头（AWS、Azure、GCP）在尝试构建一体化的服务和生态，但拥有创造性解决方案的小型供应商仍有足够的空间找到立足点，并成长并成为巨头。Databricks、Snowflake就是典型的例子。如果想了解当今的大数据领域是怎样一个庞然大物，Matt Turck的年度大数据版图很有参考价值。在过去的几年里，不仅每个类别里的公司数量都有所增长，新的类别也在不断涌现。02
话说回来，Databricks到底是做什么的？
如果你对Databricks官方主页上的标语（“一个 Lakehouse 平台，承载所有数据、分析和人工智能”）感到困惑，那你一定不是唯一一个。但有了上面的概述，让我们看看能否从这个标语得到一些启发，来了解Databricks。从本质上讲，Databricks是一家计算公司，通过解决三个关键问题中的以下两个，提出了一种搭建数据流水线的低代码解决方案：
- 如何使用数据？
- 如何把数据从源头向下游汇集和转化？
想象一下，如果你被派了一个任务，要用一堆电子元件搭一个FM收音机——如果你和我一样，几乎没有任何硬件方面的经验，这听上去根本无从下手。
用电子元件造一个FM收音机? (左: Youtube - GreatScott!, 右: Wikipedia)这种无从下手的感觉，正是许多工程师在使用低抽象工具构建“数据流水线”时所感受到的：从AWS云服务租用虚拟机，编写Python脚本，对数据集进行计算。不一会儿，困难就会接踵而至：如何协调多台机器使得计算能够并行？一个虚拟机计算了大半，突然断线了，怎么处理？回到Arduino，之所以它使得原型设计、构建变得如此容易，归根究底，是因为其并没有从开关、断路器这些基础元件出发，而是提供了三个重要的组件，来吸引你我一样的非硬件工程师：1. 一种更容易调度Arduino硬件的高抽象语言。（比如，基本如“从一个数据针读取数据”的简单操作，用C或者C 写，工作量不小。而在Arduino平台上，这只用调用一个函数digitalRead(pin)就行了）。2. 一个架构在面包板上的硬件生态。每一个模块都可以毫不费力地插入拔出，方便快速迭代。3. 一套可行的、从Arduino原型到可售卖版本的转化流程。
Arduino的快速迭代组成部分假如你认同Arduino为硬件开发带来的革新，那么Databricks的作用很好理解——它同样带来了三个核心组件，只不过是针对大数据运算：1. Apache Spark：一个开源引擎，通过高抽象语言，极大地降低了分布式计算的门槛。设想一下，现在我们手头有1个PB的数据，分布在1000个机器组成的集群上，现在需要把每条数据里的某个值乘以2，并且处理好过程中任何机器断线造成的结果丢失。用Spark的Python接口来写，只需要一行：
.map(lambda x: x*2)这和在单个机器上对一个数组进行操作完全一样——这种便利背后，Spark封装了所有与机器集群打交道的复杂度，让用户可以用他们熟悉的Python、Scala、SQL语言发布命令。Databricks的创始人们——用CEO Ali Ghodsi的自嘲来说，一群“伯克利嬉皮士”——是Spark框架的始作俑者。这些大数据嬉皮士们在分布式计算世界里是举足轻重的人物。2. 数据笔记本：一个即时交互、反馈迅速的数据沙盒。把这个笔记本想象成Arduino的面包板，插上不同的组件，可以快速获得功能上的反馈。在数据笔记本中，用户可以在每一个“单元格”里跑几行代码，实现一个小功能，并实时给出计算结果。
一个数据笔记本，包含三个单元格，以及相应的运算结果数据笔记本并不是Databricks特有的功能。事实上，这是数据科学家和分析师最常用的工具之一，Jupyter Notebook可以说是最早、最知名的提供商。然而，Spark使得Databricks的数据笔记本获得了超能力：每一个数据笔记本都可以连接上数量巨大的服务器集群，并且通过Spark对大量数据做并行计算。这是单个机器上的数据笔记本远远无法达到的。从工程上来说，将数据笔记本对接上大量的计算资源，并不是那么容易的事。这也是Databricks的主要用户们（数据工程师和分析师）厌于完成的繁杂工序。在许多公司里，这些人肩负着达成“最终目标”的使命，而他们正如同Arduino的使用者一样，在开始搭建数据流水线时，需要不断地试错、迭代，无论是清洗数据，还是训练一个机器学习模型。Databricks在合适的时机出现，通过这个获得了超能力的笔记本，让搭建过程变得十分便捷、迅速。如果读过我之前一篇“无代码、低代码”文章，你或许记得低代码产品的核心价值：将工程师们从低价值的劳动中解放出来。Databricks通过这个上手即用、高抽象的数据笔记本，很好地阐述了这样一个低代码故事。3. 任务集：从开发到生产的无缝衔接。现在我们有一个笔记本，其中包含一堆单元格，实现了一个初步的数据流水线，接下来呢？我们自然不想每次有新的数据进来，都需要手动地一个个单元格跑一遍。另外，在开发过程中，为了加快运算速度和降低成本，我们一般只会采用数据集的部分（一个样本），而非整个数据集。Databricks的解决方案，“任务集”，非常方便：每一个任务对应着一个笔记本（实现着一个完整功能），用户们可以指定运行频率、机器数量上限，每隔一段时间自动运行笔记本中的所有单元格，完成对完整数据集的计算。对已经有一个基于笔记本的流水线来说，从开发环境到生产环境，几乎只需要按几个按钮。这全都仰仗于Spark带来的便利：无论是几个机器上1GB的数据，还是几千机器上数十PB的数据，跑的都是同样一套代码，几乎无需变动。03
Databricks如何赚钱？归根究底，Databricks 是一家提供“计算”的公司。与该类别的其他公司一样，它通过租出服务器的计算资源来赚钱。
值得注意的是，Databricks并不真的拥有这些服务器。相反，其整个系统建立在主要的云提供商的基础服务上（AWS、Azure、GCP）。对Databricks用户来说，他们的账单主要分为两部分：常规的服务器租用成本（由底层云提供商收取），以及Databricks在这些服务器上“附加”的功能费用，如数据笔记本和任务集。这两个成本都是按小时收费的——常见的按用量收费方式。Databricks并不是唯一一家站在“云巨头”肩膀上的公司。他们的另一位知名竞争对手，Snowflake，也采用了类似的架构。Snowflake好用的云数据仓库，底层所依赖的基础服务，与Databricks非常相似。那么，工程师们是否可以使用相同的构建模块（例如 AWS EC2 和 S3），来自己搭一个“内部版本的Databricks”，来避免给Databricks交钱，降低成本？当然可能——但很可能不值得。至少，在这家公司达到一定规模之前都不值得。回到我们关于全代码、低代码的讨论，“可以做”不代表“应该做”。Databricks提供的集群自动休眠、共享和权限管理等功能，都需要很多工程资源来搭建，而这些工程资源，可以用到对一个公司更有价值、更核心的地方。
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"一个Lakehouse平台，承载所有数据、分析和人工智能"读到现在，希望这个标语开始变得更有意义一些（除了Lakehouse部分）。Databricks试图提供完整的“数据流水线”方案——这意味着更多需要处理的数据、更多跑数据的机器、更多的收入。当然，Databricks的用户愿意为平台的解放出来的生产力付费。Databricks的产品规划，很清晰地告诉我们，它不想局限于一家提供“数据笔记本”的公司（这是很多人现在的认识）。这是因为，尽管数据科学家和分析师们喜欢这些强大的数据笔记本，不介意为之付出“低代码溢价”，数据工程师们却并不总这么想。他们的工作更底层，负责数据接入、基础架构、效率提升。这些工程师们对灵活度的要求很高，并且完全不介意多写一些代码，或是自己搭方案。
数据流水线的人手、技术分布在“数据流水线”上，这些数据工程师们往往占据上游，也是运算量、成本极大的一个环节（换句话说，重要的收入来源）。为了赢得他们的青睐，Databricks采用的策略是拥抱开源，尤其是即Spark之后，推出了Delta Lake——一个开源的数据存储方案（这也是Lakehouse的名字来源）。开源的方案给了这些工程师们所需的自由度，使得他们能够更可预期地掌握、挪动数据。Delta的开源，意味着任何人都可以在其方案里使用优秀的“.delta”存储格式，但是这在Databricks的数据本里，有着最为方便的原生支持。与新的功能，比如”Live Table“一起，Databricks平台已经开始赢得一些硬核数据工程师的青睐。从长远来看，能让所有与数据打交道的人们（数据工程师、数据科学家、分析师）在同一个平台上协作，有着巨大的价值。每一方都可以有完整的视图、上下游语境，让开发”数据流水线“的过程快上许多。Databricks想让这些人都住在同一幢”Lakehouse“里。任重而道远，工程仍是进行时。但对这家八岁的公司来说，进展迅速，未来可期。更新通知：硅谷成长攻略作者"大羊洋"的所有SaaS相关文章将同步发到《互联》中英双语电子周刊（interconnected.blog）。《互联》通过分析创建者（企业家，工程师）、运营者（企业经理）、投资者（资本家）和监管者（政客和政府官员），来分析各个行业和思考宏观趋势。创始人Kevin Xu现任Github国际扩张战略高级主管。
参考：
“如何对云计算征税？”：https://interconnected.blog/how-do-we-tax-cloud-computing/年度大数据版图：http://46eybw2v1nh52oe80d3bi91u-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2020/09/2020-Data-and-AI-Landscape-Matt-Turck-at-FirstMark-v1.pdf
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