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编辑导语：数据中台可以有效解决业务处理效率、数据管理、企业组织架构等问题。那未来数据中台该往什么方向发展？本文就介绍了云原生数据中台，并对其发展趋势进行解读。让我们一起来看一下。
数据中台发展至今，大体经历了4个重要阶段：数据库——数据仓库——大数据平台——数据中台。每次新的变革，都是为了解决上一阶段存在的问题。
当前，走向云原生成为数据中台的必然和必须。
一、云原生从何而来？
云原生是用于指导如何在云上构建和运行应用的方法论。
我们认为，“云原生”并不是一个新的概念。回顾云计算史，从个人端应用到企业级应用，都早已开始“上云”。
起初，这些上云的“非原住民”应用，延续了私有化部署的技术架构，把本地软件不加修改地通过ECS迁至云端。而ECS的弊端在于只能承载计算，无法实现存储。虽然上云后的应用实现了业务打通，但随着业务扩大，原有的架构“可用性”明显下降。
国内云厂商为了解决数据存储问题，制作了云磁盘，将其挂靠在云主机上，实现数据备份，且无需更改程序。传统软件上云的“高可用”问题得以解决。
然而，这种方式引发了另一弊端——成本高。客户把Hadoop不加修改直接部署到ECS节点上，数据通过HDFS存储在云磁盘上，需花费大量成本。因此必须修改HDFS底层，把数据存到对象存储上。
随着需求不断丰富，系统必须按照IaaS、PaaS的技术特点进行重构，以便跟上业务和数据的爆炸性增长。 在私有化部署以及上一代传统技术的软件架构运维方法论的基础上，带着“高可用”、“低成本”等属性，“云原生”升级而出。
二、云原生数据中台具有哪些技术要素？
“云原生”概念发展至今，我们已并不陌生。而为什么要强调“云原生数据中台才是未来”？分级多域数据治理的刚需、云原生技术降本增效的天然特征、国内基础设施自主可控的要求……都将数据中台推向云原生。
因此，我们将云原生数据中台的技术要素归纳为6点：CI/CD（持续集成持续交付）、容器化、对象体系、存储计算分离、跨云多域数据治理和元数据管理。
1. CI/CD（持续集成持续交付）
CI/CD的本质是提高开发和部署效率。
在业务量巨大的情况下，大数据和云的运维人力成本极高。因此需要使用大量的自动化工具和大数据预测算法进行自动化运维。通过版本管理系统和DevOps基础设施，实现自动化测试和持续集成。
一个典型流程是，程序员提交代码到特定的tag，触发测试接口自动化测试脚本执行并发送报告。由此实现测试、发布和部署自动化。在此基础上构建特定的数据环境，对重要接口和链路进行自动化检测。
2. 容器化
容器化本质上是一种虚拟化技术，一台主机可虚拟出上千个容器。
单个容器的启动时间更快，占用空间更小，而且可以根据实际应用的大小来弹性分配资源，无需额外采购服务器，加快研发速度。使用容器编排基础设施，对服务和作业进行治理，根除版本地狱，大幅度提高运维和集成效率。
容器化编排与CI/CD是相互结合的。在数据中台领域，往往几十台机器、上百个进程同时运行，且在这些进程中不仅要运行本身的程序，也要运行客户的程序。
因此，底层微服务的进程繁多。基于安全合规要求，客户之间的程序需要保持分隔。因此，数据中台对于容器化的要求高于其他基于云原生的应用。
3. 对象体系
根据现有业务抽象出核心对象，以标准Restful风格提供API服务，解耦核心对象与业务层服务，以应对不同环境、不同业务场景的需求。这一系列正交的核心对象就构成了平台对象体系，上层业务可在此基础上构建应用，高效演进。
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