StarRocks Connect 2025峰会聚焦数据分析与AI融合 9月13日，StarRocks Connect 2025线上线下同步举行，以“连接”为主题，汇聚全球数万名开发者与行业专家。镜舟科技CTO张友东分享了StarRocks的发展历程，从性能引擎到AIAgent辅助数据建模的演进，并宣布Multi-warehouse企业级能力开源。峰会还展示了Shopee、携程、Cisco等企业的

作者：Vijay Shekhawat：TRM Labs 数据平台团队核心成员，精通实时流处理、数据湖仓架构及构建安全、高吞吐的数据分析管道，在推动 PB 级数据处理能力方面发挥了关键作用。Andrew Fisher：TRM Labs 资深软件工程师，擅长大规模批处理数据加载与数据湖仓方案，为应对加密欺诈提供坚实的数据基础和分析能力。导读：开源无国界，在本期“StarRocks 全球用户精选案例”专

此外，Prometheus 是基于度量的系统，更多地用于展示趋势性数据，例如集群的 CPU 和内存情况等，但对于像元仓这样需要下钻到具体明细数据的需求，Prometheus 则难以满足。在大数据引擎运行过程中，由于缺乏一些运行时的切面数据，我们难以实时观测引擎的运行情况，另外，由于缺乏作业维度的统计信息，我们也难以推动用户对大作业进行治理。目前我们已经在内部完成了 StarRocks 的初步落地，

查询性能实现从秒级到毫秒级的跨越式提升

当系统发生故障、误操作或区域性宕机时，Snapshot 可在分钟级完成快速恢复，最大限度减少数据丢失与业务中断风险。通过将完整集群状态进行快照化并备份至对象存储，Snapshot 简化了传统灾备方案的复杂流程，使灾难恢复更加高效与便捷。这一机制尤其适用于 金融、零售、SaaS 等对系统稳定性要求极高的关键业务场景。

政采云平台作为政府采购数字化的创新典范，集监管、交易、服务于一体，经过近九年的发展，已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃、监管产品最丰富的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台，日均处理海量高并发数据。Hadoop 作为早期构建大规模数据平台的基石，为政采云平台打开了低成本处理海量非结构化、半结构化数据的可能。然而，伴随业务激增、复杂分析需求及严苛的时效要求，曾经 “功臣” 的

性能提速 5 倍，成本下降 80%，统一湖仓架构全面落地。

Paimon + StarRocks 分层存储与高性能查询落地，兼顾实时、性能与成本

StarRocks 与 Paimon 的深度融合，代表了现代湖仓架构的重要演进方向。它不只是“能查数据湖”，而是真正“懂数据湖”——从架构统一、功能完善到性能极致优化，每一步都围绕真实业务场景展开。这套 Lakehouse Native 方案已在阿里集团内部多个高并发、低延迟场景中落地验证，为电商、物流、金融等业务提供坚实支撑。随着社区生态的持续壮大，我们有理由相信，StarRocks + Pai

广告投放的本质是在不确定性中快速迭代决策。每一次的数据分析都应该转化为可执行策略，通过引入 StarRocks，在流量获取阶段把起量监控变成实时智能决策引擎，让 CTR 与 eCPM 真正跑赢竞品。向量召回 + 实时监控，把测试周期从“天”压缩到“分钟级”，大幅减少试错预算，提升 CTR。2. 运营效率倍增：秒级监控 + 异常预警 + 精准人群分析，让团队从“拉数”中解放，专注策略与创意迭代。下期