在数字化转型的浪潮中，数据仓库作为企业的核心数据资产，其重要性日益凸显。随着业务范围扩大，企业也会使用不同的数据仓库来管理、维护相关数据。研发人员需要花费大量时间和精力，从中导出数据，然后进行手动整理、转换格式，再导入到分析工具中完成数据分析。该过程不仅繁琐，还容易出错。
ZeroETL 则提供了一个全新的解决方案，让研发人员无需操作复杂的数据抽取、转换和加载（ETL）过程就能实现数据整合和分析。它能够自动从不同软件中获取数据，直接将数据整合到一起，以统一格式呈现，帮助使用者更快速、轻松地进行数据分析。
而火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 则通过“四个一体化”逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构，不仅让数仓更轻快，数据免开发，还能保障数据质量，实现智能运维
据火山引擎 ByteHouse 产品负责人介绍，“ByteHouse 是一款 OLAP（联机分析处理）产品，用人体比喻，相当于腰部，为力量汇聚之地。但如果缺少四肢的支撑，腰部产品很难独立发挥作用。由此，ByteHouse 提出‘四个一体化’的核心理念，旨在通过全面融合，实现数据的无缝流动和高效利用。”
ByteHouse“四个一体化”架构
首先，TP、AP 一体化。TP（联机事务处理）和 AP（联机分析处理）的一体化是 ByteHouse 的核心优势之一。通过这一技术，ByteHouse 能够实时捕获上游数据，实现数据的即时分析和消费。其中，CDC（变更数据捕获）技术能够将上游数据库的变更数据以秒级速度拉取到数据仓库中，为报表和仪表盘提供实时数据支持。此外，ByteHouse 还与主流的 CDC 产品实现了无缝对接，包括火山引擎数智平台 VeDI 旗下的 DataSail、开源的 DataX、Flink 等，进一步增强了数据的实时性和准确性。
其次，湖、仓一体化。在数据湖和数据仓库的融合方面，ByteHouse 支持对 Lake 中的数据以外表的方式进行读写，包括 ORC、Parquet、Hive、Iceberg、Paimon 和 Hudi 等开放格式。同时，为了加速性能，ByteHouse 在优化器和 Schema 动态感知层面做了增强，并为开放格式提供了原生读取器，确保在湖仓之间实现高性能的数据流动。
再次，AP、AI 一体化。ByteHouse 开发了 Vector search 高级引擎，其可插拔的特点让用户可以根据不同的应用需求开启不同的计算组。此外，ByteHouse 还在不断探索运用 AI 能力让数据仓库变得更加智能，包括查询优化、索引物化视图、cache、schema 等方面。
最后，仓、市一体化。对于上规模的公司而言，数据分析中台往往由多个集群构成，数据流动复杂。ByteHouse 通过 Remote 方式实现了不同集群之间的数据联邦，帮助用户免除数据搬迁的繁琐操作，不仅提高了数据流动的效率和准确性，还降低了运维成本。
通过“四个一体化”战略的实施，ByteHouse 实现了 Zero ETL 理念。Zero ETL 不止指一种工具，更是强调数据的轻量化、高效化和智能化的理念。基于该理念，ByteHouse 能帮助企业实现数据免搬迁、开发敏捷化、数据质量提升以及运维智能化。未来，随着技术的不断迭代和升级，ByteHouse 将继续为企业提供更加高效、智能和可靠的云原生数仓解决方案。
