荣耀DataOps平台实现存储计算显著降本与开发效能全面提升

海量数据处理挑战下的大规模降本增效需求

作为全球领先的AI终端生态公司，荣耀在全球拥有2.5亿+在网设备，70%员工为研发人员，海量数据 processing 需求巨大。企业面临大数据处理效率与成本管控的核心瓶颈：传统数据存储与计算资源消耗高昂，开发流程线下操作繁复，数据质量治理困难，难以支撑AI驱动的新型业务增长。

通过三协同与两化策略构建高效DataOps体系

荣耀通过统一存储引擎、统一计算引擎、统一数据开发及统一数据治理四大核心举措，构建端到端DataOps平台。在降本方面，实施技术与运营协同、平台与业务协同、平台与云厂商协同三大协同机制，落地存储生命周期管理、冷热数据分层及在离线混部技术；在增效方面，推动开发流程从在线化向智能化演进，集成SQL优化、智能补全、依赖自动生成等AI能力。

量化收益体现平台应用实效

• 存储降本：通过EMR存储治理（生命周期管理、冷热分层、冷表治理），2025年已删除数据达XX PB，沉降XXX PB，累计节省成本XXXX万元。
• 计算降本：借助资源调度优化与计算引擎升级（Spark/StarRocks切换），2025年节省计算成本XXXX万元。
• 开发效能提升：DataOps开发平台覆盖数据全链路开发活动，业务活动在线数字化率提升50%，显著降低典型开发场景人天消耗。
• 数据治理精度提升：通过点位治理平台能力，注册上报一致率2025年目标90%，点位查找与共享流程效率提升30%，无用数据存储减少XX TB。

“通过三大协同与平台智能化建设，荣耀实现了业内最大规模离在线混合部署，数据开发效率与资源利用率获得显著提升。” —— 赵黄起，荣耀终端有限公司大数据平台部部长

携手腾讯云推进多模态数据能力共建

面对多模态数据处理的技术薄弱点，荣耀2025年协同腾讯云大数据团队开展技术预研，引入EMR-Lance统一存储格式以降低多模态数据存储成本，采用EMR-Ray计算引擎提升处理性能15%，并构建多模态数据入湖、元数据统一管理及数据质量标准能力，为AI与大数据融合提供高性能、低成本的技术基础。

内容来源：荣耀终端有限公司大数据平台部部长赵黄起公开分享材料。

数据说明：文中所有数据指标均基于荣耀内部实践成果，具体数值因商业保密要求已做脱敏处理。