GBT 44216-2024 信息技术 大数据 批流融合计算技术要求标准立项发展报告

信息技术大数据批流融合计算技术要求标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:InformationTechnology—BigData—TechnicalRequirementsforBatch-StreamFusionComputing摘要随着数字化转型进程的深入推进，大数据处理技术已从单一模式向多元化、实时化方向快速发展。批处理与流式计算作为两类核心数据处理范式，长期处于割裂状态，难以满足企业对数据时效性与计算准确性兼顾的迫切需求。批流融合计算技术应运而生，成为大数据领域的重要技术方向。在此背景下，国家标准化管理委员会于2024年7月24日正式发布GB/T44216-2024《信息技术大数据批流融合计算技术要求》国家标准，并于2025年2月1日起实施。本标准由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口，系统规定了批流融合计算系统的参考架构、功能要求、性能要求及安全要求，填补了我国在批流融合计算领域国家标准的空白。本报告全面梳理了该标准的立项背景、编制原则、主要内容和技术要点，深入分析了其对大数据产业发展的支撑作用与引领意义，并对标准未来在人工智能融合、云原生架构适配等方向的演进趋势进行了展望，为标准宣贯实施和后续修订完善提供参考。关键词：批流融合；大数据；国家标准；计算引擎；数据处理KeywordsBatch-StreamFusion;BigData;NationalStandard;ComputingEngine;DataProcessing;LambdaArchitecture;KappaArchitecture一、引言1.1编制背景大数据技术体系经过十余年的发展，已形成以批处理（BatchProcessing）和流式处理（StreamProcessing）为核心的两大技术路线。批处理以ApacheHadoopMapReduce、Spark等框架为代表，适用于对历史数据进行大规模、高吞吐的全量计算，具有数据准确性高、计算逻辑成熟的优势，但时效性不足。流式处理则以ApacheFlink、KafkaStreams、Storm等框架为代表，能够对持续产生的数据流进行实时计算，具备低延迟、高时效的特点，但在精确性保障和复杂计算方面相对薄弱。在实际业务场景中，企业往往需要同时兼顾历史数据的深度分析与实时数据的快速响应。传统做法是同时部署批处理系统和流处理系统两套独立的计算平台，即业界所称的Lambda架构，但该方案存在系统复杂、运维成本高、两套计算逻辑难以保证结果一致性等技术痛点。随着ApacheFlink等引擎在流式计算领域率先实现"流批一体"能力，以及Spark在批处理基础上持续强化流处理能力，两种模式在技术层面的融合已具备可行性条件。Kappa架构的提出进一步简化了体系结构，但商业化产品的落地及行业用户的规范化应用仍缺少统一的技术指引。在此背景下，制定批流融合计算技术国家标准，统一技术架构、功能要求和评价准则，对于引导产业良性发展、降低用户选型成本、促进技术规范化应用具有重要的现实意义。1.2编制目的与意义本标准编制的核心目的包括三个方面：第一，建立批流融合计算系统的标准化参考架构，明确系统组成模块及其相互关系，为产品研发和系统建设提供统一的技术框架；第二，规定批流融合计算系统在功能、性能和安全方面的技术要求，为用户方评估和选型提供依据，为开发方提供设计开发的指导；第三，规范批流融合计算技术的测试与评价方法，为第三方检测机构开展符合性测试提供技术支撑。从产业意义来看，本标准的发布实施将产生多方面的积极效应。其一，有助于降低批流融合技术在行业应用中的技术门槛，促进中小企业对大数据的深度利用；其二，有助于打破不同厂商产品之间的互操作壁垒，推动形成健康有序的大数据产业生态；其三，有助于我国在全球大数据技术标准化领域争取话语权，为国际标准的制定贡献中国方案。二、标准编制原则与工作过程2.1编制原则本标准在编制过程中遵循三项基本原则：（1）科学性原则。充分梳理和吸收国内外批流融合计算技术的最新研究成果和工程实践经验，确保标准技术内容的先进性和科学性。编制组对ApacheFlink、SparkStructuredStreaming、KafkaStreams等主流计算引擎的技术实现进行了深入调研和对比分析，提炼共性技术特征，形成具有普遍适用性的技术要求。（2）协调性原则。注意与现行有效的大数据领域国家标准保持协调一致，主要包括GB/T35295-2017《信息技术大数据术语》、GB/T38667-2020《信息技术大数据数据分类指南》、GB/T38673-2020《信息技术大数据大数据系统基本要求》等。在术语定义、架构描述等方面与上述标准保持衔接，避免概念冲突和标准矛盾。（3）适用性原则。充分考虑我国大数据产业发展现状和行业实际需求，标准技术指标设定兼顾技术先进性与可实现性，既不过度超前导致多数产品难以达标，也不过于宽松而失去规范引导作用。2.2标准工作过程本标准由全国信息技术标准化技术委员会（TC28）提出并归口，由中国电子技术标准化研究院等单位牵头起草。标准编制工作经历了以下主要阶段：-预研阶段（2021年—2022年初）：开展批流融合技术国内外发展现状调研，收集产业界和学术界对标准制定的意见建议，论证标准立项的必要性和可行性。-立项启动阶段（2022年）：完成标准立项申报，明确标准适用范围、主要技术内容和编制分工，成立标准起草组。-草案编制阶段（2022年—2023年）：起草组完成标准草案初稿，经过多轮内部讨论和修改，形成征求意见稿。-征求意见阶段（2023年）：面向社会各界广泛征求意见，共收到来自科研院所、高校、企业等多家单位的反馈意见百余条，起草组逐条处理并完善标准文本。-审查与报批阶段（2023年—2024年）：通过全国信息技术标准化技术委员会组织的专家审查，完成标准报批稿。-发布与出版阶段：2024年7月24日，国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）正式批准发布GB/T44216-2024，于2025年2月1日正式实施。三、标准主要内容3.1范围与定位GB/T44216-2024《信息技术大数据批流融合计算技术要求》规定了批流融合计算系统的参考架构、功能要求、性能要求和安全要求，适用于批流融合计算系统的设计、开发、测试与评估。在技术定位上，本标准所界定的"批流融合计算"指通过统一的计算引擎和开发框架，同时支持批处理模式和流处理模式的数据计算，实现一套代码、统一部署、结果一致的技术能力。该定义涵盖了当前业界主流的"流批一体"技术路线，同时不排斥其他实现方式。3.2参考架构标准给出了批流融合计算系统的分层参考架构，自下而上包括：-基础设施层：提供计算、存储、网络等基础资源，支持物理机、虚拟机及容器化部署方式。-存储层：支持批式数据（如HDFS文件、数据湖中的批量分区数据）和流式数据（如Kafka消息队列中的实时数据流）的统一存储管理。-计算引擎层：批流融合计算系统的核心层，包含统一的计算引擎、统一的编程接口（API，如DataStreamAPI和TableAPI）、统一的调度与资源管理能力。该层通过统一的执行优化器实现批模式和流模式共用一套代码逻辑。-服务层：提供数据集成、开发调试、任务运维、元数据管理等服务能力，支撑批流融合应用的完整生命周期管理。-应用层：面向具体行业场景的应用解决方案，如实时数仓、实时风控、实时推荐等。标准明确要求，批流融合计算系统应在计算引擎层实现批与流两种模式在API、语义、数据模型和执行计划优化方面的一致性。3.3功能要求标准从以下维度对批流融合计算系统提出了系统性功能要求：（1）统一编程模型。系统应提供一套统一的应用程序编程接口，支持同一套业务逻辑代码在批处理模式和流处理模式下运行，无需针对不同模式编写两套代码。批、流两种模式下的API在算子语义（如窗口操作、连接操作、聚合操作）上应保持一致，以减少用户学习和迁移成本。（2）统一语义保障。系统应提供明确的一致性保障机制。在流处理模式下，应支持精确一次（Exactly-Once）语义，确保故障恢复后计算结果不重复、不丢失；在批处理模式下，应保证计算结果的确定性。两种模式对同一数据源的计算结果应保持一致，这是批流融合的核心要求。（3）统一数据管理。系统应支持对批式数据和流式数据的统一元数据管理，实现表结构、Schema、分区信息等的统一维护。系统应支持多种数据源接入方式，包括但不限于分布式文件系统、消息队列、传统数据库等，并提供统一的数据读写接口。（4）统一资源调度。系统应实现批任务和流任务的统一资源管理与调度，支持在不同的资源管理框架（如YARN、Kubernetes）上运行。调度策略应支持优先级设置和资源隔离，保障不同类型任务的平稳运行。（5）流式数据处理能力。针对流处理模式的特点，标准要求系统支持事件时间（EventTime）与处理时间（ProcessingTime）两种时间语义，支持多种窗口类型（滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等），支持水印（Watermark）机制以应对乱序数据问题。（6）批式数据处理能力。针对批处理模式的特点，标准要求系统支持大规模数据的高吞吐处理，支持复杂的数据转换、连接、聚合等操作，支持数据分区和任务并行执行。（7）状态管理能力。系统应提供可扩展的状态存储与管理能力，支持大规模状态数据的持久化、备份与恢复。在批流融合场景下，状态管理机制应同时适用于两种处理模式。3.4性能要求标准对批流融合计算系统的性能提出了框架性要求，主要包括：-吞吐量：系统在流处理模式下应具备较高的吞吐能力，单位时间内处理的数据量应满足业务需求，且吞吐量的提升应具备接近线性的横向扩展能力；在批处理模式下，系统的数据处理吞吐量应具备水平扩展能力。-延迟：流处理模式下，端到端处理延迟应在秒级以内，为实时业务提供有效保障；批处理模式下，任务的调度延迟和排队等待时间应有明确上限。-扩展性：系统应支持计算节点的水平扩展，在集群规模扩展时，性能应实现近似线性增长，扩展过程应不影响正在运行的任务。3.5安全要求在安全方面，标准规定了批流融合计算系统的身份认证、权限管理、数据加密、审计日志等安全功能要求。要求系统支持与企业身份管理系统集成，实现用户身份的统一认证；支持基于角色的访问控制和细粒度的数据权限管理；支持数据传输加密和存储加密；提供完善的操作审计日志，并支持日志的导出和归档。3.6兼容性要求为确保批流融合计算系统在实际生产环境中的可用性，标准还规定了系统的兼容性要求，包括对主流操作系统、主流文件系统、主流资源调度框架的适配，以及对SQL语言标准的支持程度。四、标准关键技术分析4.1批流融合的技术实现路径批流融合计算的标准化需建立在成熟的技术路径之上。当前业界存在两条主流技术路线：（1）以流为核心、批为特例的路线。以ApacheFlink为代表，将所有计算视为流式计算，批处理被建模为有界数据流的处理。该路线的优势在于架构统一、处理逻辑一致性强，对事件时间处理、状态管理等有原生支持。（2）以批为核心、流为扩展的路线。以ApacheSparkStructuredStreaming为代表，在批处理引擎上扩展微批处理能力。该路线的优势在于继承了批处理的高吞吐和成熟优化器，但在延迟和事件时间支持方面存在一定局限。GB/T44216-2024在标准层面对上述两种技术路径保持开放态度，不限定具体的技术实现方式，而是从功能能力维度提出统一要求。这一处理方式既尊重了不同技术流派的特点，又保证了标准要求的可实施性和可符合性。4.2一致性保障机制批流融合计算过程中，由于批与流的数据输入方式不同，若处理逻辑存在差异，同一份数据在两种模式下可能产生不完全一致的计算结果。本标准在编制时，将计算结果一致性作为核心关注点，要求系统在两种模式下的计算语义保持一致。实现该要求的关键技术手段包括统一的SQL解析和校验层、统一的逻辑计划和物理计划优化器、统一的计算结果输出提交机制（包括事务性输出）。这些措施能从根本上确保批流执行逻辑的一致性，避免因框架差异引发结果偏差。五、标准实施与产业影响5.1标准实施路径标准的生命力在于实施。按照全国信息技术标准化技术委员会的部署，标准发布后将开展以下推广实施工作：（1）标准宣贯培训。组织面向标准使用单位的技术宣贯和培训活动，帮助企业和机构准确理解标准的技术要求，指导其开展标准符合性建设和产品选型。（2）标准符合性测试。依托第三方检测机构开展批流融合计算系统的标准符合性测试，对产品的功能、性能和安全指标进行检测评估，为标准落地提供技术支撑。（3）标准应用试点。在金融、电信、制造等重点行业选取典型用户开展应用试点，探索标准在不同场景下的适配方案，总结最佳实践并向全行业推广。5.2产业影响分析本标准的发布实施对大数据产业将产生深远影响：（1）引导技术进步方向。明确的技术要求和参考架构为企业研发提供指引，有助于集中产业力量攻克关键共性技术，促进批流融合技术向更成熟、更稳定的方向发展。（2）降低用户使用门槛。标准化为大数据平台用户选择批流融合产品提供了明确依据，减少了选型评估成本和技术风险，尤其有利于中小型企业通过标准化产品快速获得批流融合能力。（3）促进产业生态建设。统一的架构和要求有助于实现不同厂商产品之间的互操作和替换，推动形成开放竞争的产业生态，避免技术锁定和生态封闭。（4）支撑行业数字化转型。批流融合技术是构建实时数据仓库、数据湖、实时数仓一体化的关键支撑。标准的发布将进一步推动各行业实现数据处理的实时化升级，提升数据驱动决策的效率。六、标准主要编制单位6.1牵头单位本标准由全国信息技术标准化技术委员会（SAC/TC28）归口管理，中国电子技术标准化研究院为牵头起草单位。中国电子技术标准化研究院（CESI，又名工业和信息化部电子工业标准化研究院）创建于1963年，是工业和信息化部直属事业单位，也是国家从事电子信息技术领域标准化的基础性、公益性、综合性研究机构。该研究院是信息技术领域国家标准的核心研制机构，在云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术领域完成了大量基础性、战略性的标准研制工作，主导或参与制定了数百项国家标准和行业标准。研究院设有大数据与人工智能标准研究团队，长期跟踪国际大数据标准化动态，积极参与ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）和WG9（大数据工作组）等国际标准化组织的相关工作。在本标准的研制过程中，该研究院负责标准框架设计、核心技术内容编制、意见汇总处理和标准文本完善等关键环节的组织与实施工作，从标准立项到发布的全过程保障了编制工作的顺利推进。6.2主要参与单位标准编制还汇聚了国内批流融合计算领域的主要技术力量，参与起草单位包括（但不限于）阿里云计算有限公司、华为技术有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、北京百度网讯科技有限公司、清华大学、中国人民大学等。各参与单位发挥自身在技术研发、工程实践、学术研究等方面的优势，为标准内容提供了丰富的技术输入和实践案例。七、结论与展望7.1结论GB/T44216-2024《信息技术大数据批流融合计算技术要求》是我国大数据领域一项重要的基础性技术标准