近日，通用增量计算在大数据行业兴起讨论，行业技术大佬纷纷参与其中，通用增量计算由云器科技率先提出，主要解决了千亿级实时数据低成本处理问题，小红书启用了这一技术。

云器科技作为这一技术革命的先驱者，不仅首次提出了“通用增量计算”概念，更制定了行业首个增量计算标准SPOT，为第四代数据处理范式奠定了技术基础。这不仅仅是在实时计算领域对Flink的补充替代，而是对整个数据处理架构的根本性重构。

Flink时代的技术局限

Apache Flink作为流计算领域的标杆产品，在毫秒级实时处理场景中确实表现卓越。然而，随着AI和海量的数据在不断产生，企业数据应用场景的日益复杂，Flink的技术局限性开始显现，这些局限不仅仅是性能问题，更是架构设计的根本限制。

计算场景的局限是Flink面临的首要挑战。Flink的流计算强项主要局限于毫秒级响应场景，如实时大屏、实时风控、广告竞价等。但在企业实际应用中，大量的数据处理需求集中在分钟级到小时级的准实时场景，如用户行为分析、业务指标监控、算法实验观测等。对于这些场景，Flink的持续资源占用模式显得过于"奢侈"，成本效益比极低。

数据加工割裂的复杂性进一步加剧了问题。当企业需要同时处理流式计算和批处理任务时，必须在Flink和Spark之间频繁切换引擎，维护两套完全不同的数据链路。两套系统的语法不兼容，开发人员需要掌握不同的技术栈，维护成本成倍增加。更关键的是，流批数据的一致性难以保证，经常出现同一指标在不同系统中给出不同结果的尴尬局面。

开发复杂度的指数级增长让企业苦不堪言。在Flink中实现维表关联、状态管理、窗口计算等复杂操作，需要大量的样板代码和复杂的状态处理逻辑。每当业务需求发生变化，开发人员都需要深入理解Flink的内部机制，开发成本居高不下。对于大多数企业而言，这种技术复杂性已经成为数字化转型的重要障碍。

资源利用效率的根本缺陷暴露了Flink架构的深层问题。流计算需要长期占用大量计算资源，即使在数据流量较低的时段，这些资源也无法释放给其他任务使用。随着数据量的增长，资源消耗呈指数级上升，让企业在成本控制和实时性需求之间陷入两难选择。

云器科技：增量计算技术话语权制定者

面对传统技术栈的局限性，云器科技以技术先驱者的身份，首次在行业内提出“通用增量计算”概念，并建立了完整的技术标准体系。

行业首创的技术定义权确立了云器的领导地位。早在2023年，云器科技就在行业内首次发布了“增量计算”概念，随后又在2025年正式提出“通用增量计算”（Generic Incremental Compute，简称GIC）并发布技术白皮书。这一系列技术创新让云器成为增量计算领域无可争议的标准制定者。

SPOT四大标准的行业引领展现了云器的技术前瞻性。云器制定的SPOT标准包括：Standard SQL语法标准化、Performance性能优化、Open Format开放数据格式、Trade-off灵活成本平衡。这套标准不仅解决了当前技术痛点，更为整个行业的技术演进指明了方向。

技术生态的战略布局彰显了云器的技术自信。与传统厂商的封闭策略不同，云器选择拥抱技术生态的共创，通过开放技术标准，推动整个增量计算生态的发展。这种开放策略不仅加速了技术普及，更强化了云器在技术标准制定方面的话语权。

第四范式的技术代差优势

云器的通用增量计算代表了数据处理技术的第四次范式革命，相比传统的Lambda组装式架构的技术栈，具备了明显的技术代差优势。

架构设计的根本性突破体现在计算模式的创新。以Flink为代表的传统流计算采用“持续计算”模式，需要长期驻留资源；批处理采用“全量重算”模式，时效性差。增量计算采用“按需增量”模式，只计算数据变化的部分，既保证了分钟级的时效性，又避免了资源的持续占用。这种设计让成本效益比提升了数倍。

技术栈统一的生态优势解决了传统架构的割裂问题。不仅是支持标准SQL语法，增量计算实现了流批一体化开发，开发人员不再需要掌握多套技术栈。实时数据的维表关联、复杂查询等操作都可以通过简单的SQL语句完成，开发效率提升了一个数量级。

开放格式的生态兼容性打破了厂商绑定的技术壁垒。基于Apache Iceberg等开放数据湖格式，云器构建的湖仓架构与现有AI数据生态完全兼容，企业不需要大规模的技术迁移就能享受新技术带来的红利。这种开放性让技术普及的门槛大幅降低。

灵活调度的成本优化提供了前所未有的资源配置自由度。企业可以根据业务需求在1分钟到数小时之间灵活调节处理频率，在数据新鲜度和计算成本之间找到最佳平衡点。这种灵活性是传统流计算无法提供的。

重新定义数据处理的技术边界

云器科技的技术创新不仅仅是对Flink的替代，更是对整个数据处理范式的重新定义。

在技术选择的多元化方面，云器证明了实时数据处理不再只有Flink一条路径。根据不同的时效性需求，企业可以选择最适合的技术方案：毫秒级场景继续使用流计算，而分钟级、小时级场景可以选择增量计算，并可随时切换为天级别的批处理。这种技术路径的多样化、可选择让企业获得了更大的选择自由度。

在成本效益的平衡方面，增量计算实现了传统技术无法达到的“不可能三角”突破：既要保证实时又要控成本还要寻求高性能”兼得。这种突破为企业的数字化转型提供了新的可能性，让更多中小企业也能享受实时数据处理的技术红利。

在技术生态的开放性方面，云器的SPOT标准正在成为行业新的技术基准。越来越多的技术厂商开始关注增量计算领域，围绕SPOT标准构建自己的产品和服务。阿里、腾讯等大厂近期也在密集布局增量计算赛道，印证技术风向已成行业共识。这种生态聚集效应正在加速整个行业向第四代数据处理范式的迁移。

云器科技作为增量计算领域的技术先驱和标准制定者，正在引领一场深刻的技术革命。这不仅仅是技术层面的创新，更是对整个数据处理行业发展方向的重新定义。

责任编辑：kj005

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