本文主要是介绍Doris案例篇—Doris 在思必驰的应用实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Doris案例篇—Doris 在思必驰的应用实践
业务背景
思必驰是国内专业的对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520，为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。
思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ，基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维成本、短平快的开发链路以及优秀的查询性能等诸多方面优势，如今已经在实时业务运营、自助/对话式分析等多个业务场景得到运用，满足了 设备画像/用户标签、业务场景实时运营、数据分析看板、自助 BI、财务对账等多种数据分析需求。在这一过程中我们也积累了诸多使用上的经验，在此分享给大家。
架构演进
早期业务中离线数据分析是我们的主要需求，近几年，随着业务的不断发展，业务场景对实时数据分析的要求也越来越高，早期数仓架构逐渐力不从心，暴露出很多问题。为了满足业务场景对查询性能、响应时间及并发能力更高的要求，2019年正式引入 Apache Doris 构建实时离线一体的数仓架构。
以下将为大家介绍思必驰数仓架构的演进之路，早期数仓存在的优缺点，同时分享我们选择 Apache Doris 构建新架构的原因以及面临的新问题与挑战。
早期数仓架构及痛点
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