跨越速运利用 StarRocks 提升时效，让用户得到高效速运体验

跨越速运作为物流行业内的一员猛将，也和其他物流企业一样，经历过内部场景复杂、分析需求不断变化、多种分析引擎并存、数据库性能不足等问题。在原有的分析系统愈发难以持续的情势下，跨越速运意识到自身迫切的需要新数据引擎支持不断增长的需求。

为此，跨越速运的大数据架构师张杰基于 StarRocks ，对运单分析架构进行改造升级，提升了运单分析效率。此举，通过解决物流行业做数据分析存在的痛点、运单分析架构的升级与收益、可谓是为物流行业存在的问题找到了进一步尝试的可能性。

不同于互联网行业，数据服务的大部分对象可能是 C 端用户，跨越速运所处的整个物流行业，数据服务大部分面向的是企业内部的用户，以及服务场景包括公司核心流程中各种与订单相关的环节。

这样的用户跟 C 端用户有着本质的区别，内部用户需要更直接的问题反馈渠道。当用户发现数据服务出现异常后，需要可以直接通过跨越速运内部的群或者是邮件的方式快速地反馈问题。所以这要求数据服务面向公司内用户和各种复杂场景，用户对数据服务体验的要求会更高。

跨越速运目前来说，大数据架构师张杰基于 StarRocks服务的用户就是全公司上下 5 万多名的员工，时延 P99 要求在 1 秒以内。每天有 100 多位 BI 开发同学在重度地使用跨越速运的大数据平台。目前累计，平台开发的数据服务接口已超过 1 万个。大数据架构师张杰基于 StarRocks的服务面向整个公司 ERP 系统，每天 服务的调用量已经超过1000 万次。在这样的要求下，用户对数据服务的使用体验要求比较高。

为了能够解决这些问题，跨越速运的大数据架构师张杰基于 StarRocks，正在解决数据库拥有极致的查询性能，为提升用户体验而做努力。