❖

“21世纪什么最贵？人才！”

这是电影《天下无贼》中黎叔（葛优饰）的一句经典台词，一语中的地道出了人才在当今时代的重要性。在市场竞争格局瞬息万变的今天，可以说谁拥有了人才，谁就拥有了未来发展的核心竞争力，对于以技术研发为生存之本的公司更是如此。

作为“智能的数据技术提供商”，云和恩墨始终对技术创新、知识传承和人才培养十分重视。公司将“成为伙伴享受工作、引领行业发展的组织”作为愿景，就是将人才战略贯彻到各个层面，致力于将企业的可持续发展与人才成长结合起来。目前，云和恩墨已建立起一个多层次的人才支撑体系。

在过去的一年时间里，云和恩墨引入了五位在数据库内核研发和数据智能领域经验丰富的优秀博士。这释放了一个怎样的信号？这些博士具体在做什么？基于公司的战略架构和发展历程，我们一探究竟。

实际上，云和恩墨在创立之初便确立了以客户的数据资产为中心，围绕业务架构（数据运用）、数据架构（数据管理）、应用架构（数据加工）和IT基础架构（数据承载）提供高价值的软件产品、专业服务和解决方案的总体战略架构。在战略架构的引领下，云和恩墨紧跟快速变化的行业需求，凭借积极的研发、优质的产品、扎实的服务和持续的人才投入，实现了数据技术与千行百业的深度融合。

云和恩墨战略架构总览

十年转瞬，云和恩墨经历了从提供数据库服务到数据库生态产品的转变，如今已经发展到研发数据库基础软件和数据智能产品的3.0阶段。随着战略布局升级和业务的全栈化铺开，公司对高精尖人才的需求增加，引入一批优秀的博士、构建完善的人才梯队正是适应新阶段发展的必然要求。

“公司的目标是围绕客户的数据资产形成数据生产、消费、存储、管理、商业价值挖掘的闭环，从而助力客户实现业务创新升级。”张皖川博士说，“在我看来，这正是智能的数据技术提供商的价值所在。”

作为第一位入职云和恩墨的博士和公司数据库产品研发的负责人，张皖川经历了MogDB快速发展的全过程。MogDB是一款基于openGauss开源数据库的内核进行研发的企业级关系型数据库，是云和恩墨躬身入局国产数据库赛道的一次尝试。

“从无到有，公司逐步完成了数据库研发人才招聘和研发体系搭建工作。2022年1月，MogDB 2.1版本发布，这是该产品问世不到一年半以来的第四个关键版本。MogDB在快速迭代演进的同时也已成功应用在多家金融和政府客户的核心系统上，阶段性成果显著。”张博士说，“云和恩墨坚持对数据库产品的长期投入，这让我对未来充满信心。”

目前，云和恩墨的数据库研发团队中有接近一半的成员是从事内核研发。陈博士作为资深数据库架构师，是团队中的一员。他认为通用型的企业级数据库比专用数据库在研发上的技术复杂度更高。“云和恩墨的管理层对此有深刻的认识，所以我们一直在提高MogDB的性能、易用性、高可用等核心能力上下功夫，以提升产品竞争力。”陈博士说。

云和恩墨数据库MogDB方案架构图

产品能力的提升离不开新技术的支撑，云和恩墨紧跟技术发展趋势，结合自身优势，不断进行创新，以智能的数据技术满足市场需求。

团队中负责数据库内核研发的郝宇博士的工作便是调研数据库领域新技术，发现适用于提高MogDB性能的新技术并探究可行性。他表示，AI for DB（数据库智能化）是数据库产品发展的一个重要方向，利用AI算法、机器学习、深度学习等可以满足数据库运维和优化方面极高的要求，从而全面提升数据库智能化水平。

据张皖川博士介绍，openGauss本身提供了一些偏运维侧的智能能力，比如智能调参、SQL执行时间的预测等。如何充分发挥这些能力，提升MogDB的性能并简化运维流程，是研发人员一直思考的问题；另一方面，公司在内核研发中对智能化也有进一步规划，比如智能资源调配、动态智能的调节内存在各个方向的启用、智能优化器等。

云和恩墨对智能的数据技术的执着不仅限于数据库产品，也包括混合数据库云管平台(zCloud)、SQL质量管控平台(SQM)、数据资产管理平台等各类数据技术产品。产品的全面智能化是持续演进的方向。

“智能技术在提高产品性能和服务水平上发挥着重要作用。高端的DBA和数据库专家稀缺，使用智能自治的产品代替原来需要人工完成的工作，可以降低企业运营成本，提高业务效率。更难能可贵的是，这相当于每个客户都可以拥有一位24小时随时待命的高级专家‘驻场’。”数据智能专家易岚博士说，“我们将1000多家金融、运营商、政府等行业头部客户的数据库服务最佳实践和专家团队的智慧经验代码化，并全面拥抱AI先进算法，实现AI赋能现有数据技术产品，这是智能化的第一步。”

谈到数据智能领域的未来规划时，易博士说：“我们掌握很强的算法能力，但是算法需要与行业业务场景深度绑定，与场景中的其他组件和系统进行配合，才能解决具体问题，真正实现落地。”

易博士认为数据智能产品的研发是一个漫长的过程，不能一蹴而就。前期需要深入多个一线场景，精准获取客户需求，解决客户问题，将沉淀下来的行业共性需求和问题解决经验转化为产品特性和能力，最终开发出数据智能标准化产品。

提起数据智能，在数据资产变现与数据交易流通方面有着丰富从业经历的孙静博博士有自己独特的理解。在他看来，数据智能是数字化转型的终极目标，是数据赋能业务的技术手段。作为最核心的生产要素，如何发现数据、挖掘数据、运营数据，实现数据价值的最大化，是近年来各组织都在探索的方向。

加入云和恩墨以后，孙博士带领团队深入研究隐私计算，开发相关产品。据《深潜数据蓝海2021隐私计算行业研究报告》预测，到2024年，中国“隐私计算”软件平台市场规模有望达到100~200亿元，甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。云和恩墨研发相关产品可以说再一次踩在了市场发展的鼓点上。

近期，孙博士带领团队研发的新型面向隐私安全计算的数据资产管理平台v1.0已经发布。该产品可用于商业数据资产管理全链条，解决企业数据处理和计算过程中出现的安全问题，实现安全存储和隐私保护，协助企业最大化数据商业价值。该平台结合传统数据安全能力，协力建立数据融通全生命周期的安全体系，为数据的价值提升保驾护航。

数据资产管理平台建立的数据全生命周期安全体系

瓜熟蒂落，水到渠成。云和恩墨密集地引入高端人才是公司完善战略架构布局的必然结果，是在“数据驱动·成就未来”使命的引领下，提供智能的数据技术满足用户新需求的自然而然的选择。未来，云和恩墨在人才引进、数据技术发展方面还会有哪些新动作，值得我们拭目以待。

云和恩墨数据库人才招聘进行时，点此了解！