本地部署、SaaS 部署、私有化部署.....都是常見的軟件部署方式。企業往往從安全、成本、易用性等多角度綜合選擇部署方式。SaaS 往往被認為初始成本更低、具備更強擴展性，但由于數據存儲在軟件供應商的服務器上，一些對數據安全和隱私要求高的企業會對此存在顧慮。而私有化部署，數據具備更高安全性，但相對應企業需要承擔更多建設和運維成本。

近期，ByteHouse 推出“云托管”模式，在降低企業使用成本的同時，讓存儲和計算都運行在企業自身資源上，讓數據具備更高安全性。

據介紹，ByteHouse 是火山引擎數智平臺 VeDI 旗下的一款云原生數倉，能為企業提供極速分析體驗，支撐實時數據分析和海量數據離線分析，具備便捷的彈性擴縮容能力。為了更好提升使用體驗，ByteHouse 打通了產品上下游鏈路，構建了豐富多樣的生態能力，目前已集成火山引擎增長營銷套件產品，如增長分析 DataFinder、A/B 測試 DataTester、智能數據洞察 DataWind 、客戶數據平臺 VeCDP，為用戶提供智能營銷場景的一體化解決方案。

而 ByteHouse 推出“云托管”模式，則是在增長營銷套件產品的基礎上，引入 ByteHouse 作為數倉底座，提供強大的數據分析能力，讓智能營銷解決方案更高時效、更低成本、更安全。

ByteHouse 云托管架構圖

據介紹，基于 ByteHouse“云托管”模式與傳統的 SaaS 模式、私有化部署有顯著區別。在安全層面，用戶可以將數據寫入自有 ByteHouse，實現業務數據可自行管理、靈活取用。在開發運維層面，“云托管”模式支持湖倉一體，降低了數據開發成本，且整體服務托管在云上，支持集群資源靈活擴容，進一步降低集群成本。

在成本方面，“云托管”模式也具備顯著優勢。在相同數據體量下，“云托管”模式價格低于 SaaS 模式，遠低于私有化模式，更加適合對業務數據的自主管理、靈活使用有需求的用戶。

目前，該模式已經在眾多行業和場景中落地，以某家專注于云端 UI 設計協作工具的公司為例。該公司一直保持快速的產品更新和迭代，敏捷的開發節奏讓產品能夠快速響應市場變化和用戶需求。但如何能快速、高效判斷產品功能是否為用戶需求，是該公司的痛點之一。

基于“云托管”模式，該公司以 ByteHouse 為數據分析底座，引入 DataFinder ，采用內置事件、轉化、留存等十余種分析模型，實現靈活組合各種指標，挖掘關鍵流程改進點，科學進行產品優化。同時利用 DataTester 對比不同 UI 和交互，找到最佳迭代版本針對核心功能設計不同方案，從而找到最優方案。相比于私有化部署，“云托管”模式為該公司節約了數百萬成本。

隨著數字化轉型不斷加速，企業對數據安全、成本把控以及高效分析的訴求還將持續攀升，除了采用新型“云托管”模式，ByteHouse 還將在技術、產品能力上持續優化，為企業提供極致的數據分析服務。