本地部署、SaaS 部署、私有化部署.....都是常见的软件部署方式。企业往往从安全、成本、易用性等多角度综合选择部署方式。SaaS 往往被认为初始成本更低、具备更强扩展性，但由于数据存储在软件供应商的服务器上，一些对数据安全和隐私要求高的企业会对此存在顾虑。而私有化部署，数据具备更高安全性，但相对应企业需要承担更多建设和运维成本。

近期，ByteHouse 推出“云托管”模式，在降低企业使用成本的同时，让存储和计算都运行在企业自身资源上，让数据具备更高安全性。

据介绍，ByteHouse 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的一款云原生数仓，能为企业提供极速分析体验，支撑实时数据分析和海量数据离线分析，具备便捷的弹性扩缩容能力。为了更好提升使用体验，ByteHouse 打通了产品上下游链路，构建了丰富多样的生态能力，目前已集成火山引擎增长营销套件产品，如增长分析 DataFinder、A/B 测试 DataTester、智能数据洞察 DataWind 、客户数据平台 VeCDP，为用户提供智能营销场景的一体化解决方案。

而 ByteHouse 推出“云托管”模式，则是在增长营销套件产品的基础上，引入 ByteHouse 作为数仓底座，提供强大的数据分析能力，让智能营销解决方案更高时效、更低成本、更安全。

ByteHouse 云托管架构图

据介绍，基于 ByteHouse“云托管”模式与传统的 SaaS 模式、私有化部署有显著区别。在安全层面，用户可以将数据写入自有 ByteHouse，实现业务数据可自行管理、灵活取用。在开发运维层面，“云托管”模式支持湖仓一体，降低了数据开发成本，且整体服务托管在云上，支持集群资源灵活扩容，进一步降低集群成本。

在成本方面，“云托管”模式也具备显著优势。在相同数据体量下，“云托管”模式价格低于 SaaS 模式，远低于私有化模式，更加适合对业务数据的自主管理、灵活使用有需求的用户。

目前，该模式已经在众多行业和场景中落地，以某家专注于云端 UI 设计协作工具的公司为例。该公司一直保持快速的产品更新和迭代，敏捷的开发节奏让产品能够快速响应市场变化和用户需求。但如何能快速、高效判断产品功能是否为用户需求，是该公司的痛点之一。

基于“云托管”模式，该公司以 ByteHouse 为数据分析底座，引入 DataFinder ，采用内置事件、转化、留存等十余种分析模型，实现灵活组合各种指标，挖掘关键流程改进点，科学进行产品优化。同时利用 DataTester 对比不同 UI 和交互，找到最佳迭代版本针对核心功能设计不同方案，从而找到最优方案。相比于私有化部署，“云托管”模式为该公司节约了数百万成本。

随着数字化转型不断加速，企业对数据安全、成本把控以及高效分析的诉求还将持续攀升，除了采用新型“云托管”模式，ByteHouse 还将在技术、产品能力上持续优化，为企业提供极致的数据分析服务。