COROS 高驰 x OB Cloud：打造多云统一技术栈，破解全球数据增长困局

清晨，北京奥森公园的跑者刚用 COROS 运动手表记录完 10 公里晨跑数据，同步至 COROS App 的瞬间，远在阿尔卑斯山的户外爱好者几乎在同一时刻用同款设备上传 3000 米海拔的攀登轨迹。

这样的场景每天在全球 100 多个国家和地区同步上演。作为深受户外运动者信赖的专业运动科技品牌，来自世界各地的海量运动数据都在实时汇入 COROS 高驰的智能设备。

从实时跳动的心率、动态变化的配速，到精准记录的海拔高度、血氧饱和度……这些持续生成的数据如同纵横交错的神经，连接起设备与用户，为超百万用户的训练管理与运动分析提供核心支撑。

但随着业务全球化扩张，日益增长的海量运动数据让 COROS 高驰原有的数据库架构遭遇了前所未有的挑战：国内外多云环境的技术割裂、持续膨胀的数据存储成本、高峰时段的性能瓶颈，制约着高驰的业务增长。

早在 2014 年高驰创立时，团队就明确了 “做专业户外运动产品服务全球用户” 的品牌定位。

这种前瞻性让高驰在短短几年内就实现了 100+ 国家及地区的市场覆盖，但也让数据库架构面临着国内外不同环境下的复杂挑战。

其中 ，COROS App 作为连接用户与智能手表设备的核心枢纽，每天要处理来自智能手表的海量运动数据：GPS 轨迹点、心率变化、血氧饱和度、运动时长、卡路里消耗......用户可在 App 上查看训练行为的分析。

但随着注册用户突破百万级规模，海量数据所带来的冲击逐渐显现。

高驰首先面临的最棘手问题，是来自多云环境的技术栈割裂。

为适配国内外不同国家与地区的网络环境和合规要求，高驰将国内业务部署在阿里云，国外业务则选择部署 AWS 上，但却在底层数据架构上造成了 “东西割裂”，两套系统采用完全不同的技术架构，从而导致技术栈不统一。

当开发团队要迭代 COROS App 的某个功能时，需要针对国内外版本编写两套代码；维护数据库时，需要同时操作多套不同的数据库及上下游工具链体系。

这种国内外的 “双轨并行”， 让高驰团队需要投入额外时间与精力来应对多云环境的兼容性处理中，开发效率大打折扣。

更关键的是，国内技术团队在面对 AWS 环境的问题时，常常因为时区差异和高昂的咨询成本，得不到及时有效的技术支持，直接影响海外用户的使用体验。

其次是数据存储成本攀升。随着用户规模持续扩大，高驰的国内集群存储规模已达 10 TB 以上，海外集群存储规模增长更快，已至 20 TB 以上，并且数据量仍以每月 1 TB 的速度持续增长。

数据存储成本占 IT 总支出的比例持续攀升，如同不断“膨胀”的账单，给高驰带来显著的成本压力。

高并发场景的挑战则更为直观。运动爱好者的使用习惯呈现明显的时段集中性，比如工作日的夜晚 7-10 点、周末的上午 9 点到下午 5 点，这些时段成了智能手表运动数据上传的 “高峰拥堵期”。

就像城市早晚高峰的交通堵塞，大量用户同时连接设备、同步数据、生成训练报告，瞬间产生的高并发请求让原有的数据库架构不堪重负。

当用户遇到“周末跑完马拉松后，想立刻查看配速分析，App 却一直转圈加载”；“晚上 10 点同步骑行数据时，经常提示上传失败”等问题时，看似微小，却直接影响着专业运动用户对品牌的信任度。

高驰亟需一套能跨越云服务商间的技术壁垒、同时兼具成本效益与扩展能力的数据库解决方案来解决上述难题。

当高驰团队开始寻找解决方案时，市场上的数据库产品琳琅满目，但真正能满足全球化业务需求的选项却寥寥无几。

他们需要的不仅是一个数据库工具，更是一套能够支撑其全球化业务发展的坚实数据底座：能打造多云环境的统一技术栈，又能扛住高并发数据洪流的冲击，还要兼顾一定的成本效益。

经过多轮 POC 测试与架构验证，高驰最终选择升级至 OB Cloud 一体化云数据库。

这个选择并非偶然，而是基于对核心需求的精准匹配：高驰需要实现“多云统一技术栈，显著降低复杂性”，而 OB Cloud 恰好具备“多云原生，满足在不同云服务商的一致体验”的能力。

OB Cloud 最显著的优势在于其多云原生架构。与传统数据库只能绑定单一云厂商不同，它就像一个 “全球化”的数据底座，能适配国内外主流公有云基础设施，在全球覆盖超过 50 个地域、170 个可用区。

这种特性让高驰的国内外业务系统实现了无论部署在阿里云还是 AWS，开发团队面对的都是一致的架构和管理界面。

更重要的是，这种一致性贯穿整个技术链路。从数据库内核到上下游工具链，从开发接口到运维平台，OB Cloud 提供了端到端的标准化体验。

这意味着高驰可以将分散在不同云厂商的数据库系统统一升级，告别 “一套业务逻辑、两套代码实现” 的尴尬局面。

针对存储成本问题，OB Cloud 的高压缩技术也展现出一定的实力。

运动数据的特殊性在于其结构化特征十分明显，大量重复的 GPS 坐标格式、规律性变化的生理指标、标准化的运动参数，这些都为高效压缩提供了可能。

OB Cloud 的压缩算法，能根据数据类型自动选择最优压缩策略，原海外集群存储的 20 TB +数据可压缩至 6 TB，超过 70% 的存储空间缩减率，大大节约了存储空间，这对高驰来说企业的总体拥有成本（TCO）大幅降低。

在处理高并发场景时，OB Cloud 凭借其弹性伸缩机制，有效应对运动数据处理过程中的流量波动问题。

基于分布式架构设计，实时负载监测与智能调度策略，实现计算资源的动态分配：当系统检测到用户并发连接数显著增长时，可在秒级时间内完成计算节点的水平扩展；而当流量峰值过后，系统将自动释放冗余资源，回归至最优资源配置状态。切合业务增长趋势，摆脱原来传统集中式架构横向扩展问题。

在全球化业务扩张中，高驰曾面临多重挑战：多云环境下的架构割裂导致技术栈分散、运维复杂；百万级用户带来的数据量激增（月增 1 TB），既推高存储成本，又在高峰时段引发性能瓶颈。

升级 OB Cloud 一体化云数据库后，高驰最终实现了多云技术栈的统一管理，摆脱了原多套系统并行的冗余状态；依托高压缩技术，海外 20 TB + 数据缩减至 6 TB 内，存储成本直降 70%；弹性扩展能力则精准应对用户活跃高峰，保障全球用户运动数据同步的流畅性。

这套新的数据库架构也为高驰的全球化业务扩张筑牢了数据底座，破解其数据增长的困局。

面向未来，高驰也将以 OB Cloud 一体化云数据库为支撑，更高效地响应 AI 时代的业务新需求，持续推动全球业务创新，让技术升级惠及每一位户外运动爱好者。