现代数据架构中，每个组件是开源界成熟产品，也有中间件来降低应用与这些组件的交互成本，存在哪些问题？

运维成本极大：运维是一门技术活，需要对组件的原理有比较清楚的了解才能更好的运维，以及进行线上问题的排查和优化。这些开源产品已经将使用成本降的足够低，但是运维成本还是很高，比如 HBase 组件的运维还需要额外运维 Zookeeper、HDFS 等。云托管产品降低了一定的运维成本，但仍无法做到免运维，业务 OPS 仍需要花大量精力在性能调优、容量规划等工作上。另外多组件会比单组件运维成本更高，因为还需要管理组件间的数据流。 多 API 交互复杂：每个组件都提供了不尽相同的 API，应用与不同组件的交互很难抽象和解耦。 成本高：每一个新的组件的引入都需要额外的存储和计算成本，但各组件的偏向不一样，有的更重计算有的更重存储。如果多组件间能共享计算或存储，那能极大的降低成本。而在当前的架构中，每个组件都是相互独立的，需要独享存储和计算资源。