現在已經有越來越多的行業和技術領域需求大資料分析系統，例如金融行業需要使用大資料系統結合 VaR(value at risk) 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大資料系統實作輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大資料系統持續聚合和分析時序資料，各大科技公司需要建立大資料分析中台等等。
抽象來看，支撐這些場景需求的分析系統，面臨大緻相同的技術挑戰：
業務分析的資料範圍橫跨實時資料和曆史資料，既需要低延遲的實時資料分析，也需要對 PB 級的曆史資料進行探索性的資料分析；
可靠性和可擴充性問題，使用者可能會存儲海量的曆史資料，同時資料規模有持續增長的趨勢，需要引入分布式存儲系統來滿足可靠性和可擴充性需求，同時保證成本可控；
技術棧深，需要組合流式元件、存儲系統、計算元件和；
可運維性要求高，複雜的大資料架構難以維護和管控；
![Winrunner的一些技巧[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)