HareHare Data Platform
Open Lakehouse · 地端原生 · 台灣在地團隊

為 AI 時代，
打好資料基礎。

開放式湖倉（Lakehouse）資料平臺：儲存與運算分離、多種引擎共用同一份資料、地端原生部署，資料與架構不綁任何廠商。

看平臺架構 → 什麼是 Lakehouse
Hare Data PlatformSQL 查詢批次 / 串流運算開放表格式S3 物件儲存權限 · 稽核 · 監控
SCROLL
開放格式
開放表格式與資料檔，任何引擎都讀得到，不綁廠商
儲算分離
查詢加運算、容量加儲存，各自線上擴充
一份資料
SQL · Spark · Notebook · AI 共用同一份表
地端原生
實體機 / VM / 離線環境
架構關鍵

儲存與運算，從耦合到分離。

傳統叢集把運算與儲存裝在同一批節點：缺哪個都得整台買，資料還要占三倍空間。按下面的按鈕，看看擴充方式有什麼不同。

傳統叢集：綁在同一批節點

擴充 = 整台買
節點 1
運算 CPU
儲存×3 副本
節點 2
運算 CPU
儲存×3 副本
節點 3
運算 CPU
儲存×3 副本
資料 100 TB實際占用 300 TB

Hare：運算與儲存各自擴充

缺什麼加什麼
Hare 運算層 （SQL / 批次運算，容器化）
S3 API — 標準介面
Hare 儲存層 （S3 物件儲存 · Erasure Coding）
節點 2 運算 · 2 儲存實際占用 150 TB
平臺架構

開放架構，每一層都可獨立替換。

每一層都是開放技術與開放格式，層與層之間以標準介面銜接。看橘色封包如何從應用一路穿到儲存。

Hare
Hare Data Platform一個平臺，完整功能；每層由開放元件實作
應用介接
BI 報表 · 自助分析 · 資料服務 API · AI / ML
JDBC · REST · S3
查詢與運算
互動式 SQL · 跨源 Federation · 批次運算與資料管線
TrinoSpark
開放表格式
ACID 交易 · Time Travel · Schema 演進 · 隱藏分區
Iceberg
物件儲存
S3 相容物件儲存 · Erasure Coding · 冷熱分層 · 線上擴充
S3 API · 地端建議 MinIO
安全與維運
表 / 欄 / 列權限 · 動態遮罩 · 稽核 · Kerberos · 監控告警
RangerPrometheus · Grafana

看完整平臺架構 →

一份資料，多種引擎

資料流進來，洞察流出去。

資料寫進 Hare 之後，SQL、批次運算、Notebook、AI 框架讀的是同一份資料——不用再為每種工具維護一份副本。右邊是一句同時查詢 Hare 與既有資料庫的 SQL。

hare-sql — coordinator
跨產業驗證

完全不同的負載，同一套架構。

🏦 金融壽險 高合規 · 權限稽核體系延續
🔬 半導體製造 PB 級 sensor / machine log 持續寫入
🛒 大型電商 高併發互動分析
✈️ 航空運輸 全地端 ML 會員分群
🏥 醫療 AI 資料平臺 · 結構化 + 影像
🏛️ 公部門 離線環境
🔁 平臺汰換 取代既有 Hadoop 叢集 · 查詢效能大幅提升
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關於亦思

平臺、導入、維運，同一個團隊。

2008 年成立於新竹，從半導體系統開發起家。Hare 從 1.0 持續演進到 3.0 的開放式 Lakehouse，版本測試、問題修復，都是台灣在地團隊，支援 5×8 起、可升 7×24。

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成立於新竹
0 年
資料工程經驗
0+
資料平臺建置經驗
0+
在台工程師

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