在当今的互联网应用中，业务流量往往具有很大的不确定性。
例如，电商平台在“618”“双 11”等促销活动期间，访问量会呈爆发式增长，可能是平时的十倍甚至百倍，导致系统无法承载如此高负载而崩溃。这就要求底层数据库具备“弹性”机制，能根据流量情况自动伸缩资源，以应对业务需求的动态变化。
而弹性正是云原生架构的核心特性。作为火山引擎推出的一款云原生数据仓库，ByteHouse 一方面具备高性能特性，能支持用户实时数据分析和海量数据离线分析能力；另一方面，基于弹性伸缩能力，用户只需基于时间、资源负载等条件就能进行扩容、缩容配置，减轻手动管理的负担，提升资源利用率，进一步节省成本。
在传统的基础设施架构中，企业通常需要为峰值负载配置足够的资源，导致在大部分时间里，资源处于闲置状态，造成了极大的浪费。而 ByteHouse 云原生弹性能力允许企业根据实际需求动态调整资源，只在需要的时候分配资源，实现随开随用，不使用时自动暂停，暂停期间不收取任何计算层费用，从而降低了成本。
除此之外，ByteHouse 云原生弹性还可以确保资源得到最有效的利用。当应用负载较低时，系统可以自动回收多余的资源，并分配给其他需要的应用或服务。
那么，ByteHouse 是如何实现云原生弹性能力？
在存储层面，ByteHouse 采用 Serverless 架构，具有低成本、无限扩展的能力。在计算层面，ByteHouse 则基于 PaaS 模式，通过容器化实现无状态或弱状态，将整个计算组包装成租户和应用呈现给用户，保证租户之间不会发生资源征用冲突或性能劣化，让计算资源在秒级内实现弹性拉起和弹性扩缩容。
正是由于采用计算资源采用 PaaS 方式，ByteHouse 能让用户有效避免不规范 SQL 造成的过多资源消耗，且计价模式采用资源用量（CPU）方式，确保用户对账单可预期。
ByteHouse 弹性伸缩的能力也广泛应用广告营销、游戏、金融等场景中。以中国某知名游戏厂商为例，该厂商基于 ByteHouse 构建了一体化实时数仓平台，具备实时数据接入、实时 ETL 数据加工、实时维表关联和实时数据服务等能力，不仅能支持 20 万 + QPS 高并发点查，性能提高 2 倍以上，在资源用量上，比之前架构减少了 30% 成本。
现如今，降本增效一直是企业重点关注的话题。不仅仅是弹性伸缩，ByteHouse 将优化冷热隔离、数据压缩等能力，持续保障数据查询和分析高性能的同时，进一步降低资源成本。
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