湖仓一体2.0:智能湖仓的新时代

一、前言

在阅读本文之前,建议读者先对数据湖和湖仓一体有一些基本的了解。这将有助于更好地理解本文内容。您可以参考笔者以下文章:

从数据仓库到数据湖(上):数据湖导论

从数据仓库到数据湖(下):数据湖领域热门的开源框架

从数据湖到湖仓一体:统一数据架构演进之路

二、什么是智能湖仓?

起源

智能湖仓的出现并不是某一时刻由某个人或公司明确提出的,而是随着数据管理技术的不断发展,自然演变而来的一个概念。起初,湖仓一体(Data Lakehouse)旨在解决数据湖和数据仓库之间的差距。随着对AI、机器学习和自动化需求的增加,湖仓一体逐渐演变为更智能化的湖仓,即智能湖仓。

概述

智能湖仓(Intelligent Data Lakehouse)指的是为了满足企业现代化数据要求的智能化数据集成管理平台,是基于湖仓一体进阶打造的一种新型的数据管理架构,所以也有人将其称之为 ‘湖仓一体2.0’。智能湖仓是以数据湖为中心、聚合数据库、机器学习、数据仓库、大数据处理模块的智能湖仓平台,来满足海量数据的统一治理与价值发掘,以更敏捷的架构方式,赋能企业快速提取数据价值,助益业务增长。

以下是智能湖仓的几个关键特性:

  1. 统一存储:智能湖仓将结构化、半结构化和非结构化数据存储在数据湖中,从而简化数据管理和访问。
  2. 统一元数据管理:提供统一的元数据管理,使数据的发现、访问和管理更加高效和一致。
  3. 高性能查询:智能湖仓通过向量化查询引擎,能够高效地处理大规模数据分析查询。
  4. 灵活的数据处理:支持多种数据处理框架和工具,如 Apache Spark、Apache Flink、Hive 等,允许用户选择最适合其需求的数据处理方式。
  5. 数据治理和安全性:提供强大的数据治理和安全机制,确保数据的合规性和安全性。
  6. AI 和机器学习集成:智能湖仓通常集成了 AI 和机器学习工具,方便数据科学家在大规模数据上进行建模和分析。
  7. 成本效益:通过利用云存储和计算资源,智能湖仓可以更具成本效益地扩展,以满足不断增长的数据需求。

注意:智能湖仓也是一种新型的数据管理解决方案,并没有跟具体哪个技术绑定。

三、为何要构建智能湖仓?

在湖仓一体一文中,我们讲到了Lake House是要将湖、仓打通,提升数据存储弹性和质量的同时还能降低成本,减小数据冗余,如下图所示:

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随着时间的推移,企业为了从数据湖及专门构建的存储中获取最大收益,企业希望在不同系统之间轻松移动数据。例如,有些情况下,客户希望将数据湖中的部分数据移至数据仓库、日志系统等节点。我们将这种情况归纳为由内向外的数据移动操作。

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还有些情况下,企业希望将业务数据从关系型数据库和非关系型数据库移动到数据湖内。我们将这种情况归纳为由外向内的数据移动操作。

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最后,企业还可能要求将数据在不同的专用数据存储方案之间来回移动,比如将数据仓库内的数据提供给机器学习系统。我们将这种情况归纳为围绕边界的数据移动操作。

img

总结如下图:

在这里插入图片描述

然而,随着数据积累越来越多,移动起来就变得更加困难,这就是所谓的**“数据重力”**。

因此,Lake House不仅要把湖、仓打通,还要克服“数据重力”,让数据在这些服务之间按需来回移动:入湖、出湖、环湖……

将数据湖和数据仓库集成起来只是第一步,还要把湖、仓以及所有其他数据处理服务组成统一且连续的整体,这就是“智能湖仓”,而非“湖仓一体”。

智能湖仓并非单一产品,它描述的是一种架构。

这套架构以数据湖为中心,把数据湖作为中央存储库,再围绕数据湖建立专用“数据服务环”,环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析,甚至RDS和NOSQL服务等等。

在这里插入图片描述

大家“环湖而饲”,既可以直接操纵湖内数据,也可以从湖中摄取数据,还可以向湖中回注数据,同时环湖的服务彼此之间也可以轻松交换数据。

任何热门的数据处理服务,都在湖边建好了,任何对口的数据都能召之即来、挥之则去。依靠这种无缝集成和数据移动机制,用户就能从容地用对的工具对的数据中挖出干货!

我们将这样一种强大的数据湖及其配套的专用构建数据服务体系,称为智能湖仓(Lake House)架构

四、 湖仓一体 VS 智能湖仓

智能湖仓和湖仓一体(Data Lakehouse)是两个紧密相关但略有不同的概念。以下是它们的区别:

湖仓一体(Data Lakehouse)

  1. 定义:湖仓一体是一种将数据湖和数据仓库结合在一起的新型数据管理架构。它利用数据湖的灵活性和数据仓库的高性能查询能力,提供统一的数据存储和管理平台。

  2. 特性

    • 统一存储:同时支持结构化、半结构化和非结构化数据。
    • 高性能查询:通过优化的查询引擎,提供接近数据仓库的查询性能。
    • 开放数据格式:使用开放的数据格式(如Parquet、ORC等),方便数据的共享和集成。
    • 简化的数据架构:将数据湖和数据仓库的功能整合在一起,简化数据架构。
  3. 主要优势

    • 灵活性和可扩展性:能够处理各种类型的数据和工作负载,易于扩展。
    • 成本效益:通过统一的数据存储和处理,降低数据管理成本。

智能湖仓(Intelligent Data Lakehouse)

  1. 定义:智能湖仓是在湖仓一体的基础上进一步发展而来的,它通过集成更多的智能化功能(如人工智能、机器学习、自动化数据管理等),提升数据管理和分析的效率。

  2. 特性

    • AI 和机器学习集成:内置AI和机器学习工具,支持大规模数据的建模和分析。
    • 自动化数据管理:通过自动化的数据治理、数据质量管理和元数据管理,提高数据管理的效率。
    • 智能优化:使用智能化算法进行查询优化、资源调度和性能提升。
    • 实时分析:支持实时数据处理和分析,快速响应业务需求。
  3. 主要优势

    • 智能化:利用人工智能和机器学习技术,提供更高效的数据分析和管理能力。
    • 自动化:通过自动化技术,减少人为干预,提高数据管理的精确性和效率。
    • 实时性:提供实时的数据处理和分析能力,满足实时业务需求。

区别

  1. 智能化水平

    • 湖仓一体:主要是将数据湖和数据仓库的优点结合在一起,提供统一的数据存储和管理。
    • 智能湖仓:在湖仓一体的基础上增加了智能化功能,如AI、机器学习、自动化数据管理等,提高数据管理和分析的智能化水平。
  2. 自动化程度

    • 湖仓一体:主要依赖平台手动配置和管理。
    • 智能湖仓:通过自动化技术减少手动干预,提高管理效率。

总结来说,智能湖仓是在湖仓一体的基础上,通过集成更多的智能化和自动化功能,进一步提升了数据管理和分析的效率和效果。

五、企业案例

由于智能湖仓概念较新,截至目前,国内的智能湖仓还未成熟。这里以国外的亚马逊云科技的智能湖仓平台为例。亚马逊凭借其Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)存储系统的先天优势,构建了领先的智能湖仓平台。Amazon S3作为一款历史悠久的对象存储服务,拥有无与伦比的持久性、可用性与可扩展性。正是因为这一优势,亚马逊云科技选择了Amazon S3作为其数据湖的基础技术。

数据湖的设置与管理往往涉及许多手动且极为耗时的操作,例如从不同来源加载数据、监控数据湖、设置分区、将数据重整为列格式,以及对访问进行授权与审计等等。为了简化这个过程,亚马逊云科技开发了Amazon Lake Formation。Lake Formation能够从数据库及对象存储中收集并分类数据,将数据移动到Amazon S3数据湖内,使用机器学习算法清理并分类数据,大大缩短了云端安全数据湖的构建周期,如下图所示:

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亚马逊网络服务(AWS)官方提供了智能湖仓的参考架构:

img

详细信息可参考官网文档:在亚马逊云科技上构建智能湖仓

六、总结

智能湖仓是一种创新的数据管理架构,旨在满足企业现代化数据需求。它在湖仓一体(Data Lakehouse)的基础上,通过集成AI、机器学习和自动化等智能化功能,进一步提升了数据管理和分析的效率。智能湖仓具备统一存储、统一元数据管理、高性能查询、灵活的数据处理、强大的数据治理和安全机制,以及AI和机器学习集成等特性。它为企业提供了更敏捷的架构,能够快速提取数据价值,助力业务增长。通过构建智能湖仓,企业可以实现高效的数据管理和灵活的数据移动,从而克服“数据重力”问题,增强数据处理能力和业务响应速度。

需要注意的是,智能湖仓作为新兴技术,虽然受到广泛关注,成为热门话题,但在实际应用中仍面临诸多挑战和局限性。尽管其理论概念具有很大的吸引力,实际部署和实施过程中,企业需谨慎考虑其适用性和成熟度。

七、参考资料

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