在汹涌而至的信息化浪潮下,大数据技术技术持续更新换代,数据管理工具获得迅猛发展,有关定义也会跟着为之。数据湖(DataLake)定义自2011年被发布后,其定义、架构模式和有关技术都获得了迅猛发展与众多实践活动,数据湖已经从单一数据信息存储池定义演变为依托高效率、安全性、平稳公司级数据应用的下一代基本大数据平台。

海量数据存储技术有哪些-3种方式了解区块链存储数据插图

本次公布的《数据湖应用实践白皮书》包括了数据湖的概念与构架、数据湖关键部件与方案介绍、数据湖搭建计划方案、应用实践等相关信息,期待为消费者提供一个新的洞悉。

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通过学习这书,包含开发人员、IT运维工作人员、企业信息化管理人员等都可以充分了解阿里云基于云原生技术的公司级数据湖解决方法和产品类别,也可以明确传统式数据库管理和数据湖的差别。

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在云计算技术和互联网时代,根据数据信息进行生产制造、经营、管理决策成为一种习惯,依据Gartner报导,2019年数据信息基本建设等方面的采购费用飙涨到660亿美金,占有基础架构类手机软件费用24%。数据库的存储与应用管理体系是企业生态运行的神经中枢,数据湖成为了海量数据信息存储和分析的主要承重方法。

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市场调研机构ResearchandMarkets公布的结果显示,2020年,全球数据湖销售市场其价值为37.4亿美金,预估到2026年约为176亿美金,在2021年至2026年的预测分析阶段的复合年增长率为29.9%。

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云原生时代的来临,推动数据湖进入“云湖相互依存”新的时期。在这里环境下,阿里云发布根据云原生技术的公司级数据湖解决方法,该计划方案使用了存储测算分离出来构架,存储层根据阿里云目标存储OSS搭建,及与阿里云数据湖剖析(DataLakeAnalytics通称DLA)、数据湖搭建(DataLakeFormation通称DLF)、E-MapReduce(通称EMR)、DataWorks(通称DW)等计算引擎无缝拼接,且适配丰富多样的开源系统计算引擎绿色生态。

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十年足迹十年心,融合最先进的计算机科学与机器学习算法技术,数据湖还可以为用户提供分析预测,助力企业搭建、优化训练实体模型等。期待这部行业报告能够为企业及组织企业战略转型实践活动给予引导,为相关行业的项目领导者与践行者给予面对领域应用领域的主要参照。

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