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“資料湖”：概念、特征、架構與案例
資料湖的概念非常熱，許多前線的同學都在讨論資料湖應該怎麼建？阿裡雲有沒有成熟的資料湖解決方案？阿裡雲的資料湖解決方案到底有沒有實際落地的案例？怎麼了解資料湖？資料湖和大資料平台有什麼不同？本篇就來康一康。
>>戳我前往了解全文資料湖架構，為什麼需要“湖加速”？
湖加速即為資料湖加速，是指在資料湖架構中，為了統一支援各種計算，對資料湖存儲提供适配支援，進行優化和緩存加速的中間層技術。那麼為什麼需要湖加速？資料湖如何實作“加速”？本文将從三個方面來介紹湖加速背後的原因，分享阿裡雲在湖加速上的實踐經驗和技術方案。
>>點選閱讀全文如何用好雲原生資料湖？
資料湖可以很好地幫助企業應對目前資料場景越來越多、資料結構越來越複雜、資料處理需求越來越多樣化的問題。阿裡雲從2018年起就開始布局資料湖，推出了雲原生資料湖分析Data Lake Analytics（DLA），從資料湖管理（幫助客戶高效管理建構資料湖），Serverless Spark（提供高成本效益的大規模計算），Serverless SQL（提供高成本效益的線上互動式分析）三個方面幫助客戶挖掘資料價值。本文分享相關技術挑戰及解決方案。
>>點選了解全文深度 | 面向雲原生資料湖的中繼資料管理技術解析
資料湖目前在國内外是比較熱的方案，一些企業已經建構了自己的雲原生資料湖方案，有效解決了業務痛點；還有很多企業在建構或者計劃建構自己的資料湖，Gartner 2020年釋出的報告顯示目前已經有39%的使用者在使用資料湖，34%的使用者考慮在1年内使用資料湖。随着對象存儲等雲原生存儲技術的成熟，一開始大家會先把結構化、半結構化、圖檔、視訊等資料存儲在對象存儲中。當需要對這些資料進行分析時，發現缺少面向分析的資料管理視圖，在這樣的背景下業界在面向雲原生資料湖的中繼資料管理技術進行了廣泛的探索和落地。
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《阿裡雲雲原生資料湖體系全解讀》
《阿裡雲雲原生資料湖體系全解讀》是阿裡雲首次釋出雲原生資料湖體系，基于對象存儲OSS、資料湖建構Data Lake Formation和E-MapReduce産品的強強組合，提供存儲與計算分離架構下，涵蓋湖存儲、湖加速、湖管理和湖計算的企業級資料湖解決方案。
>>點選下載下傳，《阿裡雲雲原生資料湖體系全解讀》《“雲湖共生 • 數智未來”資料湖應用實踐白皮書》
在洶湧而至的資訊化浪潮下，大資料技術不斷更新疊代，資料管理工具得到飛速發展，相關概念也随之而生。資料湖（Data Lake）概念自2011年被推出後，其概念定位、架構設計和相關技術都得到了飛速發展和衆多實踐，資料湖也從單一資料存儲池概念演進為支撐高效、安全、穩定企業級資料應用的下一代基礎資料平台。此次釋出的《資料湖應用實踐白皮書》涵蓋了資料湖的定義與架構、資料湖核心元件與方案介紹、資料湖建構方案、應用實踐等内容，希望為使用者提供新的洞察。
>>點選下載下傳，《“雲湖共生 • 數智未來”資料湖應用實踐白皮書》熱門推薦
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