湖仓一体
什么是湖仓一体？
湖仓一体兼具数据湖的灵活性和数据仓库的结构化特征，为存储和分析各种结构化和非结构化数据提供了统一平台。混合湖仓一体架构同时利用内部部署和云进行数据处理和存储。
数据仓库在过去的几十年发生了怎样的变化？
传统的数据仓库是针对驻留在本地的结构化数据构建的，主要支持各种商业智能 (BI) 功能，如报告和仪表板。现代数据仓库可应对各种数据格式，支持云平台存储和处理数据，并集成了各种数据科学工具和机器学习算法，以便从数据中提取更深入的洞见。
数据仓库已经从孤立的结构化数据存储库发展为基于云的灵活平台，支持针对各种不同数据格式进行高级分析，日渐变得更加自动化和易于操作，同时将安全性和数据治理作为优先考虑事项。
什么是数据湖？
数据湖是专门构建的架构，旨在处理和存储来自整个企业中各种不同业务应用、系统和设备的海量非结构化和半结构化数据。不同于传统数据库，数据湖可以利用文件 API 和经济高效的存储基础设施，存储多种不同的数据类型，如原始文本、图像和视频。
数据湖所具备的可扩展性和可访问性使其有利于执行各种高级分析，尤其是对于机器学习和人工智能算法。开放式文件格式的使用增强了互操作性，但需要注意，数据湖缺乏确保数据完整性和治理的内在强大机制，这一点非常重要。
如果没有适当的管理，数据湖可能会积累冗余和无序的数据，产生“数据沼泽”。在此类沼泽中进行操作会使提取有意义的洞见变得复杂。由于缺乏内置治理机制，用户必须警惕地进行监督才能维护数据完整性、元数据和访问控制。
尽管存在这些痛点，数据湖在当代数据架构中仍然很有价值，为处理异构数据提供了一种经济高效的解决方案。组织经常会部署额外的技术，如数据编目和元数据管理，以防止出现数据沼泽，确保湖中的数据结构化、可靠且适合进行分析。
数据湖、数据仓库和湖仓一体的主要区别是什么？
数据仓库、数据湖和湖仓一体代表了截然不同的数据管理架构，每种架构都是针对特定的企业数据挑战定制的。
数据结构和模式：
- 数据湖以原始格式存储数据，与结构无关。
- 数据仓库设计用于具有预定义模式的结构化数据。
- 湖仓一体既可以处理结构化数据，也可以处理非结构化数据，在兼得二者灵活性的同时，还采用了可改善数据管理的模式。
数据处理：
- 数据湖存储未经处理的原始数据。
- 数据仓库则存储提前进行了预处理、清理和转换的数据，以确保其可用于分析。
- 湖仓一体可以存储原始数据，但也允许在湖仓环境中处理数据。
重点和用例：
- 数据湖是探索性分析、发现大型数据集中的隐藏模式以及支持机器学习等高级分析的理想选择。
- 数据仓库是为商业智能 (BI) 和报告构建的，提供历史数据分析，以了解趋势、获得洞见，为战略性决策提供支持。
- 湖仓一体兼具针对所有数据类型的各种高级分析优势，同时为 BI 提供了一定程度的数据治理。
成本和可扩展性：
- 数据湖的成本效益通常更好，因为它使用成本较低的存储解决方案以原始格式存储数据。它们的可扩展性很强，可适应不断增长的数据量。
- 由于需要处理数据并满足结构化存储要求，数据仓库可能会更贵，可扩展性可能不如数据湖。
- 湖仓一体实现了成本和可扩展性之间的平衡。它们在存储原始数据时成本效益较佳，但在湖仓环境中可能会产生额外的处理费用。
湖仓一体如何防止数据沼泽的形成？
数据湖为海量数据提供了灵活的存储解决方案，但如果没有适当的管理，它们可能会变成数据沼泽，即混乱、低质量的数据存储库，难以分析。湖仓一体通过结合数据仓库的功能来防止数据沼泽的形成，专门解决了这个问题。具体如下：
数据治理：
- 湖仓一体会实施多种数据治理实践，如定义数据所有权、访问控制和数据质量标准。这可确保数据的一致性、准确性和可追溯性，防止不相关或不可靠的数据在湖中累积。数据仓库已经采用了这些实践。
- 另一方面，数据湖往往缺乏强有力的治理，导致引入不受控的数据以及潜在的重复或错误。
数据模式：
- 湖仓一体允许进行一些模式定义，这在一定程度上有助于归整数据。与完全非结构化的数据湖相比，这有利于在分析时发现和检索数据。虽然湖仓一体没有强制实施数据仓库的刚性结构，但提供了一个有利于更好地管理数据的中间带。
- 数据湖以非结构化或半结构化的原始格式存储数据。这在提供灵活性的同时也增加了数据探索和分析的复杂性。
数据生命周期管理：
- 湖仓一体有利于进行数据生命周期管理。这涉及识别、分类数据以及根据预定义规则存档或者删除数据。这有助于防止在湖仓中累积不相关或过时的数据，使其保持精简和高效。
- 数据湖往往缺乏适当的数据生命周期管理，导致数据泛滥，难以在不相关的信息中找到有价值的洞见。
数据质量工具：
- 湖仓一体可以集成多种数据质量工具，以在引入数据的过程中或在湖仓环境内净化和验证数据。这有助于确保湖中所存储数据的准确性和可靠性。
- 数据湖在分析之前可能需要单独的数据清理过程，这便增加了获取洞见的复杂性和潜在的延迟。
湖仓一体有哪些优势？
湖仓一体具有数种优势，受到希望利用所有数据进行更好决策和分析的组织青睐。以下是一些重要优势：
- 统一数据平台：湖仓一体兼具数据湖和数据仓库的优势，提供了单一平台来存储和管理所有数据，无论格式如何（结构化、半结构化、非结构化）。这样就无需为不同的数据类型提供单独的系统，简化了数据管理，并使各种不同的分析项目都能轻松访问数据。
- 改善数据治理：湖仓一体包含了数据仓库的数据治理功能。用户因此能够定义数据所有权、实施访问控制，并确定数据质量标准。这确保了数据的一致性、准确性和可追溯性，防止了数据沼泽（即难以分析的无序、低质量数据存储库）的形成。
- 灵活性和可扩展性：湖仓一体继承了数据湖的灵活性。用户可以按原样存储所有数据，而不用担心预定义结构。此外，湖仓一体还具有数据湖的可扩展性，可以轻松地扩大或缩小以适应不断增长的数据量。
- 支持高级分析：湖仓一体可存储未经处理的原始数据，为各种分析需求提供基础。这些数据对于训练机器学习模型和执行其他形式的高级分析（如数据挖掘和人工智能）很有价值。
- 经济高效：湖仓一体可以比传统的数据仓库更具成本效益。它们通常利用成本较低的存储解决方案来处理原始数据，并实施数据生命周期管理来删除不必要的数据，从而降低存储需求。
- 更快获得洞见：将所有数据集中在一个可访问的位置简化了数据发现和检索操作。数据分析师和数据科学家因此能够花更少的时间搜索数据，将更多时间用于提取有价值的洞见。
- 改善决策：湖仓一体使您能够统观自己的数据，有利于做出数据驱动型决策。您可以将取自各种数据源的洞见结合起来，更深入地了解自己的客户、运营和市场趋势，做出更明智的业务决策。
湖仓一体有哪些元素？
湖仓一体架构是一种混合的数据管理方法，兼具数据湖的灵活性和数据仓库的结构化数据质量。它有两个重要的高水平层：
湖仓一体平台：
- 直接查询访问：可通过处理层直接查询存储在湖中的数据，无需将数据加载到数据仓库或转换为专用格式。这种直接访问使 BI 应用、AI 和 ML 技术能够更好地利用数据。
- 工具无关性：任何处理引擎都可以读取原始格式的数据，因此各种工具和系统都能够检查准备好的数据。这种适应性进一步提高了处理和分析性能以及成本效益。
处理层：
- 直接查询访问：可通过处理层直接查询存储在湖中的数据，无需将数据加载到数据仓库或转换为专用格式。这种直接访问使 BI 应用、AI 和 ML 技术能够更好地利用数据。
- 工具无关性：任何处理引擎都可以读取原始格式的数据，因此各种工具和系统都能够检查准备好的数据。这种适应性进一步提高了处理和分析性能以及成本效益。
关键原则：数据库事务的 ACID 合规性：
- 原子性：确保交易要么全部完结，要么根本不处理。在进程停止的情况下，这可以避免数据丢失或损坏。
- 一致性：保持交易结果可预测且一致，同时根据设置的标准保持数据有效性并保持总体数据完整性。
- 隔离性：确保正在进行的事务在完成之前不受其他方的影响，允许多方同时读写而不中断。
- 持久性：使事务引发的更改持久存储，确保即使系统出现故障，事务引发的更改仍然存在。
这种设计平衡了数据湖的成本效益与灵活性，使多个系统能够使用可供分析的数据。它允许多方同时查看和写入数据，同时遵守可靠的事务处理规则，使其成为解决当前数据管理问题的通用且可靠的解决方案。
AI 与湖仓一体
湖仓一体和 AI 是可以为组织解锁重大价值的强大组合。具体如下：
湖仓一体对 AI 而言的优势：
- 可访问所有数据：湖仓一体存储所有类型的数据，即结构化、半结构化和非结构化。这为训练 AI 模型提供了更丰富、更全面的数据集，从而可能获得更好的性能和更精准的洞见。
- 提高数据质量：湖仓一体中的数据治理功能有助于确保数据的一致性和准确性。这对于训练可靠的 AI 模型至关重要，因为低质量的数据可能导致结果存在偏差或不准确性。
- 试验灵活性：湖仓一体可存储未经处理的原始数据。这使数据科学家能够试验不同的数据准备技术和特征工程方法，以优化 AI 模型的性能。
- 可扩展性能满足不断增长的数据：随着 AI 模型的发展，训练和再训练需要更多的数据，而湖仓一体可以轻松扩展以满足不断增长的数据需求。
- 经济高效：与传统的数据仓库相比，湖仓一体为存储大量数据提供了一种经济高效的方法。这使组织能够试验各种 AI 模型，而不用担心存储成本过高。
湖仓一体如何促进 AI 项目：
- 数据准备：湖仓一体可以集成各种数据清理和转换工具，简化为 AI 模型准备数据的过程。
- 模型训练和开发：在湖仓一体环境中可以存储和访问大型数据集，促进高效的模型训练并缩短开发周期。
- 机器学习模型管理：湖仓一体可用作管理不同版本的机器学习模型及其相关数据的中央存储库。
- AI 模型的实施：完成训练后，湖仓一体就可以为在生产中部署和使用 AI 模型提供数据管道。
总的来说，湖仓一体为数据存储、管理和访问提供了一个安全、可扩展且妥善管理的平台，在 AI 生命周期中发挥着关键作用。这使组织能够构建、训练和部署强大的 AI 模型，更好地进行决策和创新。
HPE Data Lakehouse Solutions
湖仓一体将数据湖的灵活性与数据仓库的数据治理结合起来，正在彻底改变数据管理。HPE Ezmeral Data Fabric 则在此基础上更进一步，提供了一个统一的湖仓一体，它与您现有的数据基础设施（包括本地和云中）无缝集成在一起。
- 统一并简化：HPE Ezmeral Data Fabric 打破了数据孤岛，在单个位置管理您的所有数据，无论它们是结构化、半结构化还是非结构化的。HPE Ezmeral Data Fabric 使用内置工具来简化数据治理，通过确保数据质量和安全性来确保可靠分析。
- 助力 AI 和分析：HPE Ezmeral Data Fabric 为高级分析和 AI 计划提供了坚实的基础。通过它可轻松访问所有数据，用于训练机器学习模型、进行深入的数据探索以及推动数据驱动型创新。
- 开放性和灵活性：Ezmeral Data Fabric 建立在开源基础上，避免了供应商锁定，并具有满足您特定数据需求的灵活性。无论您需要内部部署解决方案、基于云的湖仓一体还是混合方法，Ezmeral Data Fabric 都能根据您的环境进行调整。
- 随增长而扩展：随着数据量的增加，轻松扩展数据存储和处理能力。Ezmeral Data Fabric 可轻松处理不断增长的数据集，确保您能够分析所有信息。
- 经济高效：Ezmeral Data Fabric 可与低成本存储解决方案集成，高效地存储您的数据。这有助于您优化成本，同时不会影响数据可访问性或质量。
HPE Ezmeral Data Fabric 助力客户：
- 将原始数据转化为切实可行的洞见。
- 自信地做出数据驱动型决策。
- 通过先进的分析和 AI 获得竞争优势。
HPE GreenLake 边缘到云平台提供统一的数据体验，可让团队安全地连接至数据目前所在位置，不必打乱现有数据访问模式。这个平台包括能够纵向扩展且已针对部署在本地的 Apache Spark 进行优化的湖仓一体平台。数据科学家能够将弹性、统一分析平台用于本地、边缘以及公有云中的数据和应用程序，协助其加速 AI 和 ML 工作流程。