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4大特点解析华为云数据湖“黑科技”

发布时间:2018-11-15 12:17:14 已有: 人阅读

  随着企业业务的发展,数据出现井喷,数据量呈几何增长,数据来源和类型更加多元化。传统数据仓库就如同“桶装水商店”,已经承载不了全部水体,因此需要一个可以满足存储需求的,新的架构作为大数据的支撑。

  这就是数据湖。它汇聚不同数据源的溪流,包括大量无序的非结构化数据(文本、图像、声音、网页等)。我们把它倒入数据湖,然后开始探索该数据。我们希望这是一个包含所有数据的,一个超快、易于访问的存储库,能解决集成难题的终极方法。

  但实际上,存储库反而变成了一个缓慢、僵化的数据沼泽。大数据需要特殊的专长来分析数据。使用原始数据得出分析结论,将持续在数据质量和治理方面发出危险信号。业内给这种问题起了个名字,叫数据囤积障碍。

  你应该明白了。只为了保存数据而存储数据,不是一个好主意。我们应该有一个明确的使用目的,然后只向数据供应链中导入相关的数据。当数据水库中的数据不再有用时,就直接丢弃它。没有必要把某个特别的应用程序生成的所有数据都存储下来。以物联网为例,传感器会产生奇大无比的数据量,但大多数时候其实我们只是在意一些极端值而已,比如温度超出了某个阈值范围。下图为某物联网公司的业务示意图。

  多种数据源,每种数据单独在一个库中,业务人员需要在应用层做数据集成/数据搬移,技能要求高,工程耗时长。

  数据量日益增大,数据源日益增多,单个库扩容困难,性能下降,成本高,难以做跨市跨省等全量数据分析。

  缺乏高级分析工具,前沿技术,如机器学习、图计算、深度学习等,未能充分利用多种数据深入挖掘价值。

  鉴于数据湖现状,我们如何利用它们为企业带来优势?这里是智能数据湖整体解决方案,包含四个关键的实践:融合,高效,易用,智能

  统一数据存储,再无数据孤岛;开放格式,丰富的数据类型:JSON, CSV, AVRO,图片,视频等;开放接口,兼容原生社区应用:100%兼容OBS和HDFS接口,总而言之,我们在数据湖中处理数据,试图找到新的洞察力。我们不会,任由数据处于最原始的格式,我们将优化数据。确保数据得到治理,确保数据在语义上一致,并满足业务的要求。

  做一个一站式、端到端开发工具,支持大数据+AI敏捷开发。可视化,代表丰富的可视化组件,图形化编辑界面,同时支持定制;而数据湖一站式开发工具,可管理多种大数据服务,实现跨服务作业编排调度;支持拖拉拽,预设10多种任务类型。

  重点绝不仅仅是数据,而是始终关于你要做什么工作。使用场合是什么,你可以运用什么应用程序来处理该数据以便从中受益用智能实现高效。

  对数据进行“联系”,而不是“收集”。相比将数据转移到越来越大的集群或数据仓库,让数据待在数据湖进行智能化处理,来得更省钱、更容易也更高效。

  如果想先试试效果,无论是企业用户,还是个人用户,华为云均提供了一组免费套餐,最高可免费试用60天,与此同时,华为云数据湖工厂(Data Lake Factory)2018年12月31日前提供免费试用,名额有限。

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