隨著企業(yè)數字化轉型的持續(xù)深入，數據分析呈現四大趨勢：第一，數據類型多元化，由以結構化為主轉變?yōu)榻Y構化、半結構化、非結構化、實時數據共存;第二，分析場景多樣化，由以統(tǒng)計分析為主轉變?yōu)榻y(tǒng)計分析、標簽分析、全文檢索、 預測分析、推理分析共存;第三，分析時效實時化，由以離線分析為主轉變?yōu)閷崟r分析、交互分析、自助分析和智能分析;第四，數據管控統(tǒng)一化，由以弱管控轉變?yōu)閺姽芸?，統(tǒng)一標準、統(tǒng)一存儲、統(tǒng)一治理、統(tǒng)一視圖。
數據平臺的演進經歷了如下幾個階段：
八十年代誕生的數據庫，解決了企業(yè)數據高效的事務性處理;
九十年代誕生的數據倉庫，核心思路是把數據庫中的數據進行一定格式轉換后，定時地復制至另一個庫里做列式存儲，從而滿足企業(yè)查詢和數據分析的訴求;
2000 年后，隨著互聯(lián)網的發(fā)展，數據量暴增，非結構化數據越來越多，企業(yè)業(yè)務變化越來越快，傳統(tǒng)數據倉庫無法適應大數據以及現代化企業(yè)對于實時、交互式分析等方面的訴求。數據湖因此誕生，它選擇了“前松后緊”的設計思路，初始化階段放棄嚴格的模式，后置 schema，從而獲取更強的靈活性，同時通過統(tǒng)一存儲管理和計算優(yōu)化來保證數據的一致性和性能;
近年來出現的湖倉一體架構，解決了數據湖與數據倉庫體系的割裂，在架構上把數據湖的靈活性、數據豐富性與數據倉庫的企業(yè)級戰(zhàn)略/戰(zhàn)術分析支持能力進行融合，逐步演進成為集多源異構數據統(tǒng)一儲存、多模型計算分析及統(tǒng)一數據治理的大數據綜合解決方案;
解決客戶的多元化數據類型，多樣化分析，實時數據分析和統(tǒng)一數據管控，建設湖倉一體平臺是現階段最優(yōu)解。
“湖+倉” vs“湖倉一體”
“湖倉一體”時代，數據湖和數據倉庫通過ETL打通，架構上仍各自獨立。數據湖從各類數據源接入原始數據，永久不刪，數據從數據湖遷移至數據倉庫，支持分析場景。雖然這種方式可快速利用已有的數據湖和數據倉庫資產，但是湖和倉仍然各自獨立，架構復雜，數據存多份且實效性慢，資源成本和運維成本依舊很高。
“湖倉一體”時代，通過統(tǒng)一資源管控，統(tǒng)一分布式存儲管理來支持多種存儲模型，統(tǒng)一分布式計算引擎，統(tǒng)一數據接口，實現湖倉一體架構，在技術上，具備存算解耦、彈性擴展、多租戶、多計算引擎、分級資源管理等能力;在功能上，兼具數倉的標準SQL、ACID，數據湖的大規(guī)模異構數據存儲等能力;對下，提供統(tǒng)多種數據接入形式，支持多云、混合云及跨云部署;對上，提供多種數據操作方式和接口，支持多種操作語言。
星環(huán)“湖倉一體”的解決之道
星環(huán)科技(星環(huán)信息科技)的湖倉一體解決方案，從下到上包含如下層次：1)信創(chuàng)自主可控硬件生態(tài)，支持多種國產CPU，服務器和操作系統(tǒng);2)云原生底座，實現了基礎設施資源的統(tǒng)一管理;3)統(tǒng)一的分布式存儲管理，支持庫表存儲、文本存儲、對象存儲，鍵值存儲、時序存儲、事件存儲、時空存儲、圖存儲、全文引擎等多種模型存儲統(tǒng)一管理;4)統(tǒng)一分布式計算引擎，支持分析型處理、操作型處理及實時處理等多種計算類型;5)統(tǒng)一數據操作/數據接口，支持交互式報表分析、即席查詢、實時分析、圖像文本分析、預測性分析及多場景的數據探測分析，極大方便生態(tài)應用;6)統(tǒng)一數據管理，實現了多模型數據和元數據的統(tǒng)一管理;7)統(tǒng)一多租戶管理，在資源層，應用層和數據層實現了多租戶隔離。
星環(huán)“湖倉一體”的邏輯架構：星環(huán)的湖倉一體 的邏輯架構，實現了 N 數據源到1 數據湖，到 N 數倉和數集，到 1 數據接口，再到到 N 數據服務的總體邏輯架構。
星環(huán)“湖倉一體”的技術架構：星環(huán)湖倉一體的技術架構，核心是星環(huán)科技多模數據統(tǒng)一架構，它的核心價值是：1)將多個操作訪問入口變?yōu)橐粋€入口;2)將多種數據庫語言變?yōu)橐环N語言;3)將多套計算引擎變?yōu)橐惶滓?4)將多份計算資源變?yōu)橐环葙Y源;5)將分散存儲管理變?yōu)榻y(tǒng)一存儲管理;6)將多份數據資產變?yōu)橐环輸祿Y產。
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