中国云原生数据湖仍处于发展的早期阶段

智慧迎新系统

总体而言，中国云原生数据湖仍处于发展的早期阶段，能够提供整体解决方案的独立制造商较少，市场相对集中，竞争主要集中在龙头云制造商身上。2020年，云厂商在中国云原生数据湖市场(不包括生态支持部分)的份额达到82.4%。一方面，在先发优势方面，云计算具有灵活的计算能力支持和数据聚合的特点，自然符合数据湖的理念；另一方面，在布局实践中，“春江水暖鸭先知”在对象存储、多范式计算、大数据管理等云原生数据湖核心技术方面更加成熟。

大数据是一种能力，但这并不意味着我们需要建立自己的数据仓库和数据湖，这并不意味着外部数据越多，算法越复杂，我们就越无法理解。基于外部数据，对于高价值场景的应用，成长型企业应该追求相应的高回报。

近日，星环科技春季发布周，星环科技公共事业部系统架构负责人徐流明指出，2010年以后，随着大数据技术的兴起，数据应用场景更加多样化，实时计算、全文检索、机器学习等数据科学分析需求也随之而来。在这个阶段，人们更关注如何使用不同的技术栈来支持不同的数据分析场景，许多企业使用“数据湖” 数据仓库“混合架构处理结构化和非结构化问题，但不太关注数据平台架构的合理性、可维护性和易用性，导致许多企业建立的数据平台架构非常复杂，给后期的平台迭代和运行维护带来了很大的问题。

安全场景从数据应用的角度定义了数据湖业务中的一些典型数据应用场景，从业务需求、数据类型、技术特点等方面分析了这些数据应用场景的安全需求，形成了数据 多维度安全防护系统的场景。

在讨论这个问题之前，我们可能首先要澄清两个概念：什么是数据湖？什么是数据仓库？这两个概念在业界有很多讨论，每个人都有不同的看法。我们试图总结以下数据湖：