金山云原始数据引擎KCDE统一元数据服务

金山云：金山云云原始数据引擎KCDE统一元数据服务LMS统一湖仓库元数据层，支持实时湖、离线湖、分析湖逻辑数据湖的建设。基于统一的数据基础，KDC与机器学习平台KingAI融合，提供一站式的数据挖掘服务。金山云在金融、泛互联网、医疗、公共服务行业广泛覆盖大数据云平台，以多元化的产品矩阵构建全球云原生能力。

随着互联网、物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来——据统计，每天都有超过2.5亿字节的各种数据。这些数据需要存储，并且可以很容易地分析和使用。在数据存储方法行业中，往往有两种方式：数据仓库和数据湖。许多人对这两个存储概念的理解不是很清楚。下面，我们将介绍人们对三个主要方面的误解，以帮助您更高地理解和掌握数据湖和数据仓库。

在技术特点上，湖仓可以存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据可以先存储在数据湖中，然后调动分析引擎进行数据计算，最后将计算数据存储在湖仓库的表引擎中。总的来说，首先需要建立数据湖的能力。通过在数据湖上建立数据仓库，底层使用统一的存储引擎来提高能力，中间层使用批流集成的统一计算引擎，以及应用程序的多维查询和分析能力。

在性能方面，传统的数字仓库采用固定的表结构，数据具有良好的标准化，性能可以得到保证。由于数据存储的多样性，随着数据量的增加，数据管理的复杂性也会增加，性能不如传统的数字仓库好。

作为一个集中的存储库，数据湖可以存储任何规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储不同类型的分析，而无需结构化数据。

此外，经过几十年的发展，传统的数字仓库在数据安全方面拥有非常成熟的解决方案和技术。相比之下，数据湖作为一种新兴技术，保存了大量的原始数据，其安全性仍有待改进。

数据分发：将一个数据源的数据分发给多个下游业务系统，常用于业务解耦、微服务系统。 数据采集:ETL数据集成，面向数据仓库和数据湖，消除数据孤岛，便于后续分析。 数据同步：常用于数据备份、容灾等。

数据是企业当前发展的宝贵资产，数据湖就像帮助企业数字运营的“金矿”。生产中产生的所有数据，无论目前是否有用/或暂时不考虑如何使用，都应首先保存和沉淀。当你将来想使用它们时，它们是可取的。有了数据湖，企业可以更快地适应业务变化，降低数据仓库架构变化带来的迁移成本，使数据访问和使用更加灵活，帮助快速发展的业务节省宝贵的时间成本。

在大数据时代数据量急剧增加的背景下，数据湖技术应运而生。数据湖是存储企业各种原始数据的大型仓库，可用于数据访问、处理、分析和传输，可视为大型数据存储和处理引擎。与数据仓库相比，数据湖具有更大的存储容量和更丰富的数据类型，增加了对半结构化数据和非结构化数据的支持，并集中存储了所有数据。并具有庞大的PB数据存储规模和计算能力，提供多元化的数据信息交叉分析，以及大容量、高速的数据管道。

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数据湖：集成大数据集成、存储、处理、机器学习和数据挖掘的解决方案。这不是一个新的数据库。它可以存储结构化、非结构化和二进制数据。

如果你是数据分析师，如果你没有强大的自上而下的领导能力，你将面临多个系统 —— 一个数据湖、几个数据仓库和其他特定系统会导致三个问题：