数据湖的建设不仅是大数据相关技术的集成和应用

由此可见，数据湖的建设不仅是大数据相关技术的集成和应用，也是一个复杂的系统工程。建设安全可靠、功能完善、成本可控的企业级数据湖，需要成熟的方法论和平台基础设施的支持。

科研项目管理系统

随着数字时代的到来，数据领域的新技术概念近年来不断出现，无论是数据湖、湖仓库、批量、存算、数据编织还是数据网格，许多也爬上了歌曲曲线，包括数据网格，数据网格从字面意义上非常抽象，会说服很多人，但当你深入理解这个概念时，你会发现无限的秘密。

数据团队仍然存在，但可能的负载适当地分配给分散的参与者，这些参与者更适合这项工作。然而，数据团队也有自己的服务。它怎么能看起来完全一样呢？让我们来看看数据湖如何仍然适合数据网格和可能的痛点。如果你从一开始就有一个重要的过渡状态。

对于大多数组织来说，考虑像lakeFS这样的数据湖管理平台是有用的。它们可以管理基于对象的存储数据湖，它们可以集成到您现有的工具中。不仅如此，它还兼容Amazon S3和谷歌云存储。对于不熟悉的人来说，对象以对象的形式存储数据，因此由于非层次结构，它们更容易、更快地检索。通过查看下图，让我们来看看lakeFS支持哪些框架。

如果简短的摘要对你有吸引力，让我带你知道如何从你现在的起点进入数据网格。我们将通过一个例子，通过剩余的单个、数据湖和数据仓库。我们一步一步地从我们的“旧”系统转移到这个新系统。

由此可见，数据湖的建设不仅是大数据相关技术的集成和应用，也是一个复杂的系统工程。建设安全可靠、功能完善、成本可控的企业级数据湖，需要成熟的方法论和平台基础设施的支持。返回搜狐查看更多信息

由数据工程师组成的中央团队很可能会通过 ETL 提供所有数据的工具或流程解决方案。他们将有一个中央数据湖或数据仓库，以及一个用于营销和管理的仓库 BI 前端。

在整个过程中，有三个标志性的事件：2019年，阿里巴巴云发布了阿里巴巴云原始数据湖白皮书，许多行业合作伙伴开始研究和建设自己的数据湖；同年，阿里巴巴云也开放了数据湖和自主研发 MaxCompute 云原生数仓，推出了湖仓一体化结构； 2022 阿里云成为通信院云原生数据湖评估认证的首批企业之一。