数据要素市场的技术架构

数据要素市场的技术架构设计数据要素市场的技术架构需要自下而上的规划和设计。底层IaaS可以构建云基础设施，PaaS层可以通过构建大数据云平台，通过隔离、加密、权限、审计等功能安全加固大数据平台。基于大数据云平台，企业可以建立数据湖、共享区、可信区、沙箱区等租户，并将数据资产目录与统一数据要素的口径相关联。在可信租户中，可信数据分析可以通过联邦学习和可信计算技术直接与第三方数据交互，使数据不可用。SaaS层可构建数据探索、内外数据共享等上层应用。星环科技可信数据流通产品能力

经过一年多的打磨，多个云大数据/数据湖平台客户的超大规模查询效率得到了稳定承载，原有带宽成本得到了优化。单个客户的查询效率提高了46%，后端带宽峰值降低了200Gbps。

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我们创建了新的订单数据 API。修复一组基本的 SLA，并确保遵守您为数据湖设置的标准。我们现在有两个数据服务：

今天，如何将数十亿边缘设备生成的数据转化为企业资产，产生业务价值，本论坛将聚焦亚马逊云技术lot服务解锁设备数据，统一融入云数据湖，通过与AI/ML服务的联动，释放设备数据的价值，实现智能物联网。

数据通过各种方式导入数据湖。入湖方式可以根据自己的业务需求和场景进行选择，如全面入湖、CDC更新入湖、实时附加写入、整个入湖 Hadoop 集群搬迁上云等。

当大数据已经成为人类的延伸，没有数字工具，我们几乎无法行动时，李晓东认为，我们对数据的认知仍处于非常早期的阶段，对数据可能产生的影响没有准确的判断。“每个人都在谈论大数据、数据湖等概念，这有助于传播和理解，但事实上，当有人生成时，就已经有了数据。从学术角度来看，大数据实际上是一个市场概念。

”今天，我很高兴与大家分享字节数据平台在实时数字仓库中的一些实践。目前，社区已经介绍了数据湖和Hudi相关的一些基本技术原理，所以我们今天的分享主要集中在实践部分。