亚马逊云技术 loT 服务解锁设备数据,通过与云数据湖统一集

Aloudata是中国智能湖仓库的典型代表。通过数据虚拟化技术和自适应加速技术，智能湖仓库平台帮助企业快速构建智能湖仓库，完成各种数据源数据的快速分析，大大缩短数据从生成到不同应用场景生产的时间。与数据湖架构相比，智能湖仓库具有自适应数据加速、各种数据源联邦查询、自适应数据加速、数据集虚拟化等优点。

通过ETL提取工具，将公司的业务系统和外部数据提取到大数据仓库，并通过实时数据收集装置将生产设备数据收集到大数据平台的时间序列数据存储系统。通过CDC增量数据捕获工具实时获取关系数据库数据变化，通过高性能消息队列服务接收和传输数据，进入数据湖仓库，汇总到大数据平台数据仓库，实现实时数据处理和数据服务，构建新一代实时大数据平台。

此外，还有云本地技术的快速发展，k8s不断成熟，越来越多的公司使用该技术，大数据的发展不断接近这个方向，数据湖实际上是为了解决数据云的问题，随着今天的演变，实现存储和计算的分离。

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其次，风险治理需要关联多个数据域，进行整体风险调查。例如，推断疑似黑灰制造商需要检查资格信息、报告信息或交易信息。在分析过程中，需要关联大量的离线维表来获取商家的资质、等级、评分等信息，然后做出最终的预测。这种需求特征与近实时分析支持的场景一致。因此，可以利用基于数据湖的解决方案，利用数据湖海量低处理的数据处理特性，实时增量存储多数据源，避免过多 join 或者汇总计算，同时重用离线表。整体直接面向查询引擎，用户在查询分析时决定 schema ，也就是转化为 schema on read 的模式。

数据湖是用来解决这样一个问题的。例如，我的离线任务不仅可以产生实时指标，还可以产生离线指标，即我们经常听到的流量批量集成，如下图所示：

基于对华为数字化转型的解读，我们建立了综合数据管理系统，发布了信息架构，建立了数据湖和数据基础，建立了数据感知、安全合规能力，提高了数据质量。然而，当数据成为新的生产要素，数据成为企业的核心竞争力时，未来已经到来。面对如此新的、复杂的内外部环境，非数字本土企业在数据治理问题上做了什么思考？我们应该如何处理？

数据湖是一个大型数据库仓库，集中存储各种结构化和非结构化仓库。它可以存储来自多个数据源和类型的原始数据，数据可以访问、处理、分析和传输，而无需结构化处理。数据湖可以帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

数据仓库可以理解为优化数据库，用户分析来自事物系统和业务线应用程序的关系数据(结构化数据和半结构化数据)。 数据湖可以理解所有类型的数据，如存储来自业务应用程序的关系数据（结构化数据），以及来自移动应用程序、IOT设备和社交媒体的非关系数据（非结构化数据）。

例如，在初步完成数据架构并建立企业级数据湖后，我们可以基于多维数据特征的可视化分析技术对数据质量进行内容分析，采用特征工程方法建立数据内容的多维模型，在高维空间进行多维聚类，利用可视化投影技术在二维平面上渲染显示。与传统的表格式数据显示不同，基于内容分析的数据资产智能分析将有许多强大的应用场景。所有进入企业数据湖的表格字段及其关系结构的全景显示只是最直接、最明显的应用。

在隐私保护方面，根据公司隐私保护总体规划文件和数据基础本身的特点，发布了数据基础隐私保护规定。总体原则是“个人数据原则上不进入湖，并尽可能脱敏”。数据基础隐私保护管理原则如图9-8所示。

今天，万物互联网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？本论坛将重点关注亚马逊云技术 loT 服务解锁设备数据，通过与云数据湖统一集成 AI/MIL服务联动，揭示如何释放设备数据的价值，实现智能物联网的路径。

数据管理的概念主要有两种趋势，一种是狭义的数据管理，侧重于数据资产控制系统；另一种是广义的数据管理，扩展了狭义数据管理的概念，侧重于技术支持平台的研究。例如，Gartner指出，在2021年之前，企业主要采用数据中心、数据湖或数据仓库的统一战略；2023年之前，75%的数据库将迁移到云平台，人工智能和动态元数据也将提高数据处理能力。