湖心岛架构如何统一批处理和实时数据处理流程

另一方面，传统在实际使用过程中 BI 游戏很容易成为报表。传统 BI 架构思维是数据通过的 ETL 流向数据湖或数据仓库，并通过报告实现可视化。报表的需求与业务需求和个人习惯有关。一旦业务需求或人员发生变化，就需要重新开发报表。即使过去有类似的需求，报表也很难重复使用，导致严重的报表堆叠。

数据集成在逻辑或物理上有机地集中不同来源、格式和特征的数据（如建立数据湖；建立统一的数据库，每个系统呼叫相同的数据库等），为企业提供全面的数据共享集成。

在数据存储方面，存储是每个数据湖的基本业务。例如，无锡数据湖梁溪区开展了100P数据收集和存储的试点工作。截至目前，数据湖已部署近3500个蓝光存储规模，签订合同或协议的数据存储总量达到700个PB，数据湖已建成和规划了近2万个框架。

在我之前的一篇文章中，我简要介绍了数据湖心岛的概念，以及为什么它在数据世界中很受欢迎。将数据仓库的高性能与数据湖的可扩展性、成本效益和灵活性相结合，为现代数据平台的数据分析、数据存储和处理提供了两个世界的最佳可能性。本文将强调湖心岛架构如何统一批处理和实时数据处理流程，以及实施过程中的挑战。这些经验是基于我们在ALTEN的客户最近的经验。

科研成果管理系统

数据架构利用数据服务和数据服务 API，未来，从原始系统、数据湖、数据仓库等sql 收集数据库和应用程序数据，为业务绩效提供整体视图。 与这些单独的数据存储系统相比，数据架构旨在为数据存储和处理位置带来更大的流动性 - 数据量的增加会增加迁移的难度。 数据架构消除了数据迁移、转换和集成中技术复杂性的抽象意义，使整个企业都能使用数据。

企业级数据目录 统一的多云多Region逻辑数据湖数据目录，技术元数据自动同步更新，并与业务元数据和管理元数据信息相关联； 自然语义搜索，智能推荐 支持用自然语言搜索数据资产，并智能提供搜索建议、资产推荐和排序； 360全景“实体-关系”知识图谱 数据联系自动发现。1W智能导航、路径分析、社区分析等高级图分析 点图分析响应时间在200ms以内。

易华录在国家计算网络中发挥着重要作用。具体体现在以下几个方面：一是公司与运营商的湖网融合。公司将继续加强与三大运营商的合作。二是利用数据湖的超存储能力，以光电磁智能混合存储技术为核心，与国家重大项目合作，如国家卫星对地观测数据，公司已与相关部门和机构合作。除与运营商合作外，公司还与大型军工企业等国家网络安全层面进行全面合作。目前，易华录已在全国形成了近5000PB的存储能力(磁存储) 蓝光存储)分布在全国近30个城市，并通过多种方式进行合作。此外，在与地方政府的合作中，公司的存储优势十分明显。目前，政务云发展已进入2.0阶段，纵观政务云1.0至2.0时代。

整合大数据系统：上述分析表明，如果隐私计算平台不能与企业内部的大数据系统相结合，它将不可避免地无法在企业的核心数据中发挥价值。基于TEE的技术方案，行业内有许多与大数据系统相结合的研究。与仅对接数据仓库、数据湖服务等表面的互联互通相比，基于TEE的大数据方案以现有的大数据系统为主体进行二次开发，深入整合TEE的远程认证、可信信道和分布式密态域。它不仅最大限度地保留了本地大数据系统的交互和管理模式，而且在大数据系统中嵌入了可信度、抗拜占庭共识和数据秘密，并将域系统升级为跨域系统。

摘要：本文从大数据定义出发，探讨了大数据管理形成的数据资产“数字双胞胎”，提出了创新的数据湖结构，具有大数据生命周期的概念，进一步探讨了数字经济下的用户体验和个人管家深度数据服务的基本内容和模式。

lambda架构的复杂技术时代即将结束。最近，统一批处理和实时处理流程的尝试在数据平台上获得牵引力是理所当然的。我个人认为，delta架构，特别是结合其核心数据湖仓库，为大型和小型数据用例实施可扩展和灵活的数据平台提供了极好的机会。新的Delta湖接口，如Spark结构化流媒体和Python，为统一批处理和流处理数据流提供了方便有效的方法。这为越来越多的组织提供了实时分析的可能性。

数据湖是科技产业升级的典型基础设施。与传统IDC不同，易华录数据湖可以开辟数据资产管理的整个产业链，支持数据收集、传输、存储、计算、分析、应用和安全，形成高质量的数据资产。易华录将在数据湖的基础上进一步提供“超级存储” 数据“收、存、治、用、易”全生命周期服务，助力城市升级。例如，河南（开封）华录科技园中原数据湖项目将以开封为基础，为河南省服务，打造城市产业数字化升级和智能化转型的科技基础，促进区域内大数据产业与人工智能的高质量、一体化发展。

易华录的数据湖非常有代表性。易华录作为一家获得政府数据运营许可证的公司，已在京津冀、长三角、成渝、贵州、宁夏等国家计算网络枢纽节点实施32个数据湖。这些数据湖是“东西计算”项目的重要组成部分。