广州数据交易所建设“多基地多平台”建设运营结构正式实施

体系结构可以如下所示，使用Azure中的数据湖存储作为基本存储。当然，如果公司实际上没有半结构化或非结构化数据，也可以考虑只使用关系数据库进行存储。

国有资产云是数据要素的重要基础设施，最终保证了数据要素的安全保留和运行。由于海量数据的爆炸性增长，传统的大数据架构无法满足多源异构数据的处理，云计算成为核心 IT 基础设施；特别是随着我国数字元素市场的发展，国有资产云已成为关键的底层结构，云原生部署的数据湖是未来的发展方向。中国云原生数据湖市场能够提供数据湖综合解决方案的厂商较少，市场主要集中在龙头云厂商。云制造商在云计算领域具有技术优势，在数据湖领域取得了先发优势，在对象存储、多范式计算、大数据管理等云原生数据湖核心技术方面也更加成熟。

除数据湖和元数据集群外，我们还建立了高速缓存集群，紧密部署在计算集群中，主要目的是实现最佳 I/O 性能。这解决了计算集群与对象存储数据湖底座之间高效数据流通的问题。用户不需要关心数据是存储在对象存储中还是高速缓存集群中。

6月13日，广州数据交易所首个交易服务基地在佛山南海千灯湖风险投资特色城镇正式上市，这意味着广州数据交易所建设“多基地多平台”建设运营结构正式实施，省水平市场、行业数据要素市场体系建设进一步，帮助广东加快数据要素市场的培育，数字经济创新发展。

随着移动互联网的快速发展，一些企业在数据平台上混合部署数据湖和数据仓库，以满足各种数据类型存储、多场景分析等业务需求。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏介绍说，这个湖 仓库混合架构存在存储成本高、时效性差、易出现一致性问题、开发运维难度高四大问题。

融合门户系统

钱坤刚进入复旦中山医院，在大数据中心工作，负责医院大数据的应用和开发，并率先启动了医院数据湖建设项目。自20世纪90年代以来，复旦中山医院的HIS、EMR等核心系统以自主研发为主，而信息部门人力有限，日常系统建设压力日益加大。

另一种定义大数据的方法是“当保存数据的成本低于判断丢弃哪些数据的成本时”。我喜欢这个定义，因为它总结了为什么数据的规模会发展到大数据的程度。并非人们需要这些数据，而是人们懒得删除这些数据。想想许多组织收集的数据湖，它们非常符合这一要求：巨大而凌乱的沼泽，没有人知道它包含了什么，也不知道它是否可以安全地清理干净。

传统的ERP数据将存储在每个模块对应的数据库中，并且每个数据库的数据没有交换。新一代ERP使用数据湖来存储数据。

A8：Iceberg 交易、隐藏分区和多引擎支持的特点可以有效地解决用户的问题。即使在切换过程中有很大的成本，当数据湖解决方案确实可以解决用户的痛点时，用户也会想要用这个新的架构来替换它。