腾讯云存储数据湖解决方案

作为分散领域的特定数据产品网络，对于需要管理大量数据源和数据消费者的企业，数据网格可能成为一个非常强大的解决方案，但对于公司内部的数据网格建设和工作模式没有明确的界面，扩展和维护结果可能比数据湖更混乱和耗时。

还有偏离线处理，如需要完成离线大数据分析系统BI，可能需要用户行为管理日志MPP分析，这取决于腾讯云存储数据湖解决方案，上层大数据计算能力提供更好的存储数据湖支持，腾讯云存储高带宽低延迟性能释放。

其中，培训场景存储有三个需求：数据湖的统一存储、业务间数据的自由流动、高吞吐量和低延迟；推理场景有两个核心需求：内容审计和内容智能化。

上图可能显示了如何在添加新数据源时更新整个数据湖，这涉及到各种流程和多个独立团队。每个新客户或新来源都意味着修改更复杂的结构。

如何在保证用户查询稳定的同时实时高频写入上游数据； 如何在保证在线服务连续性的同时更新上游数据和表结构变化； 如何实现结构化和半结构化数据的统一存储和高效分析； 如何同时处理点查询、报表分析、即席查询、ETL/ELT 等待不同的查询负载，保证负载之间的隔离？ 如何保证复杂性 SQL 语句执行的高效性、大查询的稳定性和执行过程的可观察性？ 如何更方便地集成和访问数据湖和各种异构数据源？ 在考虑高性能查询的同时，如何大大降低数据存储和计算资源成本？

……简言之，我们可以将数据湖视为存储各种结构化、半结构化和非结构化数据的池，可以私有化 hadoop 集群，也可以是云对象存储，因为我们需要存储大量的原始数据和细节数据，这个池的成本必须足够低，才能打开 EC 的 HDFS 或者对象存储无疑是最好的选择。这个大需要多大？我们用 AWS 描述提供的图片：

本文主要分析了表模型的现状和问题，然后介绍了图模型在处理关系操作方面的优势，然后介绍了图计算引擎Geaflow与数据湖格式hudi的集成，利用图计算引擎加速了数据湖的关系操作.

Arctic 不仅可以用于大数据场景，今年的研究发现，在线业务还需要存储大量的历史数据，或者 AP 和 TP 混合场景，如风险控制场景，需要存储大量日志清洗后的数据，这些数据都存储在 ES 成本会失控，我们和云音乐团队一起做了一个数据湖 ES 混合方案，数据湖来兜底，它将存储长时间的数据，并实时进入湖中。在我们的测量下，用数据湖实现冷热分离，占用的空间很小 XX 成本增加了几十倍。

在之前的内容中，我们总结了 StarRocks 优秀的数据湖能力。在未来，我们的承诺仍然是使数据处理更容易（统一）、更快更有效(极速)。我们期待着进一步利用 Delta UniForm 在各种开放数据格式下，用户可以更容易地分析亚秒级的能力。这种生态集成可以将亚秒分析的功能范围扩展到更广泛的用户群，使数据分析比以往任何时候都更容易！

最重要的是，在数据湖或现代“数据仓库”中，大多数数据实际上是无用的。在数据真正有价值之前管理它，对数据制造商来说太苛刻了。只有当数据资产具有价值时，生产者才应被要求承担所有权。所有权的识别应从确保现有数据流通通过简单的数据合同保持一致性开始，然后扩展到更复杂的合同，如业务驱动的个人身份信息( PII )或数据安全约束。此外，必须根据用例逐步提高所有权。

北京益华录信息技术有限公司是智能交通管理系统领域的龙头企业，为政府、企业和个人提供大数据基础设施运营服务、数据应用运营服务和数据资产化服务，为城市打造具有优质物理计算基础环境和云计算、大数据和人工智能服务能力的新一代绿色数据中心。技术核心是蓝光存储技术，为企业端打造数据存储产品。易华录的主要产品包括数字经济基础设施业务、光电磁超级智能存储系统、超级存储云产品、数据中心业务等。易华录的主要产品包括数字经济基础设施业务、光电磁超级智能存储系统、超级存储云产品、数据中心业务等。我公司独家规划了数据湖生态解决方案。依托多年为政府部门提供智能城市的实施经验和全国300多个城市的服务网络和营销渠道，构建数据湖生态。

迎新管理软件

数据湖是易华录原创的商业模式，更好地解决了城市数据存储、集中收集和分析的基本需求，有效解决了数据时代数据应用的成本、效率、安全和架构问题。易华录凭借其技术能力和行业领先的生态合作伙伴能力资源，可以让数据湖所在地的政府和企业享受到高端的基础设施服务和数据资产服务。通过数据资产化服务，易华录开辟了数据元素“收、存、治、用、易”全生命周期服务的闭环业务，可以一站式为客户提供服务。