构建云原生数据仓库和数据湖的核心在于实现存储与计算的分离，利用云弹性资源按需分配。最佳实践包括采用湖仓一体架构，统一元数据管理，支持多模态数据存储。实现数据驱动需建立数据战略，通过 DataOps 自动化流程，确保数据质量与安全性，使业务人员能自助分析原始数据，缩短从数据到洞察的时间，从而支持实时决策和业务创新。

构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

如何构建高效的云原生数据仓库？云原生数据湖的关键技术有哪些？怎样实现云原生数据仓库的数据安全？数据仓库，数据湖 和数据流的概念和架构 数据库 可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。与连续处理实时工作负载的动态数据相比，为报告和分析存储静止数据需要不同的功能和服务等级协议 (sla).目前有许多开源框架，商业产品和 saas 云服务。不幸的是，这些底层技术经常被误解，被过度用于单片和不灵活的架构，并被供应商用于错误的用例。本文将探讨面临的这个困境，了解如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。构建 云原生 数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库，数据湖，数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训：教训 1:在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么？以下是一些数据用例示例和实现业务用例的示例工具：管理循环报告=>数据仓库及其开箱即用的报告工具。结构化和非结构化数据的交互式分析=>数据仓库或其他 数据存储 之上的商业智能工具，如 tableau,power bi,qlik 或 tibco spotfire. 事务性业务负载=>在 kubernetes 环境或无 服务器 云基础设施中运行的自定义 java 应用程序。高级分析，以了解历史数据=>存储在数据池中的原始数据集，用于应用强大的 人工智能 / 学习 机器学习

「数据战略」数据驱动企业和 DataOps : 数据仓库与数据湖：入门

数据湖和数据仓库的区别是什么？我需要在两者之间做出选择还是两者都需要？在数据仓库和数据湖之间建立关系的当前最佳实践是什么？本章回答了这些问题以及更多的问题，并详细解释了为什么在各种技术目前的成熟状态下，使用数据湖来扩充现有的数据仓库是最好的选择。数据仓库：一个最基本的定义。数据仓库是组织业务系统中收集的所有数据的中央存储库。数据被提取、转换和加载 (称为 ETL) 到数据仓库中，该数据仓库支持在此提取和管理的数据集上进行报告、分析和数据挖掘的应用程序 (图 3-1)。上一代数据基础设施以数据仓库为中心，基于 Teradata、Oracle、Neteeza、Greenplum 和 Vertica 等技术。图 3-1.一个典型的数据仓库 在过去，企业将获取原始数据和处理过的数据;使用从头开始、Informatica 等引擎对其执行 ETL;然后将其加载到数据仓库中，供业务分析师或用户使用。然而，随着数据量的增加，这种方法产生了两个问题：第一，分析人员无法访问原始数据，只能使用从数据仓库中提取的子集;第二，在数据仓库中只能处理结构化数据。没有使用非结构化信息的深度学习应用程序或分析是可行的。这两个问题都在使数据和处理变得更广泛方面造成了严重的限制。

《云原生数据仓库：原理与实践》,深入浅出助力企业数智化升级

为了有效管理、分析和利用数据，数据仓库技术应运而生。随着大数据、云计算和人工智能等新兴技术的迅速崛起，数据仓库的构建正面临前所未有的挑战和机遇。传统数据仓库往往依赖固定的本地硬件资源，难以适应不断变化的业务需求和数据规模激增的状况，包括处理大规模数据的能力、支持快速变化业务需求的灵活性及资源配置的优化等。云计算的崛起为解决这些问题提供了新的契机。云计算以其弹性、可扩展性和按需付费的特点，重塑了数据存储和处理的方式。与此同时，云原生技术的兴起强调了微服务、容器化和自动化管理，使数据仓库能够更好地适应不断变化的商业环境。云原生数据仓库正是这样一种符合新时代需求的产品，它不仅是传统数据库在云计算平台上的一次重新部署，更是一次从整体架构上的彻底革新。在云计算的基础设施中，数据仓库的计算资源和存储资源被高度解耦，构建了一种灵活、可伸缩的服务模式，并转向服务器无感知 (Serverless) 的计算模型，实现按需分配和实时扩展，从而智能地应对瞬息万变的业务负载。

谈谈如何构建现代数据体系架构 (数据湖 + 数据仓库)

简介：如何构建当前企业数据体系架构呢？其实与许多其他技术一样，它实际上取决于企业要实现目标。序言 如何构建当前企业数据体系架构呢？其实与许多其他技术一样，它实际上取决于企业要实现目标。以下特征通常与数据体系架构相关：•来自内部系统、云计算系统的数据，以及来自合作伙伴和第三方的外部数据 •不同数据源和多结构化格式的数据 •流媒体实时数据，批量加载，或两者的结合的应用 •从中度到高度的数据量，•基于云的混合交付模式 •提供分析数据集市等传统平台和语义层，专业数据库图，空间或 NoSQL •除了数据集成，还采用了数据虚拟化技术 •分析需求范围从运营 BI 到企业 BI，再到高级分析和数据科学 •多平台数据架构以适应不同的需求 •采用迭代交付周期的敏捷交付方法 •为不同的用户群体提供支持，无论是普通数据消费者、数据分析师还是数据科学家 •自动化和 DevOps，减少时间成本，确保解决方案的一致性和质量 今天企业的领导都认识到数据是做出明智和可支持的决策的关键。传统的数据仓库和商业智能方法因响应太慢而受到挑战。减少转化为价值的时间是现代数据体系结构的基本目标。

数据湖架构及概念简介

一、数据湖演进历程 什么是数据湖？数据湖概念于 2010 年提出，其目的是解决传统数据仓库和数据集市所面临的两个问题：其一，希望通过统一的元数据存储解决数据集市之间的数据孤岛问题;其二，希望存储原始数据，而非存储数据集市建设过程中经过裁剪后的数据，以避免数据原始信息的丢失。当时，开源的 Hadoop 是数据湖的主要代表。随着云计算的发展，2015 年，各个云厂商开始围绕云上的对象存储重新解读和推广数据湖。云上对象存储具有大规模、高可用和低成本的优势，逐步替代了 HDFS 成为云上统一存储的主流选择。云上的对象存储支持结构化、半结构化和非结构化的数据类型，同时以存算分离的架构和更开放的数据访问方式支持多种计算引擎的分析，主要代表有 AWS S3 和阿里云的 OSS。2019 年，随着 Databricks 公司和 Uber 公司陆续推出 Delta Lake、Hudi 和 Iceberg 数据湖格式，通过在数据湖的原始数据之上再构建一层元数据层、索引层的方式，解决数据湖上数据的可靠性、一致性和性能等问题。

FAQ

云原生数据仓库与传统数据仓库的主要区别是什么？

传统数据仓库计算与存储紧耦合，扩展时需同时扩展资源导致浪费；云原生数据仓库实现存算分离，支持 Serverless 模式，按需分配资源。

数据湖如何解决数据仓库的局限性？

数据湖支持存储原始结构化、半结构化及非结构化数据，采用读时模式（Schema-on-Read），灵活性更高，避免原始信息丢失。

实现数据驱动的关键架构特征有哪些？

包括支持多源数据接入、存算分离架构、统一元数据管理、自动化 DevOps 流程以及支持从运营 BI 到数据科学的多层次分析需求。