IDC调研显示，大数据分析已在数字化转型战略中成为第一要务。今年1月发布的《大数据技术前瞻》中更指出：超大规模数据如何组织和管理、数据量指数级增长时效性差、数据如何打破多源异构造成的隔阂、从单域走向跨域数据融合、数据治理质量评估等仍是制约大数据发展的瓶颈。当前，湖仓一体是最佳解决方案。
湖仓一体是构建现代数据栈的关键
在近两年的Gartner数据管理技术成熟曲线图中，Lakehouse湖仓一体技术已成为主流架构，其主要观点是结合数据湖和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。
数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企业用一份数据，按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载，加速数据在湖内流动，减少80%的数据搬迁，一个数据平台按需支持批处理、流计算、交互式查询和机器学习四大场景，根据上层业务建设多样性数仓集市。
湖仓一体避免了烟囱式割裂建设导致的效率问题，进一步降低多技术平台导致的运维复杂度，降低了跨湖仓来回ETL的时延。
云技术、开源社区和开放技术模式 促使大数据飞速发展
头部云厂商引领大数据技术发展
根据《IDC大数据平台市场报告，2021H1》发现大数据平台的Top4厂商均为云厂商。云计算为大数据提供计算、存储资源，具有弹性伸缩，动态扩展等优势，加速了云与大数据技术深度融合。
通过云原生大数据服务，实现小时级发放上线，容器化部署，让客户更加聚焦上层业务。 云计算可以将计算和存储资源分离，实现计算不够扩计算、存储不足扩存储。 通过湖仓一体和云原生技术，围绕全局一份数据，按数据全生命周期展开，灵活按需构建。 大数据开源技术蓬勃发展
近十年来，经过全球持续技术投入，大数据开源技术已经成为事实标准，并在客户数字化、智能化转型推动下加速迭代更新。看似免费、易获得的特点，使得开源软件在各领域有意无意获得广泛使用。
根据DB-Engine显示开源license流行度已经超过一半，开源技术仍将持续主导大数据技术发展，即“软件吞噬世界，开源吞噬软件”。
开放数据格式更加适合灵活建模分析
大数据如今已经从早期的批量加工深入到政企客户全业务场景，但如果还采用传统的FS-LDM方式建模，将会面临灵活性差、周期长、成本高的问题。处于业务高速发展期的客户，往往要求数据平台要灵活、高效。
大数据技术通过开放的数据格式，帮助客户快速构建面向不同使用者的贴源层-明细层-汇总层-集市层，结合大宽表自助式OLAP分析组件，进一步解决大数据的大表关联问题，面向业务灵活建模，让数据驱动业务创新更加轻量敏捷。
华为云Stack FusionInsight MRS
云原生数据湖让数据走上“高速”路
华为在湖仓一体早有布局，在2020年华为全球分析师大会上华为云CTO张宇昕发布了FusionInsight湖仓一体架构。
作为部署在政企客户本地数据中心的云基础设施，华为云Stack提供FusionInsight MRS云原生数据湖（以下简称“FusionInsight MRS”），采用“一湖+多样集群+数据智能”分层建设，加速现代数据栈构建。
当前，政企客户数据平台存在三种常见的建设方案：
X 传统数仓
兴起于上世纪90年代，对于早期仅需求数据OLAP较为常用。随着政企客户业务高速发展，对于面对多样性数据需要匹配业务特定场景的多样化诉求，能力太过单一。
X 传统大数据
早期政企往往按业务部门需求，分开建设批处理集群、流处理集群，烟囱式建设导致建设成本居高不下。多系统平台运维复杂，还存在大量数据冗余，造成ETL来回搬迁，制约了政企数据发挥要素关键价值。
X 湖外建仓
数仓在上世纪90年代高速发展，当时信息化程度较高的金融、运营商等行业，大量使用了传统数仓。2010-2020年之间，随着Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHouse等技术逐步成熟，大数据逐步成为数据处理主要平台，湖外建仓导致湖仓来回搬迁的耗时问题日益凸显，超长的数据处理链路，多系统维护的复杂度，成为政企客户释放数据价值的障碍。
上述三种传统企业数据分析平台，现在都可以平滑演进到FusionInsight MRS。
FusionInsight MRS“一湖+多样集群+数据智能”分层建设
FusionInsight MRS通过“一湖+多样集群+数据智能”分层建设，有效整合传统大数据、传统数仓、湖外建仓方案，实现传统大数据平台向云原生数据湖演进、传统数仓数据集可以向MRS多样性集市升级。
FusionInsight MRS采用湖仓一体架构，结合湖仓优势，即保障了全局一份数据，还实现了数据的一致性，进一步让实现大数据平台SQL化更好的落地； 政企客户可以采用全局一个数据湖，让内部全量数据充分共享、存储与计算，实现数据资源相关的集约化； 现代数据栈可以提供多样性集市，政企客户按照业务场景，在一个数据湖之上，匹配最适合当前业务的数仓集市，让数据计算达到极致性能； 当然，近年来数智融合技术的成熟，在Gartner相关报告建设“以数据为中心的人工智能”的指导下，AI将基于数据湖，实现“数据->信息->知识->智慧”的价值闭环。 FusionInsight MRS湖仓一体架构实现集约化建设“一企一湖”
政企客户使用湖仓一体后，可以实现：
相较传统数仓、数据库系统，大数据面向海量数据分析而生，其横向扩展能力强，并随着政企客户业务的高速发展，最大单集群已经可扩至6万多节点，还可以通过集群联邦无限扩容。 单向流动，无交叉。湖仓一体批流一体技术的成熟，让一份数据在加工时就实现不同业务数据的分层解耦，即保障了灵活性，又保障了时效性，更是实现全局数据的一致性，保障数据的“清洁”，也进一步减轻了数据治理的负担。 数据治理是数据分析正确的前提，数据治理为政企客户提供多源数据的集成，通过数据开发编排实现数据作业的ETL和作业自动化，采用数据适量实现政企客户多层级全局统一的数据质量，最终形成可视、可管、可用的高质量数据地图。 随着人工智能、密码学、可信执行环境三个关键技术的成熟，以保障数据安全与隐私为前提，数据的可信流通与用数，将通过多域数据联邦分析与训练实现，在数据开放、数据交易、普惠金融、联合营销、联合风控等场景大放异彩。 FusionInsight MRS多样集市灵活匹配高速发展的业务诉求
为灵活匹配高速发展的业务诉求，FusionInsight MRS也提供了丰富的组件：
大容量多表复杂关联分析组件Doris可以实现PB级数据亚秒响应的。 ClickHouse支持亚秒级大宽表实时OLAP，单表支持1万多列，万亿行数据。 专业的时序数据库IoTDB提供“专、快、易、稳、省”能力，压缩比相较传统时序数据库压缩比高达20多倍。
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