智能湖仓原本就是敏捷的架构
时间：2022-03-05 10:20:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-05 10:20:01 来源：行业动态
。在智能湖仓架构中，Amazon Lake Formation 能够将建立数据湖的时间从数月缩短到数天。用户可以使用像 Amazon Glue 这样的 Serverless 数据集成工具快速实现数据入湖；使用 Amazon Athena 这样的 Serverless 查询引擎直接实现基于 SQL 语言的湖上数据查询分析。无论是超大型公司还是工作室，都可以从这种敏捷的构建方式中快速获益，提取数据的价值。
为了让构建方式更敏捷，在 2021 亚马逊云科技 re:Invent 大会上，亚马逊云科技宣布推出更多数据分析服务的无服务器版，借助无服务器的能力，让用户可以更敏捷地构建自己的数据存储、分析、智能应用解决方案。
- Amazon Redshift Serverless ，让数据仓库更敏捷，支持在几秒钟内自动设置和扩展资源，用户无需管理数据仓库集群，实现 PB 级数据规模运行高性能分析工作负载；
- Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless ，让流式数据接入与处理，支持快速扩展资源，简化实时数据摄取和流式传输，实现全面监控、移动甚至跨集群加载分区，自动调配和扩展计算和存储资源，让用户可以按需使用 Kafka；
- Amazon EMR Serverless 让大数据处理更敏捷，用户无需部署、管理和扩展底层基础设施，使用开源大数据框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）运行分析型应用程序；
- Amazon Kinesis Data Streams on Demand 让流式数据分析与实时数据场景搭建更敏捷。每分钟可以处理数 GB 的写入和读取吞吐量，而不必预置与管理服务器、存储，在成本和性能之间取得平衡且变得更加简单。
来自亚马逊云科技的数据显示，现在每天有数以万计的用户每天在使用 Amazon Redshift 处理超过 2EB 的数据。全球最大的制药公司之一罗氏制药（Roche）首席云平台和机器学习工程师 Yannick Misteli 博士表示：Amazon Redshift Serverless 可减轻运营负担，降低成本，并帮助罗氏制药规模化实践 Go-to-Market 策略。这种极简的方式改变了游戏规则，帮助我们快速上手并支持各种繁重的分析场景。
正如 Yannick Misteli 提到的一样，近些年来，底层的技术创新推动业务层的改变，而业务层的诉求也倒逼底层技术的进步。游戏规则正在技术升级中改变。如今，智能是绝大多数技术的演进目标。在亚马逊云科技的智能湖仓架构中，也将智能提到了一个相当重要的位置。
智能湖仓架构下，数据库服务与人工智能和机器学习深度集成。在具体的产品上，亚马逊云科技提供了 Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML、Amazon Redshift ML 等诸多数据库原生的机器学习服务。
同时，在智能湖仓架构中，还有云原生人工智能平台 Amazon SageMaker ，它提供了多类机器学习库和开发工具包，帮助用户快速构建人工智能应用。当用户需要面对大量数据处理场景时，可以使用 Amazon SageMaker 内置的工具轻松快速连接到 Amazon EMR 集群进行大数据处理。而 Amazon EMR Serverless，也帮助人工智能相关的数据处理与分析变得足够敏捷。
在 Gartner 2021 年发布的报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》中，亚马逊云科技连续 7 年被评为领导者，这项报告面向的主要是对各大厂商提供的云数据库、云数据分析工具进行全景评估，并给出最终位置的测评报告，含金量可见一斑。亚马逊云科技参与评测的产品均为智能湖仓架构中的代表产品，这个领导者地位背后代表的技术成熟度不言自明。
我们可以看到，智能湖仓提供的每一款服务工具的迭代，都在向更敏捷、更安全、更智能的数据架构目标迈进。数据架构作为企业数字化转型的最底层，也是应用现代化的底层动力。智能湖仓带来的数据管理方式的变革，也承载着亚马逊云科技对应用现代化的构想。
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