云原生数据湖是基于云环境构建的低成本大数据解决方案。在存储方面，云原生数据湖使用对象进行存储，实现了无限扩容(合理) 在计算方面，云原生数据湖采用计算存储分离，同时云统一存储也简化了数据调用的复杂性； 架构使计算节点和存储节点分别灵活膨胀，避免不同存储需求造成的浪费；在云战略中，云原生数据湖通过 Serverless模式，为了解决波峰资源短缺、波谷资源浪费等问题，根据请求量自动进行毫秒级弹性扩容，实现最小单位 成本最优。
在之前的实时湖仓系列文章中，我们介绍了实时湖仓对当前企业数字化转型、实时湖仓功能架构设计、实时计算与数据湖相结合的重要性。
数据仓库是一种数据产品，诞生于数据库时代，根据企业的分析需求而生。其核心理念是在一定格式下转换数据库中的数据， 定期复制到另一个库中进行列式存储，以满足企业查询和数据分析的需求。随着互联网的发展，数据量急剧增加，非结构化 随着数据的增加，企业的业务变化越来越快，传统的数据仓库无法适应大数据和现代企业对实时互动分析的需求。 随后，数据湖诞生了。它选择了“前松后紧”的设计理念，在初始阶段放弃了严格的模式，后schema获得了更强的精神 同时，通过统一的存储管理和计算优化，保证数据的一致性和性能。
云原生数据湖的核心技术分析主要从存储、计算和管理三个维度来评估市场上的制造商。除了大数据产品的一般性能和可用性外 除了使用性、安全性和成本外，云原生数据湖还需要注意一些特定的竞争因素，例如：存储层需要进行前置扩展、性能和成本优化， 屏蔽硬件的复杂性，支持多范式计算和大数据环境；计算层需要进行多计算引擎优化和智能驾驶舱，以简化企业的使用过程；管道 管理层需要支持湖外多源数据兼容性和湖内数据全生命周期的一站式管理。
篇幅有限，只显示部分内容，微信官方账号:智能方案图书馆，获取信息见上卡，或转发文章，私信获取信息。数据湖的定义
从目前的应用情况来看，数据湖在中国的着陆仍存在许多痛点。在产品层面，数据湖的数据处理能力和全链路能力仍需进一步增加 强，客户更迫切需要智能、一站式的解决方案；在应用层面，云原生数据湖的行业认知和人才培训相对较薄弱，仍需进入市场 一步培育。此外，近期安全隐私法律法规不断落实，企业主对云原生数据湖的安全监管也提出了更高的要求。
云原生数据湖是一套完整的云大数据解决方案，可以服务于企业的各种数据需求，其竞争要素可分为技术、解决方案、 应用三层。在技术层面，云原生数据湖需要稳定、性价比高的存储服务、多引擎兼容的计算优化服务和全生命周期 智能数据管理服务；在解决方案层面，制造商需要接近业务，为特定场景和特定行业提供丰富、可实施的架构解决方案； 制造商需要通过生态或自建等方式提供更多的应用服务，不断扩大自身的服务半径，向终端客户展示更全面的能力。
统一数据湖→简单，松耦合→弹性、敏捷→“探索”的设计理念自然符合云计算。当数据湖以云原生的方式部署时，它 最大限度地发挥强大的性能优势。一方面，数据湖上云后，可以享受云本身带来的性能提升，如高可用性、弹性、敏捷性等； 另一方面，数据湖可以在云原环境中进行更多的性能优化，如丰富的上下文带来的分析加速和流量集成带来的实时性能优化 数据价值释放、一站式数据管理方案带来的安全性和质量改进等。
随着数字转型进入深水区，“数据”已成为企业的核心生产要素，开放各部门和应用系统，建立企业级统一数据 资产已成为业界的共识。基于云上的集中存储和数据湖，企业可以更丝滑地实现数据多源聚合，实现内外数据的全生 管理生命周期，从而沉淀成数据资产，赋能业务应用，释放数据价值。同时，基于云原生数据湖部署的云原生应用自然可用 为了实现数据的无限流动，数字与使用的集成为企业创造了一个高效的价值闭环。
IoT、移动互联网和5G的发展推动了数据爆发。如何从数据海啸中挖掘数据价值已成为企业亟待解决的问题。在此背景下， 企业迫切需要新的大数据架构来处理数据，这给数据湖市场的发展带来了机遇。互联网的发展加速了时代数字化的发展，同时也深刻 改变了企业的商业模式。以“敏捷、创新、数据驱动”为导向的数字化转型需要新的生产力工具来打破数据孤岛和沉淀 数据资产，完成数据价值反馈企业。云原生数据湖各部分组件为数字化转型的各个阶段提供技术支持，完成 “数”与 “智”的融合。