AWS张侠深度解析“数据湖”的数据洞察能力

3月30日，数字期间，企业海量数据潜匿的代价被空前重视，企业的信息和数据流被以为是“企业的血液流”。与此同时，“把企业的数据化资产行使好”、“怎样从大量数据中得到信息洞察将来”，这些成为企业和业内专家不懈追求的手段。

克日AWS首席云计较企业计谋参谋张侠向媒体先容了“AWS数据湖”在实现“企业数据洞察”中的最新技能成就和应用示意。

张侠暗示，数据自己的代价在于从内里提取出真正有效的“信息”，把这些信息归类树立成“常识”，然后用这些常识来指导企业的“动作”， 帮企业来运营营业、帮客户实现营业需求、进步客户满足度等等，最终为企业缔造更多的代价。

“数据湖”老观念抖擞新活力

“数据湖”这个观念早在2011年就被提出，成长至今已经走过9个年初。“我把数据湖的成长分为两个阶段”，张侠暗示，“前期数据湖只是一个低级的观念，有一些开源的应用；得益于云计较提供的海量存储、高机能计较的手段，或许从四年前开始，数据湖进入第二阶段，跟着各项元素的一一到位，AWS数据湖根基上成熟。”

那么，数据湖毕竟是什么？

在张侠看来，数据湖是一此中心数据存储的容器，这个容器可以存储名目化、非名目化的各类百般的数据；这些数据很是轻易被快速缩放、有各类要领和器材对这些数据举办查询、可以做各类百般的说明。

普通的讲，原来数据许多是布局型数据、买卖营业型数据，好比什么对象几多价值、什么人多大年数，这些都是很端正的放在一个一个数据库和数据客栈的小格子里的，可是此刻有一套要领，这套要领把任何范例的数据库，布局型的、非布局型的，非布局型的包罗电子邮件、视频的、音频的、图形的、一些文章、一些照片等等，都可以直接把它存下来，我们操作此刻云计较期间海量存储的手段和各类新的查询的手段，尚有各类数据说明和处理赏罚的手段，直接对这些原始的数据来做查询，这就是数据湖的期间。

张侠也夸大，数据湖出格合用做一些数据科学家、数据研究职员要用的试探性子的数据查询和说明。原本有一类数据科学家是做那种数据发掘的，这一类数据科学家要做的事变，数据湖尤其合用，由于数据湖对全部数据都能兼容、保持机动性出格得当做试探性、猜测性、研究性、前瞻性的处事。

AWS数据湖三大元素

在辅佐企业构建数据湖上，AWS推出了一系列要害处事。张侠先容，数据湖的操纵步调凡是包罗：把数据配置、存储；再把数据按必要移动、加载到差异处所；然后把数据整理好，建成数据目次。这些数据要安详的、合规的存好、管好，必要的时辰行使器材把这些数据拿出来做各类说明。

基于此，今朝AWS数据湖首要包括三大元素：一是Amazon S3/Glacier；二是AWS Glue；三是AWS Lake Formation。

张侠先容：“Amazon S3，可以存全部种种的数据，它有11个9的数据耐久性，它是在云上面三个可用区存了六份，互为备份。它后端尚有一个冷存储叫Amazon Glacier (glacier的意思是冰河) 。假如这个数据不常用，我们可以转到那内里，用度可以低落许多，只是多必要三四个小时把它拿出来。冷存储尚有一个深度的冷存储Deep Archive。除了这个以外，在我开始讲之前，尚有一个叫Amazon DynamoDB，是一个非相关型数据库，存键置魅这类的数据。在游戏内里好比每个玩家是第几级、有几多血、用什么样的兵器，这样的数都是键值配对的数。环球有大量这样的数据都存储在Amazon DynamoDB这样的非相关型数据库。“

AWS Glue则是一种全托管的数据提取、转换和加载 (ETL) 处事及元数据目次。它让客户更轻易筹备数据，加载数据到数据库、数据客栈和数据湖，用于数据说明。行使AWS Glue，在几分钟之内便可以筹备好数据用于说明。AWS Glue消除了ETL功课基本办法方面的全部一再劳动，让Amazon S3数据湖中的数据集可以被发明、可用于查询和说明，极大地收缩说明项目中做ETL和数据编目阶段的时刻，让ETL变得很轻易。

AWS Lake Formation则能把成立数据湖的这套事变自动化，辅佐企业客户来操纵，可以使许多企业在短短的几天时刻内就完成数据湖的建树事变。

今朝AWS Lake Formation尚未在中国正式推出。

AWS数据湖的应用

据张侠先容，AWS数据湖已经在环球范畴内获得普及应用。

以亚马逊本身为例，亚马逊曾经是Oracle环球数据库最大的用户，它行使了75PB的数据库，用了7500多个数据库的例子，整个亚马逊内里1000多个差异的团队，从运营、电商、市场营销、库存，险些营业的许多方面原本都是基于Oracle的数据库。亚马逊在已往一年半到两年的时刻做了一件工作，就是全方位的迁出了Oracle的数据库，客岁11月份亚马逊所有迁徙了Oracle的数据库，迁徙到亚马逊本身相对应的产物。

（编辑：河北网）

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