焱融看｜非结构化数据场景下，数据湖到底有多香？

当前，云计算、人工智能、物联网等技术在各行各业更加广泛地普及与应用，前沿技术在给社会创造价值以外，也在产生着大量的数据，导致数据的管理和价值挖掘变得愈加复杂和困难。这主要是因为，一方面，数据在不断增长，根据 IDC 的预测，全球数据总量预计到 2025 年将达到 175ZB。据调查，很多企业每年的数据增长量超过了 60%，部分互联网企业的数据量呈现指数式增长；另一方面，数据类型多样，出现了大量文本、图片、音频和视频等非结构化数据。

然而，由于过去缺乏有效的数据处理机制，这些大量的数据，分散于各处，难以管理。因此，如何最大化释放大数据带来的价值，不仅成为各个企业关注的重点，也成为如今让数据湖被高度重视的关键原因。那到底什么是数据湖呢？今天我们就来一探究竟。

什么是数据湖

数据湖是一个被定义为集中且可扩展的存储库，它主要是以本机格式保存来自多个源和系统的大量原始大数据。

举个例子，我们可以把数据湖看作是一个真实的湖，其中汇聚成湖里的水则是原始数据，它们分别从多个数据源流入，然后再流出，用于满足支持内部和面向客户的需求和目的。数据湖比数据仓库更广泛，数据仓库更像是一个家用水箱，它主要是存储“净化水”，也就是结构化数据，且只能用于一个特定的房子，而不是在任何场景下都可以使用的。

数据湖可以使用内部构建的工具，或第三方供应商的软件和服务来执行。根据外研机构 Markets and Markets 的数据，全球数据湖软件和服务市场预计将从 2019 年的 79 亿美元增长到 2024 年的 201 亿美元。预计大量供应商将推动这一增长，包括 Databricks、AWS、Dremio、Qubole 和 MongoDB。当前，已经有许多组织开始提供所谓的 Lakehouse 产品，通过单一产品将数据湖和数据仓库的优势结合起来。

数据湖的概念是先加载后使用，这意味着存储在存储库中的数据，不一定要立即用于特定目的。它可以按原样转储，并在未来某个阶段随着业务需求的出现而全部一起使用（或部分使用）。这种灵活性和存储海量数据的结合，使得数据湖成为企业内数据实验、机器学习和高级分析应用程序的理想选择。

数据湖有什么好处

数据仓库仅为某些预定义的商业智能、报告应用程序存储经过处理的结构化数据（按行和列组织），但是数据湖具有无限存储一切的潜力，数据可以是是结构化数据、半结构化数据，甚至是非结构化数据，比如图像（.jpg）和视频（.mp4）。

数据湖对企业的好处包括：

• 存储扩展数据类型多样化：由于数据湖提供了存储所有数据类型的能力，包括对执行高级分析形式至关重要的数据类型。企业可以利用它们来识别机会和可操作的建议，从而有助于企业提高运营效率、增加收入、节省资金和降低风险。

• 扩展数据分析带来的收入增长：根据阿伯丁的一项调查（Angling for Insight in Today's Data Lake），实施数据湖的机构在收入有机增长方面，比同类公司高出 9%。这些公司能够对存储在数据湖中的先前未使用的数据，比如日志文件、点击流数据、社交媒体数据和联网设备数据中，进行新型分析。

• 来自孤岛的统一数据：数据湖还可以集中来自不同部门孤岛、大型机和遗留系统的信息，从而减轻其个人容量的负担，防止数据重复等问题，并为用户提供 360 度的视图。同时，他们可以将储存数据成本保持在较低的水平，以备未来使用。

• 增强的数据捕获，包括物联网：组织可以实现数据湖，从多个来源（包括工厂和仓库中的物联网设备传感器）吸收数据。这些资源可以是内部，或面向客户数据的统一数据湖。面向客户的数据可以帮助营销、销售和客户管理团队，为每一位客户提供最新和统一的信息来策划全渠道的活动，而内部数据则用于整体员工和财务管理战略。

借助数据湖，大量企业内部技术高效地支撑了不同数据分析场景，满足业务数据分析对于弹性扩展吞吐的需求。同时，数据湖多样的存储类型，也让存储成本有了更多的优化空间。

非结构化数据存储，是否有更优解？

数据湖最大的优势之一就是，可以轻松实现非结构化数据的采集、存储和分析，帮助企业解决了一定的问题，但目前数据湖仍然面临数据治理的问题。在数据湖中的数据往往大多采用不同的基于文件的格式，但数据仓库主要是数据库格式，这增加了数据治理和两种存储类型之间沿袭管理的复杂性。

为此，焱融科技希望能帮助企业用户打造更高效、精准的数据平台，实现存储资源可以有效且高效的全生命周期管理。同时，提供高性能、低延迟的数据服务能力，保证各业务系统平稳运行的基础。

YRCloudFile 是一款在经过企业和用户访谈、技术交流、全面测试以及版本迭代推出的非结构化数据统一存储平台，它可以在公有云、私有云环境下为客户提供高性能、高扩展以及云原生的非结构化数据存储系统。其核心产品特色是具备高性能特性，借助这一特性，YRCloudFile 可在人工智能、自动驾驶领域中的训练环节，以及高计算环境中的数据加载运算阶段提供高速、稳定的数据访问能力。

YRCloudFile 产品构架图

YRCloudFile 产品架构经典特点：

海量小文件下的高性能，采用元数据节点集群化、多级智能缓存、智能预读等多种技术，深度优化海量文件读写性能、目录访问热点等问题；

云原生容器存储，提供了标准 CSI 接口，支持 PV 配额、Resize、QoS，分别从容量、IO 性能上对存储资源做了隔离与规划，通过 PV Insight 帮助管理员查看存储卷内部数据分布和冷热情况；

支持公有云、混合云，实现在阿里云、腾讯云、AWS 等公有云上实现一键部署，在公有云上提供高性能的文件存储服务，并通过冷热数据分层功能使数据在不同层级之间流动，从而降低存储的总体拥有成本。

YRCloudFile 所采用的 Scale-Out 架构，可以给提供高效的目录配额限制，精准的流量控制；数千客户端的并发访问能力满足统一云原生平台的访问需求；可以有效监控客户端访问及操作性能。

另外，YRCloudFile 通过多级智能缓存、预读等机制，提供高性能、低延迟的数据访问服务，助力企业用户实现非结构化数据资源的共享，实现最高效的整合。

结语

目前，数据仍然是技术创新的核心之一，任何数据都需要保护、存储和管理以便更好地应用。毋庸置疑，数据湖的应用可以有效帮助企业用户解决一定的数据问题，但是若想真正成为未来主流的数据存储管理方案，还需继续努力。作为高性能文件存储和容器存储的领导者，焱融科技长期关注企业用户需求，解决数据面临的存储架构、数据安全、数据维护等方面的问题，打造海量数据存储解决方案最优解。