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亚马逊云科技“智能湖仓”五大特征助力企业挖掘数据价值

2021-07-10 02:01:00 来源:中存储网

7月9日消息,亚马逊云科技针对数据及数据分析推出的“智能湖仓”架构正在越来越多的服务企业智能化决策运营。

一直以来,亚马逊云科技“智能湖仓”架构不断迭代更新,致力于打通数据湖和数据仓库,并进 一步将各种数据服务无缝集成,确保数据在不同服务之间顺畅流动,帮助客户尽可能最大程度地提高其数据价值,加速创新,并成为数据驱动型组织。

对于功能日益强大的“智能湖仓”,近日,亚马逊云科技大中华区云服务产品部总经理顾凡对其进行了全面解读。

顾凡首先强调:“智能湖仓并不是一个产品,而是一个架构。”

据悉,亚马逊云科技“智能湖仓”架构将亚马逊云科技全面而深入的数据服务无缝集成,打通了数据湖和数据仓库之间数据移动和访问,并且进一步实现了数据在数据湖、数据仓库,以及在数据查询、数据分析、机器学习等各类专门构建的服务之间按需移动,从而形成统一且连续的整体,满足客户各种实际业务场景下的不同需求。

具体而言,亚马逊云科技“智能湖仓”架构以Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)为基础构建数据湖,作为中央存储库,围绕数据湖集成专门的“数据服务环”,包括数据仓库、机器学习、大数据处理、日志分析等数据服务,然后再利用Amazon Lake Formation、Amazon Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift Spectrum等工具,实现数据湖的构建、数据的移动和管理等。

亚马逊云科技“智能湖仓”五大特征助力企业挖掘数据价值

顾凡表示:“要构建一个数据湖要有专门构建的数据分析服务,要能做到数据、湖、仓和专门构建的数据服务的无缝数据移动,统一管理、低成本,这是我们所定义的亚马逊云科技智能湖仓架构。所以,智能湖仓不仅仅是湖和仓的打通,而是湖、仓专门构建数据服务连接成一个整体。”

值得注意的是,亚马逊云科技“智能湖仓”架构具有灵活扩展、专门构建、数据融合、深度智能和开源开放五大特点,涵盖数据源、数据摄取层、存储层、目录层、数据处理层和消费层六层架构,可帮助客户轻松应对海量业务数据,充分挖掘数据价值。

灵活扩展,安全可靠方面,亚马逊云科技“智能湖仓”架构用Amazon S3作为数据湖的存储基础,企业可根据不断变化的需求,灵活扩展或缩减存储资源;

专门构建,极致性能方面,为了满足企业不同的数据分析需求,亚马逊云科技提供专门构建的数据分析服务,包括交互式查询服务Amazon Athena、云上大数据平台Amazon EMR、日志分析服务Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis、云数据仓库Amazon Redshift等;

数据融合,统一治理方面,亚马逊云科技“智能湖仓”架构降低了数据融合与数据共享时统一安全管控和数据治理的难度。其中,Amazon Glue提供数据无缝流动能力,Amazon Lake Formation提供了快速构建湖仓、简化安全与管控的全面数据管理能力;

敏捷分析,深度智能方面,亚马逊云科技将数据、数据分析服务与机器学习服务无缝集成,为企业提供更智能的服务。例如Amazon Aurora ML、Amazon Redshift ML、Neptune ML等,数据库开发者只需使用熟悉的 SQL 语句,就能进行机器学习操作;Amazon Glue、Amazon Athena ML、Amazon QuickSight Q等,可以帮助企业使用熟悉的技术,甚至自然语言来使用机器学习,帮助企业利用数据做出更好的决策;

开源开放方面,亚马逊云科技“智能湖仓”架构中的关键组件如Amazon EMR、Amazon Elasticserach Service、Amazon MSK的核心都基于开源代码,接口与开源完全兼容,无需改变任何代码就可以实现迁移,也兼容主流的管理工具。

上海驰骛(ChiefClouds)信息科技有限公司,是国内消费者数据营销平台供应商,为企业搭建消费者数据平台(CDP),以此为基础构建覆盖数字媒体和阵地运营、CRM、智慧导购等场景的全渠道和全链路消费者运营体系。目前,其大量能力就搭建在亚马逊云科技的智能湖仓架构之上。

驰骛科技创始人兼CEO程华奕表示,“作为企业级数据管理平台的实践者,我们非常认可亚马逊云科技的智能湖仓架构。以Amazon S3为核心的数据基础平台,让我们在服务客户时,在数据安全性、可靠性、性能和扩展性等方面都没有后顾之忧。亚马逊强大的数据分析管理工具组合,让我们能够对各种数据处理和分析游刃有余,快捷、高效地利用机器学习挖掘数据智能,服务于客户的业务创新。“

在程华奕看来,携手亚马逊云科技能给企业带来几方面的价值:第一是数据资产化,所有的企业都要把数据资产化,这样才能成为资产的数据去做运营。数据资产化会用到很多亚马逊云科技提供的基础架构,做数据管理和安全访问、提高数据库的性能、做自动扩展、搭建模块化的数据平台等。另一方面是拿到了数据以后怎么做计算、分析,更快地帮客户找到方案;此外是高性能业务场景的快速创新,通过跟亚马逊云科技的合作,利用高性能、高敏捷的弹性结构,按需调用,能灵活响应消费者更大的需求的响应,开箱即用, 可以做机器学习, 个性化推荐,把企业的需求变成产品化,实现快速的创新。

据悉,基于亚马逊云科技的解决方案,驰骛科技提供了对亿级用户数据的实时查询,10倍的查询性能。基于亚马逊云科技新一代的计算实力,性价比提升了40%,解决了一些困扰客户的经费问题。

程华奕介绍,未来跟亚马逊云科技在很多方面都会继续深入合作,一方面是双方产品的深入集成和迭代,确保云上产品的成熟度和领先性。另外双方会共同加深以消费者为中心的技术,包括AI的分析和推荐,持续对客户的业务场景解决方案做创新。