湖仓一体

融合数据湖的灵活存储与数仓分析能力，以开放格式统一管理结构化、半结构化和非结构化数据。通过存算分离与多引擎共享，衔接离线计算、实时处理和模型训练，减少重复存储与搬运，为分析和人工智能提供统一数据底座。

融合数据湖与数据仓库，支持多类数据统一存储、多引擎共享与流批协同，为分析和模型训练提供数据底座。

行业痛点

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数据重复存储

数据分散在数据仓库、对象存储和不同计算系统中，同一份数据需要多次复制与维护。存储开销随业务增长持续增加，数据更新不同步也使跨场景分析难以保持一致。

流批链路割裂

离线分析与实时处理分别建设数据链路，开发方式、存储组织和运维工具不同。业务需要结合历史数据与最新变化时，往往还要额外同步加工，难以快速形成统一结果。

数据类型受限

传统数据仓库主要服务结构化分析，文档、图片、语音等数据缺少统一存储与治理。模型训练和多模态分析需要另建数据准备链路，已有数据资产难以在新场景中复用。

方案价值

统一存储与数据共享

采用开放湖格式统一组织结构化、半结构化与非结构化数据，为离线分析、实时处理和人工智能任务提供共同底座。减少不同引擎间的数据复制与同步，并结合已有存储和计算环境逐步建设。

协同实时与离线计算

在统一湖仓中衔接历史数据与实时增量，让批处理和流计算共享数据管理基础。结合统一开发、调度与监控，减少多条链路的维护工作，支持业务在同一数据基础上开展历史回溯与实时分析。

按需组织计算资源

采用云原生、存算分离架构，按任务负载调整计算资源，为分析、实时处理和模型训练选择适合的引擎。通过共享数据、统一调度及多种存储接入，减少独立存储与架构的重复建设。

统一存储与数据共享

采用开放湖格式统一组织结构化、半结构化与非结构化数据，为离线分析、实时处理和人工智能任务提供共同底座。减少不同引擎间的数据复制与同步，并结合已有存储和计算环境逐步建设。

协同实时与离线计算

在统一湖仓中衔接历史数据与实时增量，让批处理和流计算共享数据管理基础。结合统一开发、调度与监控，减少多条链路的维护工作，支持业务在同一数据基础上开展历史回溯与实时分析。

按需组织计算资源

采用云原生、存算分离架构，按任务负载调整计算资源，为分析、实时处理和模型训练选择适合的引擎。通过共享数据、统一调度及多种存储接入，减少独立存储与架构的重复建设。

方案架构

客户案例

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某央国企湖仓一体平台

某央国企集团建设云原生湖仓一体平台，支撑30余家子公司在统一底座上开展数据开发与治理。项目以集团数据湖承载各子公司的数据使用需求，将统一开发治理与数据底座衔接，并承载大模型语料数据准备。湖仓平台围绕集团及子公司的共同需求组织数据基础能力，为数据分析与人工智能应用建设提供支撑。

某央国企集团建设云原生湖仓一体平台，支撑30余家子公司在统一底座上开展数据开发与治理。项目以集团数据湖承载各子公司的数据使用需求，将统一开发治理与数据底座衔接，并承载大模型语料数据准备。湖仓平台围绕集团及子公司的共同需求组织数据基础能力，为数据分析与人工智能应用建设提供支撑。

常见问题