在2021年初全年技術(shù)趨勢展望中，數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的融合，成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的趨勢重點(diǎn)。直至年末，關(guān)于二者的討論依然熱烈，行業(yè)內(nèi)的主要分歧點(diǎn)在于數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫對存儲系統(tǒng)訪問、權(quán)限管理等方面的把控；行業(yè)內(nèi)的主要共識點(diǎn)則是二者結(jié)合必能降低大數(shù)據(jù)分析的成本，提高易用性。

　　而此類爭論，又反映了行業(yè)在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的核心訴求：如何通過數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)，有效滿足現(xiàn)代化應(yīng)用的數(shù)據(jù)架構(gòu)要求。亞馬遜云科技作為行業(yè)頭部云廠商，也推出了與數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫融合相關(guān)的“智能湖倉”。為什么“智能湖倉”可以更智能地集成數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和其他數(shù)據(jù)處理服務(wù)？“智能湖倉”架構(gòu)備受關(guān)注意味著什么？在技術(shù)行業(yè)風(fēng)向標(biāo)的 2021 亞馬遜云科技 re:Invent 大會上，我們看到了“智能湖倉”架構(gòu)的現(xiàn)在和未來構(gòu)想。

　　1.被廣泛關(guān)注的“智能湖倉”架構(gòu)

　　理解“智能湖倉”架構(gòu)的現(xiàn)在和未來，需要先了解它的過去。早在 2017 年，“智能湖倉”架構(gòu)就已初具雛形。當(dāng)時(shí)，亞馬遜云科技發(fā)布了 Amazon Redshift Spectrum，讓 Amazon Redshift 具備了打通數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的能力，實(shí)現(xiàn)了跨數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)查詢。

　　這件事情啟發(fā)了“智能湖倉”架構(gòu)的形成。在 2020 年的亞馬遜云科技 re:Invent 大會上，亞馬遜云科技正式發(fā)布“智能湖倉”。如果從早期的技術(shù)探索開始算起，在 2021 亞馬遜云科技 re:Invent 大會上發(fā)布的 Serverless 能力，代表了“智能湖倉”架構(gòu)的第 8 輪技術(shù)演進(jìn)。如今，“智能湖倉”基于 Amazon S3 構(gòu)建數(shù)據(jù)湖，繞湖集成數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)處理、日志分析、機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)服務(wù)，利用 Amazon Lake Formation、Amazon Glue 等工具可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自由流動與統(tǒng)一治理。

　　具體而言，“智能湖倉”架構(gòu)下，首先需要打破數(shù)據(jù)孤島形成一個數(shù)據(jù)湖；其次，需要圍繞著數(shù)據(jù)湖，在不同應(yīng)用場景為用戶提供相應(yīng)的分析工具；另外，需要確保數(shù)據(jù)在湖、倉以及專門的服務(wù)之間能夠自由移動；此外，需要確保用統(tǒng)一的方式去管理湖里面數(shù)據(jù)的安全性、訪問控制和審計(jì)；最終，需要能夠采用低成本的方法將湖、倉各自的優(yōu)勢有效利用起來，并利用人工智能等創(chuàng)新手段進(jìn)行創(chuàng)新。

　　就像 Amazon Redshift 在 2012 年發(fā)布時(shí)，引導(dǎo)了云原生數(shù)倉的發(fā)展方向一樣，“智能湖倉”架構(gòu)一經(jīng)發(fā)布就引發(fā)業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注，一方面是因?yàn)閬嗰R遜云科技作為頭部云廠商的行業(yè)地位，另一方面是因?yàn)榇思軜?gòu)在技術(shù)上的創(chuàng)新思路能夠?yàn)樾袠I(yè)帶來一些新的思考。

　　“智能湖倉”更強(qiáng)調(diào)“架構(gòu)”而非“產(chǎn)品”，更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的自由流動與統(tǒng)一治理，以及基于湖倉的“智能創(chuàng)新”。如今，“智能湖倉”架構(gòu)不是簡單地將湖與倉打通，而是將湖、倉與專門構(gòu)建的數(shù)據(jù)服務(wù)連接成為一個整體，讓數(shù)據(jù)在其間無縫移動。面對向 TB 級、PB 級，甚至 EB 級增長的數(shù)據(jù)，“如何存”和“如何用”不再是相對孤立的話題?！爸悄芎}”向行業(yè)傳遞了一個信號：企業(yè)需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在整個數(shù)據(jù)平臺的自由流轉(zhuǎn)。

　　不管是企業(yè)數(shù)據(jù)管理理念的視角，還是在技術(shù)視角下，“智能湖倉”架構(gòu)被廣泛關(guān)注也意味著，隨著數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的邊界在逐漸淡化，基于兩者的大數(shù)據(jù)處理體系的架構(gòu)正在被重構(gòu)。

　　2.“智能湖倉”架構(gòu)下，重構(gòu)中的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

　　這種重構(gòu)大概可以分為幾個維度來理解，其中最重要的是更強(qiáng)的數(shù)據(jù)安全、治理和數(shù)據(jù)共享能力，更敏捷的構(gòu)建方式，更智能的創(chuàng)新手段。

　　數(shù)據(jù)安全、治理和共享，重點(diǎn)聚焦跨湖、跨倉庫甚至跨企業(yè)的數(shù)據(jù)流通和治理，致力于實(shí)現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)跨域互通；更敏捷的構(gòu)建方式則要將企業(yè)的敏態(tài)追求提升到極致，Serverless 能力的應(yīng)用是其關(guān)鍵；更智能的創(chuàng)新手段則把 AI/ML 能力和大數(shù)據(jù)治理并入統(tǒng)一范疇，避免走入“為了大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)”的誤區(qū)。

　　在 2022 年，當(dāng)我們再次談起數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的融合問題時(shí)，包含以上關(guān)鍵點(diǎn)的“智能湖倉”架構(gòu)，很可能成為被業(yè)內(nèi)重點(diǎn)參考的構(gòu)建思路之一。

　　更強(qiáng)的數(shù)據(jù)安全、治理和數(shù)據(jù)共享能力

　　數(shù)據(jù)的安全、治理和共享，原是大數(shù)據(jù)的本職任務(wù)，但當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到 PB 乃至 EB 級，需要跨多個區(qū)域、組織、賬戶進(jìn)行數(shù)據(jù)共享或數(shù)據(jù)交互時(shí)，企業(yè)有些時(shí)候并非不想細(xì)顆粒度管理數(shù)據(jù)，而是無法管理。這種顆粒度的權(quán)限控制往往比單機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)或者單一的分布式系統(tǒng)要復(fù)雜得多。所以，數(shù)據(jù)治理成為了“智能湖倉”重要的發(fā)力點(diǎn)。

　　在 2021 亞馬遜云科技 re:Invent 大會上，支撐數(shù)據(jù)統(tǒng)一治理和自由流動能力的“智能湖倉”組件 Amazon Lake Formation 發(fā)布了多項(xiàng)新功能。除了之前早已支持的表和列級安全，Amazon Lake Formation 現(xiàn)在支持行和單元級權(quán)限，通過只限制用戶對部分?jǐn)?shù)據(jù)的訪問權(quán)限，讓限制訪問敏感信息變得更加簡單。

　　此外，Data mesh 的概念在 2021 亞馬遜云科技 re:Invent 大會上也被提及。Data mesh 概念也是 Gartner 提出的十大數(shù)據(jù)技術(shù)趨勢之一。在 Data mesh 模式下，“智能湖倉”能夠?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)成為產(chǎn)品、輕松啟用細(xì)粒度授權(quán)、數(shù)據(jù)更容易被使用、數(shù)據(jù)調(diào)用跨企業(yè)可見和聯(lián)邦的數(shù)據(jù)管控與合規(guī)。這意味著，“智能湖倉”架構(gòu)下，Data mesh 可以實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)共享和計(jì)算。亞馬遜云科技借助自身數(shù)據(jù)湖安全、tag 級別的訪問控制和共享能力，為 Data mesh 提供了實(shí)現(xiàn)方式與手段，讓 Data mesh 概念走向落地。

　　更敏捷的構(gòu)建方式

　　除了更強(qiáng)的數(shù)據(jù)安全、治理和數(shù)據(jù)共享能力，更敏捷的構(gòu)建方式也是絕大多數(shù)企業(yè)當(dāng)下主要關(guān)注的技術(shù)創(chuàng)新之一。敏捷在企業(yè)間的認(rèn)可度和應(yīng)用程度越來越高，而“智能湖倉”原本就是敏捷的架構(gòu)。在“智能湖倉”架構(gòu)中，Amazon Lake Formation 能夠?qū)⒔?shù)據(jù)湖的時(shí)間從數(shù)月縮短到數(shù)天。用戶可以使用像 Amazon Glue 這樣的 Serverless 數(shù)據(jù)集成工具快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)入湖；使用 Amazon Athena 這樣的 Serverless 查詢引擎直接實(shí)現(xiàn)基于 SQL 語言的湖上數(shù)據(jù)查詢分析。無論是超大型公司還是工作室，都可以從這種敏捷的構(gòu)建方式中快速獲益，提取數(shù)據(jù)的價(jià)值。

　　為了讓構(gòu)建方式更敏捷，在 2021 亞馬遜云科技 re:Invent 大會上，亞馬遜云科技宣布推出更多數(shù)據(jù)分析服務(wù)的無服務(wù)器版，借助無服務(wù)器的能力，讓用戶可以更敏捷地構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)存儲、分析、智能應(yīng)用解決方案。

　　Amazon Redshift Serverless ，讓數(shù)據(jù)倉庫更敏捷，支持在幾秒鐘內(nèi)自動設(shè)置和擴(kuò)展資源，用戶無需管理數(shù)據(jù)倉庫集群，實(shí)現(xiàn) PB 級數(shù)據(jù)規(guī)模運(yùn)行高性能分析工作負(fù)載；

　　Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless ，讓流式數(shù)據(jù)接入與處理，支持快速擴(kuò)展資源，簡化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)攝取和流式傳輸，實(shí)現(xiàn)全面監(jiān)控、移動甚至跨集群加載分區(qū)，自動調(diào)配和擴(kuò)展計(jì)算和存儲資源，讓用戶可以按需使用 Kafka；

　　Amazon EMR Serverless 讓大數(shù)據(jù)處理更敏捷，用戶無需部署、管理和擴(kuò)展底層基礎(chǔ)設(shè)施，使用開源大數(shù)據(jù)框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）運(yùn)行分析型應(yīng)用程序；

　　Amazon Kinesis Data Streams on Demand 讓流式數(shù)據(jù)分析與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)場景搭建更敏捷。每分鐘可以處理數(shù) GB 的寫入和讀取吞吐量，而不必預(yù)置與管理服務(wù)器、存儲，在成本和性能之間取得平衡且變得更加簡單。

　　來自亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)在每天有數(shù)以萬計(jì)的用戶每天在使用 Amazon Redshift 處理超過 2EB 的數(shù)據(jù)。全球最大的制藥公司之一羅氏制藥（Roche）首席云平臺和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 Yannick Misteli 博士表示：“Amazon Redshift Serverless 可減輕運(yùn)營負(fù)擔(dān)，降低成本，并幫助羅氏制藥規(guī)?；瘜?shí)踐 Go-to-Market 策略。這種極簡的方式改變了游戲規(guī)則，幫助我們快速上手并支持各種繁重的分析場景?！?/p>

　　更智能的創(chuàng)新手段

　　正如 Yannick Misteli 提到的一樣，近些年來，底層的技術(shù)創(chuàng)新推動業(yè)務(wù)層的改變，而業(yè)務(wù)層的訴求也倒逼底層技術(shù)的進(jìn)步。游戲規(guī)則正在技術(shù)升級中改變。如今，“智能”是絕大多數(shù)技術(shù)的演進(jìn)目標(biāo)。在亞馬遜云科技的“智能湖倉”架構(gòu)中，也將“智能”提到了一個相當(dāng)重要的位置。

　　“智能湖倉”架構(gòu)下，數(shù)據(jù)庫服務(wù)與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)深度集成。在具體的產(chǎn)品上，亞馬遜云科技提供了 Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML、Amazon Redshift ML 等諸多數(shù)據(jù)庫原生的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。

　　同時(shí)，在“智能湖倉”架構(gòu)中，還有云原生人工智能平臺 Amazon SageMaker ，它提供了多類機(jī)器學(xué)習(xí)庫和開發(fā)工具包，幫助用戶快速構(gòu)建人工智能應(yīng)用。當(dāng)用戶需要面對大量數(shù)據(jù)處理場景時(shí)，可以使用 Amazon SageMaker 內(nèi)置的工具輕松快速連接到 Amazon EMR 集群進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。而 Amazon EMR Serverless，也幫助人工智能相關(guān)的數(shù)據(jù)處理與分析變得足夠敏捷。

　　在 Gartner 2021 年發(fā)布的報(bào)告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》中，亞馬遜云科技連續(xù) 7 年被評為“領(lǐng)導(dǎo)者”，這項(xiàng)報(bào)告面向的主要是對各大廠商提供的云數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行全景評估，并給出最終位置的“測評報(bào)告”，含金量可見一斑。亞馬遜云科技參與評測的產(chǎn)品均為“智能湖倉”架構(gòu)中的代表產(chǎn)品，這個“領(lǐng)導(dǎo)者地位”背后代表的技術(shù)成熟度不言自明。

　　我們可以看到，“智能湖倉”提供的每一款服務(wù)工具的迭代，都在向更敏捷、更安全、更智能的數(shù)據(jù)架構(gòu)目標(biāo)邁進(jìn)。數(shù)據(jù)架構(gòu)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最底層，也是應(yīng)用現(xiàn)代化的底層動力?！爸悄芎}”帶來的數(shù)據(jù)管理方式的變革，也承載著亞馬遜云科技對應(yīng)用現(xiàn)代化的構(gòu)想。

　　3.寫在最后

　　回到文章開篇提到的問題，目前行業(yè)內(nèi)已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的融合必將降低大數(shù)據(jù)分析成本的共識，主要分歧點(diǎn)在于數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫對存儲系統(tǒng)訪問、權(quán)限管理等方面的把控。在這些方面，亞馬遜云科技的“智能湖倉”架構(gòu)圍繞這些問題都提供了相關(guān)的工具或服務(wù)。

　　無論是在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)、統(tǒng)一分析還是業(yè)務(wù)創(chuàng)新上，從連接數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫到跨數(shù)據(jù)庫、跨域共享，“智能湖倉”在實(shí)際的業(yè)務(wù)場景中并非孤立存在，而是與應(yīng)用程序緊密相連。

　　底層數(shù)據(jù)架構(gòu)的現(xiàn)代化演進(jìn)，也將為企業(yè)乃至全行業(yè)帶來更大的價(jià)值。數(shù)據(jù)，作為與土地、勞動力、資本、技術(shù)并列的“第五大生產(chǎn)要素”，重要性不言而喻。如今，亞馬遜云科技“智能湖倉”架構(gòu)在企業(yè)中的實(shí)踐，已經(jīng)為企業(yè)構(gòu)建現(xiàn)代化數(shù)據(jù)平臺提供了一條可供遵循的路徑。