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以后，云计算、人工智能、物联网等技术在各行各业更加宽泛地遍及与利用，前沿技术在给社会发明价值以外，也在产生着大量的数据，导致数据的治理和价值开掘变得更加简单和艰难。这次要是因为，一方面，数据在一直增长，依据 IDC 的预测，寰球数据总量预计到 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%，局部互联网企业的数据量出现指数式增长；另一方面，数据类型多样，呈现了大量文本、图片、音频和视频等非结构化数据。
然而，因为过来不足无效的数据处理机制，这些大量的数据，扩散于各处，难以治理。因而，如何最大化开释大数据带来的价值，不仅成为各个企业关注的重点，也成为现在让数据湖被高度重视的要害起因。那到底什么是数据湖呢？明天咱们就来一探到底。
什么是数据湖
数据湖是一个被定义为集中且可扩大的存储库，它次要是以本机格局保留来自多个源和零碎的大量原始大数据。
举个例子，咱们能够把数据湖看作是一个实在的湖，其中汇聚成湖里的水则是原始数据，它们别离从多个数据源流入，而后再流出，用于满足反对外部和面向客户的需要和目标。数据湖比数据仓库更宽泛，数据仓库更像是一个家用水箱，它次要是存储“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能够应用的。
数据湖能够应用外部构建的工具，或第三方供应商的软件和服务来执行。依据外研机构 Markets and Markets 的数据，寰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，包含 Databricks、AWS、Dremio、Qubole 和 MongoDB。以后，曾经有许多组织开始提供所谓的 Lakehouse 产品，通过繁多产品将数据湖和数据仓库的劣势联合起来。
数据湖的概念是先加载后应用，这意味着存储在存储库中的数据，不肯定要立刻用于特定目标。它能够按原样转储，并在将来某个阶段随着业务需要的呈现而全副一起应用（或局部应用）。这种灵活性和存储海量数据的联合，使得数据湖成为企业内数据试验、机器学习和高级剖析应用程序的现实抉择。
数据湖有什么益处
数据仓库仅为某些预约义的商业智能、报告应用程序存储通过解决的结构化数据（按行和列组织），然而数据湖具备有限存储所有的后劲，数据能够是是结构化数据、半结构化数据，甚至是非结构化数据，比方图像（.jpg）和视频（.mp4）。
数据湖对企业的益处包含：
存储扩大数据类型多样化 ：因为数据湖提供了存储所有数据类型的能力，包含对执行高级剖析模式至关重要的数据类型。企业能够利用它们来辨认机会和可操作的倡议，从而有助于企业进步经营效率、增加收入、节俭资金和升高危险。
扩大数据分析带来的支出增长 ：依据阿伯丁的一项考察（Angling for Insight in Today’s Data Lake），施行数据湖的机构在支出有机增长方面，比同类公司高出 9%。这些公司可能对存储在数据湖中的先前未应用的数据，比方日志文件、点击流数据、社交媒体数据和联网设施数据中，进行新型剖析。
来自孤岛的对立数据 ：数据湖还能够集中来自不同部门孤岛、大型机和遗留零碎的信息，从而加重其集体容量的累赘，避免数据反复等问题，并为用户提供 360 度的视图。同时，他们能够将贮存数据老本放弃在较低的程度，以备将来应用。
加强的数据捕捉，包含物联网 ：组织能够实现数据湖，从多个起源（包含工厂和仓库中的物联网设施传感器）排汇数据。这些资源能够是外部，或面向客户数据的对立数据湖。面向客户的数据能够帮忙营销、销售和客户治理团队，为每一位客户提供最新和对立的信息来策动全渠道的流动，而外部数据则用于整体员工和财务管理策略。
借助数据湖，大量企业外部技术高效地撑持了不同数据分析场景，满足业务数据分析对于弹性扩大吞吐的需要。同时，数据湖多样的存储类型，也让存储老本有了更多的优化空间。
非结构化数据存储，是否有更优解？
数据湖最大的劣势之一就是，能够轻松实现非结构化数据的采集、存储和剖析，帮忙企业解决了肯定的问题，但目前数据湖依然面临数据治理的问题。在数据湖中的数据往往大多采纳不同的基于文件的格局，但数据仓库次要是数据库格局，这减少了数据治理和两种存储类型之间因循治理的复杂性。
为此，焱融科技心愿能帮忙企业用户打造更高效、精准的数据平台，实现存储资源能够无效且高效的全生命周期治理。同时，提供高性能、低提早的数据服务能力，保障各业务零碎安稳运行的根底。
YRCloudFile 是一款在通过企业和用户访谈、技术交换、全面测试以及版本迭代推出的非结构化数据对立存储平台，它能够在私有云、公有云环境下为客户提供高性能、高扩大以及云原生的非结构化数据存储系统。其外围产品特色是具备高性能个性，借助这一个性，YRCloudFile 可在人工智能、主动驾驶畛域中的训练环节，以及高计算环境中的数据加载运算阶段提供高速、稳固的数据拜访能力。
YRCloudFile 产品架构经典特点：
海量小文件下的高性能，采纳元数据节点集群化、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、目录拜访热点等问题；
云原生容器存储，提供了规范 CSI 接口，反对 PV 配额、Resize、QoS，别离从容量、IO 性能上对存储资源做了隔离与布局，通过 PV Insight 帮忙管理员查看存储卷外部数据分布和冷热状况；
反对私有云、混合云，实现在阿里云、腾讯云、AWS 等私有云上实现一键部署，在私有云上提供高性能的文件存储服务，并通过冷热数据分层性能使数据在不同层级之间流动，从而升高存储的总体领有老本。
YRCloudFile 所采纳的 Scale-Out 架构，能够给提供高效的目录配额限度，精准的流量管制；数千客户端的并发拜访能力满足对立云原生平台的拜访需要；能够无效监控客户端拜访及操作性能。另外，YRCloudFile 通过多级智能缓存、预读等机制，提供高性能、低提早的数据拜访服务，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，数据依然是技术创新的外围之一，任何数据都须要爱护、存储和治理以便更好地利用。毋庸置疑，数据湖的利用能够无效帮忙企业用户解决肯定的数据问题，然而若想真正成为将来支流的数据存储管理计划，还需持续致力。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要，解决数据面临的存储架构、数据安全、数据保护等方面的问题，打造海量数据存储解决方案最优解。