内容整理自：艾瑞咨询《中国云原生数据湖应用洞察白皮书》
概念界定：数据湖是面向大数据场景的创新解决方案，采用了与传统数仓不同的设计架构，具有「数据多源异构、统一存储管理、多范式计算、schema后置和应用广泛」的特性。云原生是数据湖未来部署的必然形态，具有「建立统一数据资产、低成本使用基础资源、高性能计算体验升级和敏捷创新赋能」的核心价值。
1 数据湖的定义
数据湖是面向大数据场景的创新解决方案。
早期，业界和用户多把数据湖定义为一个储存原始格式数据的系统，可容纳结构化、半结构化、非结构化及二进制的数据。
随着大数据技术的融合发展，数据湖的边界不断扩展，内涵也发生了变化。数据湖开始汇集各方面技术，逐步演进成为集多源异构数据统一储存、多范式计算分析及统一管理调用的大数据综合解决方案。它可以更加高效率低成本地管理海量多源异构数据，打通数据孤岛，释放数据价值，助力新时代下各行业企业的数字化转型。
2 数据湖 vs 数据仓库
数据仓库是诞生于数据库时代，应企业分析诉求而生的数据产品，它的核心思路是把数据库中的数据进行一定格式转换后，定时地复制至另一个库里做列式存储，从而满足企业查询和数据分析的诉求。随着互联网的发展，数据量暴增，非结构化数据越来越多，企业业务变化越来越快，传统数据仓库无法适应大数据和现代化企业对于实时、交互式分析等方面的诉求。
随之，数据湖诞生。它选择了“前松后紧”的设计思路，初始化阶段放弃严格的模式，后置schema，从而获取更强的灵 活性；同时通过统一存储管理和计算优化来保证数据的一致性和性能。
3 云原生数据湖
云原生数据湖核心价值：
- 集中存储、统一管理，建立高质量的数据资产
- 通过云的方式，更低成本地使用存储和计算资源
- 云湖共生，带来大数据应用的高性能体验
- 重塑IT部门定位与价值，赋能业务应用敏捷创新
3.1 基于云原生数据湖的统一资产建设
随着数字转型化进入深水区，“数据”已经成为企业的核心生产要素，打通各部门、各应用系统，建立企业级的统一数据资产已经成为业内的共识。基于云上的集中存储和数据湖，企业可以更丝滑地实现数据多源聚合，对内外部数据进行全生命周期的管理，从而沉淀为数据资产，赋能业务应用，释放数据价值。同时，基于云原生数据湖部署的云原生应用天然可以实现数据的无界流动，数用一体为企业打造了高效的价值闭环。
3.2 通过云的方式，更低成本地使用存储和计算资源
云原生数据湖是基于云环境构建的低成本大数据解决方案。于存储上，云原生数据湖使用对象存储，实现了无限扩容（理论上）和更低的价格，同时云上统一存储也简化了之后数据调用的复杂度；于计算上，云原生数据湖采用计算存储分离的架构，让计算节点和存储节点可以分别弹性伸缩，避免了存算需求不同造成的浪费；于用云策略上，云原生数据湖通过Serverless的模式，根据请求量自动进行毫秒级的弹性扩容，解决波峰资源短缺、波谷资源浪费的问题，实现最小单元的成本最优。
4 产业图谱
公有云厂商+生态厂商的市场格局初现
