近日，亚马逊云科技针对数据及数据分析等服务持续发力，推出引领大数据未来的“智能湖仓”架构，并从2021年初至今在由光环新网和西云数据运营的中国区域总共上线了近40项相关服务和特性。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的数据移动和访问，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。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。
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。
- 灵活扩展，安全可靠。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，客户可根据不断变化的需求，灵活扩展或缩减存储资源。Amazon S3可达到 99.999999999%（11 个 9）的数据持久性，且具有强大的安全性、合规性和审计功能。
- 专门构建，极致性能。为了满足客户不同的数据分析需求，亚马逊云科技提供全面而深入的、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。这些专门构建的数据分析服务为客户提供了极致性能，客户在使用过程中不必在性能、规模或成本之间做出任何妥协。其中Amazon Redshift的性价比是其他企业云数据仓库的三倍，AQUA(分布式硬件加速缓存)使 Redshift 查询的运行速度比其他其他云数据仓库最高快 10 倍；Amazon EMR运行大数据处理及分析服务的成本不到传统本地解决方案的一半，但其速度比标准 Apache Spark 快 3 倍以上。
- 数据融合，统一治理。亚马逊云科技“智能湖仓”架构不止是打通了数据湖、数据仓库，还进一步将数据湖、数据仓库以及所有其它数据服务组成统一且连续的整体。在实际应用场景中，数据需要在这些服务与数据存储方案之间，以及服务与服务之间按需来回移动，跨服务访问。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。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，为客户提供更智能的服务。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，可以帮助用户使用熟悉的技术，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。用户还可以通过机器学习服务Amazon SageMaker、个性化推荐服务Amazon Personalize等挖掘数据智能。
- 拥抱开源，开放共赢。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。OpenSearch 基于开放的Apache2.0 授权，其代码完全开放，用户可以免费下载使用并获得企业级的功能。这些服务允许用户在转型过程中，以非常低的改造成本向云端迁移。
（美通社,2021年7月9日北京）
