数据湖 VS 数据仓库之争？阿里提出大数据架构新概念：湖仓一体
随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设，将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析，来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体，并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。
数据中台架构与技术体系
本文介绍了数据中台的整体架构设计，涵盖数据采集、存储、计算、服务及治理等多个层面。在数据采集层，通过实时与离线方式整合多类型数据源；存储层采用分层策略，包括原始层、清洗层、服务层和归档层，满足不同访问频率需求；计算层提供批处理、流处理、交互式分析和AI计算能力，支持多样化业务场景。数据服务层封装数据为标准化API，实现灵活调用，同时强调数据治理与安全，确保元数据管理、质量监控、权限控制及加密措施到位，助力企业构建高效、合规的数据管理体系。
