今天分享的是：2024年开放云数据存储：企业开放数据湖中最大化灵活性和互操作性的四个最佳实践报告

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《2024年开放云数据存储：企业开放数据湖中最大化灵活性和互操作性的四个最佳实践报告》主要介绍了企业开放数据湖的相关内容，包括架构特点、最佳实践等，具体如下：

1. 数据湖屋概述

- 功能架构：数据湖屋提供统一的企业平台，具备数据存储、数据管道、人工智能和机器学习、数据治理、数据保护以及事务可靠性和混合工作负载管理等功能。

- 优势特点：采用开放架构，支持多种云存储提供商、平台和拓扑，能减少存储迁移成本，混合搭配功能组件，适应需求变化。

2. 最佳实践内容

- 支持多样环境

- 原则基础：应基于供应商无关性、平台无关性、模式无关性、拓扑无关性、延迟无关性和策略无关性等原则，构建能适应企业计算环境变化的架构。

- 发展趋势：要支持企业采用最佳开源组件和日益复杂的人工智能用例。

- 采用无副本存储

- 重要意义：有助于提高应用性能、可扩展性，降低数据存储和计算成本，减少数据迁移需求，增强数据可靠性和安全性。

- 实现方式：将企业数据资产整合到统一的无副本云存储架构中，实现高效的数据处理和治理。

- 采用通用表格式

- 抽象层需求：架构应包含抽象层，以分离存储数据与分析处理框架和查询引擎，Apache Iceberg是关键的行业标准。

- 表格式优势：Iceberg等开放表格式能确保数据一致性，支持模式演化、数据压缩等功能，便于不同引擎访问数据。

- 采用通用目录

- 关键作用：目录是数据架构的核心组件，应独立于硬件、软件和服务提供商，实现不同处理引擎的可靠操作和统一安全。

- 实现方式：使用开源目录实现，支持从一个目录服务提供商切换到另一个，或自行托管。

3. 总结建议

- 架构设计：设计能适应公共云、本地云和私有云的数据湖屋架构。

- 存储整合：整合数据资产到无副本云存储架构，提高数据性能和安全性。

- 抽象层与目录：采用开放的抽象层和目录，实现数据与处理引擎的分离和统一管理。

- 数据管理：智能压缩和管理数据，优化查询和数据结构。

以下为报告节选内容