王永

数据量在以前所未有的速度增长，从 TB 级暴增至 PB 级，甚至 EB 级。传统的本地数据分析方法不具有充分的扩展能力，同时价格太贵，无法处理这样大量的数据。企业需要从多个孤岛提取所有的数据，然后将这些数据集中在数据湖，从而直接对这一数据进行分析和机器学习处理。

不过，在这样一个数据“迸发”的趋势下，企业挖掘数据价值的挑战也愈发明显：从结构化到半结构化再到非结构化数据的指数增长、复杂的使用场景和实时数据的快速决策能力。

“在此之前，一个数仓隔几天跑一个报告是习以为常的，但是现在企业的整个业务和场景变化会驱动企业的决策能力加快，甚至很多决策会是分钟級的，这就要求在一些实时流分析时给到决策。”亚马逊云科技大中华区服务产品部总经理顾凡在接受笔者的采访时表示，面对细分的应用场景，目前市面上单一、通用的数据解决方案在性能上会有所妥协，很难满足客户的真实需求，用户亟需融合了易用、易扩展、高性能、专门构建、安全及智能等特性于一体的新一代数据管理架构。

2021年6月24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，围绕着“智能湖仓”，亚马逊云科技提供的数据分析服务包括：底层上，从数据库把数据注入到数据湖中的DMS，从弱网的环境把数据搬到数据湖中的Amazon Snowball，以及有实时的流数据服务Amazon Kinesis系列。

中间层，Amazon S3是核心数据湖的关键构成组件，数据进入到Amazon S3，在EB级以及在高可用、高扩展的情况下支撑结构化、半结构化、非结构化的数据，并在Amazon S3上也会有针对分析专门优化过的存储层。……