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在28日下午举行的“全链接数据服务-大数据与ai论坛”分科会上,mobvista )高级算法设计师engineplus产品负责人陈绪应邀演讲,邀请嘉宾与云原生数据湖的 介绍了汇量自研开源数据湖框架starlake和新一代“一站式云原生大数据ai平台”
从数据仓库到湖仓一体:数据观察架构的发展
随着公司业务的迅速扩张,派生数据量面临爆炸式增长,公司对数据解决解体的诉求越来越迫切。 在这种背景下,企业需要创新技术和计划来应对数据智能解决的挑战。
陈绪说,云母语数据观察架构从以前开始就经历了数仓、数据湖、以及湖仓一体的演化。
汇量科技高级算法架构师、engineplus产品负责人陈绪发表了演讲
以前流传下来的数据仓库强调结构化数据,在现在的互联网APP通信中,会引起建模复杂、流批结构多、结构复杂等一系列问题,以前流传下来的hive等方案也是云固有的 在这样的背景下,数据湖应运而生。
数据湖处理了数仓的部分问题,如非结构化数据的解决、流批处理一体化等,并且云上的元数据和对象存储能力也在不断地演化和优化。 在oss的支持下,更好地实现了计算和存储的分离,扩展了数据湖的能力。
因此,数据湖和数据仓库的功能进一步整合,成为当前的趋势。
陈绪表示,从业务角度看,理想的湖仓一体以数据湖为“基础”,具备元数据管理的可扩展性,并优化了目标存储的访问性能,进而优化了宽表的实时多流能力,最终实现了分解
starlake :汇量科技自研开源数据湖框架
为了在互联网业务中实践数据湖和湖仓一体化,研究开发和开源数据湖框架starlake,实现大数据的实时采集和更新,有效构建湖仓一体化拆解平台,解决开发者的云和数据解决问题。
据介绍,与开源同类数据湖框架相比,starlake具有以下优势。
1、支持多级分区和range、hash两种分区模式,在upsert场景中有明显的性能提升,能够支持实时的宽表能力;
2、使用分布式数据库实现元数据管理,在扩展能力方面进一步提高;
3、比较存储的专业优化:通过改写文件分析层与存储层融合,实现计算和io的并行化
4、并支持写入时复制和读取合并模式,支持高并发写入能力;
5、将元数据、分区规则等进一步降低到计算引擎层,优化连接算子,提高查询的分解性能。
陈绪认为,在汇率技术上,starlake数据湖框架不是“单兵作战”,而是作为新一代一站式云原生大数据ai平台engineplus的一部分,在云原生框架下,为公司服务。
引擎加:新一代一站式云本机大数据ai平台
在engineplus平台上,starlake数据湖提供了高效的数据采集、分解和计算的“基础”,并且无缝对接了自我研究汇款技术的开源机器学习框架mindalpha
engineplus融合创新了大数据、云计算、人工智能等新闻技术,实现了数据采集、数据计算、模型训练、在线预测的一站式闭环,提高了客户解决数据的效率和精度 在大规模业务的生产验证下,engineplus兼具高速访问、简单易用、高性能、高稳定性等优势。
陈绪表示,典型的个性化算法业务场景中存在多个实时流,包括客户数据流、item数据流、交互数据流、离线数据流等,并称为starlake数据流
通过与oss提供给数据湖的存储能力相结合,可以构建实时化的宽表。 在这个过程中,基本上消除了以前流传的数仓建模和etl过程,然后可以分解,对接bi和ai的计算。
这使业务流程更加敏捷,大大简化了数据体系结构。 据悉,该框架已在广告、电子商务、风力发电等场合采用。
在数据湖的场景中,云商产品会去哪里?
作为云的原生数据湖的深顾客,集中技术业务的观点,共享了starlake数据湖框架的架构实践。 从架构的角度,对比数据湖的场景,汇率技术希望未来的云厂商在产品功能方面有怎样的快速发展?
在演讲后的圆桌讨论环节中,陈绪提出,从网络业务和云原生架构的角度来看“湖仓一体”的发展,未来将成为应用场景和基础架构融合的“co-design”趋势。
陈绪认为,engineplus的数据湖组件starlake需要根据业务场景和云中面向对象的存储的需求进行新的融合设计,这也是新的“合作设计”; 在湖仓一体化的趋势中,还可以看到对象存储和APP层的融合。 例如,最近oss推出的加速器功能很好。 未来,云厂商可以在目标存储上进一步提高元数据管理、一致性、并发吞吐量等能力,更好地支持各类实时数据观察场景,在湖上进一步统一数据观察体系,将是一个非常有意义的趋势。
陈绪是圆桌会议的一环
随着新领域的快速发展趋势,公司期望实现新一代数据智能开发、解放业务生产力,构成更加美丽的“云上创新”全景图。
来源:联合新闻网
标题:“云原生数据湖的探索和实践:当汇量科技 EnginePlus 团队来到阿里云峰会”
地址:http://www.longtansi.com.cn/news/56705.html