亚马逊云科技推出“智能湖仓”架构-中国科技信息杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部|论文发表

一、稿件要求： 1、稿件内容应该是与某一计算机类具体产品紧密相关的新闻评论、购买体验、性能详析等文章。要求稿件论点中立，论述详实，能够对读者的购买起到指导作用。文章体裁不限，字数不限。 2、稿件建议采用纯文本格式(*.txt)。如果是文本文件，请注明插图位置。插图应清晰可辨，可保存为*.jpg、*.gif格式。如使用word等编辑的文本，建议不要将图片直接嵌在word文件中，而将插图另存，并注明插图位置。 3、如果用电子邮件投稿，最好压缩后发送。 4、请使用中文的标点符号。例如句号为。而不是.。 5、来稿请注明作者署名(真实姓名、笔名)、详细地址、邮编、联系电话、E-mail地址等，以便联系。 6、我们保留对稿件的增删权。 7、我们对有一稿多投、剽窃或抄袭行为者，将保留追究由此引起的法律、经济责任的权利。二、投稿方式： 1、请使用电子邮件方式投递稿件。 2、编译的稿件，请注明出处并附带原文。 3、请按稿件内容投递到相关编辑信箱三、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我方所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我方所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我方所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。若投稿人有违反该款约定的行为，则我方有权不向投稿人支付报酬。但我方在收到投稿人所投作品10日内未作出采用通知的除外。 5、投稿人授予我方享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、投稿人委托我方声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

亚马逊云科技推出“智能湖仓”架构

作者:

关键词:

摘要：

中关村在线消息，2021年6月24日，亚马逊云科技继续专注于数据和数据分析服务，推出“智慧湖库”架构。据悉，自2021年初以来，亚马逊在西部云数据运营的中国地区共推出了近40项相关服务和功能。亚马逊云科技的“智慧湖仓”架构无缝集成亚马逊云科技全面深入的数据服务，打通数据湖与数据仓库之间的数据移动和访问，进一步实现数据在数据湖、数据仓库、并在数据查询、数据分析、机器学习等各种专门构建的服务之间按需移动，形成统一连续的整体，满足各种实际业务场景的不同需求。亚马逊云科技的“智慧湖仓”架构具有灵活扩展、特殊构建、数据集成、深度智能、开源开放等五大特点，涵盖数据源、数据摄取层、存储层、目录六层架构层、数据处理层、消费层，可以轻松处理海量业务数据，充分挖掘数据价值。

亚马逊云科技大中华区云服务产品部总经理顾凡表示，“大数据对现代商业的影响不言而喻。用户期待从数据中获得洞察力，但他们也面临数据。存储、处理和分析面临诸多挑战，如数据呈指数级增长、数据源不同、数据类型多样化等。面对细分的应用场景，目前市场上单一、通用的数据解决方案处于性能方面会有妥协，难以满足客户的真实需求。用户迫切需要集易用、易扩展、高性能、专用、安全、智能等特点于一体的新一代数据管理架构。亚马逊云科技的Smart Lake 在打通数据湖和数据仓库的基础上，仓库的架构进一步无缝集成各种数据服务，保证不同服务之间数据的畅通，致力于帮助客户实现数据价值最大化并加速创新。，并成为一个数据驱动的组织。

据悉，企业成长咨询公司沙利文中国联席主管豹研院此前发布了《2020中国数据管理解决方案市场报告》。竞赛科目基于成长指数（功能成长）、创新指数（能力创新）、基础指数（基础数据分析能力）三个维度，亚马逊云科技综合实力排名第一，三项指标排名第一。< /p>

亚马逊云科技“智慧湖库”架构实现“数据入云，一体化智能” 强>

亚马逊云技术的“智慧湖库”架构基于亚马逊简单存储服务（Amazon S3）构建了一个数据湖，作为中央存储库，并集成了专用的“数据服务”环”周围e数据湖。包括数据仓库、机器学习、大数据处理、日志分析等数据服务，再利用Amazon Lake Formation、Amazon Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift Spectrum等工具，实现数据湖、数据移动和管理等。亚马逊云科技的“智慧湖库”架构有以下五个特点。

灵活扩展，安全可靠。亚马逊云技术的“智慧湖库”架构使用亚马逊S3作为数据湖的存储基础。企业可以根据不断变化的需求灵活扩展或减少存储资源。 Amazon S3 可以实现 99.% (11 9s) 的数据持久性，并具有强大的安全性、合规性和审计功能。
专为极致性能而打造。为满足企业不同的数据分析需求，亚马逊云科技提供专门打造的数据分析服务，包括交互式查询服务Amazon Athena、云大数据平台Amazon EMR、日志分析服务Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis、云数据仓库Amazon Redshift 等。企业在使用过程中不必在性能、规模或成本之间做出妥协。其中，AQUA（Distributed Hardware Accelerated Cache）使得Redshift的查询速度比其他云数据仓库快10倍； Amazon EMR 以不到传统本地解决方案一半的成本运行大数据处理和分析服务，但速度比标准 Apache Spark 快 3 倍以上。
数据整合，统一治理。亚马逊云科技的“智慧湖仓”架构，不仅打通了数据湖和数据仓库，还进一步将数据湖、数据仓库等所有数据服务融合为一个统一、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、服务与服务之间、跨服务访问之间来回移动。亚马逊云技术的“智慧湖库”架构降低了数据融合和数据共享过程中统一安全控制和数据治理的难度。其中，Amazon Glue 提供无缝数据流转能力，Amazon Lake Formation 提供全面的数据管理能力，可快速构建湖库，简化安全和管理。
敏捷分析，深度智能。亚马逊云技术无缝集成数据、数据分析服务和机器学习服务，为企业提供更智能的服务。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语句即可进行机器学习操作； Amazon Glue、Amazon Athena ML、Amazon QuickSight Q 等，可以帮助企业使用熟悉的技术，甚至自然语言来使用机器学习来帮助企业使用数据做出更好的决策。还可以通过机器学习服务 Amazon Sage Maker 和个性化推荐服务 Amazon Personalize 挖掘数据智能。
文章来源：《中国科技信息》网址: http://www.zgkjxx.cn/zonghexinwen/2021/0625/2186.html