云对数据湖的吸引力

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许多组织正在考虑是否是从本地数据湖转移到云数据湖的合适时机。从可扩展性问题到软件不兼容和安全性，本地数据湖并没有兑现让组织快速、不受限制地访问任何来源的所有数据的承诺。云数据湖是答案吗？

对于许多组织来说，答案是肯定的。他们对复杂的环境感到沮丧，这需要专业技能、昂贵的咨询服务和耗时的变通方法才能快速安全地访问他们需要的数据。他们对高延迟的数据集成和缓慢的分析响应时间感到不耐烦。许多人渴望在可以管理复杂深度学习算法的环境中部署人工智能应用程序。

目前，很少有投资于本地数据湖的组织有兴趣将其整个环境“提升并转移”到云端。但许多人正在构建云数据湖来管理来自新兴来源的数据，并从本地系统战略性地移动数据。有几个好处可以激发人们对云数据湖的兴趣：

更易于管理：由于各种原因，云数据湖更易于管理。硬件基础设施由公共云供应商管理，无需在数据中心购买和维护额外硬件。同时，它们带有一个云原生解决方案堆栈，可以与云数据湖更无缝地集成。从数据集成到数据可视化，工具的部署和操作更容易、更快捷，所需的专业技能和自定义编码也更少。

最新技术：基于云的基础架构和应用程序始终拥有最新技术，由技术提供商处理维护和更新，最大限度地减少客户业务的停机时间（如果有的话）。

降低成本：管理数据中心和添加额外硬件以引入新数据源或扩展到新地区的成本不再有意义。借助云数据湖的按需基础架构，组织只需为其使用的资源付费，通常按月付费，按用户数、记录的查询或消耗的 TB 数付费。成本变得更加可预测和更容易控制。

更具可扩展性：虽然本地数据湖因其处理海量数据的能力而受到赞赏，但随着数据量的增长，它们需要手动添加和配置服务器。云数据湖解决方案允许组织随着业务需求的波动而增加和减少容量，而无需在内部购买、运营和维护硬件。通过自动调整资源以适应预先确定的参数以保持应用程序在规定预算内运行的自动扩展功能进一步简化了可扩展性。

更快地访问数据：支持云数据湖的大部分技术堆栈都是云原生的，这意味着它旨在在云基础架构中工作并支持现代数据的速度、多样性和数量。因此，它们比本地数据湖中的传统工具更快、更准确地移动和查询数据。

内置安全性：公共云提供商非常重视数据隐私和安全性，实施严格的安全凭证并遵守金融和医疗保健法规等强制性法规。

创新：将数据湖迁移到云端可以让 IT 组织和业务分析师腾出时间，专注于为业务增加价值。人们可以将时间花在推动业务绩效的创新和分析上，而不是将大部分时间花在维护和维护或数据摄取和准备上。

迈向云端

将数据湖迁移到云端并不是一个轻率的决定。还有许多其他问题需要考虑，包括围绕数据的公司文化、自助服务数据访问的需求以及您对数据保护的独特需求。

好消息是，这不是一种全有或全无的方法。许多组织正在分阶段将其数据湖迁移到云中，构建一个现代架构，其中包括混合、全云和多云功能。

无论采用何种方法，云都对我们今天管理数据的方式产生了不可否认的影响。基于云的数据湖提供的好处太多，太强大了，无法否认。

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