智能湖仓|从＂智能湖仓＂升级看数据平台架构未来方向( 三 ) 量产|云途|车规|eps|控制器|王建

更智能的创新手段
正如 Yannick Misteli 提到的一样，近些年来，底层的技术创新推动业务层的改变，而业务层的诉求也倒逼底层技术的进步。游戏规则正在技术升级中改变。如今，“智能”是绝大多数技术的演进目标。在亚马逊云科技的“智能湖仓”架构中，也将“智能”提到了一个相当重要的位置。
“智能湖仓”架构下，数据库服务与人工智能和机器学习深度集成。在具体的产品上，亚马逊云科技提供了 Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML、Amazon Redshift ML 等诸多数据库原生的机器学习服务。
同时，在“智能湖仓”架构中，还有云原生人工智能平台 Amazon SageMaker ，它提供了多类机器学习库和开发工具包，帮助用户快速构建人工智能应用。当用户需要面对大量数据处理场景时，可以使用 Amazon SageMaker 内置的工具轻松快速连接到 Amazon EMR 集群进行大数据处理。而 Amazon EMR Serverless，也帮助人工智能相关的数据处理与分析变得足够敏捷。
在 Gartner 2021 年发布的报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》中，亚马逊云科技连续 7 年被评为“领导者”，这项报告面向的主要是对各大厂商提供的云数据库、云数据分析工具进行全景评估，并给出最终位置的“测评报告”，含金量可见一斑。亚马逊云科技参与评测的产品均为“智能湖仓”架构中的代表产品，这个“领导者地位”背后代表的技术成熟度不言自明。
我们可以看到，“智能湖仓”提供的每一款服务工具的迭代，都在向更敏捷、更安全、更智能的数据架构目标迈进。数据架构作为企业数字化转型的最底层，也是应用现代化的底层动力。“智能湖仓”带来的数据管理方式的变革，也承载着亚马逊云科技对应用现代化的构想。
3.写在最后回到文章开篇提到的问题，目前行业内已经形成了数据湖和数据仓库的融合必将降低大数据分析成本的共识，主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控。在这些方面，亚马逊云科技的“智能湖仓”架构围绕这些问题都提供了相关的工具或服务。
无论是在数据基础架构、统一分析还是业务创新上，从连接数据湖和数据仓库到跨数据库、跨域共享，“智能湖仓”在实际的业务场景中并非孤立存在，而是与应用程序紧密相连。
【智能湖仓|从"智能湖仓"升级看数据平台架构未来方向】底层数据架构的现代化演进，也将为企业乃至全行业带来更大的价值。数据，作为与土地、劳动力、资本、技术并列的“第五大生产要素”，重要性不言而喻。如今，亚马逊云科技“智能湖仓”架构在企业中的实践，已经为企业构建现代化数据平台提供了一条可供遵循的路径。