阿里云上云方案之云原生企业级数据湖，解决数据孤岛问题！

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阿里云推出的云原生企业级数据湖基于OSS构建，支持多种数据输入和存储格式，实现数据整合与分析。该方案具备冷热数据分层及生命周期管理功能，有效优化存储成本。适用于面临数据孤岛、需处理海量数据并追求高效分析的企业。

云原生企业级数据湖基于阿里云的对象存储OSS构建，支持多种数据输入和存储格式，实现数据整合与分析。用户可以直接从OSS进行大数据分析，挖掘业务价值。此外，数据湖还提供冷热数据分层和生命周期管理功能，优化存储成本。

各种类型的数据集中统一存储在对象存储OSS中，解决数据孤岛问题，避免数据分散在多种不同的系统中，极大降低运维管理难度。

支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据，数据可以按照原始形式直接存储到数据湖，提供便捷的数据接入和数据消费通道。

提供更灵活的系统架构设计，通过细粒度的权限控制、数据加密和日志记录与审计等机制保障数据安全。

云原生企业级数据湖使用对象存储OSS作为统一存储，可以存储来自不同数据源的各种类型数据。通过多种存储类型实现数据冷热分层，无缝对接EMR、PAI等大数据分析和训练引擎。

结合高性能文件存储CPFS，实现OSS与CPFS之间的数据双向流通。热点训练数据以透明方式同步到CPFS，通过CPFS的文件语义与机器学习平台PAI对接，满足高性能训练场景需求。

部署时长： 80分钟
预估费用： 5元
（假设您选择最低规格资源，且资源运行时间不超过30分钟。如调整了资源规格，请以控制台显示的实际报价以及最终账单为准）

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支持Hadoop开源生态构建大数据分析方案，解决了传统Hadoop在扩展性、运维模式、成本优化方面的难题。

大数据场景中有大量数据累积，并且数据随着时间推移访问热度会大幅降低。解决了数据分散在各个集群的问题，优化长期存储成本。

数据湖支持AI的关键流程，包括数据存储、预处理、特征提取、模型训练和部署，利用机器学习平台的技术优势，提高训练速度。

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阿狸服务器测试

这家伙很懒，什么也没写~

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