本文由 发布，转载请注明出处，如有问题请联系我们！ 发布时间: 2021-08-01海量数据存储技术有哪些-区块链存储数据的方式

在波浪滔滔的信息内容的浪潮下，云计算技术持续更新迭代，数据库管理专用工具飞速发展趋势，有关定义问世。自2011年引进数据湖定义至今，其定义精准定位，架构模式及有关技术性取得了迅速发展趋势，并实施了很多实践活动。Data Lake也从单一数据储存池的定义发展趋势到适用高效率，安全性，平稳的私有云数据信息使用的下一代基本大数据平台。

本次公布的《数据湖应用实践白皮书》包含了数据湖的界定和构架，数据湖关键部件和计划方案详细介绍，数据湖建设规划，运用实践活动等內容，期待能为使用者给予新的看法。

根据读这书，开发人员，IT运维工作人员，企业数字化管理人员等。能够充足掌握阿里巴巴云根据云原生技术性的公司级数据湖解决方法及相关产品，还可以理清传统式数据库管理与数据湖的差别。

在云计算技术和互联网时代，根据数据信息开展生产制造，经营和决定是常态化。依据Gartner的数据信息，2019年，数据信息基础设施建设的产品成本飙涨至660亿美金，占基础设施建设手机软件成本费的24%。数据储存和软件系统是公司绿色生态经营的神经中枢，数据湖已变成海量信息储存和剖析的主要安装方法。

依据销售市场研究所Research and Markets公布的汇报，2020年全世界数据湖价值为37.4亿美金，预估到2026年将做到176亿美金，2021-2026年预测分析期限内复合型增长率为29.9%。

伴随着云远古时代的来临，数据湖进入了“云湖相互依存”的新环节。在这里情况下，阿里巴巴云发布了根据云原生技术性的公司级数据湖解决方法。该解决方法选用储存与测算分离出来的构架，储存层根据阿里巴巴云阿里云ossOSS搭建。与阿里巴巴云数据湖剖析(DLA)，数据湖产生(DLF)，E-MapReduce (EMR)，DataWorks (DW)等测算模块无缝拼接，兼容丰富多彩。

依靠优秀的计算机科学和深度学习技术性的融合，Data Lake还能够为公司给予预测分析和剖析，协助公司搭建和优化训练实体模型。期待本市场研究报告可以为公司和机构的企业战略转型实践活动给予具体指导，为有关行业遭遇领域应用领域的业务流程领导者和工作者给予关键参照。