60、企业数据集成架构：数据湖、湖仓一体与数据网格的选择与实践

企业数据集成架构：数据湖、湖仓一体与数据网格的选择与实践

1. 数据湖与其他 AWS 服务集成

数据湖可以与其他 AWS 服务集成，例如用于数据仓库的 Amazon Redshift 和用于机器学习的 Amazon SageMaker，以提供完整且可扩展的数据处理解决方案。

2. 湖仓一体架构（Lakehouse）

2.1 湖仓一体架构概述

湖仓一体架构是一种现代数据架构，它结合了数据湖和数据仓库的最佳特性。数据湖是一个大型的集中式存储库，以原始形式存储结构化和非结构化数据。若要获得数据的结构化视图，需要将数据加载到数据仓库中。湖仓一体架构将数据湖与数据仓库相结合，提供了数据的统一视图。

湖仓一体与数据湖的关键区别在于，湖仓一体架构除了提供存储在数据湖中的原始数据外，还提供了数据的结构化视图，而数据湖仅提供原始数据。在湖仓一体架构中，数据湖作为原始数据的主要来源，数据仓库作为结构化数据的次要来源。这使得组织能够更好地利用其数据，同时保留数据湖的可扩展性和灵活性。

2.2 湖仓一体架构示例

以一家媒体公司为例，该公司将其所有原始视频和音频内容存储在数据湖中。数据湖为内容提供了中央存储库，但媒体公司必须进行额外的处理和准备，才能使内容可用于分析和报告。该公司在数据湖的基础上实施了湖仓一体架构，数据仓库为视频和音频内容提供了结构化视图，便于对内容进行分析和报告。公司可以使用这些结构化数据来深入了解受众参与度，并提高其内容质量。

2.3 在 AWS 中实施湖仓一体架构的步骤

• 设置数据湖 ：使用 Amaz