15、数据湖与数据仓库技术详解

数据湖与数据仓库技术详解

1. Serverless 对象处理

Serverless（无服务器计算）技术聚焦于自动化处理。云服务提供商提供的解决方案，能将支持编译、执行、扩展和错误处理等复杂操作抽象化，适用于小型且聚焦的独立工作负载。像 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions 这类产品，能助力快速开发，适合小型团队减少运营复杂性。不过，使用这些 Serverless 产品会带来供应商锁定问题，且需信任供应商未来会持续支持相关产品线。

在 Kubernetes 生态系统中，Kubeless、OpenFaaS、Fission、Apache OpenWhisk 和 Nuclio 等 Serverless 技术，提供了云原生且无供应商依赖的方案，适用于公共云或自定义 Kubernetes 集群。Knative 项目则为开发新的 Serverless 平台提供了灵活的组件平台。

借助 Kubernetes 屏蔽底层基础设施问题，MinIO 提供对象存储与访问，再结合强大的 Serverless 平台实现自动化部署和基于事件的对象处理，可构建满足企业生产需求的数据湖。

2. 数据湖概述

数据湖的上传桶负责接收各种形式和数量的数据，且具备近乎无限的扩展能力。它能满足组织在明确数据具体用途前获取和保留数据的需求。数据湖并非简单的扁平数据存储引擎，还需为不同利益相关者提供可控访问，支持数据探索和分析工具，并在处理能力和存储容量上按需扩展。MinIO 凭借其与 S3 兼容的 API 以及支持多种外部系统的事件通知系统，成为在 Kubernetes 中构建数据湖的理想选择。同时，利用集群内的 J