实时性数据分析需求暴增,偶数湖仓一体为企业助力
在愈发复杂的大数据场景下,数据仓库与数据湖各自的弊端开始显现,湖仓一体架构走向舞台中央。在国外有两种流行的实现数据湖仓的技术,他们分别是基于数据仓库和基于数据湖的解决方案,他们的代表分别是Snowflake和Databricks。 去年11月,双方曾就两者性能差异吵得不可开交,作为大数据分析赛道的代表性厂商,不论是具备数据仓库功能的数据湖工具Databricks,还是借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库Snowflakes,其发展路线都说明“湖仓一体化”已成为了目前市场主流的技术发展方向。
虽然业界对于湖仓一体的价值是高度认同的,但作为一种新兴的架构,大多数公司对于湖仓一体仍处在初期的探索阶段,有些企业甚至对于要选择怎样的湖仓一体架构仍旧是云里雾里。很多人难免会问,我们到底需要什么样的湖仓一体?
1 当下企业实时性数据分析需求暴增
随着网络的高速发展,产生的数据也爆炸性增长,企业对数据的使用也逐步从离线场景到实时数据分

随着企业对实时数据分析的需求暴增,偶数科技的OushuDB提供了云原生湖仓一体架构,解决了传统数据仓库和数据湖的弊端。OushuDB通过Omega架构实现全实时能力,超越了Lambda和Kappa架构的局限性,提供高性能、数据一致性的解决方案,已经在多个行业得到广泛应用。
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