中国云原生数据湖：市场现状与未来展望

“2022年中国云原生数据湖应用洞察白皮书”探讨了云原生数据湖在中国的发展趋势、市场状况、竞争格局以及应用情况，并提供了选型建议。 云原生数据湖是一个新兴的技术领域，它结合了数据湖的概念与云计算的灵活性，旨在解决大数据场景中的挑战。数据湖作为一种创新的解决方案，旨在统一管理各种类型的数据，降低成本，提升计算性能，并促进敏捷创新。云原生数据湖是这一理念在云环境中的自然延伸，它强调在云基础设施上的无缝部署和扩展。 当前，中国云原生数据湖市场在2020年的规模达到了124亿，预计将以39.7%的复合年增长率快速发展。然而，市场仍处于早期阶段，独立提供整体解决方案的供应商不多，竞争主要集中在头部云服务提供商之间。行业应用主要集中于泛互联网行业及传统行业的互联网应用场景，如泛政务、金融、工业、医疗和汽车等领域，未来有望进一步拓展至更多具有大数据需求的行业。 对于企业在选择云原生数据湖时，报告提出了以下建议： 1. 建立统一数据底座：确保数据的整合与标准化，构建全面的数据资产。 2. 关注DT能力：选择支持开放性、敏捷性和创新性的平台，以适应快速变化的业务需求。 3. 内部能力评估：根据自身的数据处理能力和业务需求来匹配合适的技术方案。 4. 服务商选择：考虑服务商的服务范围和服务路径，确保技术支持与后续服务的质量。 成本方面，云原生数据湖通过对象存储（如OSS）降低了存储成本，同时通过计算存储分离或Serverless架构优化计算成本。但目前，数据湖在数据感知、收集、归类和清洗上仍有技术壁垒，建模经验不足，这表明中国市场仍有大量提升空间。 从发展历程来看，数据湖技术从20世纪60年代的数据库管理系统，经过数据仓库阶段，到21世纪的大数据时代，不断演进。开源项目如Hadoop和Google BigQuery等推动了技术的进步。2010年以来，数据仓库持续进化，云原生数据湖应运而生，成为新时代的数据管理利器。 中国云原生数据湖行业正处于起步阶段，潜力巨大，面临着技术和市场的双重机遇。随着技术的成熟和应用的深化，预计这一领域将在未来几年内实现显著增长。