基于云的架构如何借助数据湖和数据仓库来管理大数据？

云架构提供弹性的按需资源，从根本上解决了大数据的规模挑战。数据湖以低成本存储海量、多样的原始数据（结构化、半结构化、非结构化数据）。数据仓库则存储经过处理的结构化数据，针对分析进行了优化。云实现了两者的无缝集成，能够高效管理传统基础设施难以应对的海量数据，这对人工智能、物联网和复杂分析至关重要。 其核心原则——可扩展性、托管服务和按使用付费——直接增强了大数据处理能力。服务会针对数据摄入高峰和高要求查询自动扩展计算和存储资源。集成的托管服务（如用于数据湖的对象存储、用于数据仓库的分析型数据库、ETL/处理引擎以及元数据目录）大幅降低了运营复杂性。无服务器选项允许专注于数据逻辑，而非基础设施管理。这促进了在探索新数据源和部署分析方面的敏捷性。 云实施结合了用于经济高效地存储原始数据的数据湖和用于受治理分析的数据仓库。步骤通常包括：利用云存储（如S3、ADLS）作为基础数据湖；使用可扩展的计算服务（Spark、无服务器SQL）处理湖数据；填充云数据仓库（BigQuery、Redshift、Synapse）；以及利用集成的数据治理工具。这个统一平台消除了数据孤岛，实现了数据访问民主化，并加速了从海量数据集中生成洞察，无需大量前期资本投资即可推动战略价值。