在云中管理混合数据湖和数据仓库架构的最佳实践是什么？

混合架构集成了云数据湖（用于原始、多样化数据的可扩展存储）和数据仓库（结构化、查询优化的分析）。这种方法解决了单独使用其中任何一种的局限性。它对现代分析意义重大，使组织能够在数据湖中处理大量不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化），同时通过数据仓库提供高性能SQL分析和受治理的语义。主要应用包括高级分析、AI/ML模型训练（基于湖数据）、运营报告以及BI仪表板（来自仓库）。 核心原则是利用每个组件的优势：数据湖提供经济高效、灵活的存储，而数据仓库提供经过整理的数据和高速SQL查询。基本特征包括存储和计算分离以实现独立扩展、统一的元数据/目录层，以及无缝的数据移动（例如，将湖数据转换为仓库模式）。实际上，这种架构支持各种分析工作负载。其影响包括加快对原始数据和整理数据的洞察速度、促进数据探索，并构成现代数据平台（如数据湖仓）的支柱。强大的治理和安全性必须跨越这两个层面。 最佳实践包括实施明确的策略：将数据湖用作所有源数据的主要摄入点，为不同用户需求定义严格的访问模式，并创建自动化、预定的转换管道（使用ETL/ELT工具）以在仓库中填充整理的数据集。集成统一的数据目录以跟踪两个系统的谱系和元数据。一致地执行集中式安全和治理策略。通过生命周期管理（例如，冷湖数据的分层/归档）和选择合适的仓库服务（无服务器、预配置）来优化成本。这种混合模型通过平衡数据科学的敏捷性与商业智能的可靠性、最大化资源利用率并加速分析交付，提供了显著价值。