使用基于云的数据湖和数据仓库时，有哪些成本考虑因素？

云数据湖以低成本存储大量原始、结构化、半结构化或非结构化数据，非常适合探索和大数据处理。云数据仓库存储经过处理的结构化数据，针对快速SQL分析和商业智能进行了优化。关键成本考虑因素包括存储消耗、查询处理的数据量（计算）以及数据移至云服务提供商外部的网络出口费用。准确估算和管理这些基于消耗的成本，对于在利用云扩展性的同时避免预算超支至关重要。 核心成本组件包括基础设施（存储层级类型——热/冷/归档，计算实例类型和正常运行时间）、运营（托管服务开销）、数据处理（ETL/ELT引擎）和数据传输（出口费用）。架构选择会显著影响成本：存储和计算分离允许独立扩展，但需要配置；自动扩展优化性能成本，但存在不可预测峰值的风险。按需定价提供灵活性，而预留实例和承诺使用折扣为可预测工作负载提供大量节省。在数据湖、数据仓库或湖仓之间进行选择，取决于用例和数据处理需求，这会影响整体成本结构。 为有效管理成本：为可预测工作负载利用预留实例/计算容量折扣；实施存储分层策略，自动将不常访问的数据移至更便宜的层级；优化文件格式（如Parquet/ORC）和分区，以减少扫描量和计算成本；定期审查并终止闲置资源；使用云成本管理工具监控支出；使数据保留策略与业务价值保持一致；设计管道以最小化跨区域和出站数据传输费用；以及持续优化查询和集群配置以提高效率。这些步骤可最大化云分析平台的成本效益比。