基于云的数据湖架构的主要特点是什么？

基于云的数据湖架构将海量结构化、半结构化和非结构化数据以原生格式集中存储在可扩展且经济高效的对象存储服务（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）中。这提供了单一事实来源，消除了数据孤岛，并支持各种分析工作负载和机器学习，无需预定义架构要求。其意义在于实现可扩展分析、促进数据民主化，并推动金融、医疗保健和物联网等行业的高级AI/ML用例。 核心功能包括解耦的存储和计算，以实现独立扩展和成本优化；读时架构灵活性，以适应分析需求；以及强大的安全/合规集成，如身份管理和加密。与云分析服务（例如查询引擎、Spark处理）的原生集成至关重要。这种架构为组织提供了经济高效的存储，通过消除复杂的转换管道加快洞察速度，并通过自助服务功能为不同用户普及分析访问。 云数据湖从根本上支持对所有数据类型的全面数据探索和多样化分析。其主要业务价值源于通过集中式存储库消除数据孤岛，利用原始数据的完整保真度实现敏捷发现、历史趋势分析和机器学习模型开发。它通过提供由云提供商管理的可扩展基础设施，支持关键业务用例，如360度客户视图、高级AI/ML管道、日志分析和大规模物联网数据处理。