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众所周知，数据已经成为了当今企业发展的核心资产，企业在推动自身业务向前发展的过程当中，往往需要对数据价值进行全面地挖掘和展现。
数据是复杂的，并且在不断地发展。以往企业从多种系统中收集数据，如今架构师也开始考虑，如何构建一个数据智能平台，来实现数据的有效存储计算，并以此为多样化的应用提供承载。而且，很多企业想要保持持续增长，往往需要依靠大量、有效的数据输出，进而实现智慧决策。但很多企业局限于IT建设能力的限制，导致很多事情没法做。
但随着云原生应用越来越广泛，在2011年首次提出“数据湖 Data Lake”的概念后，业界于2020年结合云原生的架构又再次提出“湖仓一体 Data Lakehouse”的定义，标志着大数据的普惠期已到来。
1、湖仓一体：让你的数据存得好、用得更好
在数据智能时代，湖仓一体是否会成为每个企业构建大数据栈的必要选项？答案几乎是肯定的。对于高速增长的企业来说，选择湖仓一体架构来替代传统的数据仓和数据湖，将成为不可逆转的趋势。
“湖仓一体”平台作为数据基础设施，其真正的价值在于打通不同业务类型、不同数据类型之间的技术壁垒，实现交易分析一体化、流批一体化、多模数据一体化，最终降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业的运作的“人效”和“能效”。
就在前不久，Gartner发布了湖仓一体的未来应用场景预测：湖仓一体架构需要支持三类实时场景，第一类是实时持续智能；第二类是实时按需智能；第三类是离线按需智能。
“湖仓一体”的概念伴随着用户需求的不断提高，在很大程度上加速了数据智能时代的业务创新和升级。无疑，企业对于湖仓一体架构的需求已经变得越来越旺盛。
滴普科技基于对先进制造、生物医药、消费流通等行业的深度洞察，并且从实际场景切入，依托新一代湖仓一体、流批一体的分析型数据库FastData，为客户提供了一站式的湖仓一体解决方案。
2、数据兑现价值，湖仓一体显现威力
作为一个新兴的数据架构，湖仓一体正成为兵家必争之地。滴普科技通过技术架构的融合与创新，让湖仓一体化的技术优势在应用中得到了充分体现。这也是滴普科技的技术“杀手锏”。
传统的基于离线（比如Hive）的数仓有很高的成熟度和稳定性，但在一些时延要求比较高的场景，则需要借助实时数仓Flink的帮助，将延时降低到秒级（或分钟级）。
但两套并存的数仓架构，势必带来双倍的资源消耗和开发维护工作量。那么，是否存在可以将离线和实时任务、批处理和流式任务，统一放在一套架构中调度和运行呢？
答案自然是肯定的。滴普科技实时湖仓引擎 DLink，可以提供多种数据类型的统一存储能力，支持流批一体数据处理、数据分析、数据科学等多工作负载。采用存算分离架构，弹性扩展、高并发、低延时，支持PB级多模数据存储与处理，无缝连接大数据生态，提供一站式数据探索与数据开发能力。
FastData for DLink技术栈
并且，为了支撑数据从采集、存储到分析的全生命周期管理，实现数据实时处理和分析决策，在构建DLink实时湖仓引擎的过程中，滴普科技基于Iceberg、Flink和Trino技术栈，结合客户的实际场景和需求，在元数据管理、数据存储格式和数据分析性能上做了一些工作。在统一元数据与存储的架构之上，FastData for DLink将继续优化流式计算和数据入湖的性能，优化端到端时延，秉承简单、高效、易用的理念，构建流批一体、湖仓一体的实时数据平台。
来自数据库应用创新实验室的消息，2021年底，在第十三批大数据分布式分析型数据库产品能力评测中，滴普科技FastData for DLink通过了更新标准后的首批基础能力评测。
第十三批数据库产品能力评审会的产品信息（部分）
3、4月27日邀你线上相见，共话湖仓一体
除了上述技术特点，还想进一步了解湖仓一体平台的关键技术，FastData究竟有哪些技术优势？适用于哪些行业及场景中？在和某时尚产业集团的合作中，究竟帮助其解决了哪些问题，带来了什么样的效果呢？
DEEPNOVA社区联合CSDN共同推出的“DEEPNOVA技术荟系列公开课”，第二期就将深入探讨“湖仓一体平台关键技术与实践”，并于4月27日周三19:30准时开播。滴普科技FastData产品线总裁杨磊与滴普科技首席程序员吴小前，将为各位技术开发者带来精彩分享。
吴小前，北京滴普科技有限公司首席程序员。拥有14年华为任职经历，曾作为华为一级产品线首席架构师和华为网络操作系统首席架构师，拥有大型平台类软件产品架构体系研发经验；曾任职Amazon高级架构师，负责业务安全。
作为滴普科技首席程序员，吴小前创新实现KappaPlus架构的实时分布式数据分析架构，规划并设计了国内首个真正的云中立湖仓一体数据平台，并首次引入领先的MDS架构，打造了中国版的低成本、高性能、易使用的云原生数据智能平台，为各领域客户快速构建新一代湖仓一体、流批一体的分析型数据库。
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