作为一种新兴架构，湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势，也正因如此，无论在技术圈还是资本圈，湖仓一体都受到了前所未有的关注度。

虽然湖仓一体的优势不言而喻，但其实际在落地过程中还是面临着巨大的挑战，这也让我们不禁发问：湖仓一体架构是否会成为企业的必选项？面向未来，数据平台架构将会朝哪个方向演进？

湖和仓是大数据架构的两种设计取向

湖仓一体出现的契机是什么？想要回答这个问题，需要结合数据仓库与数据湖各自的优劣势来看。

拿数据湖来说，它的特点便是能够保障数据的完整性，因为它存储了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，其更多会应用在机器学习的场景中。与此同时，由于数据湖本质上就是一个文件存储系统，所以它存在的问题也较为明显：数据不够规范，无法用于数据分析。除此以外，数据湖的维护成本非常高，如果数据量持续上涨，企业需要能力较强的 IT 建设团队。

反观数据仓库，如传统数据仓库 Teradata、新兴的云数据仓库系统 Redshift、OushuDB、MaxCompute 等等，它们均没有对外暴露文件系统，而是提供了数据进出的服务接口。由于数据仓库存储的都是结构化数据，所以它支撑业务决策的效率自然更高。当然，存储结构化数据的前提是事先建模，这也意味着数据仓库的启动成本要高于数据湖。

根据上述不难看出，数据仓库和数据湖是大数据架构的两种设计取向，它们之前一直是并行存在的。由于企业对于数据的需求是一个渐进式的探索过程，前期较为注重成长性的企业，就需要选择数据湖架构；当企业经过了数据创新探索阶段以后，随着数据规模不断增长，处理数据的成本不断增加，出于对业务长远发展的角度考虑，企业就需要数据仓库架构。正是由于两者各自特有的优势和局限性，让企业在进行大数据系统设计时也陷入了困境。

业务驱动架构演进，湖仓一体走向舞台中央

那么业界是否存在一种方案，同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性呢？

事实上，架构的演进是由业务驱动的，如果业务侧提出了更高的性能要求，那么在大数据架构建设的过程中，就需要在仓和湖的建设上各自做技术升级。如果企业的数据增长很快，在 PB 级别甚至 10PB 级别，同时还要兼具高性能的数据分析，包括满足从 T+1 到 T+0 的处理能力，那就必须考虑湖仓一体的架构。

现阶段，各大云厂商也陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，如亚马逊云科技 Redshift Spectrum、微软 Azure Databricks、阿里云 MaxCompute+DataWorks、华为云 Fusion Insight 等等。在大方向趋同的背景下，各大厂商也会基于自身情况调整落地路径，如 Redshift 、MaxCompute 是以数仓为核心，支持访问数据湖；Databricks 则是在数据湖架构上建立数据仓库。

综合来看，湖仓一体架构的主要特征表现在以下几个方面：

• 统一数据集成，支持分析结构化和非结构化数据；

• 支持各种工作负载，同时适用于分析师和数据科学家；

• 打通元数据，数据和元数据可治理；

• 事务支持，高性能查询和检索能力；

• 极致弹性，降低数据使用成本。

湖仓一体解决方案应运而生

如果从落地难度的角度出发，湖仓一体本身的技术挑战对企业而言是不容小觑的，因为它要解决“数据湖 + 数据仓库”融合以后的数据流转问题。如果要落地湖仓一体架构，企业首先需要解决技术选型难题；其次是仓或湖到“湖仓一体”的模型迁移、数据迁移以及应用迁移工作；此外，还要保证迁移后的业务一致性和数据的正确性；再之，还需要建立企业自己的数据科学家团队，在湖仓一体平台上去挖掘业务数据价值。

据了解，不乏一些企业对“湖仓一体”的技术认知没有问题，但在管理上却遇到了巨大的挑战。比如，有些企业的组织结构分为数据仓库部门和大数据部门，对数据的管理权限是分开的，这也天然形成了数据鸿沟，如果在组织结构上不做调整，数据共享和价值发现等都会遇到很大难题。

为了帮助企业降低湖仓一体架构的落地门槛，很多厂商也相继推出了湖仓一体解决方案，偶数科技便是其中之一。

由于偶数科技是一家独立的厂商，所以相比于其他云厂商推出的解决方案，它防止了厂商绑定的现象，可以支持部署多云、混合云及跨云；其次，它还能够支持虚拟计算集群，虚拟计算集群之间资源可以隔离，相互不影响；另外由于存算分离的特性，偶数湖仓一体架构的计算和存储分别可以横向扩展，单集群可以支持上万节点，查询性能更高。除此以外，偶数湖仓一体的关键技术还包括可插拔存储、弹性扩展、支持一致性事务、多级资源管理等能力。

相比于湖、仓各一套集群再打通，偶数科技这种湖仓一体的架构的确更加简单，也正是因为这种极简化，使其在运维人员、硬件投入等方面的投入大大减少。

关于湖仓一体架构的未来畅想

虽然湖仓一体是当前的大热点，但面向未来，它还有一系列问题等待被解决：据 Gartner 预测，湖仓一体架构还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，这三类场景将可以通过快照视图、实时视图以及实时批视图提供给数据消费者，这同样是未来湖仓一体架构需要持续演进的方向。

此外，湖仓一体平台还需要解决计算资源虚拟化的问题，并需要支持混合负载，即不同的业务场景可以使用计算资源隔离的虚拟计算集群，这也是云计算的多租户特性在湖仓一体数据平台上的体现。据了解，偶数科技的下一步发力方向便是，基于上述提及的问题，在 2022 年持续进行技术迭代，并会推出兼容各公有云的湖仓一体数据库版本。

写在最后

回归开篇的提问：湖仓一体是否会成为每个企业构建大数据栈的必选项？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独立仓和独立湖，将成为不可逆转的趋势。

很多企业出于 IT 建设能力的限制，导致很多事情没法做，但通过湖仓一体架构，之前被限制的数据价值得以充分发挥。如果企业能够在注重数据价值的同时，并有意识地把它保存下来，企业就完成了数字化转型的重要命题之一。我们也有理由相信，伴随着企业的数字化转型，湖仓一体架构也有着更加广阔的发展空间。