文档介绍：中国云原生数据湖应用洞察白皮书
技术创新，变革未来
2
摘要
概念界定：数据湖是面向大数据场景的创新解决方案，采用了与传统数仓不同的设计架构，具有「数据多源异构、统一存储管理、多范式无法适应大数据和现代化企业对于实时、交互式分析等方面的诉求。随之，数据湖诞生。它选择了“前松后紧”的设计思路，初始化阶段放弃严格的模式，后置schema，从而获取更强的灵活性；同时通过统一存储管理和计算优化来保证数据的一致性和性能。
数据湖与数据仓库对比
数据源
数据处理
适用场景
性价比
数据仓库
支持处理过后的结构化/半结构化数据；来自业务系统
写时建模
（Schema-on-write）
传统行业，以及企业的稳态业务；
数据量少，数据结构化，稳定可预测，对执行实时性要求不高
建设成本低扩容成本高
高度监管与严格事前控制，满足企业级诉求；数据与模式稳定，引擎优化表现较好。
BI
数据源 ETL 数据仓库报表
……
数据湖
支持未经处理的结构化/半结构化/非结构化数据；来自IoT设备、
Web、APP和业务系统等
读时建模
（Schema-on-read）
泛互联网行业以及传统行业的互联网场景；海量数据，迭代速度快，需要实时分析
扩容成本低建设成本高
可针对特定业务需求进行重新配置，灵活性和可扩展性较强。
数据源
数据湖
数据处理
……
BI
报表
5
6
云原生数据湖
云原生部署是数据湖未来的必然形态
近年来，在数字经济的背景下，互联网行业及传统企业加速云化转型，中国整体云服务市场的规模逐年扩增，云成为新一代IT基础设施已经成为不争的事实。其中，企业云化转型的深入以及用云思维的转变，驱动了PaaS市场份额的增长，基于云的能力创新已成为基础云发展新的增长引擎。云特有的“池化、弹性、成本、敏捷”等优势让数据层与应用层的很多设想得以实现，拥抱云原生成为数据湖乃至大数据的必然选择。
来源：《2021年中国基础云服务行业发展洞察》，研究院自主研究及绘制。
来源：《2021年中国基础云服务行业发展洞察》，研究院自主研究及绘制。
2015-2024年中国整体云服务市场规模及增速
394 521
693
1026
1612
2256
3245
4690
6598
9286
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20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 20 20 20 21e 20 22e 20 23e 20 24e
整体云服务市场规模（亿元）
整体云服务市场增速（%）
241
322
424
638
1088
1639
2285
3314
4203
5527
54
71
105
145
184
272
405 613
918
1374
2015-2024年中国整体IaaS和PaaS 市场规模及增速
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20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 20 20 20 21e 20 22e 20 23e 20 24e
IaaS市场规模（亿元） IaaS市场增速（%）
PaaS市场规模（亿元） PaaS市场增速（%）
云原生数据湖核心价值一：数据资产
集中存储、统一管理，建立高质量的数据资产
随着数字转型化进入深水区，“数据”已经成为企业的核心生产要素，打通各部门、各应用系统，建立企业级的统一数据资产已经成为业内的共识。基于云上的集中存储和数据湖，企业可以更丝滑地实现数据多源聚合，对内外部数据进行全生命周期的管理，从而沉淀为数据资产，赋能业务应用，释放数据价值。同时，基于云原生数据湖部署的云原生应用天然可以实现数据