从“智能湖仓”升级看数据平台架构将会方向

来得强劲的样本安同类型、治水和样本包涵并能

样本的安同类型、治水和包涵，原是大样本的职侦查，但当样本降至 PB 乃至 EB 级，才可一环多个区域、民间组织、账户进讫时样本包涵或样本交互时，中小企业有些时候并非不想二氧化硅度管理制度样本，而是没有管理制度。这种颗粒度的权责控制往往比单机产品结构设计或者单一的分布式系统要简单得多。所以，样本治水已是了“AI湖畔高田”重要的发力点。

在 2021 安第斯虹信息电子技术 re:Invent 讨论会上，依靠样本确立治水和自由人飘移并能的“AI湖畔高田”子系统 Amazon Lake Formation 面世了多项新系统。除了此前早已大力支持的表和列级安同类型，Amazon Lake Formation 过去大力支持讫和单元级权责，通过只约束客户端对之外样本的会面权责，让约束会面适合于信息显得来得加有用。

此外，Data mesh 的观念在 2021 安第斯虹信息电子技术 re:Invent 讨论会上也被提到。Data mesh 观念也是 Gartner 提出的十大样本电子技术近年来之一。在 Data mesh 模式下，“AI湖畔高田”并不才可要构建教育领域样本已是商品、轻而易举启用细粒度授权、样本来得容易被用作、样本线程一环中小企业可见和联邦议会的样本管控与强制执行。这也就是说，“AI湖畔高田”核心下，Data mesh 可以构建一环样本湖畔的样本包涵和推唯。安第斯虹信息电子技术借助自身样本湖畔安同类型、tag 分级的会面控制和包涵并能，为 Data mesh 提可让了构建方式为与暴力手段，让 Data mesh 观念走向放。

来得灵巧的框架方式为

除了来得强劲的样本安同类型、治水和样本包涵并能，来得灵巧的框架方式为也是绝大多多达中小企业思绪主要关切的电子技术革新之一。灵巧在中小企业间的认可度和系统设计某种程度越来越高，而“AI湖畔高田”原本就是灵巧的核心。在“AI湖畔高田”核心之中，Amazon Lake Formation 并不才可要将建立联系样本湖畔的时间从多达月缩短到多达天。客户端可以用作像 Amazon Glue 这样的 Serverless 样本构建工具箱迅速构建样本入湖畔；用作 Amazon Athena 这样的 Serverless 查阅柴油发动机直接构建基于 SQL 语言学的湖畔上样本查阅研究。无论是超大M-公司还是社会社区活动室，都可以从这种灵巧的框架方式为之中迅速获益，提取样本的价值。

为了让框架方式为来得灵巧，在 2021 安第斯虹信息电子技术 re:Invent 讨论会上，安第斯虹信息电子技术同月热卖来得多样本研究一站式的无一站式器版，借助无一站式器的并能，让客户端可以来得灵巧地框架自己的样本加载、研究、AI系统设计提高效率。

Amazon Redshift Serverless ，让样本高田戈来得灵巧，大力支持在几秒钟内备用设立和引入人力资源，客户端无才可管理制度样本高田戈一个大，构建 PB 级样本规模运讫高性能研究社会社区活动负载；

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless ，让流式样本互联与处理，大力支持迅速引入人力资源，修改实时样本所含和流式传输，构建同类型面监控、飘移甚至一环一个大加载分区，备用调配和引入推唯和加载人力资源，让客户端可以按才可用作 Kafka；

Amazon EMR Serverless 让大样本处理来得灵巧，客户端无才可部署、管理制度和引入中下层公共设施，用作Ubuntu大样本框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）运讫研究M-软件；

Amazon Kinesis Data Streams on Demand 让流式样本研究与实时样本过场搭建来得灵巧。每分钟可以处理多达 GB 的写出入和读取发送量，而不必预置与管理制度一站式器、加载，在成本高和性能之间赢得平衡且显得来得加有用。

来自安第斯虹信息电子技术的样本显示，过去每天有多达以万计的客户端每天在用作 Amazon Redshift 处理至少 2EB 的样本。同类型球性最大的生物科技公司之一利氏生物科技（Roche）身兼虹该平台和人工神经网络工程师 Yannick Misteli 博士声称：“Amazon Redshift Serverless 才可用条线路负荷，降高效率，并希望利氏生物科技近些年出发点 Go-to-Market 策略。这种极简的方式为发生变化了游戏有，希望我们迅速入门并大力支持各种繁重的研究过场。”

来得AI的革新暴力手段

正如 Yannick Misteli 提到的一样，近些年来，中下层的电子技术革新推动该公司层的发生变化，而该公司层的诉求也倒逼中下层电子技术的进步。游戏有正在电子技术升级之中发生变化。而今，“AI”是绝大多多达电子技术的的发展目标。在安第斯虹信息电子技术的“AI湖畔高田”核心之中，也将“AI”提到了一个相当重要的位置。

“AI湖畔高田”核心下，样本戈一站式与人工AI和人工神经网络深度构建。在具体的商品上，安第斯虹信息电子技术提可让了 Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML、Amazon Redshift ML 等诸多样本戈原生的人工神经网络一站式。

同时，在“AI湖畔高田”核心之中，还有虹原生人工AI该平台 Amazon SageMaker ，它提可让了多类人工神经网络戈和开发工具箱包，希望客户端迅速框架人工AI系统设计。当客户端才可面对大量样本处理过场时，可以用作 Amazon SageMaker 内置的工具箱轻而易举迅速相连到 Amazon EMR 一个大进讫时大样本处理。而 Amazon EMR Serverless，也希望人工AI系统性的样本处理与研究显得足以灵巧。

在 Gartner 2021 年面世的研究报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》之中，安第斯虹信息电子技术周内 7 年被列为“领袖”，这项研究报告一个中心的主要是对之中国地区制造商提可让的虹样本戈、虹样本研究工具箱进讫时同类型景评估，并给出再度位置的“的测试研究报告”，千分之可见一斑。安第斯虹信息电子技术参加评测的商品均为“AI湖畔高田”核心之中的均是由商品，这个“领袖重要性”背后均是由的电子技术的测试不言自明。

我们可以看到，“AI湖畔高田”提可让的每一款一站式工具箱的迭代，都在向来得灵巧、来得安同类型、来得AI的样本核心目标迈进。样本核心作为中小企业多达字化转M-的最高层，也是系统设计先进的中下层动力系统。“AI湖畔高田”带来的样本管理制度方式为的进步，也既有着安第斯虹信息电子技术对系统设计先进的设想。

写出在最后

回到文章这段话提到的问题，迄今为止从业者内已经逐步形成了样本湖畔和样本高田戈的揉合无疑降低大样本研究成本高的认同，主要分歧点在于样本湖畔、样本高田戈对加载系统会面、权责管理制度等层面的把控。在这些层面，安第斯虹信息电子技术的“AI湖畔高田”核心圆桌这些问题都提可让了系统性的工具箱或一站式。

无论是在样本基础核心、确立研究还是该公司革新上，从相连样本湖畔和样本高田戈到一环样本戈、一环域包涵，“AI湖畔高田”在实际的该公司过场之中并非边缘化存有，而是与软件紧密相连。

中下层样本核心的先进的发展，也将为中小企业乃至同类型从业者带来来得大的价值。样本，作为与农田、劳动力系统、资本、电子技术并列的“第五晋中要素”，重要性不言而喻。而今，安第斯虹信息电子技术“AI湖畔高田”核心在中小企业之中的出发点，已经为中小企业框架先进样本该平台提可让了一条可可让遵循的方向上。

社区活动提拔

对于电子技术圈而言，这一年之中，各种电子技术与教育领域的发展，既站高峰，也历富丽。在 2021 年最后时刻，我们也想聆听来自虹推唯教育领域Ubuntu的声音，为此，虹推唯Ubuntu竞猜工作组正式开端，诚邀各位伙伴参加，多重好礼等你来领！