中国云原生数据湖应用洞察白皮书.pdfVIP

中国云原生数据湖应用洞察 白皮书 ©2022.4 iResearch Inc. 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、多范式计算、schema后置和应用广泛」的特性。云原生是数据湖未来 部署的必然形态 ，具有 「建立统一数据资产、低成本使用基础资源、高性能计算体验升级和敏捷创新 赋能」的核心价值。 市场现状：数据变革、企业数字化转型、投融资、政策支持将持续加速释放云原生数据湖的应用需求。 2020年云原生数据湖市场规模 （含生态 ）达124亿 ，预计未来三年将以39.7%的复合增长率快速扩张。 竞争格局：中国云原生数据湖还处于发展的早期 ，能够提供整体解决方案的独立厂商还较少 ，市场较 为集中 ，竞争主要围绕头部云厂商展开。以营收口径核算 ，2020年云厂商在中国云原生数据湖市场 （不包含生态支持部分 ）的份额达到了82.4%。 应用现状：现阶段 ，云原生数据湖主要应用于泛互联网行业 （40.7% ）及传统行业的互联网场景 （泛 政务、金融、工业、医疗、汽车等 ），未来将向更多具有大数据和高价值属性的行业拓展。 选型建议：企业在布局数字化转型时 ，面对多元且快速迭代的业务需求 ，一方面需建设统一的数据底 座 ，另一方面需关注 DT能力的开放性、敏捷性和创新性。在选型云原生数据湖时 ，除内部能力评估 外 ，还需要考虑服务商的服务半径和发展路径。 趋势展望：在云原生与大数据背景下 ，云原生数据湖成为企业智胜未来的新一代生产力工具 ，市场即 将迎来爆发期。尽管数据湖与云和大数据天然契合 （海量、弹性、简单、敏捷 ），但在具体业务场景 落地中 ，仍有许多实际问题需要解决。未来 ，云原生数据湖厂商需与开发者、ISV和SI共同努力 ，在 企业级生产环境中不断探索 ，生态共赢驱动云原生数据湖解决方案 日臻完善。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2022.4 iResearch Inc. 2 云原生数据湖概念界定 1 云原生数据湖市场现状 2 云原生数据湖竞争分析 3 云原生数据湖行业应用与最佳实践 4 云原生数据湖选型建议与典型企业 5 云原生数据湖发展趋势 6 3 数据湖的定义 数据湖是面向大数据场景的创新解决方案 早期 ，业界和用户多把数据湖定义为一个储存原始格式数据的系统 ，可容纳结构化、半结构化、非结构化及二进制的数据。 随着大数据技术的融合发展 ，数据湖的边界不断扩展 ，内涵也发生了变化。数据湖开始汇集各方面技术 ，逐步演进成为集 多源异构数据统一储存、多范式计算分析及统一管理调用的大数据综合解决方案。它可以更加高效率低成本地管理海量多 源异构数据 ，打通数据孤岛 ，释放数据价值 ，助力新时代下各行业企业的数字化转型。 数据湖典型构架及特性 数据湖接入层 ③ 多范式计算：支持多种计算引擎 ，满足不同数据计算分