云原生视角下，新一代数据平台架构怎么演进？ ｜ ArchSummit

过去的 20 年里，大数据 & AI 系统的技术架构演进由三方面推动：海量数据分析需求、开放开源的技术进步、以云为代表的软硬件基础设施升级。

云原生驱动下，新一代数据平台的架构迭代方向指向何方？业界数据湖与数据仓库的争论由来已久，数据湖的灵活性与数仓的管理能力成为大数据架构设计的“鱼”和“熊掌”云系统架构，想要二者兼得是否可行？

2020 年，AWS、Databricks、阿里云同时提出“湖仓一体”概念，这一两者融合演进的新方向让业界耳目一新。

尽管有相同的目标，各个公司的演进路线却不尽相同，主要分为两种，一为湖仓融合，以 AWS 和阿里云的 MaxCompute 为代表，二为上下层结构，以 Databricks 的 Lakehouse 为代表。

那么“湖仓一体”能否真正落地？这些实践者具体的路径是怎样的？分别适用于什么样的场景？MaxCompute 实际表现如何？Databricks 的 Photon Engine 是否能够真正实现一个 Engine 解决所有问题？

将于 7 月 9-10 日在深圳举办的 ArchSummit 全球架构师峰会邀请到阿里云计算平台事业部研究员，阿里巴巴通用计算平台负责人关涛（观滔）担任出品人，邀请 Databricks 等公司的一线专家同台分享，试从“云原生”的视角，探讨新一代数据平台的架构迭代方向。包括但不限于湖仓一体落地实践、统一数据存储（HDFS、OSS 等技术演进）、Caching 层（Alluxio/JindoFS 为代表）、统一资源管理的挑战 (K8s 支持大数据计算的不足、混部技术）、统一元数据中心的技术演进、存算分离以及分布式内存池等等。

观滔还将围绕“大数据架构的演进”这一主题贡献一个主题演讲，内容正在紧张打磨中，对大数据感兴趣的同学不可错过。

除了【应云而生的新一代数据架构】专题，ArchSummit 深圳 2021 还有高可用高性能业务架构、下一代云原生技术体系、低代码 / 无代码、国际化运维架构、架构师经验传递、内容分发场景的系统架构实践等热门专题，快到现场与上百位大咖 1v1 交流，来一场技术深潜吧。

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（编辑：武陵站长网）

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