云原生数据湖是一个基于云基础设施构建的、大规模、低成本的存储库，能够存储各种格式（结构化、半结构化、非结构化）的原始数据。它与云服务生态系统深度集成，提供强大的分析能力，旨在成为企业数据资产的统一存储与分析平台。
首先，海量异构数据统一存储。传统的数据仓库主要存储结构化数据，而云原生数据湖则能接收并存储来自几乎任何来源、任何格式的数据，包括日志文件、社交媒体数据、物联网（IoT）传感器数据、音视频文件等。它通常利用对象存储（如Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage）的低成本、高扩展性和高持久性来作为底层存储层。这种**“存储所有数据”**的能力，为企业构建全面、细粒度的数据视图奠定了基础，打破了数据孤岛。
其次，弹性伸缩与按需付费的成本效益。云原生数 匈牙利 电话号码数据 据湖的构建完全基于云服务，这意味着它继承了云计算的弹性伸缩特性。无论是数据存储容量还是计算资源，都可以根据实际需求进行动态调整，避免了传统数据中心预置资源的浪费。企业只需为实际使用的存储空间和计算资源付费，大大降低了基础设施成本。同时，云服务提供商管理着底层的复杂基础设施，企业无需关注硬件维护、软件升级等运维细节，从而降低了运营开销和管理复杂性。
再者，集成强大的分析工具生态系统。数据湖的价值在于其分析能力。云原生数据湖并非一个单一的工具，而是一个集成了多种云服务和工具的生态系统。这包括用于数据摄取（如Kafka、Kinesis）、数据处理（如Spark、Flink）、数据仓库（如Snowflake、Redshift）、机器学习（如SageMaker、AutoML）和商业智能（如QuickSight、Power BI）的各种服务。企业可以根据具体分析需求，灵活选择和组合这些工具，对数据进行从原始探索到高级分析、再到机器学习模型训练的全生命周期管理，从而从统一的数据存储中提取最大价值。