9月18日，在云棲大會上，AlibabaCloud正式發布大數據平臺新一代框架“湖倉一體”，通過數據倉庫和數據湖兩個體系，使數據和計算在湖與倉之間自由移動， 為公司提供兼具數據湖靈活性和數據倉庫成長性的新一代大數據平臺，降低公司構建大數據平臺的整體價格。

大數據技術從本世紀初的快速發展到現在發展了數據倉庫和數據湖兩大趨勢。 前者一般是基于云廠商提供的大數據技術的一體化服務，后者一般是由一系列云產品或開源組件構成的大數據處理方案。

公司處于最初階段時，靈活性很重要，數據湖的結構更合適。 一旦公司成熟，成長性成為最重要的因素，數據倉庫的體系結構就不是最佳的。 那么，數據倉庫和數據湖只是一個選擇題嗎？ 有兼顧數據湖靈活性和云數據倉庫成長性的方案嗎？

阿里巴巴集團副總裁、阿里巴巴云計算平臺負責人賈揚清指出，maxcompute湖倉一體化方案打破了數據湖與數據倉庫的分割體系，提高了數據湖的靈活性、生態系統的豐富性和數據倉庫 maxcompute湖倉一體方案不僅支持超大規模的機器學習和深度學習，還有助于公司有效提高自身的大數據能力，實現敏捷運營，降低本插件。

maxcompute將存儲計算一體化的數據倉庫和云中的存儲計算分離的數據湖結合到傳統的數據倉庫體系結構中，最終實現湖倉一體化的整體體系結構 該體系結構中共存著多個底層存儲系統，但通過統一的存儲訪問層和統一的元數據管理提供與高級引擎集成的封裝接口。 客戶可以聯合數據倉庫和數據倉庫兩個表，并在整個體系結構中提供統一的數據安全、管理和治理等中端功能。

在技術融合過程中，maxcompute不僅實現了高速訪問、統一數據/元數據管理、統一開發體驗、自動數倉4個關鍵技術點，還持續提高了核心性能。 在tpcx-bigbench上，如果maxcompute基于英特爾至強可擴展解決方案以100tb的規模維持性能，則在30tb的規模上，性能比去年下降了40%，則性能提高了50%以上，價格提高了30%

微博是享受“湖倉一體”味道的人。 迄今為止，微博擁有hadoop數據湖、阿里云大數據和ai兩個異構大數據平臺，而且兩個平臺在集群層面完全分割，數據和計算無法自由移動。 為了應對這些難題，微博基于AlibabaCloud (阿里巴巴云)構建了湖倉一體化的ai計算中心，擺脫了大量的數據傳輸。 這樣，微博的數據工程師和算法工程師就可以簡單、無縫地利用阿里巴巴成熟的超大規模計算力和算法力來提高業務效率。 然后，通過將maxcompute云數據倉庫(結構化數據)和數據湖)非結構化數據)設為閉環，大大提高了ai類的工作效率，產生了巨大的商業價值。

AlibabaCloud (阿里巴巴云)自研云數據倉庫maxcompute經過近十年的技術沉淀，不僅穩定支持阿里巴巴集團的數據存儲和數據計算業務，也是云上的客戶大數據平臺。 此次湖倉一體發布為公司提供了更靈活、高效、經濟的數據平臺處理方案，對新構建大數據平臺的公司和現有大數據平臺的公司進行了架構升級，并以技術實現了公司數字化

在此次云棲大會上，賈揚清首次發布阿里云原生數據湖系統，基于目標存儲oss、數據湖，打造了data lake formation和云原生開源大數據產品e-mapreduce的強大組合。 發現提供了涵蓋湖泊存儲、湖泊加速、湖泊管理和湖泊計算的公司級數據湖泊處理方案。 然后推出maxcompute和hologres產品的融合升級，提供離線、實時、分解、服務一體化的數據倉庫。