随着 AI 和大数据的兴起,"数据湖"和"数据中心"这两个术语经常在相关讨论中交替出现 - 但它们其实代表着完全不同的概念。数据中心可以托管数据湖,但除此之外,两者几乎没有其他共同点。
那为什么会产生混淆呢?这是因为它们都在海量信息的管理和存储方面发挥作用。随着组织扩展其 AI 和分析能力,它们背后的基础设施和数据管理策略变得越来越紧密相连。
让我们深入了解什么是数据湖,它与数据中心有何不同,以及为什么这种区别很重要。
什么是数据湖?
数据湖是一个作为数据中央存储库的软件平台。通常,数据湖的目的是托管企业需要管理的各类数据。数据湖可以作为结构化数据 (如数据库) 和非结构化数据 (如视频或电子邮件) 的存储场所。
数据湖大约在十年前开始流行。当时,大多数需要大规模管理或处理数据的企业都依赖于所谓的数据仓库,而数据仓库的灵活性较差,因为它们通常只能支持结构化数据。通过提供一个可以存储几乎任何类型数据的集中位置,数据湖促进了多样化的数据管理和分析用例。
数据湖多年来不断发展,一些数据湖平台添加了旨在增强数据治理和安全性或简化数据处理的功能。但是,数据湖的核心目的 - 集中存储各种类型的数据 - 始终保持不变。
数据湖与数据中心有何不同?
数据湖和数据中心的区别在于,数据湖是基于软件的信息存储库,而数据中心是存放 IT 设备的物理设施。它们是本质上不同的实体,解决着完全不同的需求。
具体来说,数据湖和数据中心的主要区别包括:
- 数据湖是软件平台,而数据中心是物理场所。 - 数据湖只能存储数据。数据中心可以在存储信息所需的物理基础设施方面托管数据,但数据中心的主要目的是容纳服务器。 - 数据中心包括 HVAC 和电力基础设施等物理系统,以保持 IT 设备运行。数据湖不包括这些组件,因为它们是软件平台,而不是物理设施。
共同点:数据湖与数据中心的交集
如果人们有时会对数据湖和数据中心的区别感到困惑,可能是因为数据中心可以托管用于构建数据湖的底层物理基础设施。
要创建数据湖,您至少需要一台服务器 (通常会使用更多),以及可以存储您想在数据湖中保存的信息的存储介质 (如磁盘)。
由于数据中心的目的是为部署 IT 基础设施提供空间,因此您可以在数据中心内设置数据湖的组件。
阅读最新的数据存储新闻
但在这方面,数据湖与任何其他类型的 IT 工作负载 - 如常规应用程序或文件系统 - 没有什么不同,它们也可以驻留在数据中心托管的基础设施上。数据湖和数据中心之间并没有特殊关系。
还要注意的是,大多数数据湖平台将数据环境从托管它的底层物理基础设施中抽象出来。这意味着在数据湖中管理数据的人通常不知道哪些物理服务器在支持他们的工作负载,或者托管他们数据的磁盘在哪里。从这个意义上说,恰好托管特定数据湖的数据中心与数据湖本身的功能无关。
明确数据湖与数据中心的区别
最终,大多数数据湖都依赖于数据中心 - 除了那些托管在传统数据中心环境之外的本地服务器上的数据湖。尽管如此,数据湖和数据中心服务于不同的目的,理解其中一个并不需要对另一个有专业知识。
好文章,需要你的鼓励
法国人工智能公司Mistral AI宣布完成17亿欧元(约20亿美元)C轮融资,由荷兰半导体设备制造商ASML领投。此轮融资使Mistral估值从去年的60亿美元翻倍至137亿美元。英伟达、DST Global等知名投资机构参投。作为欧洲领先的AI开发商,Mistral凭借先进的多语言大模型与OpenAI等美国公司竞争,其聊天机器人Le Chat具备语音模式等功能。
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
VAST Data收购了成立仅数月的初创公司Red Stapler,该公司由NetApp资深团队创立。Red Stapler创始人兼CEO Jonsi Stefansson将担任VAST云解决方案总经理,负责超大规模云战略。Red Stapler拥有6名开发人员,开发了跨SaaS交付、API集成、监控等功能的云控制平面和服务交付平台,将加速VAST AI OS在超大规模和多云环境中的部署,深化与全球领先超大规模云服务商的合作关系。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。