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。
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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。
