為什麼會需要現代資料架構
數據量正以前所未有的速度增長，從 TB 級激增到 PB 級，有時甚至達到 EB 級。傳統的本地數據分析方法無法處理這些數據量，因為它們的擴展性不夠好並且成本太高。許多公司正在從各個孤島獲取所有數據，並將所有數據聚合到一個位置（許多人稱之為數據湖），以便直接在這些數據之上進行分析和機器學習。有時，這些公司將其他數據存儲在專門構建的數據存儲中，以分析結構化和非結構化數據并快速獲得見解。這種數據移動可以是“由內而外”、“由外而內”、“圍繞周邊”或“跨區域共享”，因為數據具有重力。
什麼是數據湖？
數據湖是一個集中式存儲庫，允許您存儲任意規模的所有結構化和非結構化數據。您可以按原樣存儲數據，而無需首先構建數據，並運行不同類型的分析 – 從儀表板和可視化到大數據處理、實時分析和機器學習，以指導更好的決策。
含括各種不同類型的存儲
在數據湖架構中，資料庫通常用於存儲結構化數據或半結構化數據，這些數據可能來自企業應用系統、交易數據、用戶資訊等。資料庫提供了結構化的數據儲存和查詢功能，並且支援事務處理，這使得它適合存儲需要高度結構化的數據。
除了資料庫，數據湖還可以包括其他類型的存儲，如：
- 物件存儲：用於存儲非結構化或半結構化的數據，如影片、音頻、圖像、日誌文件等。物件存儲通常以對象的形式存儲數據，每個對象都有一個唯一的鍵（Key）標識。
- 分佈式文件系統：用於存儲大型文件和文件集，如文檔、報告、配置文件等。分佈式文件系統可以提供高可用性和可擴展性的存儲。
- 流式數據存儲：用於存儲即時生成的數據流，如傳感器數據、日誌數據等。流式數據存儲通常支援高吞吐量和低延遲的數據寫入和讀取。
- 其他存儲服務：根據需求，數據湖還可以包括其他存儲服務，如物聯網（IoT）數據庫、時序數據庫等。
總的來說，數據湖是一個集中式的、可擴展的數據存儲和管理架構，它可以包括多種不同類型的存儲，以容納不同格式和來源的數據。資料庫是數據湖中的一種重要存儲形式，但不是唯一的選擇，而根據應用需求，可以根據需要選擇不同的存儲技術和服務。
AWS 數據湖的基本支柱
數據湖基礎：Amazon S3、AWS Lake Formation、Amazon Athena、Amazon EMR 和 AWS Glue
數據湖通常用於存儲非結構化和半結構化數據，例如影片、音頻、圖像、日誌文件等。而關聯型數據庫（包括Amazon RDS和Amazon Aurora）通常用於存儲結構化數據，這些數據具有固定的模式和結構。
由於數據湖和關聯型數據庫的用途和數據類型有所不同，所以在數據湖架構圖中通常不會將關聯型數據庫包含在內。在數據湖架構中，關聯型數據庫通常用於存儲和管理已經轉換成結構化數據的部分，例如從數據湖中提取的特定數據子集，這些數據可以被用於更嚴格的查詢和分析需求。
