企业数据量越来越大；
数据类型越来越复杂；
数据管理越来越吃力；
现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求
……
为了帮助企业解决这些苦恼，今天，腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱
简单来说，数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。
无论是结构化、半结构化、非结构化的数据，对它来说，来者不拒！
来，先上一张图?
数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面，“超能打”。
数据湖存储：以对象存储COS服务为核心，理论上可以存储任意规模的异构数据，具有高可靠性和高持久性，同时也支持将其他云端数据设施作为数据湖的存储服务。
数据湖算力引擎：基于腾讯云弹性容器服务EKS，开放的容器化的分析架构让数据分析功能可组合性更强，扩展性更强，资源利用率更高。
数据湖分析：既提供半托管的泛Hadoop服务，满足用户自定义需求，也提供全托管的数据服务，便于用户获取海量数据的洞察力。
数据湖AI: 针对越来越多的音视图文数据，腾讯云数据湖包含丰富的AI服务， 为图像处理、音频处理、自然语言处理、视频处理等提供有力的数据支撑。
数据湖应用：推出基于数据湖的数据应用服务，比如企业画像、联邦计算、商业智能分析等。
云上基础服务：应用安全、网络安全、访问管理等为腾讯云数据湖体系提供了有力保障。
One more thing!
大会现场还正式发布两款开箱即用的数据湖产品：数据湖计算服务DLC和数据湖构建DLF：
数据湖计算服务：采用无服务器架构设计，用户无需关注底层架构或维护计算资源，使用标准 SQL 即可完成对象存储服务及其它云端数据设施的联合分析。
数据湖构建：帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构，包括统一元数据管理、多源数据入湖、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。
一组数据可以展示它的强悍特性：
基于这两款数据湖产品，相比于本地自建大数据集群，数据湖构建时间减少了60%，数据分析计算性能提升35.5%，云端数据湖架构投入使用后可使存算数据量增长75%，配合其他大数据服务，在业务峰值期可以节约30%的硬件资源以及一半的大数据工程师和运维工程师……
目前，腾讯云数据湖整体算力弹性资源池已达500万核，存储数据超过100PB，每日分析任务数达1500万，每日实时计算次数超过万亿，能支持上亿维度的数据训练。
悄悄告诉你?：政务、工业、零售等不少客户用了都说好！
腾讯云大数据
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