概览
什么是 Analytics Lakehouse？
Analytics Lakehouse 将数据湖和数据仓库的主要功能整合到一个平台中，用于存储、处理和分析结构化数据和非结构化数据。
Analytics Lakehouse 架构能带来什么好处？
Analytics Lakehouse 使组织能够实时提取数据（无论数据驻留在哪个云或数据存储区中），并聚合使用数据以实现更深入的数据分析和人工智能 (AI)，而且能在团队之间进行治理和统一访问。
Analytics Lakehouse 对于数据分析师、数据工程师和数据科学家有何好处？
Analytics Lakehouse 为数据分析师 (SQL)、数据工程师 (Spark/Beam) 和数据科学家（机器学习）提供了一个民主化的环境，具有内置的代管式应用堆栈，无需移动数据。
Analytics Lakehouse 是否支持集成式开源工具？
支持，Analytics Lakehouse 支持无服务器解决方案和集成式开源工具，这为数据专业人员提供了灵活性，使他们可以使用自己选择的工具来实时或批量分析和处理数据。
Analytics Lakehouse 如何为机器学习工作负载提供支持？
Analytics Lakehouse 包含带有推断引擎的数据库内机器学习技术，允许机器学习模型在数据所在的地方运行，并与 MLOps 流水线集成以便在不移动数据的情况下生产机器学习工作负载
Analytics Lakehouse 提供哪些数据治理功能？
用于数据管理和治理的集中编目和精细安全性使组织能够统一数据存储区和关联的元数据以简化权限和探索
解决方案详情
Analytics Lakehouse
Analytics Lakehouse 将数据湖和数据仓库的功能整合到一个平台中，用于存储、处理和分析结构化与非结构化数据。
解决方案架构
- 数据位于 Google Cloud Storage 存储桶中
- 在 Dataplex 中创建数据湖。存储桶中的数据会整理为数据湖中的实体或表的形式。
- 数据湖中的表可直接以 BigLake 表的形式在 BigQuery 中提供
- 数据转换可以使用 Spark 或 BigQuery 执行，也可以使用包括 Apache Iceberg 在内的开放文件格式执行
- 可以使用政策标记和行访问权限政策来保护数据
- 机器学习技术可以应用于这些表
- 根据数据创建信息中心，以执行更多分析
使用要求
- 有效的 Google Cloud 帐号
- 项目管理员权限
