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数据湖可以很好地帮助企业应对当前数据场景越来越多、数据结构越来越复杂、数据处理需求越来越多样化的问题。阿里云从2018年起就开始布局数据湖，推出了云原生数据湖分析Data Lake Analytics(DLA)，从数据湖管理(帮助客户高效管理构建数据湖)，Serverless Spark(提供高性价比的大规模计算)，Serverless SQL(提供高性价比的在线交互式分析)三个方面帮助客户挖掘数据价值。本文分享相关技术挑战及解决方案。

一 数据湖的机遇与挑战

数据湖可以很好地帮助企业应对当前数据场景越来越多、数据结构越来越复杂、数据处理的需求越来越多样化的问题。Gartner 2020年发布的报告显示目前已经有39%的用户在使用数据湖，34%的用户考虑在1年内使用数据湖。

从2018年起，阿里云就开始布局数据湖，推出了云原生数据湖分析Data Lake Analytics(简称：DLA)产品，结合对象存储OSS一起，从弹性扩展、按需付费、服务化等方面打造有竞争力的产品。通过采用存储计算分离模式，存储和计算完全按需付费，用户只需要为实际产生价值的计算买单;DLA深度定制云原生弹性能力，实现作业级弹性，一分钟可弹300个节点。云原生数据湖分析DLA从成本、弹性、交付能力方面相对传统数据分析方案，获得了较大的提升。
 

8. 实现物联网产品的可伸缩性

什么是可伸缩性?这可能意味着每月生产2000台，10万台的物联网设备，或者能够在短时间内开启数百万台产品。与安全性一样，可伸缩性也必须从产品设计的开始就进行规划。

虽然许多IaaS产品支持大规模扩展，但是需要管理扩展的过程，或者冒着支付高定价模型的风险。此外，某些数据库类型对于最初的产品发布非常好，但是随着规模性的增长，可能会导致中途的数据迁移。

与领先的物联网平台合作，或者基于云技术的构建，是一种明智的选择。

9. 包括基于角色的访问控制(RBAC)和其他高级控制

基于角色的访问控制(RBAC)是一种根据个人的“角色”或与关系授权的临时或永久权限的访问控制方法。例如，服务技术人员可以在预定的维护时间内访问物联网系统。一个家庭中的成人、儿童和客人都可以被赋予不同程度的控制智能家居系统的能力。

公寓楼、办公楼或酒店的业主可根据个人是经理、员工、建筑承包商、租户或客人来提供不同级别的智能家居系统访问。同样，度假物业的业主也可以为度假者提供一个房屋的暖气和空调控制装置，以及智能门锁、照明和其他相关设施的临时访问权限。

除了RBAC外，还需设计其他的高级控制方式，例如自定义调度、触发器和报警，以及向最终用户、经销商或其他服务人员发送通知。

10. 考虑“服务”而不是“产品”

当人们说物联网改变了一切，这确实是重要而真实的。为了在物联网的世界中取得成功，制造厂商需要转变思维方式，充分利用物联网可能带来的所有新机遇。

以下是物联网产品可以完成或提供的一些传统产品无法实现的功能：

• 规则引擎允许物联网产品通过评估各种规则而不是遵循既定的过程来编程操作，这使得它们更能响应用户的需求。
• 可以为真实世界的地理区域建立地理围栏，即虚拟屏障或边界，使用全球定位系统(GPS)、射频识别(RFID)或移动信标数据来预定义地理围栏，也可以动态生成，在该区域中，智能手机可以控制特定的物联网产品。
• Web或移动App上的数字仪表盘能够可视化诊断、预测分析物联网产品的使用等数据。使用这些数据仪表盘，可以提供快速或预防性的维护措施，排除故障并解决问题，而无需派遣维修人员，并且可以方便地允许最终用户监控他们使用物联网产品的状态。
• 通过与第三方服务(天气预报或空气质量报告等)的集成，将物联网产品的功能扩展到传统产品所能实现的范围之外。使用这些第三方服务的数据，可以使物联网产品自动调整其操作，以优化性能、节约能源的使用或优化其他参数。

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一句话结语

我们并不想掌握物联网所要求的所有技能、技术专长和细微差别，而是希望集中精力利用物联网的价值，扩大我们的产品规模，为客户提供更好的用户体验。

（编辑：常州站长网）

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