OpenLake数据湖
开放 · 统一 · 智能

基于 Serverless Spark + StarRocks + DLF 的离线湖仓架构，，面向对成本敏感、以小时级或 T+1 批处理为主、同时要求高性能交互式查询的企业，适用于构建高性价比、免运维的云原生离线湖仓一体化平台；其关键定位是利用阿里云 EMR Serverless Spark 进行离线计算（全托管、按需计费的云原生 Spark 引擎），DLF 提供统一数据湖元数据与权限治理，StarRocks 提供亚秒级 BI 与高并发 Ad-hoc 查询能力；该架构领先各类商业化平台以及传统的Hive + Presto/Trino 组合。该方案不要求毫秒级实时性，而是聚焦于 T+1 或小时级的数据更新频率，但强调查询极快、并发高、SQL 兼容性好，精准填补了传统 Hive 数仓（查询慢）与纯实时流式架构（成本高、运维复杂）之间的空白。

基于 Flink + Hologres + DLF 的 Streaming Lakehouse 架构，面向对数据新鲜度和查询性能双重要求、以秒级至分钟级近实时分析为核心诉求的企业，适用于构建流批一体、湖仓融合的高性能实时数据平台；其关键定位是利用 Flink 实现端到端流式 ETL 与状态计算，DLF 提供统一湖表元数据与跨引擎协同能力，Hologres 提供高并发、低延迟的交互式分析与实时 BI 能力；该架构领先各类商业化平台以及 Kafka + Druid/ClickHouse + Hive 的传统 Lambda 架构。该方案聚焦于近实时（秒级~分钟级）数据可见性与亚秒级查询响应，强调流原生、高吞吐、强 SQL 能力与云原生集成，填补了纯批处理湖仓（延迟高）与通用消息中间件架构（分析效率低）之间的关键空白，尤其适合已在阿里云上构建实时数据链路的互联网、金融、电商与 IoT 场景用户。

基于 MaxCompute + Hologres + DLF 的云原生湖仓架构，面向对全托管、高可靠、大规模数据处理与高性能实时查询有强需求的企业，适用于构建安全合规、免运维、一体化的云原生湖仓平台；其关键定位是利用 MaxCompute 作为高吞吐、低成本的离线数仓与湖计算引擎，DLF 提供统一元数据、开放湖格式与跨引擎数据目录服务，Hologres 作为实时数仓引擎提供毫秒级写入、亚秒级查询及高并发 Serving 能力；该架构领先海内外众多云厂商，数据平台厂商的全托管分析平台。该方案聚焦于 T+0 到 T+1 混合负载场景，兼顾超大规模批处理与实时交互分析，强调企业级安全、弹性伸缩、与阿里云生态深度集成，填补了开源湖仓方案（运维复杂）与通用 SaaS 数仓（成本高、扩展受限）之间的空白，尤其适合金融、政务、大型零售等对稳定性、合规性与分析效率要求严苛的行业用户。

基于 Spark + Milvus + DLF 的全模态向量湖架构，面向对多模态数据统一管理、高效向量化检索与AI训练样本供给有核心诉求的企业，适用于构建流批一体、结构化与非结构化数据融合的下一代AI就绪型数据平台；其关键定位是利用 Spark 实现大规模多模态数据的离线/近实时预处理与特征工程，DLF 提供统一元数据治理与跨引擎语义协同能力，Milvus 作为高性能向量数据库提供毫秒级相似性检索与知识库服务能力；该架构可有效替代传统以文件系统+关系型数据库或单一向量索引工具（如FAISS + MySQL）为基础的分散式AI数据栈，填补了结构化湖仓无法处理向量语义、通用向量库缺乏元数据治理与多模态融合能力的关键空白。