数据湖（Data Lakes）是AI基础设施的重要组成部分，使企业能够管理和存储大规模数据，以满足数据密集型AI模型的需求。
这份榜单聚焦于当前拥有最令人印象深刻、最庞大且最具创新性数据湖存储系统的公司，包括AWS、IBM和谷歌。
数据湖是一个集中式存储库，能够以原始格式保存海量数据，直至需要进行分析。与传统数据仓库要求数据在存储前进行结构化处理不同，数据湖可容纳来自各种来源的结构化、半结构化和非结构化数据。
本质上，这使得数据湖非常适合那些拥有海量数据资产，且在存储方面需要灵活解决方案的组织，即使他们不确定未来将如何利用这些数据。
到2025年，数据湖（Data Lakes）已成为AI公司的宠儿，没有海量数据，其技术便无法运行。近年来，"湖仓一体"架构的成熟对AI领域尤为重要，这种混合模型融合了数据湖的原始灵活性与数据仓库的事务完整性。
现代AI既需要巨大的规模，也需要可靠的数据保障，这是传统架构无法提供的组合。在这份榜单中，我们将深入探讨数据湖，并重点介绍一些在架构和应用方面的最佳范例。
10、Dremio
成立时间： 2015年
总部： 美国加利福尼亚州圣克拉拉
CEO： 森杜尔·塞拉库马尔
显著特点： 高性能SQL查询引擎，可直接在数据湖上查询数据，无需复制数据。
Dremio定位于"简便开放的湖仓一体平台"，专注于直接在数据湖存储上实现快速性能，无需复杂的数据迁移。其突出特点是一个高性能SQL引擎，让商业智能分析师能够使用Tableau等熟悉工具访问数据。通过创建"优化数据物化视图"，Dremio能够简化从原始数据到洞察的路径，挑战更复杂、依赖重型管道的架构，吸引那些优先考虑自助分析和速度的组织。
9、Teradata Vantage
成立时间： 1979年
总部： 美国加利福尼亚州圣地亚哥
CEO： 史蒂夫·麦克米伦
显著特点： 适用于混合云和数据湖分析的大规模并行处理架构。
作为传统数据仓库领域的巨头，Teradata通过Vantage平台实现了产品演进，该平台专为混合多云时代设计。通过合作，Vantage将其传奇的大规模并行处理引擎与Teradata的数据湖源集成，使其能够就地查询数据，无论数据位于本地还是云端。通过采用Apache Iceberg和Delta Lake等开放格式，Teradata能够为其庞大的企业客户群提供现代化分析路径，而无需放弃对其强大生态系统数十年的投入。
8、Oracle云基础设施数据湖 (OCI Data Lake)
成立时间： 2016年
总部： 美国德克萨斯州奥斯汀
CEO： 克莱·马古尔克 & 迈克·西西里亚
显著特点： 与Oracle自主数据仓库深度集成，提供统一的湖仓一体体验。
Oracle在企业级市场的深厚根基是其数据湖解决方案的重要部分，该方案构建在Oracle云基础设施之上。其优势在于与Oracle庞大产品组合（尤其是自主数据仓库）的无缝集成。这使得企业能够创建一个统一的数据平台，让数据从业务系统流入数据湖，再进入经过整理的分析环境。凭借批量和实时摄取工具、托管的Apache Spark服务以及深度AI/ML集成，OCI为其庞大的现有客户群提供了一个引人注目的全栈解决方案。
7、IBM watsonx.data
成立时间： 2023年
总部： 美国纽约州阿蒙克
CEO： 阿文德·克里希纳
显著特点： 基于开放湖仓一体架构构建的专用数据存储，专门用于扩展AI工作负载。
IBM的解决方案是专为AI时代打造的。Watsonx.data是一个基于开放湖仓一体架构构建的数据存储，旨在无论数据位于何处，都能扩展AI工作负载。其数据湖系统能够分离计算、存储和元数据，为各种混合云环境提供灵活性。通过集成Presto和Spark等多种查询引擎，并拥抱Iceberg等开放格式，IBM成功为商业智能以及企业级生成式AI所需的高要求数据准备和治理任务提供了统一的访问入口。
6、Cloudera数据平台（CDP）
成立时间： 2008年
总部： 美国加利福尼亚州圣克拉拉
CEO： 查尔斯·桑斯伯里
显著特点： 适用于混合多云环境的统一数据架构，提供一致的企业级安全与治理。
由大数据先驱Cloudera和Hortonworks合并而成的Cloudera数据平台，是混合云和本地数据湖领域最令人印象深刻的领导者之一。CDP提供了一个从私有数据中心延伸到公有云的统一数据架构，通过其共享数据体验提供一致的安全和治理。这使其成为金融和医疗等受严格监管的大型行业的首选平台，这些行业需要对数据（无论其物理位置如何）进行精细控制，同时仍能利用云原生分析。
5、谷歌云 BigLake
成立时间： 2022年
总部： 美国加利福尼亚州山景城
CEO： 桑达尔·皮查伊
显著特点： 用于多云分析的统一存储引擎，支持跨GCP、AWS和Azure查询，无需移动数据。
谷歌的BigLake是针对多格式、多云数据挑战的一个优雅解决方案。它作为一个统一的存储引擎，允许组织跨谷歌云、AWS和Azure分析数据，而无需移动或复制数据。通过将来自各种云对象存储和开放格式的数据呈现为统一表，BigLake使得能够使用BigQuery等熟悉工具进行强大的跨平台分析。这种方法提供了细粒度的安全性，并通过打破传统上隔离云数据生态系统的壁垒，加速了AI计划的推进。
4、微软 Azure Data Lake Storage
成立时间： 2019年
总部： 美国华盛顿州雷德蒙德
CEO： 萨提亚·纳德拉
显著特点： 专为大数据分析性能优化的分层命名空间，与整个Azure生态系统深度集成。
微软的Azure Data Lake Storage是深度融入Azure生态系统的企业的基础数据湖。它构建在Azure Blob存储之上，其关键创新是一个分层命名空间，极大地提升了大数据分析工作负载的性能。然而，ADLS不仅仅是一个存储层。它与整个Azure服务套件深度集成，包括Synapse Analytics、Databricks和Azure Machine Learning。这种紧密集成使其成为一个极其强大且可扩展的基础，用于在单一、统一的云环境中构建端到端AI应用。
3、Snowflake
成立时间： 2012年
总部： 美国蒙大拿州波兹曼
CEO： 斯里达尔·拉马斯瓦米
显著特点： 多集群共享数据架构，实现存储与计算解耦，提供近乎无限的并发扩展能力。
Snowflake以其云原生架构革新了数据仓库领域，目前正积极扩张以图主导数据湖领域。其平台巧妙地将存储与计算解耦，允许团队独立且并发地扩展资源，消除了资源争用。尽管历史上更偏向专有格式，但Snowflake正在迅速拥抱开放格式，其Snowpark产品允许数据科学家直接在数据上运行Python、Java和Scala代码。Snowflake以其简洁性、性能和强大的数据共享能力而闻名，正努力使自己成为组织所有数据的单一统一平台，从结构化商业智能到非结构化AI工作负载。
2、Databricks Delta Lake
成立时间： 2019年
总部： 美国加利福尼亚州旧金山
CEO： 阿里·戈德西
显著特点： 提供ACID事务和可扩展元数据管理的开源存储层，构成现代湖仓一体的基础。
源于Apache Spark的创造者，Databricks是我们所熟知的现代数据湖仓一体架构的设计师。其核心是Delta Lake，一个开源存储层，为存储在云对象存储中的数据带来ACID事务、可扩展的元数据管理和时间旅行功能。该系统将不可靠的数据湖转变为流处理和批量分析的单一可信源。Databricks平台专为要求最严苛的AI和机器学习工作负载而构建，为数据工程师和数据科学家提供了一个协作环境，用于大规模构建、训练和部署模型，同时倡导开放标准。
1、亚马逊云科技（AWS，S3 & Lake Formation）
成立时间： 2006年
总部： 美国华盛顿州西雅图
CEO： 马特·加尔曼
显著特点： 亚马逊S3基础对象存储与AWS Lake Formation的结合，提供简化、集中化的数据湖治理。
可以说，AWS是构建当今市场众多解决方案的基础层。在其基础设施上运行着超过一百万个数据湖（Data Lakes），亚马逊S3已成为云对象存储的事实标准，提供无与伦比的可扩展性、耐用性和成本效益。然而，真正的力量来自其周围的生态系统。AWS Lake Formation简化了构建、保护和治理数据湖的复杂任务，而诸如用于ETL的AWS Glue、用于无服务器查询的Athena以及用于机器学习的SageMaker等服务可无缝集成，共同打造了一个无与伦比的端到端数据与AI平台。
（素材来自：AI magazine 全球储能网、新能源网综合）
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