Rapids Lakehouse . 柏睿数据对湖仓一体的创新实践

近年来，随着各行业数字化转型的深入，企业的分析型业务日趋复杂。客户数据量快速增长，数据处理复杂度与难度巨增，数据分析实时性难以保障、多模数据智能化处理任务艰巨，数据沼泽现象严重；同时面临运维难、扩展性差、成本高等问题。

业界也持续总结行业数字化的业务特点，力求克服传统数仓和数据湖技术在场景应用方面的不足，以期实现海量数据、多模数据处理、T+0实时性保障、智能化、安全及云原生技术的规模化应用；既着眼于平台拓展性、应用与成本，同时更加注重在不同环境、不同功能的产品组合与协作，以及面向更广阔的数据科学、数据工程、数据应用、数据服务等领域的业务挖掘和全球化市场拓张。

由此，融合数据湖、数据仓库与数据流批于一体的一体化流湖仓正式登场，为企业提供海量、多模数据实时处理与分析的能力。与此同时，柏睿数据为助力企业海量多模数据实时分析能力不足问题的解决，推出高性能、一站式、智能集成的湖仓一体化产品Rapids Lakehouse，打造统一的数据集成、数据湖、数据仓库的数据管理平台，结合AI/ML技术，全面发掘数据价值、提供即时数据洞察，帮助客户提升业务能力和行业领导力。

• 海量实时：PB级规模多模数据存储，T+0实时在线分析，数据长期归档和复用。

  
  

• 流批兼顾：流处理吞吐量超Spark 40%，延迟低28% ，离线同步速率超20万TPS，CDC平均时延低于4s。

  
  

• 智能场景应用：基于AI算法集成、机器学习、深度学习等10余种算法，满足离线、流式、交互式分析等多场景应用。

  
  

• 高扩展性：计算与存储采用分布式架构，可实现数百节点的横向扩展，支持在线扩容和节点替换，业务不中断。

• 开放兼容：集群、虚拟化、容器化多种部署模式，兼容多种软硬件与开源数据生态，支持多语言Open API，更易集成。

  
  

• 组装化：可提供一体化湖仓方案的同时，提供组装化产品解决方案，保护客户即有投资、成本控制、支持同行业生态合作。

  
  

• 湖内治理：在为客户提供全保真、可管理、可追溯的数据基础上，可为客户提供湖内数据治理以及特征库建设，满足客户数据分析准备与具有行业特征的机器学习训练需求。