第2章 云上的大数据架构

大数据可能意味着更多的信息，但也意味着更多的虚假信息。

——Naseem Taleb

正如我们在第1章了解到的，关于云数据湖有两个关键要点，它们为本章奠定了基础：

• 数据湖方法始于存储和处理任何类型的数据的能力，无论其来源、大小或结构如何，从而允许组织从具有可变值密度（即信噪比）的许多不同的数据源中提取高价值见解。

• 在云上构建数据湖涉及一个分解式架构，你可以将IaaS、PaaS和SaaS解决方案的不同组件组合在一起。

重要的是要记住，构建云数据湖解决方案还为你提供了许多架构选项，每种选项都有自己的优势。Future.com上的这篇文章（https://oreil.ly/VUHSK）全面概述了现代数据架构的各个组件。在本章中，我们将以一个名为Klodars的虚构公司（组织）为例，深入探讨一些更常见的架构模式，了解它们并理解每种架构的优点。