日前，腾讯云高级工程师程力老师在 ArchSummit 全球架构师峰会上分享了存算分离架构下的数据湖架构。
针对存算分离架构带来的性能问题和数据本地性减弱问题，腾讯云的数据湖方案设计构建了新一代分布式计算端缓存层。该缓存不仅兼容 Hadoop 和对象语义，同时具备了结构化元数据管理的特性，还充分利用了对象存储 COS 的弹性伸缩和低成本的优势。
下面，让我们一起回顾下程老师的精彩演讲内容。
数据存储发展趋势
可分为4个阶段：
第一阶段：存算一体，孤岛
十几年前，网络速度远低于本地磁盘吞吐速度的时候，本地化读取数据可以换取更高的吞吐性能。但随着网络速度不断加快，磁盘吞吐速度逐渐成为计算瓶颈，本地盘 HDFS 压力加大，运维成本升高，可网络带宽资源却闲置，导致业务效率低下。
第二阶段：存算分离，存储、计算解耦
解耦计算和存储负载，系统负载均衡调度更加灵活，系统的资源利用率提高，节约成本，可以满足业务快速增长的需求。
第三阶段：数据湖，存储统一
随着业务多样化发展，业务间数据共享变得困难，而数据湖是一个集中式存储池，支持多种数据源，无缝对接各种计算分析和机器学习平台，实现数据处理与分析，打破数据孤岛。
第四阶段：云原生，计算统一
随着数据湖计算节点调度效率降低，云原生技术能构建和运行可弹性扩展的应用，跨多云构建微服务，持续交付部署业务生产系统。
云原生生态下的存算分离腾讯云上的数据湖生态如上图所示，
数据湖底座：对象存储 COS；
云原生：serverless 架构，免运维；
数据共享：通过统一的对象存储 COS 作为弹性底座，结合三层加速器接入多种生态；
结构化数据管理：感知数据 Table 格式，支持按照 Hive Table 预热，支持 IcebergTable 管理等；
高性价比：弹性、按需扩容；
生态支持：支持 Hadoop 生态，K8S 生态等多种生态的部署、运维、鉴权等；
面向业务场景包括：数据本地性加强、 数据湖结构化、容器化调度。
以对象存储为底座的存算分离架构，腾讯云 COSN 对象⽂件系统接⼝：
实现了 HCFS 接⼝，全覆盖 HDFS ⼤数据计算应⽤；
实现了⽂件系统的扩展属性管理接⼝，允许⽤户对⽂件和⽬录设置 xAttr 的扩展属性；
实现了包含 CVM/EMR instance ⾓⾊授权以及临时密钥访问的凭证获取机制。
腾讯云数据湖三层加速
1、GooseFS ：计算端 - 湖仓缓存加速（Cache Accelerator）
特点如下：
运⾏在 EMR/AI/ML/K8S 集群内，基于集群 MEM/SSD 资源，提供 Data Cache 能⼒；
热数据缓存在 Cache 中，对象存储保存全量数据；
针对各种计算引擎，提供 Data Locality 能⼒；
提供磁盘模式和内存模式，⽀持淘汰机制。
2、元数据加速：数据端 - 元数据加速（metadata Accelerator）
特点如下：
提供⽂件系统级别元数据操作能⼒；
Rename 操作，无需 Copy/Delete 数据；
List 操作，无频控；
每个 Bucket，提供10 万QPS。
3、COS 加速器：存储端- AZ 加速（Data Accelerator）
特点如下：
AZ 级部署，全 SSD 存储介质，热数据读加速；
提供 Tbps 带宽，满⾜⾼吞吐需求；
提供 ms 级别时延。
案例方案
方案1：TKE + GooseFS + COS 支持 OCR 搜索框架实例
方案2：GooseFS + COS + Tstor 支持云上云下打通应用实例
IOT 数据（⻋载数据、摄像头数据）上传到本地数据中心 TStor 对象存储；
本地⼤数据集群通过 GooseFS 加速数据访问，完成数据清洗和标注，⽣成训练数据集；
TStor ⾃动同步训练数据集到云上 COS 对象存储；
在云上按需拉起 GPU 训练集群，通过 GooseFS 加速，完成 AI 模型训练。
以上是程力老师分享内容的简要概括，更多精彩内容，可点击下方视频观看。
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