1、大数据云原生技术发展研究报告大数据云原生技术发展研究报告（2023 年）年）先进计算产业发展联盟先进计算产业发展联盟2023 年年 12 月月I研 究 报 告 要 点研 究 报 告 要 点随着行业的快速发展，数据量也呈爆炸式增长，大数据已成为决策的基本工具，企业面临着数据管理和处理的巨大挑战。围绕 Hadoop的传统大数据架构在交付运维，资源利用率，系统迭代与兼容性，安全等方面存在诸多不足。随着以 Kubernetes 为代表的云原生概念的兴起，越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮，以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。当前云原生的发展已比较成熟，成为数字化转型

2、的重要支撑技术。大数据和云原生技术的融合，逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向，目前还处于高速发展，百家争鸣的阶段，一些企业已经在大数据云原生之路上砥砺前行，而国内大部分企业依然处于观望状态。同时可以看到，业界在大数据与云原生结合的定义和方向上，有一些不同的声音，不同企业融合的方式也有所不同。大数据和云计算要不要融合？如何融合？都是人们所关心的话题。带着这个问题，我们希望基于之前积累的经验，结合工作中的痛点，调研并产出一份尽量中立、客观、完整的尽量中立、客观、完整的大数据云原生技术发展报告，希望能为相关企业、研发团队和需要大数据的客户提供参考。也希望能抛砖引玉，吸引更多企业专家的参与，引发后面

3、更专业，更大范围有关大数据云原生技术的讨论，最终能促进一些共识，提升大II数据云原生的技术普惠，“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”，为国家数字化转型，做一点贡献。本报告将从以下几个方向来阐述：1.大数据与云原生技术的发展与演进：大数据与云原生技术的发展与演进：介绍大数据技术的演进，云原生技术的发展，以及它们融合的情况。2.传统大数据平台的痛点：传统大数据平台的痛点：探讨传统大数据平台交付运维成本高、资源利用低效、迭代兼容性及安全性问题等关键痛点。3.云原生技术解决思路：云原生技术解决思路：详细说明云原生技术解决这些关键痛点的思路，以及云原生技术带来的其它好处和引入的新挑战。4.大数据云原生技术

4、架构简述：大数据云原生技术架构简述：简述大数据云原生技术的设计思路和参考架构，包括弹性伸缩、资源隔离、容器化、统一资源调度、多计算引擎管理、统一数据湖管理以及智能化运维等方面。5.大数据云原生的未来发展和建议：大数据云原生的未来发展和建议：最后简单提出对大数据云原生技术未来发展和建议，以提升大数据云原生的技术普惠。由于时间仓促，水平所限，错误和不足之处在所难免，欢迎各位读者批评指正，意见及建议请发送至 。III研究单位：天翼云科技有限公司课题负责人：王小刚课题参加人：侯圣文，张桐，李冰，金喆，李启蒙，黄俊慧，李庆森完成日期：研究单位：天翼云科技有限公司课题负责人：王小刚课题参加人：侯圣文，张桐

5、，李冰，金喆，李启蒙，黄俊慧，李庆森完成日期：2023 年年 12 月月IV目录目录一、大数据平台与云原生技术的发展与演进.1（一）数据平台的发展与演进.1（二）云原生技术简述.9（三）大数据与云原生结合分析.12二、传统大数据平台的需求与痛点.15（一）交付运维成本高.16（二）资源利用率低.17（三）系统迭代与兼容性挑战.18（四）安全相关挑战.19三、云原生技术解决大数据问题的思路.20（一）云原生技术提升运维交付质量与效率.20（二）云原生技术提升集群资源使用率和弹性.22（三）云原生技术提升大数据平台迭代效率.26（四）云原生技术提升大数据安全和隐私保护.27（五）云原生技术带来的其

6、它好处.31（六）大数据云原生引入的新挑战.35四、大数据云原生技术的架构简述.40V（一）云原生大数据平台的架构原则.40（二）云原生大数据平台的参考架构.41五、大数据云原生的未来发展和战略建议.44（一）技术发展方向.44（二）针对行业的建议.44（三）针对企业和用户的建议.45六、参考文献.461一、大数据平台与云原生技术的发展与演进一、大数据平台与云原生技术的发展与演进（一）数据平台的发展与演进（一）数据平台的发展与演进需求催生技术革新，在海量数据需求的推动下，数据平台架构持续演进，经过数十年的发展，历经了数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等概念。这里按出现顺序简述：（其中关于数据湖