数据工程概念介绍 |15| 云数据平台与现代数据栈
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内容提要
现代数据栈是支持数据生命周期的云原生工具集合，云平台如AWS、GCP和Azure提供弹性基础设施，简化数据工程。选择合适的工具组合至关重要，需关注系统的可组合性、可观察性和适应性，以支持快速迭代和实验。
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关键要点
- 现代数据栈是支持数据生命周期的云原生工具集合。
- 云平台如AWS、GCP和Azure提供弹性基础设施，简化数据工程。
- 选择合适的工具组合至关重要，需关注系统的可组合性、可观察性和适应性。
- 传统数据系统需要团队自行管理硬件、网络、数据库等，升级和实验成本高。
- 云平台使基础设施弹性化，数据工程师可以更专注于业务逻辑。
- 现代数据栈包括云数据仓库、数据摄取工具、转换框架、编排平台和BI工具。
- 这些工具模块化且基于API，便于根据需求进行更换。
- 主要云服务提供商提供针对数据工程的服务套件，AWS、GCP和Azure各有特点。
- 云的一个关键优势是支持实验，团队可以快速迭代和测试新工具。
- 设计时应尽量解耦系统，使用元数据和配置层管理管道逻辑。
- 云数据平台不仅是基础设施的迁移，更是重新思考团队运作方式。
- 现代数据栈是一种思维方式，强调系统的可组合性、可观察性和适应性。
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