最近，我和我们一位才华横溢的数据科学家 Archana Vaidyanathan 进行了交谈，她遇到了一个非常常见的挑战——计算成本飞涨。在对一个超大型数据集进行大型查询后，账单比预期高出很多。自然地，她开始考虑更换计算服务供应商。

这让我思考了现代数据栈的魅力，特别是数据湖仓（有时被称为 现代数据湖）架构的力量。数据湖仓的一个主要优势在于它提供的灵活性。您不会被锁定到单个计算供应商，这种灵活性在您的业务扩展和成本增加时尤其宝贵。

使用数据湖仓，您可以轻松地更换计算引擎，而无需改变整体架构。您的对象存储层保持完整，这是至关重要的，而计算则变成 一种更像商品的东西，您可以根据需要随时更换。这种存储和计算的分离是当今数据生态系统中最强大的创新之一。

归根结底，这种灵活性使团队能够进行实验、优化成本并微调性能，而不必长期锁定到任何单个供应商。这是关于做出最适合您业务的选择，而不影响保持一切平稳运行的架构基础。

Archana 的情况就是一个很好的例子。她可以探索其他适合其工作负载的计算供应商，而不必担心会连根拔起她的整个数据基础设施。数据的未来是关于选择的，而数据湖仓模型正以前所未有的方式提供这些选择。

理想的合作伙伴

MinIO 企业对象存储 (EOS) 在这里发挥着至关重要的作用。作为现代数据湖仓的高性能、可扩展对象存储骨干，具有完整的企业级功能套件，MinIO EOS 确保您的数据安全存储，始终可访问，无论您选择哪种计算引擎。它能够以极快的速度和效率支持海量数据，使其成为当今 AI/ML 和分析用例中动态工作负载的理想合作伙伴。

MinIO EOS 在数据湖仓环境中的一项特别有价值的功能是 MinIO 缓存。随着数据集的增长，降低延迟和确保更快地访问经常访问的数据变得至关重要。MinIO EOS 缓存旨在通过在边缘或高性能环境中缓存热门对象来加速访问，从而显着缩短检索数据以供计算引擎使用所需的时间。当运行计算密集型工作负载（如机器学习模型训练或实时分析）时，这将变得至关重要，在这种工作负载中，时间至关重要，每毫秒都至关重要。

结论

在数据集不断扩展和计算密集型任务的时代，能够在供应商之间做出明智的选择，而不必担心重大干扰，是一个改变游戏规则的东西。现代数据栈，尤其是数据湖仓模型，使企业能够灵活地扩展、优化成本并持续创新。如果您在构建自己的现代数据栈时有任何疑问，请通过 hello@min.io 或我们的 Slack 联系我们。