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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了云计算技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，云计算数据中台搭建用到哪些技术。
容器化
容器化本质上是一种虚拟化技术，一台主机可虚拟出上千个容器。单个容器的启动时间更快，占用空间更小，而且可以根据实际应用的大小来弹性分配资源，无需额外采购服务器，加快研发速度。使用容器编排基础设施，对服务和作业进行治理，根除版本地狱，大幅度提高运维和集成效率。容器化编排与CI/CD是相互结合的。
在数据中台领域，往往几十台机器、上百个进程同时运行，且在这些进程中不仅要运行本身的程序，也要运行客户的程序。因此，底层微服务的进程繁多。基于安全合规要求，客户之间的程序需要保持分隔。因此，数据中台对于容器化的要求高于其他基于云原生的应用。
对象体系
根据现有业务抽象出核心对象，以标准Restful风格提供API服务，解耦核心对象与业务层服务，以应对不同环境、不同业务场景的需求。这一系列正交的核心对象就构成了平台对象体系，上层业务可在此基础上构建应用，高效演进。
存储计算分离
由于云具有分布式特点，在云上无法天然将数据存储在ECS中。因此必须将关键数据、状态型数据存储在对象存储中。大量私有化组件都需要被改写。如果把Hadoop、Spark等常规开源大数据引擎直接应用于云主机，海量数据带来的存储成本和吞吐压力，很快会压垮客户。
因此，必须引入中间缓存实现计算存储分离，将数据存储到对象存储上，同时兼容HDFS协议，能够根据业务需求进行弹性扩容，就能大幅度降低成本，提高集群性能。
跨云多域数据治理
云原生数据中台的一大优势在于可以实现跨云多域。例如，客户在AWS上使用数据中台，一旦需要转移到其他平台，云原生数据中台可实现在不修改代码的基础上直接迁移。对于具有多重业务、庞大数据体量的大型企业来说，为避免数据资产被一个平台所绑定，供应商必须呈现多样化。
因此，在客户与一家供应商合作的同时，也需要使用独立的三方数据中台提供跨云多域的数据治理能力，从而提高基础设施的可控性和安全性。
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