基於合作夥伴產品，戴爾構建Data Lakehouse智能湖倉
戴爾使用第三方合作夥伴的軟體，配合自家伺服器、存儲和網路硬體/軟體，共同構建起一套數據湖/智能湖倉參考架構設計方案。
與Databricks、Dremio、SingleStore和Snowflake等同類廠商一樣，戴爾建立的也是統一的智能湖倉架構。其中的基本思路，就是提供一套統一的通用存儲，無需運行提取、轉換和載入（ETL）流程就能選擇原始數據，再以合適的形式存儲在數據倉庫內以方便使用。總體來看，這就像是在數據湖內又建立了一個虛擬數據倉庫。
戴爾ISG解決方案營銷總監Chhandomay Mandal還專門為此撰寫博文，表示「傳統數據管理系統，例如數據倉庫，幾十年來一直負責存儲結構化數據以供分析使用。但數據倉庫在設計上無法承載體量愈發龐大的數據集合。戴爾此次設計的參考架構使用第三方合作夥伴的軟體，配合自家伺服器、存儲和網路硬體/軟體，共同建立起數據湖/智能湖倉。這套方案能夠直接支持文本、圖像、視頻、物聯網等多種數據，還支持需要直接訪問數據的人工智慧與機器學習演算法。」
他提到，「如今，很多組織已經將數據湖與數據倉庫結合使用——將數據存儲在湖內，之後再複製到倉庫里以降低訪問難度。但這無疑增加了分析環境的複雜性和使用成本。」
最好能在單一平台上解決所有需求。而戴爾Data Lakehouse提供的分析驗證設計能夠直接支持商務智能（BI）、分析、實時數據應用、數據科學及機器學習。這套方案基於PowerEdge伺服器、PowerScale塊/文件統一存儲陣列、ECS對象存儲及PowerSwitch網路。該系統可以安裝在本地或託管設施當中。
塊/文件存儲示意圖
其中採用的軟體技術包括Robin Cloud Native Platform、Apache Spark（開源分析引擎）、Kafka（開源分散式事件流平台）以及Delta Lake技術。Databricks的開源Delta Lake軟體以Apache Spark為基礎，戴爾之前就一直在內部智能湖倉中使用。
戴爾最近還與樂天集團收購的Roin.IO及其開源Kubernetes平台開展合作。
戴爾最近宣布與Snowflake達成外部表訪問協議，並表示此次Data Lakehouse智能湖倉的設計概念也用到了這一協議。據推測，未來Snowflake外部表將可以直接引用戴爾智能湖倉中的數據。
戴爾還發布了上面這張演示文稿，看起來是相當複雜。該解決方案的具體信息參見下表：
很明顯，這不是那種能拿來即用的系統。在跟戴爾簽訂協議之前，客戶還認真研究自己到底要使用哪些組件和選型。
有趣的是，HPE也推出了頗為相似的產品Ezmeral Unified Analytics，其中同樣使用到Databrick的Delta Lake技術、Apache Spark和Kubernetes。HPE本周將舉辦Discover活動，預計屆時將發布更多消息。從這個角度看，戴爾好像是故意要搶先一步。
