开放平台是saas吗(开放平台属于paas)

开放平台属于paas

saas领域龙头科创信息：

　　公司2020年实现总营收4.36亿，同比增长13.75%；实现毛利润1.415亿，毛利率32.49%；每股经营现金流0.0750元。

paas领域龙头　　

　　东方国信：公司具备行业公有云、企业的私有云及混合云建设能力；全面提供IaaS、PaaS、SaaS各层能力开放；快速帮助企业实现应用云化快速迁移；国内率先实现云化全结构数据存储计算能力；国内率先实现基于多租户的云化应用构建能力。

开放平台模式

在软件业和网络中,开放平台是指软件系统通过公开其应用程序编程接口(API)或函数(function)来使外部的程序可以增加该软件系统的功能或使用该软件系统的资源,而不需要更改该软件系统的源代码。

开放平台功能梳理

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扩展资料

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开放平台属于中台吗

湖仓一体

开放式架构

湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。

基本介绍

湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。

业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。

大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。

而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取。

云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望

行业事件

赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight。

湖仓一体的特性

（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。

（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。

（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。

存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）。

湖仓一体

开放式架构

湖仓一体是一种新型的开放式架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。

中文名：湖仓一体

外文名：Lakehouse

市场现状

基本介绍

湖仓一体（Data Lakehouse）是当前大数据领域热度最高的词汇，这一概念于2020年首次提出，是数据湖和数据仓库合二为一的新词汇。

湖仓一体

业界普遍认为，湖仓一体将成为数据库行业的未来趋势。

大数据的处理过程是一个提升数据结构化程度和信息密度的过程，不同的数据适合的存储方式也有所不同。诞生于1990年的「数据仓库」适合存储结构化、信息密度高、经过处理后的数据，它的优势是存储规范，易于快速读取，弊端是灵活性不足；诞生于2011年的「数据湖」可以低成本存储任何形式及格式的原始数据，但它的弊端是缺乏结构性，一旦没有被治理好，就会变成数据沼泽。

而「湖仓一体」是一种将数据湖的灵活性和数仓的易用性、规范性、高性能结合起来的新型融合架构，类似于在湖边搭建了很多小仓库，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，数据源流都可以从数据湖里轻松获取

云原生产业联盟发布了首个金融行业《云原生湖仓一体白皮书》，该报告由信通院牵头，参编单位包括偶数科技、中国联通、中信建投、人寿保险。该报告首先介绍了数据平台发展的三个重要阶段，通过对于发展历程的总结，引出了行业用户在进行数据分析和处理中面临的瓶颈难题，并且重点从主要架构、关键技术、方案特征、应用价值等方面的介绍了云原生湖仓一体最佳解决方案。之后，通过对于湖仓生态版图、代表厂商和代表解决方案的分析，力求反应现阶段国内湖仓生态现状。最后，从银行、保险、证券用户单位的不同角度出发，开展了较为详实的场景化应用分析，并进行了总结与展望[6] 。

行业事件

赛迪顾问正式发布了国内首份《湖仓一体技术研究报告》,报告选取了业界比较主流的6个湖仓一体产品进行对比分析,包括海外厂商Snowflake、Databricks及亚马逊AWS智能湖仓,国内厂商巨杉数据库SequoiaDB、阿里云MaxCompute湖仓一体方案、华为云FusionInsight

湖仓一体的特性

（1）事务支持：在企业中，数据往往要为业务系统提供并发的读取和写入。对事务的ACID支持，可确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。

（2）数据的模型化和数据治理：湖仓一体可以支持各类数据模型的实现和转变，支持DW模式架构，例如星型模型、雪花模型等。该系统应当保证数据完整性，并且具有健全的治理和审计机制。

（3）BI支持：湖仓一体支持直接在源数据上使用BI工具，这样可以加快分析效率，降低数据延时。另外相比于在数据湖和数据仓库中分别操作两个副本的方式，更具成本优势。

存算分离：存算分离的架构，也使得系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。（一些新型的数据仓库已经采用了这种架构）

（4）开放性：采用开放、标准化的存储格式（例如Parquet等），提供丰富的API支持，因此，各种工具和引擎（包括机器学习和Python / R库）可以高效地对数据进行直接访问。

支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）：湖仓一体可为许多应用程序提供数据的入库、转换、分析和访问。数据类型包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等。

（5）支持各种工作负载：支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。这些工作负载可能需要多种工具来支持，但它们都由同一个数据库来支撑。

（6）端到端流：实时报表已经成为企业中的常态化需求，实现了对流的支持后，不再像以往一样，为实时数据服务构建专用的系统。

湖仓一体应用场景

场景一:服务于数据中台的实时数仓。由于数据中台要求其数据库在分析处理过程中,需强调事务一致性,并保持低延迟与提升实时处理能力,这些都是湖仓一体的典型技术特性。

场景二:支撑微服务的数据融合底座。可有效解决扩展困难以及维护困难的问题。

场景三:全量数据实时访问平台。在数字化转型过程中,对客实时查询,历史数据服务平台,或IoT物联网系统中,会产生实时处理海量数据的需求,湖仓一体的弹性扩展能力能够很好满足这一需求。

场景四:进行非结构化数据处理,数字化转型中通过AI机器学习及比对分析,非结构化数据将包含更多元化的业务属性,为各类业务系统提供信息输入。湖仓一体能够有效提升非结构化数据的处理能力。

市场现状

现阶段，国内外各大云厂商均陆续推出了自己的“湖仓一体”技术方案，比如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Databricks、华为云的Fusion Insight、偶数科技的Skylab[5] 、滴普科技的FastData等。

开放平台包含的两种含义

一、国家开放大学学习网

部分学习课程，有少量的点课件 与作业需要完成。

二、国家开放大学分校学习平台

分校建设课程，提供给学生自愿学习，有APP学习端，网页学习端。录制的视频课程以及部分直播课程。

开放平台是什么

互联网开放平台的好处：

1、有助于销售创意，获取更优资源市场；2、降低互补性元素的成本；3、有助于企业生态的发展，更多获得机会；4、让成千上万的人才为你所用；5、扩大规模，加速发展；6、引发投资兴趣；7、因为规模而获得大数据。8、有利于促进国家经济发展。