云原生数据湖到底怎么用才不浪费资源又能发挥最大价值呢？

关于怎么用好云原生数据湖，让它既省钱又高效，这确实是很多公司头疼的问题，根据一些行业实践者的分享，比如来自某技术社区的一位资深架构师“老王”的观点，核心在于从一开始就建立一个“精打细算”的文化和一套有效的管理机制,而不是等到账单爆表了再手忙脚乱。

最基础也最重要的一点是，别把数据湖当成一个“什么都往里扔”的垃圾场，听起来简单，但很多人栽在这第一步，云原生数据湖的存储成本可能看起来不高，但如果没有规矩，数据就会疯狂增长，变成一堆没人管理、没人使用的“数据债务”，这不仅浪费存储费用，更会拖垮后续的数据处理性能，必须建立严格的数据入湖规范，来自某电商公司的案例提到，他们要求任何数据入湖前都必须有明确的负责人、数据字典（也就是说明这个数据是干什么的）和生命周期策略，无效的、过时的数据要定期清理,不能让它永远占着空间。

要非常关注数据的“流动成本”，在云上，把数据从存储的地方移动到计算的地方，或者在不同服务之间传输，都可能产生巨大的网络费用，这就是所谓的“数据出口费”或“带宽费”，一位来自某云厂商的解决方案工程师在一次分享中强调，聪明的做法是“计算向数据靠拢”，意思是，尽量让你的数据分析工具（比如Spark、Presto等）直接在数据存储的地方运行，而不是把海量数据拉到一个集中的计算集群再处理，这样可以显著降低网络传输成本，对数据进行分层存储也很关键，把经常要用的“热数据”放在高性能但较贵的存储层（如SSD），把偶尔查询的“温数据”放在标准存储层，把几乎不用的“冷数据”归档到最便宜的归档存储层，云服务商通常都提供自动化的生命周期策略，可以设置规则让数据自动在不同层级间移动,这能省下一大笔钱。

计算资源的使用要有“弹性”思维，但不能“放任自流”，云原生的最大优势就是按需付费，可以随时开启和关闭计算资源，但问题在于，如果管理不善，很容易出现计算集群一直空转、或者任务一拥而上导致资源争抢的情况，某共享出行平台的数据团队在他们的技术博客中写道，他们通过采用“无服务器”架构的查询服务（比如AWS Athena、BigQuery）来处理即席查询（就是临时起意的分析需求），这类服务你只需要为每次查询扫描的数据量付费，不用管理服务器，特别适合不固定的、小批量的分析任务，而对于有规律的、大批量的数据处理任务（比如每天凌晨的报表作业），则使用可自动伸缩的集群（如EMR、Dataproc），并设置好最大节点限制和自动关闭策略，任务一完成集群就自动缩容或关闭,避免资源闲置。

价值体现在“用得好”，而不仅仅是“存得多”，数据湖的终极目标是赋能业务，如果数据湖里的数据没有被充分利用，那建得再省也是一种浪费，这就需要配套完善的数据发现和数据治理工具，要让业务人员和技术人员能轻松地找到他们需要的数据，并且信任数据的质量，可以建立统一的数据目录，像图书馆的检索系统一样，让大家能快速搜索和理解湖里有啥数据，推广自助数据分析平台，让业务人员经过简单培训后，能自己动手从数据湖中提取信息，减少对数据工程师的重复性需求依赖,这样才能真正释放数据的价值。

不让云原生数据湖浪费资源并发挥最大价值，关键靠三件事：一是立规矩，管好数据的“进口”和“归宿”；二是精打细算，关注存储和计算的每一分钱；三是促使用，让数据能方便、可靠地转化为业务洞察。 它是一个持续优化的过程，需要技术、流程和文化的共同配合。