人工智能（AI）和大数据的兴起，“数据湖”和“数据中心”这两个术语在讨论中经常交替使用，但它们指的是完全不同的概念。数据中心可以托管数据湖，但除此之外，它们之间几乎没有共同点。
那么，为什么会有混淆呢？两者都在管理和存储大量信息中发挥着作用，随着企业扩展其AI和分析能力，背后的基础设施和数据管理策略也变得越来越交织在一起。
以下是关于数据湖是什么、它与数据中心的区别，以及为什么这种区别很重要的详细解析。
什么是数据湖？
数据湖是一种软件平台，作为数据的中央存储库。通常，数据湖的目的是托管企业需要管理的各种类型的数据。数据湖可以托管结构化数据（如数据库）以及非结构化数据（如视频或电子邮件）等。
大约十年前，数据湖开始流行。当时，大多数需要大规模管理或处理数据的企业依赖于所谓的数据仓库，但数据仓库通常不够灵活，通常只支持结构化数据。通过提供一个可以存储几乎任何类型数据的集中地点，数据湖促进了多样化的数据管理和分析应用场景。
随着时间的推移，数据湖不断发展，一些数据湖平台增加了旨在增强数据治理和安全性或简化数据处理的功能。然而，数据湖的核心目的——集中存储各种类型的数据——仍然保持不变。
数据湖与数据中心有何不同？
数据湖和数据中心的区别在于：数据湖是一个基于软件的信息存储库，而数据中心则是容纳IT设备的物理设施。它们是从根本上不同的实体，满足的是完全不同的需求。
具体来说，数据湖与数据中心的关键区别包括：
- 数据湖是软件平台，而数据中心是物理位置。
- 数据湖中只能存储数据。而数据中心可以存储数据，因为数据中心通常容纳了存储信息所需的物理基础设施，但数据中心的主要目的是容纳服务器。
- 数据中心包括HVAC（暖通空调）系统和电力基础设施等物理系统，以保持IT设备的运行。数据湖则不包括这些组件，因为它们是软件平台，而不是物理设施。
共同点：数据湖与数据中心的交汇点
如果人们有时会对数据湖与数据中心的区别感到困惑，那很可能是因为数据中心可以托管构建数据湖所需的基础设施。
要创建一个数据湖，你至少需要一台服务器（通常会使用更多），以及存储介质（如硬盘）来存储你希望保存在数据湖中的信息。
由于数据中心的目的是提供部署IT基础设施的空间，因此你可以将数据湖的组件设置在数据中心内。
然而，从这一点来看，数据湖与任何其他类型的IT工作负载，例如传统应用程序或文件系统，并无不同，后者也可以托管在数据中心中的基础设施上。数据湖与数据中心之间没有特别的关系。
另外，大多数数据湖平台将数据环境与托管它的底层物理基础设施进行抽象。这意味着，通常管理数据湖中的数据的人不会知道哪个物理服务器在支撑他们的工作负载，或者存储他们数据的硬盘位于何处。从这个意义上说，托管某个数据湖的具体数据中心与数据湖本身的功能是无关的。
大多数数据湖都依赖于数据中心，除了那些托管在传统数据中心环境外的本地服务器上的数据湖。尽管如此，数据湖和数据中心服务于不同的目的，了解一个并不需要对另一个有深入的了解。
