本次我将分享阿里云数据湖 3.0 的发展历程以及核心技术架构：HDFS协议全兼容、元数据管理与优化、数据流动、服务加速等，还有在金融、互娱等行业的应用实践，未来的发展趋势。

演讲提纲：

1. 数据湖背景

• 大数据存储架构经过了几代演化，从早期的集中式共享存储演化到当前的分布式存算解耦架构
• 趋势背后的技术能力演进，从基础网络能力提升、云服务发展推动架构演进
• 采用数据湖架构的技术优势，从数据存储到计算资源调度角度展开
• 升级数据湖的改造成本分析

2. 阿里云数据湖发展

• 阿里云数据湖 1.0 到 3.0 的发展历程，详细介绍每一代阿里云数据湖的特点
• 数据湖 3.0 核心技术架构：
• HDFS协议全兼容
• 元数据管理与优化
• 数据流动
• 服务加速

3. 数据湖应用实践

• 场景 1：在线游戏：通过数据湖，完成全球化游戏的数据分析
• 场景 2：互联网金融：使用数据湖，更低成本支撑动态变化的业务
• 场景 3：互联网娱乐：通过数据湖多存储类型，优化长期冷数据存储成本
• 场景 4：自动驾驶：与高性能计算共同构建 AI/大数据融合架构

4. 行业趋势分析与展望

• 数据湖与数据仓库，湖与仓的特点、差异和结合
• Lakehouse 与数据湖，分析流行的 Delta Lake、Hudi 等方案特点
• 计算资源与 Serverless，基于数据湖的计算资源的演进趋势

你将获得：

• 了解行业最新的数据湖架构与技术
• 了解数据湖架构在AI、游戏等领域的实践应用