数据湖是一个集中式存储库，可存储任意规模结构化和非结构化数据，支持大数据和AI计算。数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户快速地构建云原生数据湖解决方案。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控制，并无缝对接多种计算引擎，打破数据孤岛，洞察业务价值。
1、开源生态构建数据湖
用户已经基于阿里云开源大数据生态系统（E-MapReduce，实时计算Flink，DLA等产品）来构建自己的数据处理分析平台，而在数据量飞速膨胀的
数据湖解决方案以 COS 为数据湖底座，支持多种格式数据海量存储；通过数据湖加速器 GooseFS 无缝对接各类计算和机器学习平台，打破数据孤岛。
多数据源支持：可对接多种数据源，允许存储任意规模的结构化、半结构化、非结构化数据，同时可以按原样存储数据。
计算弹性：通过计算与存储分离，实现计算资源的弹性伸缩，满足客户对计算资源的灵活调度。
成本最优：为集中式存储池，可快速扩展或缩减存储资源，实现存储数据冷热分层，降低大数据分析与机器学习存储成本。
服务集成：无缝支持腾讯云各类计算
数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。企业使用标准SQL、Spark、Flink程序就可轻松完成多数据源的联合计算分析，挖掘和探索数据价值。