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腾讯云数据湖计算 DLC（Data Lake Compute，DLC）提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构（Serverless）设计，用户无需关注底层架构或维护计算资源，使用标准 SQL 即可完成对象存储服务（COS）及其他云端数据设施的联合分析计算。借助该服务，用户无需进行传统的数据分层建模，大幅缩减了海量数据分析的准备时间，有效提升了企业数据敏捷度。

数据湖计算 DLC 通过类 SaaS 化的服务设计，为客户提供云原生企业级敏捷智能数据湖解决方案，具备以下特点：

• 依托腾讯云大数据内核技术增强能力，为企业提供稳定、安全、高性能的计算资源。
• 使用标准 SQL 语法即可完成数据处理、多源数据联合计算等数据工作，有效降低用户数据分析服务搭建成本及使用成本，提高企业数据敏捷度。
• 基于存算分离和分钟级弹性伸缩能力，为企业提供更低的成本模型及精确的成本能力。
• 供 SaaS 化开箱即用的使用体验，无需关注底层架构或维护计算资源，企业培训、使用门槛更低。

产品功能

敏捷实时数据湖分析

DLC 采用存算分离的海量大数据分析架构，基于大数据组件容器化实现快速灵活部署，基于云原生对象存储的方式实现无限拓展，结合 DLC 先进的云原生弹性模型，充分贴合业务真实使用曲线，真正为您节省成本。DLC 以低成本、高弹性的云原生数据湖解决方案，助力企业建立统一数据资产，最大化发挥性能优势，赋能业务应用敏捷创新。

企业级敏捷数据平台

数据湖计算 DLC 本身作为新型数据架构，本身提供轻量敏捷易用和低成本的闭环大数据分析能力，用户可以借助数据湖提供的统一元数据管理视图，消除数据孤岛。同时也可以组合云上丰富大数据产品的优势，满足各类数据实时、离线分析场景，全方面解决企业各类问题。通过数据的便捷快速流动，可以有机组合不同云上产品的能力和优势，使得 DLC 得以作为企业最佳数据中台和数据启动场所。

跨源数据湖联邦分析

DLC 帮助客户实现由数据库场景无缝升级到大数据场景，支持对多源异构数据进行联合查询分析，包括对象存储、云数据库、其他数据服务等。用户通过统一的数据视图，使用标准的 SQL 即可快速实现多源数据联邦分析，打通数据孤岛，发挥数据价值。

丰富多源数据科学支持

数据湖是 AI 场景的大数据基座，在经典机器学习场景和深度学习场景下服务用户，DLC 提供结合各种AI能力及平台，快速支持各种机器学习能力，在多种智能数据湖分析场景下，提供综合性解决方案。DLC 将多个行业数据免费开放给用户，无需数据获取、清洗即可直接进入数据分析阶段。产品提供强大的 BI 能力助力用户通过预测分析快速实现数据洞察。

产品架构

• 开发支持 JDBC、SDK 模式，同时提供可视化交互控制台，满足多种使用场景。
• 支持多种数据源，统一元数据管理及数据列级安全管理，保障数据一致性及安全性。
• 同时支持 Spark 和 Presto 两种引擎，统一多引擎 SQL 语法。
• 查询缓存加速，更加敏捷、高效完成数据查询分析。
• 基于 COS 及 Iceberg 的数据存储，保障数据 ACID 事务性。