最近，外媒传出消息，说戴尔推出了一个整合了数据湖、数据仓库的参考架构，参考架构采用的是戴尔自家服务器、存储、网络硬件和来自第三方的软件，比如Databricks、Dremio、SingleStore还有Snowflake的软件。
戴尔设想的是一个单一的数据湖仓架构，有一个单一的、通用的底层存储，不用ETL就能将原始数据转换为适当的形式，然后就能在数据仓库里使用，看起来就好像在数据湖里有一个虚拟的数据仓库一样。
戴尔ISG解决方案营销总监Chhandomay Mandal在博客里说：“传统的数据管理系统，如数据仓库，几十年来一直用于存储结构化数据，并使其可用于分析。然而，数据仓库设计之初并不是为了处理越来越多的数据。”
他看到，许多企业都用了数据湖和数据仓库，先把数据存储在数据湖中，然后把数据复制到数据仓库里，使其更便于访问，但这么做会提高分析的复杂性和分析的成本。
他认为，企业需要一个平台来完成所有操作，戴尔经过验证的数据湖仓架构就是干这个的，它支持商业智能（BI）、分析、实时数据应用、数据科学和机器学习。
参考架构的硬件部分，利用了戴尔的PowerEdge服务器、PowerScale统一存储和ECS对象存储以及PowerSwitch交换机。
而软件组成部分中，包括Robin（被Rakuten收购了）的Kubernetes云原生平台，Databricks的开源项目Delta Lake，Delta Lake包括Apache Spark、Kafka。最近，戴尔还高调宣布了与Snowflake的合作，这也是数据湖仓架构的一个补充。
上图是戴尔的一张图，看起来还是比较复杂的。
很显然，这还不是一个现成的方案，用户在真正采购前，还需要进行大量仔细的调查和选择。
有意思的是，HPE也推出了一个类似的方案叫Ezmeral Unified Analytics，这个方案也同样采用了Databrick的开源软件Delta Lake提供的能力。
戴尔和HPE两大传统IT服务商争相转型：
一个是向订阅制的云化转型，HPE的叫Greenlake，戴尔的叫APEX；
一个是与软件服务提供商深入合作，提供整合的数据分析解决方案，戴尔的就是今天说的Data Lakehouse，HPE的就叫Ezmeral Unified Analytics；
