这个架构通常用于大型企业和科技公司，用来满足复杂的数据需求场景。
应用场景包括：BI及高级功能，包括AI/ML，低延时分析，大规模数据转换，多类型的数据处理（文字，图像和视频）使用各种语言（JAVA/SCALA，Python和SQL）
优势：能灵活的支持各种应用，工具和UDF和部署环境。在大规模数据集上的成本优势。
缺陷：不适合小型数据团队，维护这套架构需要较多的时间，费用和专家资源投入。
在现实世界中，需求侧觉醒的同时，在平行的赛博世界中，技术的进化也一直在持续。自从2006年Apache Hadoop架构发布以来，到2011年，企业逐渐采用Hadoop架构演进出来的开源或商用大数据软件，开启了离线计算时代；2012年，以Spark等为核心的流式计算开启了实时计算时代，在线分析和实时计算的场景也开始逐渐应用，但这一阶段的使用者主要是开发人员；2013年至今，随着数据的激增，大数据平台演进成了融合大数据平台，而随着AI等技术的突飞猛进，从数据分析到数据挖掘，大数据平台向着智能化进行演进。
权威调研机构IDC表示，“数字化时代下的竞争正在加速，市场参与者要么通过数字化转型成为领头企业形成规模化优势，要么将逐渐被市场淘汰”。随着5G、AI、IoT等技术的迅猛发展，到2025年，全球数据量将从2018年的33ZB快速增长到180ZB，全球数字经济总量将达25万亿，CEO也越来越重视，参与度高达67%，数字化技术让投资回报率达到6.7倍，政企数字化进程为64%。综上可知，数字化转型是政企充分释放复杂场景用数需求的必经之路。
数字底座如此关键，那么大数据作为主要承载技术，自然是其重中之重。华为云FusionInsight提供MRS数据湖服务，让政企客户在一个大、快、融、稳的云原生数据湖架构下持续演进：
1)大：支持最大2万+节点大规模集群，可集群联邦无限扩容；
2)快：可T+0实时增量更新同步，可毫秒级高效实时OLAP，缩短分析链路，实现实时数据湖；
3)融：通过HetuEngine打破多引擎、多源、跨地域的限制，消除数据孤岛，统一SQL接口融合分析，简化用数，全民BI；
4)稳：支持在线滚动升级，无需拆集群、搬应用，使客户一个架构持续演进，十年无忧！
5)云原生数据湖：通过统一元数据，让数据全局可视；通过存算分离的企业级EC，降低TCO。
华为云大数据，自2008 年开始投入研究，最早于2014年推出商用产品，秉承开源开放的心态，践行“平台+生态”战略，华为云踩对了历史的进程，围绕政企大数据全生命周期，华为云FusionInsight是一个技术领先的云原生智能数据湖，是华为云三大使能之数据使能方案的坚实数据底座。
3. 人工智能和机器学习架构
应用机器学习的公司已经在使用这套架构的一部分技术。深度使用机器学习的企业会部署整套架构，甚至自研新的工具。
场景：数据驱动的内外部应用程序，场景有实时的或批处理的。
优势：完全掌控整体的开发过程，将机器学习打造为企业核心且长期的能力。
缺陷：不适合尚在探索机器学习，只为小范围的内部应用场景。大规模应用机器学习仍是当前最大的数据挑战
华为云ModelArts为政企客户提供一站式的AI训练和推理平台，其具有如下特点：
支持AI全栈、全流程、全场景开发训练
支持资源统一管理、统一池化调度
支持业界主流引擎和自研引擎，实现零成本迁移
提供多维度功能特性，满足各类用户