云原生數據湖分析DLA（Data Lake Analytics）是新一代大數據解決方案，采取計算與存儲完全分離的架構，支持數據庫與消息實時歸檔建倉。DLA提供彈性的Spark與Presto，滿足在線交互式查詢、流處理、批處理、機器學習等訴求，也是傳統Hadoop方案上云的有競爭力的解決方案，其中彈性是DLA最為核心的競爭力。

彈性能力

Spark CU版彈性：按照Job實際使用彈出資源，只對實際運行的資源進行計費，比傳統方案節約50%+的成本。

Presto CU版彈性：分時彈性（設置時間段來使用CU資源）。

Presto掃描量版本：按照掃描量計費，只對實際運行的SQL進行計費。

優勢總結

對比類目	自建Hadoop系統	阿里云 DLA + OSS方案
產品體系	復雜、組件較多	一體化、端到端（入湖=>管理=>ETL =>分析查詢），產品體驗好；組件精耕細作Presto、Spark；
彈性	無	云原生、彈性強、一分鐘可彈300節點參與計算
性價比	開源方案	內置大量優化+彈性，比開源自建集群至少降低50%+的成本
DB&消息（如Kafka）歸檔到Hudi（存儲在OSS）	無或者自己寫Code	鏈路大量優化、Hudi大量優化，產品化支持（實現中）
學習與運維成本	高（需要較長時間搭建、配置、運維、學習）	低（即開即用、零運維成本）
安全、多租戶	基于 Kerberos&Ranger，較為復雜	支持數據庫模式庫、表授權模式，多租戶
功能	開源功能，缺乏云連接器的支持，云內部系統對接與優化	針對阿里云OSS & OTS &ADB 等數據源深度優化，Presto與Spark內核大量優化