围绕数据+人工智能+计算实现材料研发全流程加速需要，面向“数字反应堆”需要的数据湖服务，“数据湖”是统一存储池，可对接多种数据输入方式，可以存储任意规模的结构化、半结构化、非结构化数据。

     数据湖可无缝对接多种计算分析平台，根据业务场景不同，可以选择相应的计算引擎对数据湖中存储的数据进行数据处理与分析，从而打破孤岛，挖掘数据价值。整个数据湖具备如下能力：

1、 数据湖需要提供足够用的数据存储能力。

2、 数据湖可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

3、 数据湖中的数据是原始数据，是业务数据的完整副本。数据湖中的数据保持了他们在业务系统中原来的样子。

4、 数据湖需要具备完善的数据管理能力（完善的元数据），可以管理各类数据相关的要素，包括数据源、数据格式、连接信息、数据schema、权限管理等。

5、 数据湖需要具备多样化的分析能力，包括但不限于批处理、流式计算、交互式分析以及机器学习；同时，还需要提供一定的任务调度和管理能力。

6、 数据湖需要具备完善的数据生命周期管理能力。不光需要存储原始数据，还需要能够保存各类分析处理的中间结果，并完整的记录数据的分析处理过程，能帮助用户完整详细追溯任意一条数据的产生过程。

7、 数据湖需要具备完善的数据获取和数据发布能力。数据湖需要能支撑各种各样的数据源，并能从相关的数据源中获取全量/增量数据；然后规范存储。数据湖能将数据分析处理的结果推送到合适的存储引擎中，满足不同的应用访问需求。

8、 对于大数据的支持，包括超大规模存储以及可扩展的大规模数据处理能力。

综上，数据湖应该是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。