雲原生資料湖分析DLA（Data Lake Analytics）是新一代巨量資料解決方案，採取計算與儲存完全分離的架構，支援資料庫與訊息即時歸檔建倉。DLA提供彈性的Spark與Presto，滿足線上互動式查詢、流處理、批處理、機器學習等訴求，也是傳統Hadoop方案上雲的有競爭力的解決方案，其中彈性是DLA最為核心的競爭力。
彈效能力
Spark CU版彈性：按照Job實際使用彈出資源，只對實際啟動並執行資源進行計費，比傳統方案節約50%+的成本。
Presto CU版彈性：分時彈性（設定時間段來使用CU資源）。
Presto掃描量版本：按照掃描量計費，只對實際啟動並執行SQL進行計費。
優勢總結
| 對比類目 | 自建Hadoop系統 | 阿里雲 DLA + OSS方案 |
| 產品體系 | 複雜、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 | 雲原生、彈性強、一分鐘可彈300節點參與計算 |
| 性價比 | 開源方案 | 內建大量最佳化+彈性，比開源自建叢集至少降低50%+的成本 |
| DB&訊息（如Kafka）歸檔到Hudi（儲存在OSS） | 無或者自己寫Code | 鏈路大量最佳化、Hudi大量最佳化，產品化支援（實現中） |
| 學習與營運成本 | 高（需要較長時間搭建、配置、營運、學習） | 低（即開即用、零營運成本） |
| 安全、多租戶 | 基於 Kerberos&Ranger，較為複雜 | 支援資料庫模式庫、表授權模式，多租戶 |
| 功能 | 開源功能，缺乏雲連接器的支援，雲內部系統對接與最佳化 | 針對阿里雲OSS & OTS &ADB 等資料來源深度最佳化，Presto與Spark核心大量最佳化 |