构建云原生数据架构涉及设计利用云服务来实现可伸缩性、弹性和灵活性的系统。首先将数据工作流程分解为模块化、松耦合的组件。使用托管云服务（如对象存储、数据库或无服务器计算）以最大限度地减少基础设施开销。例如，与其自行管理数据库，不如使用 AWS Aurora 或 Google Cloud Spanner 等服务，它们会自动处理扩展、备份和修补。这种方法可确保您的架构能够根据需求动态扩展，并在无需人工干预的情况下从故障中恢复。
关键组件包括数据摄取管道、存储层、处理引擎和分析工具。对于摄取，可以使用 Apache Kafka（通过 Confluent Cloud 托管）或 AWS Kinesis 等工具处理实时流数据。存储可能涉及对象存储（例如 Amazon S3）用于存储原始数据，以及云原生数据库（例如 Azure Cosmos DB）用于结构化访问。可以使用无服务器函数（AWS Lambda）执行轻量级任务，或者使用 Kubernetes 上的 Apache Spark 等分布式框架执行复杂转换。分析层通常依赖于 Snowflake 或 BigQuery 等服务，这些服务可独立扩展计算和存储资源。
注重自动化和可观测性。Infrastructure-as-code 工具（如 Terraform 或 AWS CloudFormation）可确保可重复部署，而监控工具（CloudWatch、Datadog）可跟踪性能和错误。实施安全实践，如静态加密和传输中加密、精细访问控制（IAM 角色）和审计日志。例如，使用 AWS KMS 加密 S3 存储桶，并使用 VPC 对等连接隔离数据网络。避免过度复杂化技术栈——选择与您的云提供商原生集成的服务以减少维护。定期检查成本控制，如自动扩展策略或数据生命周期规则，以优化随着工作负载演变而产生的支出。