INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
Maatskappye vang meer data as ooit vas omdat hulle toenemend daarop staatmaak om belangrike sakebesluite in te lig, produkaanbiedings te verbeter en beter kliëntediens te lewer.
Met die hoeveelheid data wat teen 'n eksponensiële tempo geskep word, bied die wolk verskeie voordele vir dataverwerking en -analise, insluitend skaalbaarheid, betroubaarheid en beskikbaarheid.
In die wolkekosisteem is daar ook verskeie instrumente en tegnologieë vir dataverwerking en -analise. Die twee tipes grootdatabergingstrukture wat die meeste gebruik word, is datapakhuise en datamere.
Alhoewel die gebruik van 'n datameer minder aanloklik is, aangesien jy nie die model en data kan bevraagteken terwyl dit nog relevant is nie, is die gebruik van 'n datapakhuis vir stroomdataberging verkwistend.
Wwatter tipe wolkargitektuur kies ons?
Moet ons nuwer konsepte vir die datameerhuis oorweeg, of moet ons tevrede wees met die pakhuis se beperkings of die meer se beperkings?
'n Nuwe databergingsargitektuur genaamd 'n "datameerhuis" kombineer die aanpasbaarheid van datamere met die databestuur van datapakhuise.
Om die verskillende grootdatabergingsmetodes te verstaan is noodsaaklik vir die bou van 'n betroubare databergingpyplyn vir besigheidsintelligensie (BI), data-analise en machine learning (ML) werklading, afhangende van jou maatskappy se eise.
In hierdie pos sal ons noukeurig kyk na Data Warehouse, Data Lake en Data Lakehouse, met voordele, beperkings sowel as voor- en nadele daarvan. Laat ons begin.
Wat is Data Warehouse?
'n Datapakhuis is 'n gesentraliseerde databewaarplek wat deur 'n organisasie gebruik word om enorme volumes data uit baie bronne te hou. 'n Datapakhuis dien as 'n organisasie se enkele bron van "datawaarheid" en is noodsaaklik vir verslagdoening en besigheidsanalise.
Tipies kombineer datapakhuise relasionele datastelle van verskeie bronne, soos toepassings-, besigheids- en transaksionele data, om historiese data te stoor. Voordat dit in die pakhuisstelsel gelaai word, word data in datapakhuise getransformeer en skoongemaak sodat dit as 'n enkele bron van datawaarheid gebruik kan word.
As gevolg van hul vermoë om vinnig besigheidsinsigte uit alle areas van die maatskappy te bied, belê besighede in datapakhuise. Met die gebruik van BI-nutsmiddels, SQL-kliënte en ander minder gesofistikeerde (dws nie-datawetenskap) ontledingsoplossings, sake ontleders, data-ingenieurs en besluitnemers kan toegang tot data vanaf datapakhuise kry.
Dit is duur om 'n pakhuis te onderhou met die steeds toenemende volume data, en 'n datapakhuis kan nie rou of ongestruktureerde data hanteer nie. Boonop is dit nie die ideale opsie vir gesofistikeerde data-ontledingstegnieke soos masjienleer of voorspellende modellering nie.
'n Datapakhuis bied dus vinniger navraagreaksies en data van 'n hoër gehalte. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL-datapakhuis en Snowflake is wolkdienste wat beskikbaar is vir datapakhuise.
Voordele van Data Warehouse
- Die verhoging van die doeltreffendheid en spoed van besigheidsintelligensie en data-analise werkladings: Datapakhuise verkort die tyd wat nodig is vir datavoorbereiding en -ontleding. Hulle kan maklik met data-analise en besigheidsintelligensie-nutsmiddels skakel, aangesien die data van die datapakhuis betroubaar en konsekwent is. Daarbenewens spaar datapakhuise die tyd wat nodig is vir data-insameling en bied spanne die vermoë om data vir verslae, kontroleskerms en ander ontledingsvereistes te gebruik.
- Die verhoging van die konsekwentheid, kwaliteit en standaardisering van data: Organisasies versamel data van 'n verskeidenheid bronne, insluitend gebruikers-, verkope- en transaksionele data. Die firma kan die data vir besigheidsvereistes vertrou omdat datapakhuis korporatiewe data saamstel in 'n eenvormige, gestandaardiseerde formaat wat as 'n enkele bron van datawaarheid kan optree.
- Verbetering van besluitneming in die algemeen: Datapakhuise vergemaklik beter besluitneming deur 'n gesentraliseerde winkel vir beide onlangse en ou data aan te bied. Deur data in datapakhuise te verwerk vir presiese insigte, kan besluitnemers risiko's evalueer, kliënte se behoeftes begryp en goedere en dienste verbeter.
- Die verskaffing van beter besigheidsintelligensie: Datapakhuise oorbrug die gaping tussen massiewe rou data, wat gereeld gereeld as 'n vanselfsprekendheid ingesamel word, en die saamgestelde data wat insigte verskaf. Hulle dien as die grondslag vir 'n organisasie se databerging, wat dit in staat stel om ingewikkelde vrae oor sy data te beantwoord en die antwoorde te gebruik om verdedigbare besigheidsbesluite te neem.
Beperkings van Data Warehouse
- Gebrek aan data buigsaamheid: Terwyl datapakhuise uitblink in die hantering van gestruktureerde data, kan semi-gestruktureerde en ongestruktureerde dataformate soos log-analise, stroming en sosiale media-data vir hulle uitdagend wees. Dit maak die aanbeveling van datapakhuise vir gebruiksgevalle wat masjienleer en kunsmatige intelligensie moeilik.
- Dit is duur om te installeer en in stand te hou: Datapakhuise kan duur wees om te installeer en in stand te hou. Verder is die datapakhuis dikwels nie staties nie; dit verouder en benodig gereelde instandhouding, wat duur is.
Pros
- Data is maklik om te vind, te herwin en navraag te doen.
- Solank die data reeds skoon is, is SQL-datavoorbereiding eenvoudig.
Nadele
- Jy word gedwing om net een ontledingsverskaffer te gebruik.
- Die ontleding en berging van ongestruktureerde of vloeiende data is redelik duur.
Wat is Data Lake?
Elke tipe data word belowe en moontlik gemaak deur data mere. Dit is voordelig om data op 'n toeganklike wyse sentraal geleë en beskikbaar vir lees te hê.
'n Datameer is 'n gesentraliseerde, uiters aanpasbare stoorruimte waar massiewe volumes van georganiseerde en ongestruktureerde data in hul onverwerkte, onveranderde en ongeformateerde vorms gehou word.
'n Datameer gebruik 'n plat argitektuur en voorwerpe wat in sy onverwerkte toestand gestoor is om data te stoor, in teenstelling met datapakhuise, wat relasionele data stoor wat voorheen "skoongemaak" is.
Datamere, in teenstelling met datapakhuise, wat probleme ondervind om data in hierdie formaat te hanteer, is aanpasbaar, betroubaar en bekostigbaar en stel ondernemings in staat om verbeterde insig uit ongestruktureerde data te verkry.
In datamere word data onttrek, gelaai en getransformeer (ELT) vir analitiese doeleindes eerder as om die skema of data vas te stel ten tyde van data-insameling.
Die gebruik van tegnologie vir baie datasoorte vanaf IoT-toestelle, sosiale media, en stroomdata, datamere maak masjienleer en voorspellende analise moontlik.
Daarbenewens kan 'n datawetenskaplike wat rou data kan verwerk, die datameer gebruik. ’n Datapakhuis, aan die ander kant, is makliker vir besighede om te gebruik. Dit is perfek vir gebruikersprofiele, predictive analytics, masjienleer en ander take.
Alhoewel datamere verskeie kwessies met datapakhuise aanspreek, is hul datakwaliteit swak en hul navraagspoed is onvoldoende. Boonop verg dit ekstra gereedskap vir besigheidsgebruikers om SQL-navrae uit te voer. 'n Datameer wat swak gestruktureer is, kan dalk 'n probleem ondervind met datastagnasie.
Voordele van Data Lake
- Ondersteuning vir 'n wye reeks masjienleer- en datawetenskaptoepassingsgevalle Dit is makliker om 'n ander masjien en diepleeralgoritmes te gebruik om die data in datamere te hanteer aangesien die data op 'n oop, rou manier gehou word.
- Data mere se veelsydigheid, wat jou toelaat om data in enige formaat of media te stoor sonder die vereiste vir 'n voorafbepaalde skema, is 'n groot voordeel. Toekomstige datagebruiksgevalle kan ondersteun word, en meer data kan ontleed word as die data in sy oorspronklike toestand gelaat word.
- Om te verhoed dat beide tipes data in verskeie kontekste gestoor moet word, kan data-mere beide gestruktureerde en ongestruktureerde data bevat. Vir die berging van verskillende soorte organisatoriese data bied hulle 'n enkele ligging.
- In vergelyking met tradisionele datapakhuise, is data-mere goedkoper omdat hulle gebou is om op goedkoop kommoditeithardeware gehou te word, soos objekberging, wat dikwels gerat is vir 'n laer koste per gigagreep gestoor.
Beperkings van Data Lake
- Data-analise en sake-intelligensie-gebruiksgevalle behaal swak punte: Data-mere kan ongeorganiseerd raak as hulle nie voldoende in stand gehou word nie, wat dit moeilik maak om dit aan besigheidsintelligensie- en analise-instrumente te koppel. Daarbenewens, wanneer dit nodig is vir verslagdoening en ontleding gebruik gevalle, 'n gebrek aan konsekwent datastrukture en ACID (atomisiteit, konsekwentheid, isolasie en duursaamheid) transaksionele ondersteuning kan lei tot suboptimale navraagprestasie.
- Data mere se teenstrydigheid maak dit onmoontlik om databetroubaarheid en sekuriteit af te dwing, wat lei tot 'n gebrek aan beide. Dit kan moeilik wees om toepaslike datasekuriteit en bestuurstandaarde te ontwikkel om voorsiening te maak vir sensitiewe datatipes, aangesien datamere enige datavorm kan hanteer.
Pros
- Oplossings wat bekostigbaar is vir alle soorte data.
- In staat om data te hanteer wat beide georganiseerd en semi-gestruktureerd is.
- Ideaal vir ingewikkelde dataverwerking en -stroom.
Nadele
- Benodig 'n gesofistikeerde pyplyn om gebou te word.
- Gee data 'n bietjie tyd om navraagbaar te word.
- Neem tyd om data betroubaarheid en kwaliteit te waarborg.
Wat is Data Lakehouse?
'n Nuwe grootdatabergingsargitektuur genaamd 'n "datameerhuis" kombineer die grootste aspekte van datamere en datapakhuise. Al jou data, hetsy gestruktureerd, semi-gestruktureerd of ongestruktureerd, kan op een plek gestoor word met die beste masjienleer, besigheidsintelligensie en stroomvermoë moontlik danksy 'n datameerhuis.
Datamere van alle soorte is dikwels die beginpunt vir datameerhuise; daarna word die data omskep in Delta Lake-formaat ('n oopbronberginglaag wat betroubaarheid aan datamere bring).
Datamere met delta-mere maak ACID-transaksieprosedures vanaf konvensionele datapakhuise moontlik. In wese gebruik die meerhuisstelsel goedkoop berging om groot hoeveelhede data in hul oorspronklike vorm te onderhou, net soos datamere.
Die byvoeging van die metadatalaag bo-op die winkel gee ook datastruktuur en bemagtig databestuurnutsmiddels soos dié wat in datapakhuise voorkom.
Dit maak dit vir baie spanne moontlik om toegang te verkry tot al die maatskappydata deur 'n enkele stelsel vir 'n verskeidenheid inisiatiewe, soos datawetenskap, masjienleer en besigheidsintelligensie.
Voordele van Data Lakehouse
- Ondersteuning vir 'n groter reeks werkladings: Om gesofistikeerde ontledings te fasiliteer, gee datameerhuise gebruikers direkte toegang tot sommige van die gewildste sake-intelligensie-instrumente (Tableau, PowerBI). Daarbenewens kan datawetenskaplikes en masjienleeringenieurs die data maklik gebruik, aangesien datameerhuise oopdataformate (soos Parquet) saam met API's en masjienleerraamwerke, soos Python/R, gebruik.
- Koste-effektiwiteit: Datameerhuise gebruik goedkoop objekbergingsoplossings om datamere se kostedoeltreffende bergingeienskappe te implementeer. Deur 'n enkele oplossing aan te bied, doen datameerhuise ook weg met die uitgawes en tyd verbonde aan die bestuur van verskeie databergingstelsels.
- Data Lakehouse-ontwerp verseker skema en data-integriteit, wat dit makliker maak om effektiewe datasekuriteit en bestuurstelsels te bou. Gemak van dataweergawe, bestuur en sekuriteit.
- Datameerhuise bied 'n enkele, veeldoelige databergingsplatform wat aan alle maatskappydatavereistes kan voldoen, wat dataduplisering verminder. Die meerderheid besighede kies 'n hibriede oplossing vanweë die voordele van beide die datapakhuis en die datameer. Hierdie strategie kan intussen duur dataduplisering tot gevolg hê.
- Die ondersteuning van oop formate. Oop formate is lêertipes wat deur baie sagtewaretoepassings gebruik kan word en waarvan die spesifikasies publiek beskikbaar is. Volgens berigte is Lakehouses in staat om data in algemene lêerformate soos Apache Parquet en ORC (Optimized Row Columnar) te stoor.
Beperkings van Data Lakehouse
Die grootste nadeel van 'n datameerhuis is dat dit steeds 'n jong en ontwikkelende tegnologie is. Dit is onseker of hy sy verpligtinge as gevolg daarvan sal nakom. Voordat datameerhuise met gevestigde grootdatabergingstelsels kan meeding, kan dit jare neem.
Gegewe die tempo waarteen moderne innovasie egter plaasvind, is dit moeilik om te sê of 'n ander databergingstelsel dit nie uiteindelik sal vervang nie.
Pros
- Een platform het al die data, wat beteken dat daar minder gasheername is om te onderhou.
- Atomiteit, konsekwentheid, isolasie en taaiheid word nie beïnvloed nie.
- Dit is aansienlik meer bekostigbaar.
- Een platform het al die data, wat beteken dat daar minder gasheername is om te onderhou.
- Maklik om te bestuur, en vinnig om enige probleme reg te stel
- Maak dit makliker om 'n pypleiding te bou
Nadele
- Die opstel kan 'n rukkie neem.
- Dit is te jonk en te ver om as 'n gevestigde bergingstelsel te kwalifiseer.
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Die datapakhuis het 'n lang geskiedenis in korporatiewe intelligensie-, verslagdoenings- en ontledingstoepassings en is die eerste grootdatabergingstegnologie.
Datapakhuise, aan die ander kant, is duur en het probleme met die hantering van diverse en ongestruktureerde data, soos stroomdata. Vir masjienleer- en datawetenskap-werkladings is data-mere ontwikkel om rou data in uiteenlopende vorme op bekostigbare berging te bestuur.
Alhoewel datamere effektief is met ongestruktureerde data, het hulle nie die ACID-transaksievermoëns van datapakhuise nie, wat dit uitdagend maak om datakonsekwentheid en betroubaarheid te waarborg.
Die nuutste databergingsargitektuur, bekend as die "datameerhuis", kombineer die betroubaarheid en konsekwentheid van datapakhuise met die bekostigbaarheid en aanpasbaarheid van datamere.
Gevolgtrekking
Ten slotte kan dit moeilik wees om 'n datameerhuis van nuuts af te bou. Verder sal jy byna seker 'n platform gebruik wat ontwerp is om oop data-meerhuis-argitektuur moontlik te maak.
Wees dus versigtig om die vele kenmerke en implementerings van elke platform te ondersoek voordat u 'n aankoop doen. Maatskappye wat op soek is na 'n volwasse, gestruktureerde data-oplossing met 'n fokus op besigheidsintelligensie en data-analise gebruik gevalle kan 'n datapakhuis oorweeg.
Ondernemings wat egter op soek is na 'n skaalbare, bekostigbare grootdata-oplossing om werkladings vir datawetenskap en masjienleer op ongestruktureerde data aan te dryf, moet data-mere oorweeg.
Oorweeg dat jou besigheid meer data nodig het as wat die datapakhuis en datameer-tegnologieë kan verskaf, of dat jy 'n oplossing soek om gesofistikeerde ontledings en masjienleerbedrywighede op jou data te integreer. A data lakehouse is 'n sinvolle opsie in die situasie.
Lewer Kommentaar