تجمع مستودعات بحيرات البيانات بين مستودع البيانات ومفاهيم بحيرة البيانات للشركات.
تتيح لك هذه الأدوات إنشاء حلول تخزين بيانات فعالة من حيث التكلفة من خلال الجمع بين إمكانات إدارة بحيرات البيانات مع بنية البيانات الموجودة في مستودعات البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك انخفاض في ترحيل البيانات والتكرار ، وقضاء وقت أقل في الإدارة ، وأصبحت إجراءات إدارة البيانات والمخطط الأقصر حقيقة واقعة.
تتمتع بحيرة البيانات الواحدة بالعديد من المزايا مقارنة بنظام التخزين مع العديد من الحلول.
لا يزال علماء البيانات يستخدمون هذه الأدوات لتحسين فهمهم لذكاء الأعمال وإجراءات التعلم الآلي.
ستلقي هذه المقالة نظرة سريعة على بحيرة البيانات وإمكانياتها والأدوات المتاحة.
مقدمة إلى Data Lakehouse
نوع جديد من بنية البيانات يسمى "بحيرة البيانات"تجمع بين بحيرة البيانات ومخزن البيانات لمعالجة نقاط الضعف في كل منهما على حدة.
يستخدم نظام Lakehouse ، مثل بحيرات البيانات ، تخزينًا منخفض التكلفة للاحتفاظ بكميات هائلة من البيانات في شكلها الأصلي.
توفر إضافة طبقة بيانات تعريف أعلى المتجر أيضًا بنية بيانات وتمكين أدوات إدارة البيانات المشابهة لتلك الموجودة في مستودعات البيانات.
يحتوي على كميات هائلة من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة التي تم الحصول عليها من تطبيقات وأنظمة وأجهزة الأعمال المختلفة المستخدمة في جميع أنحاء المؤسسة.
نتيجة لذلك ، على عكس بحيرات البيانات ، يمكن لنظام Lakehouse إدارة هذه البيانات وتحسينها لأداء SQL.
كما أن لديها القدرة على تخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات المتنوعة بتكلفة أرخص من مستودعات البيانات.
يصبح مستودع بحيرة البيانات مفيدًا عندما تحتاج إلى تنفيذ أي وصول إلى البيانات أو تحليلات ضد أي بيانات ولكنك غير متأكد من البيانات أو التحليلات الموصى بها.
ستعمل الهندسة المعمارية لمبنى البحيرة بشكل جيد إذا لم يكن الأداء هو الشغل الشاغل.
هذا لا يعني أنه يجب عليك بناء هيكلك بالكامل على بحيرة.
يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول كيفية تحديد بحيرة بيانات أو بحيرة أو مستودع بيانات أو قاعدة بيانات تحليلات متخصصة لكل حالة استخدام هنا.
ميزات Data Lakehouse
- قراءة وكتابة البيانات المتزامنة
- القدرة على التكيف وقابلية التوسع
- مخطط المساعدة مع أدوات إدارة البيانات
- قراءة وكتابة البيانات المتزامنة
- تخزين ميسور التكلفة
- يتم دعم جميع أنواع البيانات وتنسيقات الملفات.
- الوصول إلى علوم البيانات وأدوات التعلم الآلي التي تم تحسينها
- ستستفيد فرق البيانات لديك من الوصول إلى نظام واحد فقط لنقل أعباء العمل من خلاله بشكل أسرع وأكثر دقة.
- إمكانات في الوقت الفعلي للمبادرات في علم البيانات والتعلم الآلي والتحليلات
أفضل 5 أدوات في بحيرة البيانات
Databricks
Databricks ، التي أسسها الشخص الذي طور Apache Spark وصنعها لأول مرة المصدر المفتوح، يوفر خدمة Apache Spark مُدارة ويتم وضعه كمنصة لبحيرات البيانات.
تُمكِّن مكونات محرك بحيرة البيانات وبحيرة دلتا ودلتا في بنية Databricks Lakehouse ذكاء الأعمال وعلوم البيانات وحالات استخدام التعلم الآلي.
بحيرة البيانات هي مستودع تخزين سحابي عام.
مع دعم إدارة البيانات الوصفية ، ومعالجة البيانات المجمعة والدفق لمجموعات البيانات متعددة الهياكل ، واكتشاف البيانات ، وعناصر التحكم في الوصول الآمن ، وتحليلات SQL.
تقدم Databricks معظم وظائف تخزين البيانات التي قد يتوقع المرء رؤيتها في منصة مستودع بحيرة البيانات.
كشفت Databricks مؤخرًا عن Auto Loader ، الذي يقوم بأتمتة ETL وإدخال البيانات ويستفيد من أخذ عينات البيانات لاستنتاج مخطط لمجموعة متنوعة من أنواع البيانات ، من أجل تقديم المكونات الأساسية لاستراتيجية تخزين بحيرة البيانات.
بالتناوب ، يمكن للمستخدمين إنشاء خطوط أنابيب ETL بين بحيرة البيانات السحابية العامة و Delta Lake باستخدام Delta Live Tables.
على الورق ، يبدو أن Databricks تتمتع بجميع المزايا ، لكن إعداد الحل وإنشاء خطوط أنابيب البيانات الخاصة به يتطلب الكثير من العمالة البشرية من المطورين المهرة.
على نطاق واسع ، تصبح الإجابة أيضًا أكثر تعقيدًا. الأمر أكثر تعقيدًا مما يبدو.
أهانا
بحيرة البيانات هي موقع مركزي واحد حيث يمكنك تخزين أي نوع من البيانات التي تختارها على نطاق واسع ، بما في ذلك البيانات غير المنظمة والمنظمة. AWS S3 و Microsoft Azure و Google Cloud Storage هي ثلاث بحيرات بيانات شائعة.
تحظى بحيرات البيانات بإعجاب شديد لأنها ميسورة التكلفة وسهلة الاستخدام ؛ يمكنك بشكل أساسي تخزين أكبر قدر ممكن من أي نوع من البيانات كما تريد مقابل القليل جدًا من المال.
لكن بحيرة البيانات لا تقدم أدوات مضمنة مثل التحليلات والاستعلام وما إلى ذلك.
أنت بحاجة إلى محرك استعلام وكتالوج بيانات أعلى بحيرة البيانات (حيث يأتي Ahana Cloud) للاستعلام عن بياناتك واستخدامها.
مع أفضل ما في كل من Data Warehouse و Data Lake ، تم تطوير تصميم جديد لبحيرة البيانات.
يشير هذا إلى أنه شفاف ، وقابل للتكيف ، وله سعر / أداء جيد ، ومقاييس مثل بحيرة البيانات تدعم المعاملات ، ولديها مستوى عالٍ من الأمان يمكن مقارنته بمستودع البيانات.
محرك استعلام SQL عالي الأداء هو العقل المدبر وراء Data Lakehouse. لهذا السبب ، يمكنك تنفيذ تحليلات عالية الأداء على بيانات بحيرة البيانات الخاصة بك.
Ahana Cloud for Presto هي SaaS لـ Presto على AWS ، مما يجعل بدء استخدام Presto في السحابة أمرًا بسيطًا للغاية.
بالنسبة إلى بحيرة البيانات المستندة إلى S3 ، تمتلك Ahana بالفعل كتالوج بيانات مضمنًا وتخزينًا مؤقتًا. تمنحك Ahana ميزات Presto دون مطالبتك بالتعامل مع النفقات العامة لأنها تفعل ذلك داخليًا.
يعد AWS Lake Formation و Apache Hudi و Delta Lake مجرد عدد قليل من مديري المعاملات الذين يشكلون جزءًا من المكدس ويتكاملون معها.
دريميو
تسعى المؤسسات إلى إجراء تقييم سريع وبسيط وفعال لكميات هائلة من البيانات المتزايدة بسرعة.
يعتقد Dremio أن مستودع بحيرة البيانات المفتوحة يجمع بين مزايا بحيرات البيانات ومخازن البيانات على أساس مفتوح هو أفضل نهج لتحقيق ذلك.
توفر منصة Lakehouse من Dremio تجربة تناسب الجميع ، مع واجهة مستخدم سهلة تتيح للمستخدمين إكمال التحليلات في جزء صغير من الوقت.
Dremio Cloud ، منصة بحيرة بيانات مُدارة بالكامل ، وإطلاق خدمتين جديدتين: Dremio Sonar ، محرك استعلام Lakehouse ، و Dremio Arctic ، متجر ضخم ذكي لـ Apache Iceberg يوفر تجربة فريدة من نوعها تشبه بوابة البحيرة.
يمكن تشغيل جميع أحمال عمل SQL الخاصة بالمؤسسة على النظام الأساسي Dremio Cloud الأساسي غير القابل للتطوير والقابل للتطوير ، والذي يعمل أيضًا على أتمتة مهام إدارة البيانات.
تم تصميمه لـ SQL ، ويقدم تجربة شبيهة بـ Git ، وهو مفتوح المصدر ، ودائمًا مجاني.
لقد أنشأوها لتكون منصة Lakehouse التي تعشقها فرق البيانات.
باستخدام تنسيقات الملفات والجدول مفتوحة المصدر مثل Apache Iceberg و Apache Parquet ، تظل بياناتك ثابتة في تخزين بحيرة البيانات الخاصة بك عند استخدام Dremio Cloud.
يمكن اعتماد الابتكارات المستقبلية بسهولة ، ويمكن اختيار المحرك المناسب بناءً على عبء العمل لديك.
ندفة الثلج
Snowflake عبارة عن منصة بيانات وتحليلات سحابية يمكنها تلبية احتياجات بحيرات البيانات والمستودعات.
بدأ كنظام مستودع بيانات مبني على البنية التحتية السحابية.
يتكون النظام الأساسي من مستودع تخزين مركزي يجلس فوق التخزين السحابي العام من AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud Platform (GCP).
يلي ذلك طبقة حساب متعددة المجموعات ، حيث يمكن للمستخدمين تشغيل مستودع بيانات افتراضي وإجراء استعلامات SQL مقابل تخزين البيانات الخاصة بهم.
تسمح البنية بفصل موارد التخزين والحساب ، مما يسمح للمؤسسات بتوسيع نطاق الاثنين بشكل مستقل حسب الحاجة.
أخيرًا ، يوفر Snowflake طبقة خدمة مع تصنيف البيانات الوصفية وإدارة الموارد وإدارة البيانات والمعاملات والميزات الأخرى.
تعتبر موصلات أداة BI وإدارة البيانات الوصفية وعناصر التحكم في الوصول واستعلامات SQL مجرد عدد قليل من وظائف مستودع البيانات التي يتفوق النظام الأساسي في تقديمها.
ومع ذلك ، فإن Snowflake يقتصر على محرك استعلام علاقي واحد قائم على SQL.
نتيجة لذلك ، يصبح من الأسهل إدارتها ولكن أقل قابلية للتكيف ، ولا تتحقق رؤية بحيرة البيانات متعددة النماذج.
بالإضافة إلى ذلك ، قبل البحث عن البيانات من التخزين السحابي أو تحليلها ، يتطلب Snowflake من الشركات تحميلها في طبقة تخزين مركزية.
يستلزم إجراء تسلسل البيانات اليدوي ETL المسبق ، والتزويد ، وتنسيق البيانات قبل أن يتم فحصها. إن توسيع نطاق هذه العمليات اليدوية يجعلها محبطة.
هناك خيار آخر يبدو مناسبًا جيدًا على الورق ولكنه في الواقع ينحرف عن مبدأ بحيرة البيانات لإدخال البيانات البسيط وهو مبنى بحيرة بيانات Snowflake.
Oracle
تتيح الهندسة المعمارية الحديثة والمفتوحة والمعروفة باسم "بحيرة البيانات" إمكانية تخزين جميع بياناتك وفهمها وتحليلها.
يتم الجمع بين اتساع ومرونة حلول بحيرة البيانات مفتوحة المصدر الأكثر شهرة مع قوة وعمق مستودعات البيانات.
يمكن استخدام أحدث أطر عمل للذكاء الاصطناعي وخدمات الذكاء الاصطناعي المنشأة مسبقًا مع بحيرة بيانات في Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
من الممكن العمل مع أنواع إضافية من البيانات أثناء استخدام بحيرة بيانات مفتوحة المصدر. لكن الوقت والجهد اللازمين لإدارتها يمكن أن يكون عيبًا دائمًا.
تقدم OCI خدمات مفتوحة المصدر مدارة بالكامل في Lakehouse بمعدلات أقل وبإدارة أقل ، مما يسمح لك بتوقع نفقات تشغيلية أقل ، وقابلية تطوير وأمان أفضل ، والقدرة على دمج جميع بياناتك الحالية في موقع واحد.
ستزيد بحيرة البيانات من قيمة مخازن البيانات والمحلات ، والتي تعتبر ضرورية للمؤسسات الناجحة.
يمكن استرداد البيانات باستخدام بحيرة من عدة مواقع باستخدام استعلام SQL واحد فقط.
تحصل البرامج والأدوات الحالية على وصول شفاف إلى جميع البيانات دون الحاجة إلى تعديلات أو اكتساب مهارات جديدة.
وفي الختام
يعد إدخال حلول بحيرة البيانات انعكاسًا لاتجاه أكبر في البيانات الضخمة ، وهو دمج التحليلات وتخزين البيانات في منصات بيانات موحدة لزيادة قيمة الأعمال من البيانات مع تقليل الوقت والتكلفة وتعقيد استخراج القيمة.
تم ربط الأنظمة الأساسية بما في ذلك Databricks و Snowflake و Ahana و Dremio و Oracle بفكرة "بحيرة البيانات" ، لكن لكل منها مجموعة فريدة من الميزات وميل للعمل كمستودع بيانات أكثر من كونه بحيرة بيانات حقيقية ككل.
عندما يتم تسويق أحد الحلول على أنه "بحيرة بيانات" ، يجب أن تكون الشركات حذرة مما يعنيه في الواقع.
تحتاج الشركات إلى النظر إلى ما هو أبعد من المصطلحات التسويقية مثل "بحيرة البيانات" وبدلاً من ذلك النظر في ميزات كل منصة لتحديد أفضل منصة بيانات ستتوسع مع أعمالها في المستقبل.
اترك تعليق