Mündəricat[Gizlət][Göstər]
Şirkətlər vacib biznes qərarlarını məlumatlandırmaq, məhsul təkliflərini təkmilləşdirmək və daha yaxşı müştəri xidməti göstərmək üçün getdikcə daha çox etibar etdikləri üçün həmişəkindən daha çox məlumat əldə edirlər.
Eksponensial sürətlə yaradılan məlumatların miqdarı ilə bulud məlumatların işlənməsi və analitika üçün bir sıra üstünlüklər təklif edir, o cümlədən miqyaslılıq, etibarlılıq və əlçatanlıq.
Bulud ekosistemində məlumatların işlənməsi və analitika üçün bir neçə alət və texnologiya da mövcuddur. Ən çox istifadə edilən iki böyük məlumat saxlama strukturu məlumat anbarları və məlumat gölləridir.
Məlumat gölündən istifadə daha az cəlbedici olsa da, hələ də aktual olduğu halda modeli və məlumatları sorğulaya bilməzsiniz, axın məlumatlarının saxlanması üçün məlumat anbarından istifadə israfçılıqdır.
Wbulud memarlığının hansı növünü seçirik?
Data lakehouse üçün daha yeni konsepsiyaları nəzərdən keçirməliyik, yoxsa anbarın məhdudiyyətləri və ya gölün məhdudiyyətləri ilə kifayətlənməliyik?
“Məlumat göl evi” adlanan yeni məlumat saxlama arxitekturası məlumat göllərinin uyğunlaşma qabiliyyətini məlumat anbarlarının məlumatların idarə edilməsi ilə birləşdirir.
Müxtəlif böyük məlumatların saxlanma üsullarını başa düşmək biznes kəşfiyyatı (BI), məlumat analitikası və maşın təlim (ML) iş yükləri, şirkətinizin tələblərindən asılı olaraq.
Bu yazıda biz Data Warehouse, Data Lake və Data Lakehouse-a üstünlükləri, məhdudiyyətləri, eləcə də müsbət və mənfi cəhətləri ilə yaxından baxacağıq. Başlayaq.
Məlumat Anbarı nədir?
Məlumat anbarı, bir çox mənbələrdən böyük həcmdə məlumat saxlamaq üçün bir təşkilat tərəfindən istifadə olunan mərkəzləşdirilmiş məlumat anbarıdır. Məlumat anbarı təşkilatın vahid “məlumat həqiqəti” mənbəyi kimi çıxış edir və hesabat və biznes analitikası üçün vacibdir.
Tipik olaraq, məlumat anbarları tarixi məlumatları saxlamaq üçün tətbiq, biznes və əməliyyat məlumatları kimi bir neçə mənbədən əlaqəli məlumat dəstlərini birləşdirir. Anbar sisteminə yüklənməzdən əvvəl verilənlər məlumat anbarlarında çevrilir və təmizlənir ki, onlar məlumat həqiqətinin vahid mənbəyi kimi istifadə olunsun.
Şirkətin bütün sahələrindən biznes fikirlərini sürətlə təqdim etmək qabiliyyətinə görə, müəssisələr məlumat anbarlarına investisiya qoyurlar. BI alətləri, SQL müştəriləri və digər daha az mürəkkəb (yəni, qeyri-məlumat elmi) analitik həllərdən istifadə etməklə, biznes analitikləri, məlumat mühəndisləri və qərar qəbul edənlər məlumat anbarlarından məlumat əldə edə bilərlər.
Daim artan məlumat həcmi ilə anbar saxlamaq baha başa gəlir və məlumat anbarı xam və ya strukturlaşdırılmamış məlumatları idarə edə bilməz. Bundan əlavə, bu, maşın öyrənməsi və ya proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə kimi mürəkkəb məlumat təhlili üsulları üçün ideal seçim deyil.
Buna görə məlumat anbarı daha sürətli sorğu cavablarını və daha yüksək keyfiyyətli məlumatları təmin edir. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data anbarı və Snowflake məlumat anbarları üçün mövcud olan bulud xidmətləridir.
Məlumat Anbarının Faydaları
- Biznes zəkasının və məlumat analitikasının iş yüklərinin səmərəliliyinin və sürətinin artırılması: Məlumat anbarları məlumatların hazırlanması və təhlili üçün lazım olan vaxtı qısaldır. Məlumat anbarından alınan məlumatlar etibarlı və ardıcıl olduğu üçün onlar asanlıqla məlumat analitikası və biznes kəşfiyyatı alətləri ilə əlaqə saxlaya bilərlər. Bundan əlavə, məlumat anbarları məlumatların toplanması üçün lazım olan vaxta qənaət edir və komandalara hesabatlar, tablolar və digər analitik tələblər üçün verilənlərdən istifadə etmək imkanı verir.
- Məlumatların ardıcıllığının, keyfiyyətinin və standartlaşdırılmasının artırılması: Təşkilatlar istifadəçi, satış və əməliyyat məlumatları daxil olmaqla müxtəlif mənbələrdən məlumat toplayır. Firma biznes tələbləri üçün verilənlərə etibar edə bilər, çünki məlumat anbarı korporativ məlumatları məlumat həqiqətinin vahid mənbəyi kimi çıxış edə bilən vahid, standartlaşdırılmış formatda tərtib edir.
- Ümumilikdə qərar qəbuletmə qabiliyyətinin artırılması: Məlumatların saxlanması həm son, həm də köhnə məlumatlar üçün mərkəzləşdirilmiş mağaza təklif etməklə daha yaxşı qərar qəbul etməyi asanlaşdırır. Dəqiq anlayışlar üçün məlumat anbarlarında məlumatları emal etməklə, qərar qəbul edənlər riskləri qiymətləndirə, müştəri istəklərini dərk edə və mal və xidmətləri təkmilləşdirə bilər.
- Daha yaxşı biznes kəşfiyyatının təmin edilməsi: Məlumatların saxlanması təbii olaraq tez-tez toplanan kütləvi xam məlumatlar ilə anlayışlar təmin edən seçilmiş məlumatlar arasındakı boşluğu aradan qaldırır. Onlar təşkilatın məlumatlarının saxlanması üçün təməl kimi çıxış edərək, ona öz məlumatları ilə bağlı mürəkkəb suallara cavab verməyə və cavablardan müdafiə oluna bilən biznes qərarları qəbul etmək üçün istifadə etməyə imkan verir.
Məlumat Anbarının Məhdudiyyətləri
- Məlumat çevikliyinin olmaması: Məlumat anbarları strukturlaşdırılmış məlumatların idarə edilməsində üstün olsa da, log analitikası, axın və sosial media məlumatları kimi yarı strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumat formatları onlar üçün çətin ola bilər. Bu, məlumat anbarlarının maşın öyrənməsi ilə bağlı istifadə halları üçün tövsiyə edilməsini təmin edir süni intellekt çətin.
- Quraşdırmaq və saxlamaq baha başa gəlir: Məlumat anbarlarının quraşdırılması və saxlanması bahalı ola bilər. Bundan əlavə, məlumat anbarı çox vaxt statik deyil; köhnəlir və tez-tez baxım tələb edir, bu da bahalıdır.
Pros
- Məlumatları tapmaq, əldə etmək və sorğulamaq asandır.
- Nə qədər ki, verilənlər artıq təmizdir, SQL məlumatlarının hazırlanması sadədir.
Eksiler
- Siz yalnız bir analitik satıcıdan istifadə etmək məcburiyyətindəsiniz.
- Strukturlaşdırılmamış və ya axıcı məlumatların təhlili və saxlanması olduqca baha başa gəlir.
Data Lake nədir?
Hər növ məlumat vəd edilir və məlumat gölləri tərəfindən mümkün edilir. Mərkəzdə yerləşən və oxumaq üçün əlçatan bir şəkildə məlumatların olması faydalıdır.
Məlumat gölü, mütəşəkkil və strukturlaşdırılmamış məlumatların böyük həcmdə işlənməmiş, dəyişdirilməmiş və formatlaşdırılmamış formalarında saxlandığı mərkəzləşdirilmiş, son dərəcə uyğunlaşa bilən yaddaş sahəsidir.
Məlumat gölü, əvvəllər “təmizlənmiş” əlaqəli məlumatları saxlayan məlumat anbarlarından fərqli olaraq, məlumatları saxlamaq üçün düz bir arxitekturadan və işlənməmiş vəziyyətdə saxlanılan obyektlərdən istifadə edir.
Bu formatda verilənləri idarə etməkdə çətinlik çəkən məlumat anbarlarından fərqli olaraq məlumat gölləri uyğunlaşdırıla bilən, etibarlı və münasibdir və müəssisələrə strukturlaşdırılmamış məlumatlardan geniş məlumat əldə etməyə imkan verir.
Məlumat göllərində verilənlər verilənlərin toplanması zamanı qurulmuş sxem və ya verilənlərə malik olmaqdansa, analitik məqsədlər üçün çıxarılır, yüklənir və çevrilir (ELT).
IoT cihazlarından bir çox məlumat növləri üçün texnologiyalardan istifadə edərək, sosial media, və axın məlumatları, məlumat gölləri maşın öyrənməsinə və proqnozlaşdırıcı analitikaya imkan verir.
Bundan əlavə, xam məlumatları emal edə bilən bir məlumat alimi data gölündən istifadə edə bilər. Digər tərəfdən, məlumat anbarı müəssisələrin istifadəsi üçün daha asandır. İstifadəçi profili yaratmaq üçün mükəmməldir, proqnozlaşdırıcı analitik, maşın öyrənməsi və digər tapşırıqlar.
Məlumat gölləri məlumat anbarları ilə bağlı bir neçə problemi həll etsə də, onların məlumat keyfiyyəti zəifdir və sorğu sürəti qeyri-kafidir. Bundan əlavə, biznes istifadəçiləri üçün SQL sorğuları aparmaq üçün əlavə alətlər tələb olunur. Zəif strukturlaşdırılmış məlumat gölü məlumatların durğunluğu ilə bağlı problemlə üzləşə bilər.
Data Lake-in üstünlükləri
- Maşın öyrənməsi və məlumat elminin tətbiqi işlərinin geniş çeşidinə dəstək Məlumat göllərində verilənləri idarə etmək üçün fərqli maşın və dərin öyrənmə alqoritmlərindən istifadə etmək daha sadədir, çünki verilənlər açıq, xam şəkildə saxlanılır.
- Əvvəlcədən qurulmuş bir sxem tələb etmədən məlumatları istənilən formatda və ya mediada saxlamağa imkan verən verilənlər göllərinin çox yönlü olması böyük üstünlükdür. Gələcək verilənlərdən istifadə halları dəstəklənə bilər və verilənlər orijinal vəziyyətdə qaldıqda daha çox məlumat təhlil edilə bilər.
- Hər iki növ məlumatı müxtəlif kontekstlərdə saxlamaq məcburiyyətində qalmamaq üçün verilənlər gölləri həm strukturlaşdırılmış, həm də strukturlaşdırılmamış məlumatları ehtiva edə bilər. Müxtəlif növ təşkilati məlumatların saxlanması üçün onlar tək bir yer təklif edirlər.
- Ənənəvi məlumat anbarları ilə müqayisədə məlumat gölləri daha ucuzdur, çünki onlar obyektin saxlanması kimi ucuz əmtəə avadanlıqlarında saxlanılmaq üçün tikilir və bu, çox vaxt saxlanılan hər gigabayt üçün daha aşağı qiymətə hesablanır.
Məlumat gölünün məhdudiyyətləri
- Məlumat analitikası və biznes kəşfiyyatından istifadə halları zəif nəticə göstərir: Məlumat gölləri lazımi səviyyədə saxlanmazsa, qeyri-mütəşəkkil ola bilər ki, bu da onları biznes kəşfiyyatı və analitika alətləri ilə əlaqələndirməyi çətinləşdirir. Bundan əlavə, hesabat və analitik istifadə halları üçün lazım olduqda, ardıcıl olmaması məlumat strukturları və ACID (atomluq, ardıcıllıq, izolyasiya və davamlılıq) əməliyyat dəstəyi suboptimal sorğu performansına səbəb ola bilər.
- Məlumat göllərinin uyğunsuzluğu məlumatların etibarlılığını və təhlükəsizliyini tətbiq etməyi qeyri-mümkün edir, bu da hər ikisinin çatışmazlığı ilə nəticələnir. Həssas məlumat növlərinə cavab vermək üçün müvafiq məlumat təhlükəsizliyi və idarəetmə standartlarını hazırlamaq çətin ola bilər, çünki məlumat gölləri istənilən məlumat formasını idarə edə bilər.
Pros
- Bütün məlumat növləri üçün əlverişli həllər.
- Həm mütəşəkkil, həm də yarı strukturlaşdırılmış məlumatları idarə edə bilir.
- Mürəkkəb məlumatların işlənməsi və axını üçün idealdır.
Eksiler
- Mürəkkəb bir boru kəmərinin tikintisinə ehtiyac var.
- Məlumatın sorğulana bilməsi üçün bir az vaxt verin.
- Məlumatın etibarlılığına və keyfiyyətinə zəmanət vermək üçün vaxt tələb olunur.
Data Lakehouse nədir?
“Data lakehouse” adlanan yeni böyük məlumat saxlama arxitekturası məlumat göllərinin və məlumat anbarlarının ən böyük aspektlərini birləşdirir. Strukturlaşdırılmış, yarı strukturlaşdırılmış və ya strukturlaşdırılmamış bütün məlumatlarınız data lakehouse sayəsində mümkün olan ən yaxşı maşın öyrənməsi, biznes kəşfiyyatı və axın imkanları ilə bir yerdə saxlanıla bilər.
Bütün növ məlumat gölləri çox vaxt data lakehouses üçün başlanğıc nöqtəsidir; bundan sonra məlumatlar Delta Lake formatına (məlumat göllərinə etibarlılıq gətirən açıq mənbəli saxlama təbəqəsi) çevrilir.
Delta gölləri olan məlumat gölləri adi məlumat anbarlarından ACID əməliyyat prosedurlarını həyata keçirməyə imkan verir. Əslində, göl evi sistemi məlumat gölləri kimi böyük miqdarda məlumatı orijinal formalarında saxlamaq üçün ucuz yaddaşdan istifadə edir.
Mağazanın üstünə metadata qatının əlavə edilməsi həm də məlumat strukturu verir və məlumat anbarlarında olanlar kimi məlumat idarəetmə alətlərini gücləndirir.
Bu, bir çox komandaya məlumat elmi, maşın öyrənməsi və biznes kəşfiyyatı kimi müxtəlif təşəbbüslər üçün vahid sistem vasitəsilə bütün şirkət məlumatlarına daxil olmaq imkanı verir.
Data Lakehouse-un üstünlükləri
- Daha geniş iş yükü diapazonuna dəstək: Mürəkkəb təhlilləri asanlaşdırmaq üçün data lakehouses istifadəçilərə bəzi ən məşhur biznes kəşfiyyatı alətlərinə (Tableau, PowerBI) birbaşa giriş imkanı verir. Əlavə olaraq, məlumat alimləri və maşın öyrənmə mühəndisləri verilənlərdən asanlıqla istifadə edə bilərlər, çünki məlumat gölməçələri API-lər və Python/R kimi maşın öyrənmə çərçivələri ilə birlikdə açıq məlumat formatlarından (məsələn, Parket) istifadə edir.
- Xərc-effektivlik: Data lakehouses məlumat göllərinin qənaətcil saxlama xüsusiyyətlərini həyata keçirmək üçün ucuz obyekt saxlama həllərindən istifadə edir. Tək bir həll təklif etməklə, data lakehouses müxtəlif məlumat saxlama sistemlərinin idarə edilməsi ilə bağlı xərcləri və vaxtı da aradan qaldırır.
- Data lakehouse dizaynı sxem və məlumatların bütövlüyünü təmin edərək, effektiv məlumat təhlükəsizliyi və idarəetmə sistemlərinin qurulmasını asanlaşdırır. Asanlığı məlumatların versiyalaşdırılması, idarəetmə və təhlükəsizlik.
- Data lakehouses məlumatların təkrarlanmasını azaldan şirkətin bütün məlumat tələblərini ödəyə bilən vahid, çoxməqsədli məlumat saxlama platforması təklif edir. Müəssisələrin əksəriyyəti həm məlumat anbarının, həm də məlumat gölünün üstünlüklərinə görə hibrid həlli seçir. Bu strategiya, eyni zamanda, bahalı məlumatların təkrarlanması ilə nəticələnə bilər.
- Açıq formatların dəstəyi. Açıq formatlar bir çox proqram proqramları tərəfindən istifadə oluna bilən və spesifikasiyası ictimaiyyətə açıq olan fayl növləridir. Məlumatlara görə, Lakehouses məlumatları Apache Parket və ORC (Optimallaşdırılmış Sıra Sütun) kimi ümumi fayl formatlarında saxlamağa qadirdir.
Data Lakehouse-un məhdudiyyətləri
Data lakehouse-un ən böyük çatışmazlığı onun hələ də gənc və inkişaf edən texnologiya olmasıdır. Nəticədə öhdəliklərini yerinə yetirib-yetirməyəcəyi qeyri-müəyyəndir. Data lakehouses qurulmuş böyük məlumat saxlama sistemləri ilə rəqabət edə bilməmişdən əvvəl, bu, illər çəkə bilər.
Bununla belə, müasir innovasiyaların baş vermə sürətini nəzərə alsaq, fərqli məlumat saxlama sisteminin son nəticədə onu əvəz etməyəcəyini söyləmək çətindir.
Pros
- Bir platformada bütün məlumatlar var, yəni saxlamaq üçün daha az host adı var.
- Atomluq, tutarlılıq, izolyasiya və sərtlik təsirlənmir.
- Bu, əhəmiyyətli dərəcədə daha əlverişlidir.
- Bir platformada bütün məlumatlar var, yəni saxlamaq üçün daha az host adı var.
- İdarə etmək asan və istənilən problemi tez həll etmək
- Boru kəmərinin tikintisini asanlaşdırın
Eksiler
- Quraşdırma bir qədər vaxt apara bilər.
- Müəyyən edilmiş saxlama sistemi kimi təsnif etmək üçün çox gənc və çox uzaqdır.
Məlumat Anbarı Data Lake və Data Lakehouse
Məlumat anbarı korporativ kəşfiyyat, hesabat və analitik tətbiqlərdə uzun tarixə malikdir və ilk böyük məlumat saxlama texnologiyasıdır.
Digər tərəfdən, məlumat anbarları bahadır və axın məlumatları kimi müxtəlif və strukturlaşdırılmamış məlumatları idarə etməkdə çətinlik çəkir. Maşın öyrənməsi və məlumat elmi iş yükləri üçün məlumat gölləri əlverişli saxlama üzərində müxtəlif formalarda xam məlumatları idarə etmək üçün hazırlanmışdır.
Məlumat gölləri strukturlaşdırılmamış məlumatlarla effektiv olsa da, məlumat anbarlarının ACID tranzaksiya imkanlarından məhrumdur, bu da məlumatların ardıcıllığına və etibarlılığına zəmanət verməkdə çətinlik çəkir.
“Məlumat göl evi” kimi tanınan ən yeni məlumat saxlama arxitekturası məlumat anbarlarının etibarlılığını və ardıcıllığını məlumat göllərinin əlverişliliyi və uyğunlaşması ilə birləşdirir.
Nəticə
Nəticə olaraq, sıfırdan bir data lakehouse qurmaq çətin ola bilər. Bundan əlavə, demək olar ki, açıq data lakehouse arxitekturasını təmin etmək üçün hazırlanmış bir platformadan istifadə edəcəksiniz.
Buna görə də, satın almadan əvvəl hər bir platformanın bir çox xüsusiyyətlərini və tətbiqlərini araşdırmaq üçün ehtiyatlı olun. Biznes kəşfiyyatı və məlumat analitikasından istifadə hallarına diqqət yetirməklə yetkin, strukturlaşdırılmış məlumat həlli axtaran şirkətlər məlumat anbarını nəzərdən keçirə bilərlər.
Bununla belə, strukturlaşdırılmamış məlumatlar üzərində məlumat elmi və maşın öyrənməsi üçün iş yüklərini gücləndirmək üçün genişlənə bilən, əlverişli böyük məlumat həlli axtaran müəssisələr məlumat göllərini nəzərdən keçirməlidir.
Nəzərə alın ki, biznesinizin məlumat anbarı və məlumat gölü texnologiyalarının təmin edə biləcəyindən daha çox dataya ehtiyacı var və ya məlumatlarınız üzərində mürəkkəb analitika və maşın öyrənmə əməliyyatlarını inteqrasiya etmək üçün həll yolu axtarırsınız. A data Lakehouse vəziyyətdə ağlabatan variantdır.
Cavab yaz