ডেটা লেকহাউসগুলি ব্যবসার জন্য ডেটা গুদাম এবং ডেটা লেক ধারণাগুলিকে একত্রিত করে।
এই সরঞ্জামগুলি আপনাকে ডেটা গুদামগুলিতে পাওয়া ডেটা আর্কিটেকচারের সাথে ডেটা লেকের পরিচালনার ক্ষমতাগুলিকে একত্রিত করে ব্যয়-কার্যকর ডেটা স্টোরেজ সমাধান তৈরি করতে দেয়৷
উপরন্তু, ডেটা স্থানান্তর এবং অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস পেয়েছে, প্রশাসনে কম সময় ব্যয় করা হয় এবং সংক্ষিপ্ত স্কিমা এবং ডেটা গভর্নেন্স পদ্ধতি বাস্তবে পরিণত হয়।
একাধিক সমাধান সহ একটি স্টোরেজ সিস্টেমের তুলনায় একটি ডেটা লেকহাউসের অনেক সুবিধা রয়েছে।
এই টুলগুলি এখনও ডেটা বিজ্ঞানীরা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি সম্পর্কে তাদের বোঝার উন্নতি করতে ব্যবহার করেন।
এই নিবন্ধটি ডেটা লেকহাউস, এর ক্ষমতা এবং উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির উপর দ্রুত নজর দেবে।
ডেটা লেকহাউসের ভূমিকা
একটি নতুন ধরনের ডেটা আর্কিটেকচার যাকে "ডাটা লেকহাউস" একটি ডেটা লেক এবং একটি ডেটা গুদামকে একত্রিত করে প্রতিটির দুর্বলতাগুলিকে স্বাধীনভাবে মোকাবেলা করার জন্য৷
লেকহাউস সিস্টেম, ডেটা লেকের মতো, বিপুল পরিমাণ ডেটা তার আসল আকারে রাখতে কম খরচে স্টোরেজ ব্যবহার করে।
স্টোরের উপরে একটি মেটাডেটা লেয়ার যোগ করা ডাটা স্ট্রাকচারও প্রদান করে এবং ডাটা গুদামগুলির মতো ডেটা ম্যানেজমেন্ট টুলসকে ক্ষমতা দেয়।
এতে প্রচুর পরিমাণে স্ট্রাকচার্ড, আধা-কাঠামোগত, এবং অসংগঠিত ডেটা রয়েছে যা সমগ্র এন্টারপ্রাইজ জুড়ে ব্যবহৃত বিভিন্ন ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন, সিস্টেম এবং ডিভাইসগুলি থেকে প্রাপ্ত।
ফলস্বরূপ, ডেটা লেকের বিপরীতে, লেকহাউস সিস্টেম SQL কার্যকারিতার জন্য সেই ডেটা পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজ করতে পারে।
এটি ডেটা গুদামগুলির তুলনায় সস্তা খরচে প্রচুর পরিমাণে বিভিন্ন ডেটা সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতাও রাখে।
একটি ডেটা লেকহাউস কাজে আসে যখন আপনাকে কোনো ডেটার বিপরীতে কোনো ডেটা অ্যাক্সেস বা বিশ্লেষণ চালানোর প্রয়োজন হয় কিন্তু ডেটা বা প্রস্তাবিত বিশ্লেষণ সম্পর্কে অনিশ্চিত।
কর্মক্ষমতা একটি প্রাথমিক উদ্বেগ না হলে একটি লেকহাউস আর্কিটেকচার বেশ ভাল কাজ করবে।
এর অর্থ এই নয় যে আপনার সম্পূর্ণ কাঠামো একটি লেকহাউসের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা উচিত।
প্রতিটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা লেক, লেকহাউস, ডেটা গুদাম, বা বিশেষ বিশ্লেষণ ডাটাবেস কীভাবে নির্বাচন করবেন সে সম্পর্কে আরও তথ্য পাওয়া যাবে এখানে.
ডেটা লেকহাউসের বৈশিষ্ট্য
- সমসাময়িক ডেটা পড়া এবং লেখা
- অভিযোজনযোগ্যতা এবং মাপযোগ্যতা
- ডেটা গভর্নেন্স টুলের সাথে স্কিমা সহায়তা
- সমসাময়িক ডেটা পড়া এবং লেখা
- সঞ্চয়স্থান যা সাশ্রয়ী মূল্যের
- সমস্ত ডেটা প্রকার এবং ফাইল বিন্যাস সমর্থিত।
- অপ্টিমাইজ করা ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং টুলগুলিতে অ্যাক্সেস
- আপনার ডেটা দলগুলি আরও দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে এর মাধ্যমে কাজের লোড স্থানান্তর করার জন্য শুধুমাত্র একটি সিস্টেমে অ্যাক্সেস পেয়ে উপকৃত হবে।
- ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং এবং বিশ্লেষণে উদ্যোগের জন্য রিয়েল-টাইম ক্ষমতা
শীর্ষ 5 ডেটা লেকহাউস সরঞ্জাম
ডেটাব্রিক্স
ডেটাব্রিক্স, যেটি সেই ব্যক্তি দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল যিনি প্রথম Apache Spark বিকাশ করেছিলেন এবং এটি তৈরি করেছিলেন ওপেন সোর্স, একটি পরিচালিত Apache Spark পরিষেবা প্রদান করে এবং ডেটা লেকের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম হিসাবে অবস্থান করে৷
Databricks লেকহাউস আর্কিটেকচারের ডেটা লেক, ডেল্টা লেক এবং ডেল্টা ইঞ্জিন উপাদানগুলি ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা, ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে সক্ষম করে।
ডাটা লেক হল একটি পাবলিক ক্লাউড স্টোরেজ রিপোজিটরি।
মেটাডেটা ম্যানেজমেন্ট, মাল্টি-স্ট্রাকচার্ড ডেটাসেট, ডেটা আবিষ্কার, নিরাপদ অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং SQL বিশ্লেষণের জন্য ব্যাচ এবং স্ট্রিম ডেটা প্রসেসিং-এর জন্য সমর্থন সহ।
ডেটাব্রিক্স বেশিরভাগ ডেটা গুদামজাতকরণ ফাংশনগুলি অফার করে যা কেউ ডেটা লেকহাউস প্ল্যাটফর্মে দেখার আশা করতে পারে।
ডেটাব্রিকস সম্প্রতি তার অটো লোডার উন্মোচন করেছে, যা ইটিএল এবং ডেটা ইনপুটকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং ডেটা লেক স্টোরেজ কৌশলের প্রয়োজনীয় উপাদানগুলি সরবরাহ করার জন্য বিভিন্ন ধরণের ডেটার স্কিমা অনুমান করতে ডেটা স্যাম্পলিং ব্যবহার করে।
বিকল্পভাবে, ব্যবহারকারীরা ডেল্টা লাইভ টেবিল ব্যবহার করে তাদের পাবলিক ক্লাউড ডেটা লেক এবং ডেল্টা লেকের মধ্যে ETL পাইপলাইন তৈরি করতে পারে।
কাগজে কলমে, ডেটাব্রিক্সের সমস্ত সুবিধা রয়েছে বলে মনে হয়, কিন্তু সমাধান সেট আপ করতে এবং এর ডেটা পাইপলাইন তৈরি করতে দক্ষ বিকাশকারীদের প্রচুর মানব শ্রমের প্রয়োজন হয়।
স্কেলে, উত্তরটি আরও জটিল হয়ে ওঠে। এটা মনে হয় আরো জটিল.
অহনা
একটি ডেটা লেক হল একটি একক, কেন্দ্রীয় অবস্থান যেখানে আপনি অসংগঠিত এবং স্ট্রাকচার্ড ডেটা সহ স্কেলে যে কোনও ধরণের ডেটা চয়ন করতে পারেন। AWS S3, Microsoft Azure এবং Google ক্লাউড স্টোরেজ তিনটি সাধারণ ডেটা লেক।
ডেটা হ্রদগুলি অবিশ্বাস্যভাবে ভাল-পছন্দ কারণ তারা খুব সাশ্রয়ী মূল্যের এবং ব্যবহার করা সহজ; আপনি খুব অল্প অর্থের জন্য আপনার পছন্দ মতো যেকোন ধরণের ডেটা সঞ্চয় করতে পারেন।
কিন্তু ডেটা লেক বিল্ট-ইন টুল যেমন অ্যানালিটিক্স, ক্যোয়ারী ইত্যাদি অফার করে না।
আপনার ডেটা জিজ্ঞাসা করতে এবং এটি ব্যবহার করতে আপনার ডেটা লেকের উপরে (যেখানে অহনা ক্লাউড আসে) একটি ক্যোয়ারী ইঞ্জিন এবং ডেটা ক্যাটালগ প্রয়োজন৷
ডেটা ওয়্যারহাউস এবং ডেটা লেক উভয়ের সেরা দিয়ে, একটি নতুন ডেটা লেকহাউস ডিজাইন তৈরি হয়েছে৷
এটি ইঙ্গিত দেয় যে এটি স্বচ্ছ, অভিযোজনযোগ্য, ভাল দাম/কর্মক্ষমতা রয়েছে, ডেটা লেকের মতো স্কেলগুলি লেনদেন সমর্থন করে এবং ডেটা গুদামের সাথে তুলনীয় উচ্চ স্তরের নিরাপত্তা রয়েছে৷
আপনার উচ্চ-পারফরম্যান্স এসকিউএল কোয়েরি ইঞ্জিন হল ডেটা লেকহাউসের পিছনের মস্তিষ্ক। এই কারণে, আপনি আপনার ডেটা লেক ডেটাতে উচ্চ-কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ চালাতে পারেন।
প্রেস্টোর জন্য অহনা ক্লাউড হল AWS-এ Presto-এর জন্য SaaS, এটিকে ক্লাউডে Presto ব্যবহার করা অবিশ্বাস্যভাবে সহজ করে তোলে।
আপনার S3-ভিত্তিক ডেটা লেকের জন্য, অহনার ইতিমধ্যেই একটি অন্তর্নির্মিত ডেটা ক্যাটালগ এবং ক্যাশিং রয়েছে৷ অহনা আপনাকে ওভারহেড পরিচালনা করার প্রয়োজন ছাড়াই আপনাকে Presto এর বৈশিষ্ট্যগুলি দেয় কারণ এটি অভ্যন্তরীণভাবে করে।
AWS লেক ফর্মেশন, Apache Hudi, এবং Delta Lake হল কয়েকটি লেনদেন ব্যবস্থাপক যারা স্ট্যাকের অংশ এবং এটির সাথে একত্রিত হয়।
ড্রেমিও
সংস্থাগুলি দ্রুত, সহজভাবে এবং দক্ষতার সাথে বিপুল পরিমাণে দ্রুত ক্রমবর্ধমান ডেটা মূল্যায়ন করতে চায়।
Dremio বিশ্বাস করে যে একটি উন্মুক্ত ডেটা লেকহাউস একটি উন্মুক্ত ভিত্তিতে ডেটা লেক এবং ডেটা গুদামগুলির সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে এটি সম্পন্ন করার সর্বোত্তম পদ্ধতি।
Dremio-এর লেকহাউস প্ল্যাটফর্ম এমন একটি অভিজ্ঞতা প্রদান করে যা প্রত্যেকের জন্য কাজ করে, একটি সহজ UI সহ যা ব্যবহারকারীদের সময়ের একটি ভগ্নাংশে বিশ্লেষণ সম্পূর্ণ করতে দেয়।
Dremio ক্লাউড, একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ডেটা লেকহাউস প্ল্যাটফর্ম, এবং দুটি নতুন পরিষেবা চালু করেছে: Dremio সোনার, একটি লেকহাউস কোয়েরি ইঞ্জিন, এবং Dremio Arctic, Apache Iceberg-এর জন্য একটি বুদ্ধিমান মেগাস্টোর যা লেকহাউসের জন্য একটি অনন্য গিট-এর মতো অভিজ্ঞতা প্রদান করে৷
একটি প্রতিষ্ঠানের সকল এসকিউএল ওয়ার্কলোড ঘর্ষণহীন, অন্তহীনভাবে স্কেলযোগ্য Dremio ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে চালানো যেতে পারে, যা ডেটা ব্যবস্থাপনার কাজগুলিকেও স্বয়ংক্রিয় করে।
এটি এসকিউএল-এর জন্য নির্মিত, গিট-এর মতো অভিজ্ঞতা প্রদান করে, ওপেন সোর্স এবং সর্বদা বিনামূল্যে।
তারা এটিকে লেকহাউস প্ল্যাটফর্ম হিসাবে তৈরি করেছে যা ডেটা দলগুলি পছন্দ করে।
Apache Iceberg এবং Apache Parquet-এর মতো ওপেন সোর্স টেবিল এবং ফাইল ফরম্যাট ব্যবহার করে, Dremio ক্লাউড ব্যবহার করার সময় আপনার ডেটা আপনার নিজস্ব ডেটা লেক স্টোরেজে স্থায়ী থাকে।
ভবিষ্যতের উদ্ভাবনগুলি সহজেই গ্রহণ করা যেতে পারে এবং আপনার কাজের চাপের উপর ভিত্তি করে সঠিক ইঞ্জিন বেছে নেওয়া যেতে পারে।
তুষারকণা
স্নোফ্লেক হল একটি ক্লাউড ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম যা ডেটা লেক এবং গুদামগুলির চাহিদা মেটাতে পারে।
এটি ক্লাউড অবকাঠামোতে নির্মিত ডেটা গুদাম সিস্টেম হিসাবে শুরু হয়েছিল।
প্ল্যাটফর্মটিতে একটি কেন্দ্রীভূত স্টোরেজ রিপোজিটরি রয়েছে যা AWS, Microsoft Azure বা Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম (GCP) থেকে পাবলিক ক্লাউড স্টোরেজের শীর্ষে বসে।
এটি অনুসরণ করে একটি মাল্টি-ক্লাস্টার গণনা স্তর, যেখানে ব্যবহারকারীরা একটি ভার্চুয়াল ডেটা গুদাম চালু করতে পারে এবং তাদের ডেটা স্টোরেজের বিরুদ্ধে এসকিউএল কোয়েরি পরিচালনা করতে পারে।
আর্কিটেকচারটি সঞ্চয়স্থান এবং গণনা সংস্থানগুলিকে ডিকপলিং করার অনুমতি দেয়, সংস্থাগুলিকে প্রয়োজন অনুসারে স্বাধীনভাবে দুটি স্কেল করার অনুমতি দেয়।
অবশেষে, স্নোফ্লেক মেটাডেটা শ্রেণীকরণ, সম্পদ ব্যবস্থাপনা, ডেটা গভর্নেন্স, লেনদেন এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্য সহ একটি পরিষেবা স্তর সরবরাহ করে।
BI টুল কানেক্টর, মেটাডেটা ম্যানেজমেন্ট, অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং এসকিউএল কোয়েরি হল কিছু ডেটা গুদাম কার্যকারিতা যা প্ল্যাটফর্মটি অফার করে।
স্নোফ্লেক, তবে, একটি একক রিলেশনাল এসকিউএল-ভিত্তিক ক্যোয়ারী ইঞ্জিনে সীমাবদ্ধ।
ফলস্বরূপ, এটি পরিচালনা করা সহজ হয়ে ওঠে কিন্তু কম অভিযোজিত হয় এবং মাল্টি-মডেল ডেটা লেক ভিশন উপলব্ধি করা যায় না।
অতিরিক্তভাবে, ক্লাউড স্টোরেজ থেকে ডেটা অনুসন্ধান বা বিশ্লেষণ করার আগে, স্নোফ্লেকের জন্য ব্যবসায়িকদের এটি একটি কেন্দ্রীভূত স্টোরেজ স্তরে লোড করতে হবে।
ম্যানুয়াল ডেটা পাইপলাইনিং পদ্ধতিটি পরীক্ষা করার আগে পূর্বে ETL, প্রভিশনিং এবং ডেটা ফরম্যাটিং প্রয়োজন। এই ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলিকে স্কেল করা তাদের হতাশাজনক করে তোলে।
আরেকটি বিকল্প যা কাগজে ভাল ফিট বলে মনে হয় কিন্তু প্রকৃতপক্ষে, সাধারণ ডেটা ইনপুটের ডেটা লেক নীতি থেকে বিচ্যুত হয় তা হল স্নোফ্লেকের ডেটা লেকহাউস।
আকাশবাণী
"ডেটা লেকহাউস" নামে পরিচিত আধুনিক, উন্মুক্ত আর্কিটেকচার আপনার সমস্ত ডেটা সঞ্চয়, বোঝা এবং বিশ্লেষণ করা সম্ভব করে তোলে।
সর্বাধিক পছন্দের ওপেন সোর্স ডেটা লেক সলিউশনের প্রস্থ এবং নমনীয়তা ডেটা গুদামের শক্তি এবং গভীরতার সাথে মিলিত হয়।
ওরাকল ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচার (ওসিআই) এর একটি ডেটা লেকহাউসের সাথে নতুন এআই ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্রি-বিল্ট এআই পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে।
ওপেন সোর্স ডেটা লেক ব্যবহার করার সময় অতিরিক্ত ধরনের ডেটা নিয়ে কাজ করা সম্ভব। কিন্তু এটি পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং প্রচেষ্টা একটি ক্রমাগত ত্রুটি হতে পারে।
OCI কম হারে এবং কম ব্যবস্থাপনায় সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ওপেন সোর্স লেকহাউস পরিষেবাগুলি অফার করে, যা আপনাকে কম পরিচালন ব্যয়, আরও ভাল মাপযোগ্যতা এবং সুরক্ষা এবং আপনার সমস্ত বিদ্যমান ডেটা এক জায়গায় একত্রিত করার ক্ষমতা অনুমান করতে দেয়।
একটি ডেটা লেকহাউস ডেটা গুদাম এবং মার্টের মূল্য বাড়িয়ে তুলবে, যা সফল উদ্যোগের জন্য অপরিহার্য।
শুধুমাত্র একটি SQL ক্যোয়ারী সহ বিভিন্ন অবস্থান থেকে একটি লেকহাউস ব্যবহার করে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে।
বিদ্যমান প্রোগ্রাম এবং সরঞ্জামগুলি সামঞ্জস্য বা নতুন দক্ষতা অর্জনের প্রয়োজন ছাড়াই সমস্ত ডেটাতে স্বচ্ছ অ্যাক্সেস পায়।
উপসংহার
ডেটা লেকহাউস সলিউশনের প্রবর্তন হল বিগ ডেটার একটি বৃহত্তর প্রবণতার প্রতিফলন, যা ইউনিফাইড ডেটা প্ল্যাটফর্মে বিশ্লেষণ এবং ডেটা সঞ্চয়স্থানের সংহতকরণ যাতে ডেটা থেকে ব্যবসায়িক মূল্য সর্বাধিক করা যায় এবং মূল্য নিষ্কাশনের সময়, খরচ এবং জটিলতা কম হয়।
ডেটাব্রিক্স, স্নোফ্লেক, অহনা, ড্রেমিও এবং ওরাকল সহ প্ল্যাটফর্মগুলিকে "ডেটা লেকহাউস" ধারণার সাথে যুক্ত করা হয়েছে, তবে তাদের প্রত্যেকের বৈশিষ্ট্যগুলির একটি অনন্য সেট এবং একটি সত্যিকারের ডেটা লেকের চেয়ে ডেটা গুদামের মতো কাজ করার প্রবণতা রয়েছে। সার্বিকভাবে.
যখন একটি সমাধান একটি "ডেটা লেকহাউস" হিসাবে বিপণন করা হয়, তখন ব্যবসাগুলির প্রকৃত অর্থ কী তা সম্পর্কে সতর্ক হওয়া উচিত।
এন্টারপ্রাইজগুলিকে "ডেটা লেকহাউস"-এর মতো বিপণন শব্দের বাইরে দেখতে হবে এবং এর পরিবর্তে প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে বের করতে হবে সেরা ডেটা প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করতে যা ভবিষ্যতে তাদের ব্যবসার সাথে প্রসারিত হবে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন