Kuće podataka kombinuju koncepte skladišta podataka i jezera podataka za preduzeća.
Ovi alati vam omogućavaju da izgradite isplativa rješenja za pohranu podataka kombiniranjem mogućnosti upravljanja jezerima podataka sa arhitekturom podataka koja se nalazi u skladištima podataka.
Osim toga, postoji smanjenje migracije podataka i redundantnosti, manje vremena se troši na administraciju, a kraće sheme i procedure upravljanja podacima zapravo postaju stvarnost.
Jedna kućica u jezeru podataka ima mnogo prednosti u poređenju sa sistemom za skladištenje podataka sa nekoliko rešenja.
Ove alate i dalje koriste naučnici podataka kako bi poboljšali svoje razumijevanje poslovne inteligencije i procedura mašinskog učenja.
Ovaj članak će brzo pogledati data lakehouse, njegove mogućnosti i dostupne alate.
Uvod u Data Lakehouse
Nova vrsta arhitekture podataka pod nazivom „data lakehouse” kombinuje jezero podataka i skladište podataka za rešavanje slabosti svakog pojedinačno.
Lakehouse sistem, poput jezera podataka, koristi jeftino skladištenje da zadrži ogromne količine podataka u originalnom obliku.
Dodavanje sloja metapodataka na vrhu prodavnice takođe obezbeđuje strukturu podataka i omogućava alate za upravljanje podacima sličnim onima u skladištima podataka.
Sadrži ogromne količine strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka dobijenih iz različitih poslovnih aplikacija, sistema i uređaja koji se koriste u cijelom preduzeću.
Kao rezultat toga, za razliku od jezera podataka, lakehouse sistem može upravljati tim podacima i optimizirati ih za SQL performanse.
Takođe ima mogućnost pohranjivanja i obrade velikih količina različitih podataka po nižoj cijeni od skladišta podataka.
Data Lakehouse je zgodna kada trebate izvršiti bilo kakav pristup podacima ili analitiku prema bilo kojim podacima, ali niste sigurni u podatke ili preporučenu analitiku.
Arhitektura kućice na jezeru će funkcionisati prilično dobro ako performanse nisu primarna briga.
To ne znači da trebate temeljiti cijelu svoju strukturu na kućici na jezeru.
Više informacija o tome kako odabrati podatkovno jezero, lakehouse, skladište podataka ili specijaliziranu analitičku bazu podataka za svaki slučaj korištenja možete pronaći OVDJE.
Karakteristike Data Lakehouse
- Istovremeno čitanje i pisanje podataka
- Prilagodljivost i skalabilnost
- Pomoć u šemi s alatima za upravljanje podacima
- Istovremeno čitanje i pisanje podataka
- Skladištenje koje je pristupačno
- Podržani su svi tipovi podataka i formati datoteka.
- Pristup nauci o podacima i alatima za mašinsko učenje koji je optimizovan
- Vaši timovi za podatke će imati koristi od pristupa samo jednom sistemu za brži i precizniji prenos radnih opterećenja kroz njega.
- Mogućnosti u realnom vremenu za inicijative u nauci o podacima, mašinskom učenju i analitici
Top 5 alata Data Lakehouse
data bricks
Databricks, koju je osnovala osoba koja je prva razvila Apache Spark i napravila ga open source, pruža upravljanu uslugu Apache Spark i pozicioniran je kao platforma za jezera podataka.
Komponente data lake, delta lake i delta engine arhitekture Databricks lakehouse omogućavaju poslovnu inteligenciju, nauku o podacima i slučajeve upotrebe mašinskog učenja.
Jezero podataka je javno spremište u oblaku.
Uz podršku za upravljanje metapodacima, grupnu i stream obradu podataka za višestruko strukturirane skupove podataka, otkrivanje podataka, sigurnosne kontrole pristupa i SQL analitiku.
Databricks nudi većinu funkcija skladištenja podataka koje se mogu očekivati na platformi data lakehouse.
Databricks je nedavno predstavio svoj Auto Loader, koji automatizira ETL i unos podataka i koristi uzorkovanje podataka kako bi zaključio shemu za različite tipove podataka, kako bi se isporučile bitne komponente strategije skladištenja jezera podataka.
Alternativno, korisnici mogu izgraditi ETL cevovode između svog javnog jezera podataka u oblaku i Delta Lake koristeći Delta Live Tables.
Na papiru se čini da Databricks ima sve prednosti, ali postavljanje rješenja i kreiranje njegovih cevovoda podataka zahtijeva puno ljudskog rada od vještih programera.
U skali, odgovor takođe postaje složeniji. Komplikovanije je nego što se čini.
Ahana
Jezero podataka je jedinstvena, centralna lokacija na kojoj možete pohraniti bilo koju vrstu podataka koju odaberete u veličini, uključujući nestrukturirane i strukturirane podatke. AWS S3, Microsoft Azure i Google Cloud Storage su tri uobičajena jezera podataka.
Jezera podataka su nevjerovatno omiljena jer su vrlo pristupačna i jednostavna za korištenje; u suštini možete pohraniti onoliko bilo koje vrste podataka koliko želite za vrlo malo novca.
Ali jezero podataka ne nudi ugrađene alate poput analitike, upita itd.
Potreban vam je mehanizam za upite i katalog podataka na vrhu jezera podataka (gdje dolazi Ahana Cloud) da biste upitali svoje podatke i koristili ih.
Uz najbolje od skladišta podataka i jezera podataka, razvio se novi dizajn kućice podataka.
Ovo ukazuje na to da je transparentan, prilagodljiv, ima dobru cijenu/performanse, skale poput jezera podataka podržava transakcije i ima visok nivo sigurnosti uporediv sa skladištem podataka.
Vaš SQL mehanizam za upite visokih performansi je mozak iza Data Lakehousea. Zbog toga možete izvršiti analitiku visokih performansi na vašim podacima jezera podataka.
Ahana Cloud za Presto je SaaS za Presto na AWS-u, što čini nevjerovatno jednostavnim početak korištenja Presto-a u oblaku.
Za vaše jezero podataka zasnovano na S3, Ahana već ima ugrađeni katalog podataka i keširanje. Ahana vam daje Presto-ove funkcije bez potrebe da se nosite sa glavnim troškovima jer to radi interno.
AWS Lake Formation, Apache Hudi i Delta Lake su samo neki od menadžera transakcija koji su dio steka i integriraju se s njim.
Dremio
Organizacije nastoje brzo, jednostavno i efikasno procijeniti ogromne količine podataka koji se brzo rastu.
Dremio vjeruje da je open data lakehouse koji kombinuje prednosti jezera podataka i skladišta podataka na otvorenoj osnovi najbolji pristup da se to postigne.
Dremio lakehouse platforma pruža iskustvo koje radi za svakoga, sa jednostavnim korisničkim sučeljem koje omogućava korisnicima da završe analize u djeliću vremena.
Dremio Cloud, potpuno upravljana platforma data lakehouse, i lansiranje dvije nove usluge: Dremio Sonar, mehanizam za upite na jezeru, i Dremio Arctic, inteligentni megastore za Apache Iceberg koji pruža jedinstveno iskustvo nalik Gitu za kuću na jezeru.
Sva SQL radna opterećenja organizacije mogu se izvoditi na beskrajnoj, beskrajno skalabilnoj Dremio Cloud platformi, koja također automatizira zadatke upravljanja podacima.
Napravljen je za SQL, nudi iskustvo slično Gitu, otvoren je kod i uvijek je besplatan.
Stvorili su je da bude platforma Lakehouse koju obožavaju data timovi.
Koristeći tabele otvorenog koda i formate datoteka kao što su Apache Iceberg i Apache Parquet, vaši podaci su postojani u vašem vlastitom jezeru podataka kada koristite Dremio Cloud.
Buduće inovacije se mogu lako usvojiti, a odgovarajući motor se može odabrati na osnovu vašeg radnog opterećenja.
Snowflake
Snowflake je platforma za podatke i analitiku u oblaku koja može zadovoljiti potrebe jezera podataka i skladišta.
Počeo je kao sistem skladišta podataka izgrađen na infrastrukturi oblaka.
Platforma se sastoji od centraliziranog spremišta za pohranu koje se nalazi na vrhu javne pohrane u oblaku od AWS-a, Microsoft Azurea ili Google Cloud Platforme (GCP).
Slijedi računski sloj s više klastera, gdje korisnici mogu pokrenuti virtuelno skladište podataka i provoditi SQL upite prema svom skladištu podataka.
Arhitektura omogućava razdvajanje resursa za skladištenje i računarstvo, omogućavajući organizacijama da nezavisno skaliraju ova dva po potrebi.
Konačno, Snowflake pruža sloj usluge sa kategorizacijom metapodataka, upravljanjem resursima, upravljanjem podacima, transakcijama i drugim karakteristikama.
Konektori BI alata, upravljanje metapodacima, kontrole pristupa i SQL upiti samo su neke od funkcionalnosti skladišta podataka koje platforma ističe u ponudi.
Snowflake je, međutim, ograničen na jedan relacijski mehanizam upita baziran na SQL-u.
Kao rezultat toga, postaje jednostavnije za administriranje, ali manje prilagodljivo, a vizija jezera podataka više modela nije ostvarena.
Osim toga, prije nego što se podaci iz pohrane u oblaku mogu pretraživati ili analizirati, Snowflake zahtijeva od preduzeća da ih učitaju u centralizirani sloj za pohranu.
Procedura ručne obrade podataka zahtijeva prethodni ETL, obezbjeđivanje i formatiranje podataka prije nego što se može ispitati. Povećanje ovih ručnih procesa čini ih frustrirajućim.
Još jedna opcija koja se čini dobrom na papiru, ali u stvari odstupa od principa data Lake-a jednostavnog unosa podataka je Snowflakeova kućica jezera podataka.
proročanstvo
Moderna, otvorena arhitektura poznata kao „data lakehouse“ omogućava pohranjivanje, razumijevanje i analizu svih vaših podataka.
Širina i fleksibilnost najomiljenijih rješenja jezera podataka otvorenog koda kombiniraju se sa snagom i dubinom skladišta podataka.
Najnoviji AI okviri i unaprijed izgrađene AI usluge mogu se koristiti s podatkovnim jezerom na Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Izvodljivo je raditi s dodatnim vrstama podataka dok koristite jezero podataka otvorenog koda. Ali vrijeme i trud potrebni da se njime upravljaju mogli bi biti stalni nedostatak.
OCI nudi potpuno upravljane usluge otvorenog koda lakehouse po nižim cijenama i sa manje upravljanja, omogućavajući vam da predvidite niže operativne troškove, bolju skalabilnost i sigurnost, te kapacitet za konsolidaciju svih vaših postojećih podataka na jednoj lokaciji.
Skladište podataka će povećati vrijednost skladišta podataka i marketa, koji su neophodni za uspješna preduzeća.
Podaci se mogu dohvatiti koristeći lakehouse sa nekoliko lokacija sa samo jednim SQL upitom.
Postojeći programi i alati dobijaju transparentan pristup svim podacima bez potrebe za prilagođavanjem ili sticanjem novih veština.
zaključak
Uvođenje data lakehouse rješenja je odraz šireg trenda u velikim podacima, a to je integracija analitike i skladištenja podataka u objedinjene platforme podataka kako bi se maksimizirala poslovna vrijednost iz podataka uz smanjenje vremena, troškova i složenosti ekstrakcije vrijednosti.
Platforme, uključujući Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio i Oracle, sve su povezane s idejom „kuće s podacima“, ali svaka od njih ima jedinstven skup funkcija i tendenciju da funkcioniraju više kao skladište podataka nego pravo jezero podataka. kao cjelina.
Kada se rješenje oglašava kao „kuća na jezeru podataka“, preduzeća bi trebala biti oprezna u pogledu toga što ono zapravo znači.
Preduzeća treba da gledaju dalje od marketinškog žargona kao što je „data lakehouse“ i umjesto toga prouče karakteristike svake platforme kako bi odabrala najbolju platformu podataka koja će se proširiti s njihovim poslovanjem u budućnosti.
Ostavite odgovor