Kaundan[Itago][Ipakita]
Ang mga kompanya nakakuha og daghang mga datos kaysa kaniadto samtang sila labi nga nagsalig niini aron ipahibalo ang hinungdanon nga mga desisyon sa negosyo, pagpauswag sa mga paghalad sa produkto, ug paghatag labi ka maayong serbisyo sa kustomer.
Uban sa kadaghanon sa datos nga gihimo sa usa ka exponential rate, ang panganod nagtanyag daghang mga bentaha alang sa pagproseso sa datos ug pag-analisa, lakip ang scalability, pagkakasaligan, ug pagkaanaa.
Sa cloud ecosystem, adunay usab daghang mga himan ug teknolohiya alang sa pagproseso sa datos ug pag-analisa. Ang duha ka mga klase sa dagkong istruktura sa pagtipig sa datos nga kanunay nga gigamit mao ang mga bodega sa datos ug mga lawa sa datos.
Bisan kung ang paggamit sa usa ka data lake dili kaayo madanihon tungod kay dili ka makapangutana sa modelo ug data samtang kini may kalabutan pa, ang paggamit sa usa ka data warehouse alang sa streaming nga pagtipig sa datos usa ka usik.
Wunsa nga matang sa cloud architecture ang atong pilion?
Kinahanglan ba natong tagdon ang mas bag-ong mga konsepto alang sa data lakehouse, o kinahanglan ba nga kontento na kita sa mga pagpugong sa bodega o mga pagdili sa lanaw?
Ang usa ka nobela nga arkitektura sa pagtipig sa datos nga gitawag nga "data lakehouse" naghiusa sa pagpahiangay sa mga lawa sa datos sa pagdumala sa datos sa mga bodega sa datos.
Ang pagsabut sa lainlaing mga pamaagi sa pagtipig sa dagkong datos hinungdanon alang sa pagtukod sa usa ka kasaligan nga pipeline sa pagtipig sa datos alang sa paniktik sa negosyo (BI), data analytics, ug pagkat-on sa makina (ML) nga mga workloads, depende sa gipangayo sa imong kompanya.
Sa kini nga post, atong tan-awon pag-ayo ang Data Warehouse, Data Lake, ug Data Lakehouse, nga adunay mga benepisyo, mga limitasyon ingon man ang mga bentaha ug disbentaha niini. Magsugod ta.
Unsa ang Data Warehouse?
Ang usa ka bodega sa datos usa ka sentralisadong tipiganan sa datos nga gigamit sa usa ka organisasyon aron magkupot ug daghang mga volume sa datos gikan sa daghang mga gigikanan. Ang usa ka bodega sa datos naglihok isip usa ka tinubdan sa usa ka organisasyon sa "kamatuoran sa datos" ug hinungdanon sa pagtaho ug pagtuki sa negosyo.
Kasagaran, ang mga bodega sa datos naghiusa sa mga relational data set gikan sa daghang mga gigikanan, sama sa aplikasyon, negosyo, ug data sa transaksyon, aron matipigan ang makasaysayan nga datos. Sa wala pa i-load sa sistema sa bodega, ang datos gibag-o ug gilimpyohan sa mga bodega sa datos aron kini magamit ingon usa ka gigikanan sa kamatuoran sa datos.
Tungod sa ilang kapasidad sa paspas nga pagtanyag sa mga panan-aw sa negosyo gikan sa tanan nga mga lugar sa kompanya, ang mga negosyo namuhunan sa mga bodega sa datos. Uban sa paggamit sa mga himan sa BI, mga kliyente sa SQL, ug uban pang dili kaayo sopistikado (ie, non-data science) nga mga solusyon sa analytics, analista sa negosyo, mga inhenyero sa datos, ug mga tighimog desisyon maka-access sa datos gikan sa mga bodega sa datos.
Mahal ang pagpadayon sa usa ka bodega nga adunay kanunay nga pagtaas sa gidaghanon sa mga datos, ug ang usa ka bodega sa datos dili makadumala sa hilaw o dili istruktura nga datos. Dugang pa, dili kini ang sulundon nga kapilian alang sa sopistikado nga mga pamaagi sa pag-analisa sa datos sama sa pagkat-on sa makina o predictive modeling.
Ang usa ka bodega sa datos, busa, naghatag og mas paspas nga mga tubag sa pangutana ug datos sa mas taas nga kalidad. Ang Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, ug Snowflake mga serbisyo sa panganod nga magamit alang sa mga bodega sa datos.
Mga Benepisyo sa Data Warehouse
- Pagdugang sa kaepektibo ug katulin sa paniktik sa negosyo ug mga workload sa data analytics: Ang mga bodega sa datos nagpamubo sa oras nga gikinahanglan alang sa pag-andam ug pagtuki sa datos. Dali silang maka-link sa data analytics ug business intelligence tools tungod kay ang data gikan sa data warehouse kasaligan ug makanunayon. Dugang pa, ang mga bodega sa datos nagtipig sa oras nga gikinahanglan alang sa pagkolekta sa datos ug naghatag sa mga koponan sa katakus sa paggamit sa datos alang sa mga taho, dashboard, ug uban pang mga kinahanglanon sa analytics.
- Pagdugang sa pagkamakanunayon, kalidad, ug standardisasyon sa datos: Ang mga organisasyon nagkolekta og datos gikan sa lain-laing mga tinubdan, lakip ang user, sales, ug transactional data. Ang kompanya makasalig sa datos alang sa mga kinahanglanon sa negosyo tungod kay ang data warehousing nag-compile sa corporate data ngadto sa usa ka uniporme, standardized format nga mahimong molihok isip usa ka tinubdan sa kamatuoran sa datos.
- Pagpauswag sa paghimog desisyon sa kinatibuk-an: Ang data warehousing nagpadali sa mas maayong paghimog desisyon pinaagi sa pagtanyag ug sentralisadong tindahan para sa bag-o ug daan nga datos. Pinaagi sa pagproseso sa mga datos sa mga bodega sa datos alang sa tukma nga mga panan-aw, ang mga tighimog desisyon makasusi sa mga risgo, makasabut sa gusto sa kliyente, ug makapauswag sa mga butang ug serbisyo.
- Paghatag og mas maayo nga business intelligence: Ang data warehousing nagsumpay sa kal-ang tali sa dagkong hilaw nga datos, nga kanunay nga gikolekta nga kanunay ingon nga usa ka butang, ug ang curated data nga naghatag og mga panabut. Naglihok sila isip pundasyon alang sa pagtipig sa datos sa usa ka organisasyon, nga makapahimo niini sa pagtubag sa mga komplikadong pangutana mahitungod sa datos niini ug gamiton ang mga tubag sa paghimo og mga depensibilidad nga desisyon sa negosyo.
Mga Limitasyon sa Data Warehouse
- Kakulang sa pagka-flexible sa datos: Samtang ang mga bodega sa datos milabaw sa pagdumala sa structured data, semi-structured ug unstructured data formats sama sa log analytics, streaming, ug social media data mahimong mahagiton alang kanila. Gihimo niini ang pagrekomenda sa mga bodega sa datos alang sa mga kaso sa paggamit nga naglambigit sa pagkat-on sa makina ug artipisyal nga intelligence nga kalisud.
- Mahal ang pag-instalar ug pagmentinar: Ang mga bodega sa datos mahimong mahal sa pag-instalar ug pagmentinar. Dugang pa, ang data bodega sa kasagaran dili static; kini tigulang ug nagkinahanglan sa kanunay nga pag-atiman, nga mahal.
pros
- Ang datos yano nga pangitaon, bawion, ug pangutana.
- Basta limpyo na ang datos, simple ra ang pag-andam sa datos sa SQL.
disbentaha
- Napugos ka sa paggamit sa usa ra ka tigbaligya sa analytics.
- Ang pag-analisar ug pagtipig sa wala ma-istruktura o nagdagayday nga datos medyo mahal.
Unsa ang Data Lake?
Ang matag matang sa datos gisaad ug nahimong posible pinaagi sa mga data lakes. Mapuslanon nga adunay mga datos sa usa ka ma-access nga paagi nga nahimutang sa sentro ug magamit alang sa pagbasa.
Ang usa ka data lake usa ka sentralisado, labi ka mapahiangay nga espasyo sa pagtipig diin ang daghang mga volume sa organisado ug wala’y istruktura nga datos gitipigan sa ilang wala maproseso, wala mausab, ug wala maporma nga mga porma.
Ang usa ka data lake naggamit sa usa ka patag nga arkitektura ug mga butang nga gitipigan sa wala maproseso nga estado niini aron sa pagtipig sa datos, sukwahi sa mga bodega sa datos, nga nagtipig sa relational nga datos nga kaniadto "gilimpyohan."
Ang mga linaw sa datos, sukwahi sa mga bodega sa datos, nga adunay kalisud sa pagdumala sa datos sa kini nga format, mapahiangay, kasaligan, ug barato ug gitugotan ang mga negosyo nga makakuha og dugang nga panabut gikan sa wala’y istruktura nga datos.
Sa mga linaw sa datos, ang datos gikuha, gikarga, ug gibag-o (ELT) alang sa mga katuyoan sa analitiko imbes nga adunay eskema o datos nga natukod sa panahon sa pagkolekta sa datos.
Ang paggamit sa mga teknolohiya alang sa daghang mga klase sa datos gikan sa mga aparato sa IoT, social media, ug streaming nga data, ang mga data lakes makapahimo sa pagkat-on sa makina ug predictive analytics.
Dugang pa, ang usa ka data scientist nga makaproseso sa hilaw nga datos makagamit sa data lake. Ang usa ka bodega sa datos, sa laing bahin, mas dali nga gamiton sa mga negosyo. Kini mao ang hingpit alang sa user profiling, predictive analytics, machine learning, ug uban pang buluhaton.
Bisan kung ang mga linaw sa datos nagsulbad sa daghang mga isyu sa mga bodega sa datos, ang kalidad sa ilang datos dili maayo ug ang ilang katulin sa pangutana dili igo. Dugang pa, nagkinahanglan kini og dugang nga mga himan alang sa mga tiggamit sa negosyo sa pagpahigayon sa mga pangutana sa SQL. Ang usa ka data lake nga dili maayo ang pagkahan-ay mahimong makasinati usa ka isyu sa pag-stagnation sa datos.
Mga Benepisyo sa Data Lake
- Suporta alang sa usa ka halapad nga mga kaso sa pagkat-on sa makina ug aplikasyon sa siyensya sa datos Mas simple ang paggamit sa lahi nga makina ug lawom nga mga algorithm sa pagkat-on aron madumala ang datos sa mga lawa sa datos tungod kay ang datos gitipigan sa bukas, hilaw nga paagi.
- Ang versatility sa data lakes, nga nagtugot kanimo sa pagtipig sa datos sa bisan unsang format o media nga wala kinahanglana ang usa ka preset schema, usa ka dako nga bentaha. Ang umaabot nga mga kaso sa paggamit sa datos mahimong suportahan, ug mas daghang datos ang mahimong analisahon kung ang datos ibilin sa orihinal nga kahimtang niini.
- Aron malikayan ang paghipos sa duha ka matang sa datos sa lain-laing konteksto, ang mga linaw sa datos mahimong maglangkob sa duha ka structured ug unstructured data. Alang sa pagtipig sa lainlaing mga klase sa datos sa organisasyon, nagtanyag sila usa ka lokasyon.
- Kung itandi sa tradisyonal nga mga bodega sa datos, ang mga linaw sa datos dili kaayo mahal tungod kay kini gitukod aron itago sa barato nga hardware sa palaliton, sama sa pagtipig sa butang, nga sagad gitumong alang sa usa ka mas mubu nga gasto matag gigabyte nga gitipigan.
Mga Limitasyon sa Data Lake
- Ang data analytics ug business intelligence use cases dili maayo ang score: Ang mga data lakes mahimong dili organisado kung kini dili maayo nga pagmentinar, nga makapalisud sa pag-link niini sa business intelligence ug analytics tools. Dugang pa, kung gikinahanglan alang sa pagreport ug mga kaso sa paggamit sa analytics, usa ka kakulang sa makanunayon mga istruktura sa datos ug ACID (atomicity, consistency, isolation, and durability) transactional nga suporta mahimong mosangpot sa suboptimal nga performance sa pangutana.
- Ang pagkadili makanunayon sa mga linaw sa datos nagpaposible sa pagpatuman sa kasaligan ug seguridad sa datos, nga miresulta sa kakulang sa duha. Mahimong lisud ang paghimo og tukma nga mga sumbanan sa seguridad sa datos ug pagdumala aron maatiman ang mga sensitibo nga tipo sa datos, tungod kay ang mga lawa sa datos makadumala sa bisan unsang porma sa datos.
pros
- Mga solusyon nga barato alang sa tanan nga matang sa datos.
- Makaarang sa pagdumala sa datos nga pareho nga organisado ug semi-istruktura.
- Maayo alang sa komplikado nga pagproseso sa datos ug streaming.
disbentaha
- Nagkinahanglan ug sopistikado nga pipeline nga matukod.
- Hatagi og panahon ang datos aron mahimong pangutana.
- Nagkinahanglan ug panahon aron magarantiya ang kasaligan ug kalidad sa datos.
Unsa ang Data Lakehouse?
Usa ka nobela nga arkitektura sa pagtipig sa dagkong datos nga gitawag nga "data lakehouse" naghiusa sa labing kadaghan nga aspeto sa mga lawa sa datos ug mga bodega sa datos. Ang tanan nimong datos, structured man, semi-structured, o unstructured, mahimong tipigan sa usa ka lokasyon nga adunay pinakamaayong machine learning, business intelligence, ug streaming nga kapabilidad nga posible tungod sa data lakehouse.
Ang mga linaw sa datos sa tanang matang sa kasagaran mao ang sinugdanan nga punto alang sa mga data lakehouse; human niana, ang data mausab ngadto sa Delta Lake format (usa ka open-source storage layer nga nagdala kasaligan sa data lanaw).
Ang mga linaw sa datos nga adunay mga delta nga lanaw makapahimo sa mga pamaagi sa transaksyon sa ACID gikan sa naandan nga mga bodega sa datos. Sa esensya, ang sistema sa lakehouse naggamit sa barato nga pagtipig aron mapadayon ang daghang mga datos sa ilang orihinal nga mga porma, sama sa mga lawa sa datos.
Ang pagdugang sa metadata layer sa ibabaw sa tindahan naghatag usab sa istruktura sa datos ug naghatag gahum sa mga himan sa pagdumala sa datos sama sa nakit-an sa mga bodega sa datos.
Naghimo kini nga posible alang sa daghang mga koponan nga ma-access ang tanan nga datos sa kompanya pinaagi sa usa ka sistema alang sa lainlaing mga inisyatibo, sama sa siyensya sa datos, pagkat-on sa makina, ug paniktik sa negosyo.
Mga Benepisyo sa Data Lakehouse
- Suporta alang sa usa ka mas dako nga hanay sa mga workloads: Aron mapadali ang sopistikado nga pag-analisar, ang data lakehouses naghatag sa mga tiggamit og direkta nga pag-access sa pipila sa pinakasikat nga business intelligence tools (Tableau, PowerBI). Dugang pa, ang mga data scientist ug machine learning engineer daling makagamit sa datos tungod kay ang data lakehouses naggamit ug open-data formats (sama sa Parquet) kauban ang mga API ug machine learning frameworks, sama sa Python/R.
- Pagka-epektibo sa gasto: Ang mga lakehouse sa datos naggamit sa barato nga mga solusyon sa pagtipig sa butang aron ipatuman ang mga kinaiya sa pagtipig sa gasto sa mga lanaw sa datos. Pinaagi sa pagtanyag sa usa ka solusyon, ang mga data lakehouse nagwagtang usab sa mga gasto ug oras nga may kalabotan sa pagdumala sa lainlaing mga sistema sa pagtipig sa datos.
- Ang disenyo sa data lakehouse nagsiguro sa schema ug integridad sa datos, nga naghimo niini nga mas sayon sa pagtukod og epektibo nga seguridad sa datos ug mga sistema sa pagdumala. Kasayon sa data versioning, pagdumala, ug seguridad.
- Ang data lakehouses nagtanyag og usa, multipurpose data storage platform nga maka-accommodate sa tanang panginahanglanon sa data sa kompanya, nga makapamenos sa data duplication. Ang kadaghanan sa mga negosyo nagpili usa ka hybrid nga solusyon tungod sa mga benepisyo sa parehas nga bodega sa datos ug linaw sa datos. Kini nga estratehiya, sa laing bahin, mahimong moresulta sa mahal nga pagdoble sa datos.
- Ang suporta sa bukas nga mga format. Ang mga open format kay mga tipo sa file nga magamit sa daghang software applications ug kansang mga espesipikasyon anaa sa publiko. Sumala sa mga taho, ang Lakehouses makahimo sa pagtipig sa datos sa komon nga mga format sa file sama sa Apache Parquet ug ORC (Optimized Row Columnar).
Mga Limitasyon sa Data Lakehouse
Ang pinakadako nga disbentaha sa usa ka data lakehouse mao nga kini usa pa ka batan-on ug nag-uswag nga teknolohiya. Dili sigurado kung tumanon ba niini ang mga pasalig niini. Sa dili pa ang mga data lakehouse mahimong makigkompetensya sa mga natukod nga dagkong mga sistema sa pagtipig sa datos, mahimo kini nga mga tuig.
Bisan pa, tungod sa rate kung diin nahitabo ang modernong kabag-ohan, lisud isulti kung ang usa ka lahi nga sistema sa pagtipig sa datos dili sa katapusan mopuli niini.
pros
- Ang usa ka plataporma adunay tanan nga datos, nga nagpasabut nga adunay gamay nga hostname nga ipadayon.
- Ang atomicity, pagkamakanunayon, pag-inusara, ug katig-a dili maapektuhan.
- Kini mao ang kamahinungdanon mas barato.
- Ang usa ka plataporma adunay tanan nga datos, nga nagpasabut nga adunay gamay nga hostname nga ipadayon.
- Yano sa pagdumala, ug dali nga masulbad ang bisan unsang mga isyu
- Himoa nga mas simple ang paghimo og pipeline
disbentaha
- Ang pag-set up mahimong magdugay.
- Bata pa kaayo kini ug layo kaayo aron mahimong kuwalipikado isip usa ka natukod nga sistema sa pagtipig.
Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Ang data warehouse adunay taas nga kasaysayan sa corporate intelligence, pagreport, ug mga aplikasyon sa analytics ug mao ang una nga teknolohiya sa pagtipig sa dagkong datos.
Ang mga bodega sa datos, sa pikas bahin, mahal ug adunay problema sa pagdumala sa lainlain ug wala’y istruktura nga datos, sama sa streaming data. Alang sa pagkat-on sa makina ug mga workload sa siyensya sa datos, ang mga lawa sa datos gihimo aron pagdumala sa hilaw nga datos sa lainlaing mga porma sa barato nga pagtipig.
Bisan kung epektibo ang mga linaw sa datos sa wala’y istruktura nga datos, kulang sila sa mga kapabilidad sa transaksyon sa ACID sa mga bodega sa datos, nga naghimo nga mahagiton ang paggarantiya sa pagkamakanunayon ug kasaligan sa datos.
Ang pinakabag-o nga arkitektura sa pagtipig sa datos, nga nailhan nga "data lakehouse," naghiusa sa pagkakasaligan ug pagkamakanunayon sa mga bodega sa datos nga adunay affordability ug adaptability sa mga data lakes.
Panapos
Sa konklusyon, ang pagtukod sa usa ka data lakehouse gikan sa sinugdan mahimong lisud. Dugang pa, hapit ka sigurado nga mogamit usa ka plataporma nga gidisenyo aron mahimo ang bukas nga arkitektura sa lakehouse nga datos.
Busa, pag-amping sa pagsusi sa daghang mga bahin ug pagpatuman sa matag plataporma sa dili pa mopalit. Ang mga kompanya nga nangita alang sa usa ka hamtong, istruktura nga solusyon sa datos nga adunay pagpunting sa paniktik sa negosyo ug mga kaso sa paggamit sa data analytics mahimong makonsiderar ang usa ka bodega sa datos.
Bisan pa, ang mga negosyo nga nangita usa ka scalable, barato nga solusyon sa dagkong datos aron magamit ang mga workloads alang sa siyensya sa datos ug pagkat-on sa makina sa wala’y istruktura nga datos kinahanglan nga tagdon ang mga lawa sa datos.
Hunahunaa nga ang imong negosyo nanginahanglan ug daghang datos kaysa mahatag sa data warehouse ug mga teknolohiya sa data lake, o nga nangita ka usa ka solusyon aron mahiusa ang mga sopistikado nga analytics ug mga operasyon sa pagkat-on sa makina sa imong data. A data lakehouse usa ka makatarunganon nga kapilian sa sitwasyon.
Leave sa usa ka Reply