Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
Firmaoj kaptas pli da datumoj ol iam ajn, ĉar ili pli kaj pli dependas de ĝi por informi gravajn komercajn decidojn, plibonigi produktofertojn kaj provizi pli bonan klientservon.
Kun la kvanto de datumoj kreitaj je eksponenta rapideco, la nubo ofertas plurajn avantaĝojn por datumtraktado kaj analizo, inkluzive de skaleblo, fidindeco kaj havebleco.
En la nuba ekosistemo, ekzistas ankaŭ pluraj iloj kaj teknologioj por datumtraktado kaj analizo. La du specoj de grandaj datumoj stokado strukturoj kiuj estas plej ofte utiligitaj estas datumstokejoj kaj datumlagoj.
Kvankam uzi datuman lagon estas malpli alloga, ĉar vi ne povas pridemandi la modelon kaj datumojn dum ĝi ankoraŭ estas grava, uzi datumejon por streaming datumstokado estas malŝparema.
Wkiun tipon de nuba arkitekturo ni elektas?
Ĉu ni konsideru pli novajn konceptojn por la datuma lagodomo, aŭ ĉu ni kontentiĝu kun la limoj de la magazeno aŭ la limigoj de la lago?
Nova datumstoka arkitekturo nomita "datumlakedomo" kombinas la adapteblecon de datumlagoj kun la datumadministrado de datumstokejoj.
Kompreni la diversajn granddatumajn stokadmetodojn estas esenca por konstrui fidindan datumstokan dukton por komerca inteligenteco (BI), datum-analitiko kaj maŝinlernado (ML) laborkvantoj, depende de la postuloj de via kompanio.
En ĉi tiu afiŝo, ni atente rigardos Data Warehouse, Data Lake kaj Data Lakehouse, kun avantaĝoj, limigoj kaj ankaŭ avantaĝoj kaj malavantaĝoj de ili. Ni komencu.
Kio estas Datuma Stokejo?
Datumstokejo estas centralizita datumdeponejo uzata de organizo por teni enormajn volumojn da datumoj de multaj fontoj. Datumstokejo funkcias kiel la ununura fonto de organizo de "datumvero" kaj estas esenca por raportado kaj komerca analizo.
Tipe, datumstokejoj kombinas interrilatajn datenojn de pluraj fontoj, kiel aplikaĵo, komerco kaj transakciaj datumoj, por stoki historiajn datumojn. Antaŭ esti ŝarĝita en la stoksistemon, datumoj estas transformitaj kaj purigitaj en datumstokejoj tiel ke ĝi povas esti uzata kiel ununura fonto de datumvero.
Pro sia kapablo rapide oferti komercajn komprenojn de ĉiuj areoj de la firmao, entreprenoj investas en datumstokejoj. Kun la uzo de BI-iloj, SQL-klientoj, kaj aliaj malpli altnivelaj (t.e., ne-datumscienco) analitikaj solvoj, komercaj analizistoj, dateninĝenieroj, kaj decidantoj povas aliri datumojn de datumstokejoj.
Estas multekoste konservi magazenon kun la ĉiam kreskanta volumo de datumoj, kaj datumstokejo ne povas manipuli krudajn aŭ nestrukturitajn datumojn. Aldone, ĝi ne estas la ideala opcio por kompleksaj datumaj analizteknikoj kiel maŝinlernado aŭ prognoza modelado.
Datumstokejo, tial, disponigas pli rapidajn demandrespondojn kaj datumojn de pli alta kvalito. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, kaj Snowflake estas nubaj servoj disponeblaj por datumstokejoj.
Avantaĝoj de Datuma Stokejo
- Pliigi la efikecon kaj rapidecon de komerca inteligenteco kaj datum-analitika laborkvantoj: Datenstokejoj mallongigas la tempon necesan por datumpreparo kaj analizo. Ili povas facile ligi al datum-analitiko kaj komercaj spionaj iloj ĉar la datumoj de la datumstokejo estas fidindaj kaj konsekvencaj. Aldone, datumstokejoj ŝparas la tempon necesan por datumkolektado kaj provizas al teamoj la kapablon uzi datumojn por raportoj, instrumentpaneloj kaj aliaj analizaj postuloj.
- Pliigante la konsistencon, kvaliton kaj normigon de datumoj: Organizoj kolektas datumojn de diversaj fontoj, inkluzive de uzantoj, vendoj kaj transakciaj datumoj. La firmao povas fidi la datenojn por komercaj postuloj ĉar datumstokado kompilas kompaniajn datenojn en unuforman, normigitan formaton kiu povas funkcii kiel ununura fonto de datenvero.
- Plibonigante decidofaradon ĝenerale: Datumstokado faciligas pli bonan decidon proponante centralizitan vendejon por freŝaj kaj malnovaj datumoj. Prilaborante datumojn en datumstokejoj por precizaj komprenoj, deciduloj povas taksi riskojn, kompreni klientajn dezirojn kaj plibonigi varojn kaj servojn.
- Provizante pli bonan komercan inteligentecon: Datumstokado transpontas la interspacon inter amasaj krudaj datumoj, kiuj estas kutime kolektataj rutine, kaj la prizorgataj datumoj, kiuj provizas komprenojn. Ili funkcias kiel la fundamento por la datumstokado de organizo, ebligante ĝin respondi komplikajn demandojn pri ĝiaj datumoj kaj utiligi la respondojn por fari defendeblajn komercajn decidojn.
Limigoj de Datuma Stokejo
- Manko de fleksebleco de datumoj: Dum datumaj stokejoj elstaras pri traktado de strukturitaj datumoj, duonstrukturaj kaj nestrukturitaj datumformatoj kiel registro-analitiko, fluado kaj datumoj pri sociaj amaskomunikiloj povas esti malfacilaj por ili. Ĉi tio faras rekomendi datumajn magazenojn por uzkazoj implikantaj maŝinlernadon kaj artefarita inteligento malfacila.
- Koste instali kaj prizorgi: Datumaj stokejoj povas esti multekostaj por instali kaj prizorgi. Krome, la datumstokejo ofte ne estas senmova; ĝi maljuniĝas kaj bezonas oftan prizorgadon, kio estas multekosta.
avantaĝoj
- Datumoj estas simple trovi, preni kaj konsulti.
- Dum la datumoj jam estas puraj, SQL-datuma preparo estas simpla.
contras
- Vi estas devigita uzi nur unu analizan vendiston.
- Analizi kaj stoki nestrukturitajn aŭ fluajn datumojn estas sufiĉe multekosta.
Kio estas Data Lake?
Ĉiu tipo de datumoj estas promesitaj kaj ebligitaj per datumaj lagoj. Estas utile havi datumojn en alirebla maniero centre lokitaj kaj disponeblaj por legado.
Datumlago estas centralizita, ekstreme adaptebla stoka spaco kie masivaj volumoj de organizitaj kaj nestrukturitaj datenoj estas konservitaj en siaj neprilaboritaj, neŝanĝitaj, kaj neformatitaj formoj.
Datumlago utiligas platan arkitekturon kaj objektojn stokitajn en sia neprilaborita stato por stoki datumojn, kontraste al datumstokejoj, kiuj konservas interrilatajn datumojn, kiuj antaŭe estis "purigitaj".
Datumlagoj, kontraste al datumstokejoj, kiuj havas malfacilecon pritrakti datumojn en ĉi tiu formato, estas adapteblaj, fidindaj kaj atingeblaj kaj permesas al entreprenoj akiri plibonigitajn sciojn de nestrukturitaj datumoj.
En datenlagoj, datenoj estas ĉerpitaj, ŝarĝitaj kaj transformitaj (ELT) por analizaj celoj prefere ol havado de la skemo aŭ datenoj establitaj dum datenkolektado.
Utiligante teknologiojn por multaj datumspecoj de IoT-aparatoj, sociaj rimedoj, kaj fluantaj datumoj, datumlagoj ebligas maŝinlernadon kaj prognozan analizon.
Aldone, datumsciencisto, kiu povas prilabori krudajn datumojn, povas uzi la datuman lagon. Datumstokejo, aliflanke, estas pli facila por entreprenoj uzi. Ĝi estas perfekta por profilado de uzantoj, prognozaj analizoj, maŝinlernado, kaj aliaj taskoj.
Kvankam datumlagoj traktas plurajn problemojn kun datumstokejoj, ilia datumkvalito estas malbona kaj ilia demandorapideco estas nesufiĉa. Aldone, necesas ekstraj iloj por komercaj uzantoj fari SQL-demandojn. Datuma lago, kiu estas malbone strukturita, povas sperti problemon pri datuma stagnado.
Avantaĝoj de Data Lake
- Subteno por ampleksa gamo de maŝinlernado kaj datumscienca aplikaĵkazoj Estas pli simple uzi malsaman maŝinon kaj profundlernajn algoritmojn por trakti la datumojn en datumlagoj ĉar la datumoj estas konservitaj en malferma, kruda maniero.
- La versatileco de Datumlagoj, kiu permesas vin stoki datumojn en ajna formato aŭ amaskomunikilaro sen la postulo por antaŭfiksita skemo, estas granda avantaĝo. Estontaj datumoj uzkazoj povas esti apogitaj, kaj pli da datenoj povas esti analizitaj se la datenoj estas lasitaj en sia origina stato.
- Por eviti devi stoki ambaŭ specojn de datenoj en diversaj kuntekstoj, datenlagoj povas enhavi kaj strukturitajn kaj nestrukturitajn datenojn. Por stokado de diversaj specoj de organizaj datumoj, ili ofertas ununuran lokon.
- Kompare al tradiciaj datumstokejoj, datumlagoj estas malpli multekostaj ĉar ili estas konstruitaj por esti konservitaj sur nekosta varhardvaro, kiel ekzemple objektostokado, kiu ofte estas adaptita por pli malalta kosto per gigabajto stokita.
Limigoj de Data Lake
- Datum-analitiko kaj komerca inteligenteco uzkazoj gajnas malbone: Datumaj lagoj povas iĝi neorganizitaj se ili ne estas adekvate prizorgataj, kio malfaciligas ligi ilin al komerca inteligenteco kaj analizaj iloj. Aldone, kiam necese por raportado kaj analizaj uzkazoj, manko de konsekvenca datumstrukturoj kaj ACID (atomico, konsistenco, izolado kaj fortikeco) transakcia subteno povas konduki al suboptimuma demanda rendimento.
- La nekongrueco de datumlagoj malebligas devigi datuman fidindecon kaj sekurecon, kio rezultigas mankon de ambaŭ. Povas esti malfacile evoluigi taŭgajn datumsekurecon kaj regadnormojn por servi al sentemaj datumtipoj, ĉar datumlagoj povas trakti ajnan datumformon.
avantaĝoj
- Solvoj atingeblaj por ĉiuj specoj de datumoj.
- Kapabla pritrakti datumojn, kiuj estas kaj organizitaj kaj duonstrukturitaj.
- Ideala por komplika datumtraktado kaj streaming.
contras
- Bezonas sofistikan dukton por esti konstruita.
- Donu al datumoj iom da tempo por fariĝi konsulteblaj.
- Ĝi bezonas tempon por garantii fidindecon kaj kvaliton de datumoj.
Kio estas Data Lakehouse?
Nova grand-datuma stokado-arkitekturo nomita "datuma lagodomo" kombinas la plej grandajn aspektojn de datumlagoj kaj datumstokejoj. Ĉiuj viaj datumoj, ĉu strukturitaj, duonstrukturitaj aŭ nestrukturitaj, povas esti stokitaj en unu loko kun la plej bonaj maŝinlernado, komerca inteligenteco kaj fluaj kapabloj eblaj danke al datuma laketo.
Datenlagoj de ĉiuj specoj ofte estas la deirpunkto por datenlagdomoj; post tio, la datumoj estas transformitaj en Delta Lake-formaton (malfermfonta stokadotavolo kiu alportas fidindecon al datumlagoj).
Datumlagoj kun deltaj lagoj ebligas ACID-transakciajn procedurojn de konvenciaj datumstokejoj. En esenco, la lagdoma sistemo uzas nekostan stokadon por konservi masivajn kvantojn de datumoj en siaj originalaj formoj, tre kiel datenlagoj.
Aldonante la metadatuman tavolon supre de la vendejo ankaŭ donas datumstrukturon kaj rajtigas datumadministrajn ilojn kiel tiuj trovitaj en datumstokejoj.
Ĉi tio ebligas al multaj teamoj aliri ĉiujn firmaajn datumojn per ununura sistemo por diversaj iniciatoj, kiel datumscienco, maŝinlernado kaj komerca inteligenteco.
Avantaĝoj de Data Lakehouse
- Subteno por pli granda gamo da laborŝarĝoj: Por faciligi sofistikajn analizojn, datumaj lagdomoj donas al uzantoj rektan aliron al kelkaj el la plej popularaj komercaj spionaj iloj (Tableau, PowerBI). Plie, datensciencistoj kaj maŝinlernado-inĝenieroj povas facile uzi la datenojn ĉar datenlagdomoj utiligas malferma-datumajn formatojn (kiel ekzemple Parquet) kune kun APIoj kaj maŝinlernadkadroj, kiel ekzemple Python/R.
- Kostefikeco: Datumaj lagdomoj utiligas nekostajn objektostokadsolvojn por efektivigi la kostefikajn stokadkarakterizaĵojn de datumlagoj. Proponante ununuran solvon, datumaj lagdomoj ankaŭ forigas la elspezojn kaj tempon asociitajn kun administrado de diversaj datumstokaj sistemoj.
- Datuma lagdomo-dezajno certigas skemon kaj datumintegrecon, faciligante konstrui efikajn datumsekurecon kaj administradsistemojn. Facileco de datuma versio, regado kaj sekureco.
- Datumaj lagdomoj ofertas ununuran, ĝeneralvalidan datumtenadplatformon kiu povas alĝustigi ĉiujn firmaajn datumpostulojn, kiu reduktas datumduobligon. La plimulto de entreprenoj elektas hibridan solvon pro la avantaĝoj de kaj la datumstokejo kaj la datumlago. Ĉi tiu strategio, dume, povus rezultigi multekostajn datumojn duobligon.
- La subteno de malfermaj formatoj. Malfermaj formatoj estas dosiertipoj, kiuj povas esti uzataj de multaj programoj kaj kies specifoj estas publike haveblaj. Laŭ raportoj, Lakehouses kapablas stoki datumojn en oftaj dosierformatoj kiel Apache Parquet kaj ORC (Optimigita Row Columnar).
Limigoj de Data Lakehouse
La plej granda malavantaĝo de datuma lagodomo estas, ke ĝi ankoraŭ estas juna kaj evoluanta teknologio. Estas necerta ĉu ĝi plenumos siajn devontigojn kiel rezulto. Antaŭ ol datumaj lagdomoj povas konkuri kun establitaj granddatumaj stoksistemoj, ĝi povus daŭri jarojn.
Tamen, pro la rapideco kun kiu okazas moderna novigado, estas malfacile diri ĉu malsama datumstokado-sistemo finfine ne anstataŭigos ĝin.
avantaĝoj
- Unu platformo havas ĉiujn datumojn, kio signifas, ke estas malpli da gastigaj nomoj por konservi.
- Atomiko, konsistenco, izoliteco kaj fortikeco estas netuŝitaj.
- Ĝi estas signife pli pagebla.
- Unu platformo havas ĉiujn datumojn, kio signifas, ke estas malpli da gastigaj nomoj por konservi.
- Simpla administrebla, kaj rapide solvi ajnajn problemojn
- Simpligu la konstruadon de dukto
contras
- La agordo povas preni iom da tempo.
- Ĝi estas tro juna kaj tro malproksima por kvalifiki kiel establita stokada sistemo.
Datuma Stokejo Vs Datuma Lago Vs Datuma Lagodomo
La datumstokejo havas longan historion en kompania inteligenteco, raportado, kaj analizaj aplikoj kaj estas la unua granddatuma stokado teknologio.
Datumstokejoj, aliflanke, estas multekostaj kaj havas problemojn pritrakti diversajn kaj nestrukturitajn datumojn, kiel fluajn datumojn. Por maŝinlernado kaj datumsciencaj laborkvantoj, datumlagoj estis evoluigitaj por administri krudajn datumojn en diversaj formoj pri pagebla stokado.
Kvankam datumlagoj estas efikaj kun nestrukturitaj datenoj, al ili mankas la ACID-transakciaj kapabloj de datumstokejoj, igante ĝin malfacila garantii datumkonsistecon kaj fidindecon.
La plej nova datumstoka arkitekturo, konata kiel la "datumlago", kombinas la fidindecon kaj konsistencon de datumstokejoj kun la pagebleco kaj adaptebleco de datumlagoj.
konkludo
Konklude, konstrui datuman lagdomon de nulo povus esti malfacila. Krome, vi preskaŭ certe uzos platformon desegnitan por ebligi malfermajn datumojn lakeman arkitekturon.
Tial, zorgu esplori la multajn funkciojn kaj efektivigojn de ĉiu platformo antaŭ ol fari aĉeton. Firmaoj serĉantaj maturan, strukturitan datumsolvon kun fokuso pri komerca inteligenteco kaj datum-analitika uzkazoj povas konsideri datumstokejon.
Tamen, entreprenoj serĉantaj skaleblan, pageblan grandan datuman solvon por funkciigi laborkvantojn por datumscienco kaj maŝinlernado sur nestrukturitaj datumoj devus konsideri datumajn lagojn.
Konsideru, ke via komerco bezonas pli da datumoj ol la datumservoj kaj datumaj teknologioj povas provizi, aŭ ke vi serĉas solvon por integri kompleksajn analizojn kaj maŝinlernajn operaciojn en viaj datumoj. A datuma lagodomo estas prudenta elekto en la situacio.
Lasi Respondon