فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
دریاچههای داده مفاهیم انبار داده و دریاچه داده را برای کسبوکارها ترکیب میکنند.
این ابزارها به شما امکان می دهند با ترکیب قابلیت های مدیریت دریاچه های داده با معماری داده موجود در انبارهای داده، راه حل های ذخیره سازی داده مقرون به صرفه بسازید.
علاوه بر این، کاهش مهاجرت و افزونگی دادهها وجود دارد، زمان کمتری صرف مدیریت میشود و رویههای کوتاهتر طرحواره و حاکمیت داده در واقع به واقعیت تبدیل میشوند.
یک خانه داده در مقایسه با یک سیستم ذخیره سازی با چندین راه حل، مزایای زیادی دارد.
این ابزارها هنوز توسط دانشمندان داده برای بهبود درک خود از هوش تجاری و روش های یادگیری ماشین استفاده می شود.
این مقاله نگاهی گذرا به data lakehouse، قابلیتهای آن و ابزارهای موجود میاندازد.
مقدمه ای بر دیتا لیک هاوس
نوع جدیدی از معماری داده به نام "خانه دریاچه داده” یک دریاچه داده و یک انبار داده را ترکیب می کند تا به طور مستقل به نقاط ضعف هر یک رسیدگی کند.
سیستم Lakehouse، مانند دریاچههای داده، از ذخیرهسازی کمهزینه برای نگهداری حجم عظیمی از دادهها به شکل اصلی خود استفاده میکند.
افزودن یک لایه ابرداده در بالای فروشگاه نیز ساختار داده را فراهم می کند و ابزارهای مدیریت داده را شبیه به ابزارهایی که در انبارهای داده یافت می شود، قدرتمند می کند.
این شامل مقادیر عظیمی از دادههای ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار است که از برنامههای کاربردی، سیستمها و دستگاههای مختلف تجاری که در سرتاسر سازمان استفاده میشوند، بهدست میآیند.
در نتیجه، برخلاف دریاچه های داده، سیستم lakehouse می تواند آن داده ها را برای عملکرد SQL مدیریت و بهینه کند.
همچنین این قابلیت را دارد که حجم زیادی از داده های متنوع را با هزینه کمتری نسبت به انبارهای داده ذخیره و پردازش کند.
زمانی که نیاز به اجرای هرگونه دسترسی به داده یا تجزیه و تحلیل در برابر هر داده ای دارید، اما از داده ها یا تجزیه و تحلیل توصیه شده مطمئن نیستید، یک خانه داده به کار می آید.
اگر عملکرد یک دغدغه اصلی نباشد، معماری Lakehouse به خوبی عمل خواهد کرد.
این بدان معنا نیست که شما باید کل ساختار خود را بر روی یک خانه دریاچه قرار دهید.
اطلاعات بیشتر در مورد نحوه انتخاب یک دریاچه داده، دریاچه، انبار داده، یا پایگاه داده تخصصی تجزیه و تحلیل برای هر مورد استفاده را می توان یافت. اینجا کلیک نمایید.
ویژگی های Data Lakehouse
- خواندن و نوشتن همزمان داده ها
- سازگاری و مقیاس پذیری
- کمک طرحواره با ابزارهای حاکمیت داده
- خواندن و نوشتن همزمان داده ها
- ذخیره سازی که مقرون به صرفه است
- همه انواع داده ها و فرمت های فایل پشتیبانی می شوند.
- دسترسی به علم داده و ابزارهای یادگیری ماشین که بهینه شده است
- تیم های داده شما از دسترسی به تنها یک سیستم برای انتقال بارهای کاری از طریق آن سریعتر و دقیق تر سود خواهند برد.
- قابلیت های بلادرنگ برای ابتکارات در علم داده، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل
5 ابزار برتر Data Lakehouse
پایگاه داده
Databricks که توسط شخصی که اولین بار آپاچی اسپارک را توسعه داد و آن را ساخت، تاسیس شد منبع باز، یک سرویس Apache Spark مدیریت شده را ارائه می دهد و به عنوان یک پلت فرم برای دریاچه های داده قرار می گیرد.
اجزای دریاچه داده، دریاچه دلتا و اجزای موتور دلتا در معماری Databricks lakehouse، موارد استفاده از هوش تجاری، علم داده و یادگیری ماشین را ممکن میسازد.
دریاچه داده یک مخزن ذخیره سازی ابر عمومی است.
با پشتیبانی از مدیریت ابرداده، پردازش دسته ای و جریانی داده برای مجموعه داده های چندساختاری، کشف داده، کنترل های دسترسی ایمن و تجزیه و تحلیل SQL.
Databricks بیشتر توابع انبار داده را ارائه می دهد که می توان انتظار داشت در یک پلت فرم داده lakehouse مشاهده شود.
Databricks اخیراً از Auto Loader خود رونمایی کرده است که ETL و ورودی داده را خودکار میکند و از نمونهگیری دادهها برای استنتاج طرحواره انواع دادهها استفاده میکند تا مؤلفههای اساسی استراتژی ذخیرهسازی دریاچه داده را ارائه دهد.
به طور متناوب، کاربران می توانند خطوط لوله ETL را بین دریاچه داده های ابر عمومی خود و دریاچه دلتا با استفاده از جداول زنده دلتا ایجاد کنند.
روی کاغذ، به نظر میرسد Databricks همه مزیتها را دارد، اما راهاندازی راهحل و ایجاد خطوط لوله داده آن نیازمند نیروی انسانی زیادی از توسعهدهندگان ماهر است.
در مقیاس، پاسخ نیز پیچیده تر می شود. این پیچیده تر از آن چیزی است که به نظر می رسد.
آهانا
دریاچه داده یک مکان واحد و مرکزی است که می توانید هر نوع داده ای را که در مقیاس انتخاب می کنید، از جمله داده های ساختاریافته و ساختاریافته را در آن ذخیره کنید. AWS S3، Microsoft Azure و Google Cloud Storage سه دریاچه داده رایج هستند.
دریاچه های داده بسیار مورد علاقه هستند زیرا بسیار مقرون به صرفه و استفاده از آنها ساده است. شما اساساً می توانید هر نوع داده ای را که دوست دارید با پول بسیار کمی ذخیره کنید.
اما دریاچه داده ابزارهای داخلی مانند تجزیه و تحلیل، پرس و جو و غیره را ارائه نمی دهد.
شما به یک موتور پرس و جو و کاتالوگ داده در بالای دریاچه داده (جایی که Ahana Cloud وارد می شود) نیاز دارید تا داده های خود را پرس و جو کنید و از آنها استفاده کنید.
با بهترین ها از هر دو Data Warehouse و Data Lake، طراحی جدید داده lakehouse توسعه یافته است.
این نشان می دهد که شفاف، سازگار، قیمت/عملکرد خوب، مقیاس مانند دریاچه داده از تراکنش ها پشتیبانی می کند و دارای سطح بالایی از امنیت قابل مقایسه با انبار داده است.
موتور جستجوی SQL با کارایی بالا مغز شما در پشت Data Lakehouse است. به همین دلیل، می توانید تجزیه و تحلیل با عملکرد بالا را روی داده های دریاچه داده خود اجرا کنید.
Ahana Cloud for Presto SaaS for Presto در AWS است که شروع استفاده از Presto را در فضای ابری بسیار ساده می کند.
برای دریاچه داده مبتنی بر S3 شما، Ahana از قبل یک کاتالوگ داده داخلی و حافظه پنهان دارد. Ahana به شما ویژگی های Presto را می دهد بدون اینکه از شما بخواهد سربار را مدیریت کنید زیرا این کار را به صورت داخلی انجام می دهد.
AWS Lake Formation، Apache Hudi و Delta Lake تنها تعدادی از مدیران تراکنش هستند که بخشی از پشته هستند و با آن ادغام می شوند.
Dremio
سازمان ها به دنبال ارزیابی سریع، ساده و کارآمد حجم عظیمی از داده ها هستند که به سرعت در حال افزایش هستند.
Dremio معتقد است که یک دریاچه داده باز مزایای دریاچه های داده را ترکیب می کند و انبارهای داده به صورت باز بهترین رویکرد برای انجام این کار است.
پلتفرم Lakehouse Dremio با رابط کاربری آسانی که به کاربران امکان می دهد تجزیه و تحلیل ها را در کسری از زمان کامل کنند، تجربه ای را فراهم می کند که برای همه کار می کند.
Dremio Cloud، پلتفرم Lakehouse داده کاملاً مدیریت شده و راهاندازی دو سرویس جدید: Dremio Sonar، موتور جستجوی lakehouse، و Dremio Arctic، یک ابرفروشگاه هوشمند برای Apache Iceberg که تجربهای منحصر به فرد Git مانند را برای Lakehouse ارائه میکند.
همه بارهای کاری SQL یک سازمان را می توان بر روی پلتفرم Dremio Cloud بدون اصطکاک و مقیاس پذیر اجرا کرد، که همچنین وظایف مدیریت داده را خودکار می کند.
این برای SQL ساخته شده است، تجربه ای شبیه به Git ارائه می دهد، منبع باز است و همیشه رایگان است.
آنها آن را ایجاد کردند تا پلتفرم خانه دریاچه ای باشد که تیم های داده دوست دارند.
با استفاده از جدول منبع باز و فرمتهای فایل مانند Apache Iceberg و Apache Parket، دادههای شما در ذخیرهسازی دریاچه دادههای شما هنگام استفاده از Dremio Cloud ماندگار میشوند.
نوآوری های آینده را می توان به راحتی پذیرفت و موتور مناسب را می توان بر اساس حجم کاری شما انتخاب کرد.
دانه برف
Snowflake یک پلت فرم داده و تحلیل ابری است که می تواند نیازهای دریاچه های داده و انبارها را برآورده کند.
این کار به عنوان یک سیستم انبار داده ساخته شده بر روی زیرساخت ابری آغاز شد.
این پلتفرم از یک مخزن ذخیره سازی متمرکز تشکیل شده است که در بالای فضای ذخیره سازی ابری عمومی از AWS، Microsoft Azure یا Google Cloud Platform (GCP) قرار دارد.
پس از آن یک لایه محاسباتی چند خوشه ای وجود دارد که در آن کاربران می توانند یک انبار داده مجازی راه اندازی کنند و پرس و جوهای SQL را در برابر ذخیره داده های خود انجام دهند.
این معماری امکان جداسازی منابع ذخیرهسازی و محاسباتی را فراهم میکند و به سازمانها اجازه میدهد تا در صورت نیاز این دو را بهطور مستقل مقیاس کنند.
در نهایت، Snowflake یک لایه سرویس با دستهبندی ابرداده، مدیریت منابع، حاکمیت داده، تراکنشها و سایر ویژگیها ارائه میکند.
رابطهای ابزار BI، مدیریت ابرداده، کنترلهای دسترسی و پرسوجوهای SQL تنها تعدادی از عملکردهای انبار داده هستند که پلتفرم در ارائه آن برتری دارد.
با این حال، Snowflake به یک موتور جستجوی مبتنی بر SQL رابطهای محدود میشود.
در نتیجه، مدیریت سادهتر میشود، اما سازگاری کمتری دارد، و چشمانداز دریاچه داده چند مدل محقق نمیشود.
علاوه بر این، قبل از جستجو یا تجزیه و تحلیل دادههای ذخیرهسازی ابری، Snowflake از کسبوکارها میخواهد آنها را در یک لایه ذخیرهسازی متمرکز بارگذاری کنند.
روش خطکشی دستی دادهها قبل از بررسی، نیازمند ETL، تهیه و قالببندی دادههای قبلی است. افزایش مقیاس این فرآیندهای دستی آنها را ناامید می کند.
گزینه دیگری که به نظر می رسد بر روی کاغذ مناسب است اما در واقع از اصل دریاچه داده در ورودی داده ساده منحرف می شود، Snowflake's data Lakehouse است.
وحی
معماری مدرن و باز که به عنوان "خانه دریاچه داده" شناخته می شود، ذخیره، درک و تجزیه و تحلیل همه داده های شما را ممکن می سازد.
وسعت و انعطاف پذیری راه حل های منبع باز دریاچه منبع باز با قدرت و عمق انبارهای داده ترکیب شده است.
جدیدترین چارچوبهای هوش مصنوعی و سرویسهای هوش مصنوعی از پیش ساخته شده را میتوان با یک خانه داده در زیرساخت ابری Oracle (OCI) استفاده کرد.
کار با انواع داده های اضافی در حین استفاده از دریاچه داده منبع باز امکان پذیر است. اما زمان و تلاش مورد نیاز برای مدیریت آن می تواند یک اشکال دائمی باشد.
OCI خدمات کاملاً مدیریت شده منبع باز lakehouse را با نرخ های پایین تر و با مدیریت کمتر ارائه می دهد که به شما امکان می دهد هزینه های عملیاتی کمتر، مقیاس پذیری و امنیت بهتر و ظرفیت ادغام تمام داده های موجود خود را در یک مکان پیش بینی کنید.
یک دیتا لیک هاوس ارزش انبارهای داده و مارت ها را که برای شرکت های موفق ضروری هستند، افزایش می دهد.
داده ها را می توان با استفاده از یک Lakehouse از چندین مکان تنها با یک جستجوی SQL بازیابی کرد.
برنامه ها و ابزارهای موجود بدون نیاز به تنظیمات یا کسب مهارت های جدید، دسترسی شفاف به تمام داده ها را دریافت می کنند.
نتیجه
معرفی راهحلهای داده lakehouse بازتابی از روند بزرگتر در کلان داده است، که ادغام تجزیه و تحلیل و ذخیرهسازی داده در پلتفرمهای داده یکپارچه برای به حداکثر رساندن ارزش تجاری از دادهها و در عین حال کاهش زمان، هزینه و پیچیدگی استخراج ارزش است.
پلتفرمهایی از جمله Databricks، Snowflake، Ahana، Dremio و Oracle همگی با ایده «دیتا لیکخانه» مرتبط شدهاند، اما هر کدام مجموعهای از ویژگیهای منحصربهفرد دارند و تمایل دارند که بیشتر شبیه یک انبار داده عمل کنند تا یک دریاچه داده واقعی. در کل.
هنگامی که راه حلی به عنوان «خانه داده» به بازار عرضه می شود، کسب و کارها باید مراقب معنای واقعی آن باشند.
شرکتها باید به فراتر از اصطلاحات بازاریابی مانند "data lakehouse" نگاه کنند و به جای آن به ویژگیهای هر پلتفرم نگاه کنند تا بهترین پلتفرم داده را انتخاب کنند که در آینده با تجارت آنها گسترش مییابد.
پاسخ دهید