فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
شرکتها بیش از هر زمان دیگری دادهها را جمعآوری میکنند، زیرا به طور فزایندهای به آنها برای اطلاعرسانی تصمیمات تجاری مهم، ارتقای پیشنهادات محصول و ارائه خدمات بهتر به مشتریان متکی هستند.
با توجه به تعداد دادههایی که با سرعت تصاعدی ایجاد میشوند، ابر چندین مزیت برای پردازش و تجزیه و تحلیل دادهها از جمله مقیاسپذیری، قابلیت اطمینان و در دسترس بودن ارائه میدهد.
در اکوسیستم ابری نیز چندین ابزار و فناوری برای پردازش و تحلیل داده ها وجود دارد. دو نوع ساختار ذخیرهسازی کلان داده که بیشتر مورد استفاده قرار میگیرند، انبارهای داده و دریاچههای داده هستند.
اگرچه استفاده از دریاچه داده جذابیت کمتری دارد زیرا نمیتوانید مدل و داده را در حالی که هنوز مرتبط هستند پرس و جو کنید، استفاده از یک انبار داده برای ذخیرهسازی جریان داده بیهوده است.
Wکدام نوع از معماری ابر را انتخاب می کنیم؟
آیا باید مفاهیم جدیدتری برای دریاچه داده در نظر بگیریم یا به محدودیت های انبار بسنده کنیم یا محدودیت های دریاچه؟
یک معماری جدید ذخیرهسازی داده به نام «دریاچه داده»، سازگاری دریاچههای داده را با مدیریت دادههای انبارهای داده ترکیب میکند.
درک روش های مختلف ذخیره سازی کلان داده برای ایجاد یک خط لوله ذخیره سازی داده قابل اعتماد برای هوش تجاری (BI)، تجزیه و تحلیل داده ها و فراگیری ماشین (ML) حجم کار، بسته به خواسته های شرکت شما.
در این پست، ما از نزدیک به Data Warehouse، Data Lake و Data Lakehouse با مزایا، محدودیت ها و همچنین مزایا و معایب آنها خواهیم پرداخت. شروع کنیم.
انبار داده چیست؟
انبار داده یک مخزن داده متمرکز است که توسط یک سازمان برای نگهداری حجم عظیمی از داده ها از منابع مختلف استفاده می شود. انبار داده بهعنوان منبع منفرد یک سازمان برای «صدق دادهها» عمل میکند و برای گزارشدهی و تحلیلهای تجاری ضروری است.
به طور معمول، انبارهای داده مجموعه داده های رابطه ای را از چندین منبع مانند داده های کاربردی، تجاری و تراکنش ها برای ذخیره داده های تاریخی ترکیب می کنند. قبل از بارگذاری در سیستم انبار، داده ها در انبارهای داده تبدیل و پاکسازی می شوند تا بتوان از آنها به عنوان یک منبع واحد از حقیقت داده استفاده کرد.
با توجه به ظرفیت آنها برای ارائه سریع بینش تجاری از همه زمینه های شرکت، مشاغل در انبارهای داده سرمایه گذاری می کنند. با استفاده از ابزارهای BI، کلاینتهای SQL، و دیگر راهحلهای تحلیلی کمتر پیچیده (یعنی غیرعلم داده)، تحلیلگران کسب و کار، مهندسان داده و تصمیم گیرندگان می توانند به داده ها از انبارهای داده دسترسی داشته باشند.
نگهداری یک انبار با حجم روزافزون داده ها گران است و انبار داده نمی تواند داده های خام یا بدون ساختار را مدیریت کند. علاوه بر این، برای تکنیکهای تحلیل دادههای پیچیده مانند یادگیری ماشین یا مدلسازی پیشبینی، گزینه ایدهآل نیست.
بنابراین، انبار داده، پاسخهای پرس و جو سریعتر و دادههایی با کیفیت بالاتر ارائه میکند. Google Big Query، Amazon Redshift، Azure SQL Data warehouse و Snowflake خدمات ابری هستند که برای انبارهای داده در دسترس هستند.
مزایای انبار داده
- افزایش کارایی و سرعت بارهای کاری هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها: انبارهای داده زمان مورد نیاز برای آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها را کوتاه می کنند. آنها می توانند به راحتی به تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای هوش تجاری پیوند دهند زیرا داده های انبار داده قابل اعتماد و سازگار هستند. علاوه بر این، انبارهای داده در زمان مورد نیاز برای جمعآوری داده صرفهجویی میکنند و به تیمها توانایی استفاده از دادهها را برای گزارشها، داشبورد و سایر الزامات تجزیه و تحلیل میدهند.
- افزایش ثبات، کیفیت و استانداردسازی داده ها: سازمان ها داده ها را از منابع مختلف از جمله داده های کاربر، فروش و تراکنش جمع آوری می کنند. شرکت میتواند به دادهها برای الزامات تجاری اعتماد کند، زیرا انبار داده، دادههای شرکت را در قالبی یکنواخت و استاندارد جمعآوری میکند که میتواند به عنوان یک منبع واحد از حقیقت داده عمل کند.
- افزایش تصمیم گیری به طور کلی: انبار داده ها با ارائه یک فروشگاه متمرکز برای داده های اخیر و قدیمی، تصمیم گیری بهتر را تسهیل می کند. با پردازش داده ها در انبارهای داده برای بینش دقیق، تصمیم گیرندگان می توانند خطرات را ارزیابی کنند، خواسته های مشتری را درک کنند و کالاها و خدمات را ارتقا دهند.
- ارائه هوش تجاری بهتر: انبار داده ها فاصله بین داده های خام عظیم را که اغلب به طور معمول به طور معمول جمع آوری می شوند و داده های نظارتی که بینش هایی را ارائه می دهند، پر می کند. آنها به عنوان پایه ای برای ذخیره سازی داده های یک سازمان عمل می کنند و آن را قادر می سازند به سؤالات پیچیده در مورد داده های خود پاسخ دهد و از پاسخ ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری قابل دفاع استفاده کند.
محدودیت های انبار داده
- عدم انعطاف پذیری داده ها: در حالی که انبارهای داده در مدیریت داده های ساخت یافته برتر هستند، فرمت های داده نیمه ساختاریافته و بدون ساختار مانند تجزیه و تحلیل گزارش، جریان و داده های رسانه های اجتماعی می تواند برای آنها چالش برانگیز باشد. این باعث می شود تا انبارهای داده را برای موارد استفاده شامل یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دشواری.
- هزینه نصب و نگهداری: نصب و نگهداری انبارهای داده ممکن است گران باشد. علاوه بر این، انبار داده اغلب ثابت نیست. پیر می شود و نیاز به نگهداری مکرر دارد که گران است.
مزایا
- یافتن، بازیابی و پرس و جو داده ها ساده است.
- تا زمانی که داده ها از قبل تمیز هستند، آماده سازی داده های SQL ساده است.
منفی
- شما مجبور هستید فقط از یک فروشنده تجزیه و تحلیل استفاده کنید.
- تجزیه و تحلیل و ذخیره داده های بدون ساختار یا جریان بسیار پرهزینه است.
دریاچه داده چیست؟
هر نوع داده ای توسط دریاچه های داده وعده داده شده و امکان پذیر شده است. مفید است که داده ها به شیوه ای قابل دسترس در مرکز قرار گرفته و برای خواندن در دسترس باشند.
دریاچه داده یک فضای ذخیرهسازی متمرکز و بسیار سازگار است که در آن حجم عظیمی از دادههای سازمانیافته و بدون ساختار به شکلهای پردازشنشده، بدون تغییر و قالببندینشده نگهداری میشوند.
یک دریاچه داده از یک معماری مسطح و اشیاء ذخیره شده در حالت پردازش نشده برای ذخیره داده ها استفاده می کند، برخلاف انبارهای داده، که داده های رابطه ای را که قبلاً «پاک شده» شده اند، ذخیره می کنند.
دریاچههای داده، برخلاف انبارهای داده، که در مدیریت دادهها در این قالب مشکل دارند، سازگار، قابل اعتماد و مقرون به صرفه هستند و به شرکتها اجازه میدهند تا بینش بهتری از دادههای بدون ساختار به دست آورند.
در دریاچه های داده، داده ها استخراج، بارگیری و تبدیل می شوند (ELT) برای مقاصد تحلیلی به جای اینکه طرحواره یا داده ها در زمان جمع آوری داده ها ایجاد شود.
استفاده از فناوریها برای بسیاری از انواع دادهها از دستگاههای IoT، رسانه های اجتماعیو داده های جاری، دریاچه های داده، یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل پیش بینی را امکان پذیر می کنند.
علاوه بر این، یک دانشمند داده که می تواند داده های خام را پردازش کند، می تواند از دریاچه داده استفاده کند. از طرف دیگر، استفاده از انبار داده برای مشاغل آسان تر است. این برای پروفایل کاربری عالی است، تحلیل های پیش بینی، یادگیری ماشینی و سایر وظایف.
اگرچه دریاچههای داده چندین مشکل را در انبارهای داده برطرف میکنند، کیفیت دادههای آنها ضعیف است و سرعت پرس و جو آنها ناکافی است. علاوه بر این، برای انجام پرس و جوهای SQL به ابزارهای اضافی برای کاربران تجاری نیاز است. دریاچه داده ای که ساختار ضعیفی دارد ممکن است با مشکل رکود داده مواجه شود.
مزایای دریاچه داده
- پشتیبانی از طیف گستردهای از موارد کاربردی یادگیری ماشین و علم داده استفاده از ماشینهای مختلف و الگوریتمهای یادگیری عمیق برای مدیریت دادهها در دریاچههای داده سادهتر است زیرا دادهها به صورت باز و خام نگهداری میشوند.
- تطبیق پذیری داده ها، که به شما امکان می دهد داده ها را در هر قالب یا رسانه ای بدون نیاز به یک طرح از پیش تعیین شده ذخیره کنید، یک مزیت بزرگ است. موارد استفاده از دادههای آینده را میتوان پشتیبانی کرد و اگر دادهها در حالت اولیه باقی بمانند، دادههای بیشتری را میتوان تجزیه و تحلیل کرد.
- به منظور اجتناب از ذخیره هر دو نوع داده در زمینههای مختلف، دریاچههای داده میتوانند حاوی دادههای ساختاریافته و بدون ساختار باشند. برای ذخیره انواع مختلف داده های سازمانی، آنها یک مکان واحد را ارائه می دهند.
- در مقایسه با انبارهای داده سنتی، دریاچههای داده ارزانتر هستند، زیرا برای نگهداری بر روی سختافزار کالایی ارزانقیمت ساخته شدهاند، مانند ذخیرهسازی اشیا، که اغلب برای هزینه کمتر به ازای هر گیگابایت ذخیره میشود.
محدودیت های دریاچه داده
- تجزیه و تحلیل داده ها و موارد استفاده از هوش تجاری امتیاز ضعیفی دارند: دریاچه های داده می توانند سازماندهی نشده باشند اگر به اندازه کافی نگهداری نشوند، که ارتباط آنها با هوش تجاری و ابزارهای تجزیه و تحلیل را دشوار می کند. بهعلاوه، در صورت لزوم برای گزارشدهی و موارد استفاده از تجزیه و تحلیل، عدم سازگاری ساختارهای داده و پشتیبانی تراکنشی ACID (اتمی، سازگاری، جداسازی و دوام) میتواند منجر به عملکرد نابهینه پرس و جو شود.
- ناهماهنگی دریاچههای داده، اجرای قابلیت اطمینان و امنیت دادهها را غیرممکن میکند، که منجر به فقدان هر دو میشود. ممکن است ایجاد استانداردهای امنیتی و مدیریت داده مناسب برای پاسخگویی به انواع داده های حساس دشوار باشد، زیرا دریاچه های داده می توانند هر فرم داده را مدیریت کنند.
مزایا
- راه حل هایی که برای انواع داده ها مقرون به صرفه هستند.
- قادر به مدیریت داده هایی است که هم سازمان یافته و هم نیمه ساختار یافته هستند.
- ایده آل برای پردازش و پخش داده های پیچیده.
منفی
- برای ساخت به یک خط لوله پیچیده نیاز دارد.
- به داده ها کمی زمان بدهید تا قابل پرس و جو شوند.
- تضمین قابلیت اطمینان و کیفیت داده ها زمان می برد.
Data Lakehouse چیست؟
یک معماری جدید ذخیرهسازی کلان داده به نام «دریاچه داده» بزرگترین جنبههای دریاچههای داده و انبارهای داده را ترکیب میکند. همه دادههای شما، اعم از ساختاریافته، نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار، میتوانند در یک مکان با بهترین یادگیری ماشینی، هوش تجاری و قابلیتهای پخش جریانی ممکن به لطف یک خانه داده ذخیره شوند.
دریاچه های داده از همه نوع اغلب نقطه شروع برای دریاچه های داده هستند. پس از آن، داده ها به قالب دلتا لیک (یک لایه ذخیره سازی منبع باز که قابلیت اطمینان را برای دریاچه های داده به ارمغان می آورد) تبدیل می شود.
دریاچههای داده با دریاچههای دلتا، رویههای تراکنش ACID را از انبارهای داده معمولی فعال میکنند. در اصل، سیستم Lakehouse از ذخیرهسازی ارزانقیمتی برای نگهداری مقادیر عظیمی از دادهها به شکل اصلیشان استفاده میکند، مانند دریاچههای داده.
افزودن لایه ابرداده در بالای فروشگاه نیز ساختار داده میدهد و ابزارهای مدیریت دادهها را مانند ابزارهایی که در انبارهای داده یافت میشوند، توانمند میسازد.
این امکان را برای بسیاری از تیمها فراهم میکند تا از طریق یک سیستم واحد برای انواع ابتکارات مانند علم داده، یادگیری ماشین و هوش تجاری به تمام دادههای شرکت دسترسی داشته باشند.
مزایای Data Lakehouse
- پشتیبانی از طیف وسیعتری از حجمهای کاری: برای تسهیل تجزیه و تحلیلهای پیچیده، خانههای داده به کاربران امکان دسترسی مستقیم به برخی از محبوبترین ابزارهای هوش تجاری (Tableau، PowerBI) را میدهند. علاوه بر این، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین به راحتی میتوانند از دادهها استفاده کنند، زیرا خانههای داده از فرمتهای داده باز (مانند پارکت) همراه با APIها و چارچوبهای یادگیری ماشینی مانند Python/R استفاده میکنند.
- مقرون به صرفه بودن: خانههای دریاچه داده از راهحلهای ذخیرهسازی شی ارزان قیمت برای پیادهسازی ویژگیهای ذخیرهسازی مقرونبهصرفه دریاچههای داده استفاده میکنند. با ارائه یک راه حل واحد، دیتا لیک هاوس ها همچنین هزینه ها و زمان مرتبط با مدیریت سیستم های مختلف ذخیره سازی داده را از بین می برند.
- طراحی خانه داده ها، طرحواره و یکپارچگی داده ها را تضمین می کند و ساختن سیستم های مدیریت و امنیت داده موثر را ساده تر می کند. سهولت از نسخه سازی داده ها، حکومت و امنیت.
- دیتا لیک هاوس ها یک پلتفرم ذخیره سازی داده چند منظوره را ارائه می دهند که می تواند تمام خواسته های داده های شرکت را برآورده کند، که باعث کاهش تکرار داده ها می شود. اکثر کسب و کارها یک راه حل ترکیبی را به دلیل مزایای انبار داده و دریاچه داده انتخاب می کنند. این استراتژی، در عین حال، می تواند منجر به تکرار پرهزینه داده ها شود.
- پشتیبانی از فرمت های باز فرمتهای باز انواع فایلهایی هستند که میتوانند توسط بسیاری از نرمافزارهای کاربردی استفاده شوند و مشخصات آنها به صورت عمومی در دسترس است. بر اساس گزارش ها، Lakehouse ها قادر به ذخیره داده ها در فرمت های فایل رایج مانند Apache Parket و ORC (Optimized Row Columnar) هستند.
محدودیت های Data Lakehouse
بزرگترین نقطه ضعف یک خانه داده این است که هنوز یک فناوری جوان و در حال توسعه است. مشخص نیست که آیا در نتیجه به تعهدات خود عمل خواهد کرد یا خیر. قبل از اینکه خانههای دریاچه داده بتوانند با سیستمهای ذخیرهسازی بزرگ داده رقابت کنند، ممکن است سالها طول بکشد.
با این حال، با توجه به سرعتی که نوآوری مدرن در حال رخ دادن است، دشوار است که بگوییم آیا یک سیستم ذخیرهسازی داده متفاوت در نهایت جایگزین آن نخواهد شد.
مزایا
- یک پلتفرم تمام داده ها را دارد، به این معنی که نام هاست کمتری برای نگهداری وجود دارد.
- اتمی، قوام، انزوا، و چقرمگی بیتأثیر است.
- به طور قابل توجهی مقرون به صرفه تر است.
- یک پلتفرم تمام داده ها را دارد، به این معنی که نام هاست کمتری برای نگهداری وجود دارد.
- ساده برای مدیریت، و سریع برای رفع هر گونه مشکل
- ساخت خط لوله را ساده تر کنید
منفی
- تنظیم ممکن است کمی طول بکشد.
- این بسیار جوان و بسیار دور است که نمی تواند به عنوان یک سیستم ذخیره سازی جا افتاده واجد شرایط باشد.
انبار داده در مقابل دریاچه داده در مقابل دریاچه دیتا
انبار داده دارای سابقه طولانی در برنامه های کاربردی هوش، گزارش و تجزیه و تحلیل سازمانی است و اولین فناوری ذخیره سازی کلان داده است.
از سوی دیگر، انبارهای داده گران هستند و در مدیریت دادههای متنوع و بدون ساختار، مانند جریان داده، مشکل دارند. برای بارهای کاری یادگیری ماشین و علم داده، دریاچههای داده برای مدیریت دادههای خام به اشکال مختلف در ذخیرهسازی مقرونبهصرفه توسعه داده شدند.
اگرچه دریاچههای داده با دادههای بدون ساختار مؤثر هستند، اما فاقد قابلیتهای تراکنشی ACID در انبارهای داده هستند و تضمین سازگاری و قابلیت اطمینان دادهها را به چالش میکشد.
جدیدترین معماری ذخیرهسازی دادهها، معروف به «دریاچه داده»، قابلیت اطمینان و سازگاری انبارهای داده را با مقرون به صرفه بودن و سازگاری دریاچههای داده ترکیب میکند.
نتیجه
در نتیجه، ساختن یک خانه دریاچه داده از ابتدا ممکن است دشوار باشد. علاوه بر این، تقریباً مطمئناً از یک پلت فرم طراحی شده برای فعال کردن معماری خانه دریاچه داده باز استفاده خواهید کرد.
بنابراین، قبل از خرید، مراقب باشید که ویژگیها و پیادهسازیهای فراوان هر پلتفرم را بررسی کنید. شرکت هایی که به دنبال یک راه حل داده بالغ و ساختار یافته با تمرکز بر هوش تجاری و موارد استفاده از تجزیه و تحلیل داده هستند، می توانند یک انبار داده را در نظر بگیرند.
با این حال، شرکتهایی که به دنبال راهحل دادههای بزرگ مقیاسپذیر و مقرونبهصرفه برای افزایش بار کاری برای علم داده و یادگیری ماشین بر روی دادههای بدون ساختار هستند، باید دریاچههای داده را در نظر بگیرند.
در نظر بگیرید که کسبوکار شما به دادههای بیشتری نسبت به فناوریهای انبار داده و دریاچه داده نیاز دارد، یا اینکه به دنبال راهحلی برای ادغام تحلیلهای پیچیده و عملیات یادگیری ماشین روی دادههای خود هستید. آ خانه دریاچه داده یک گزینه معقول در شرایط است.
پاسخ دهید