Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Data Lakehouses yhdistää tietovaraston ja datajärven konseptit yrityksille.
Näiden työkalujen avulla voit rakentaa kustannustehokkaita tiedontallennusratkaisuja yhdistämällä datalakkien hallintaominaisuudet tietovarastoissa olevaan tietoarkkitehtuuriin.
Lisäksi tietojen migraatio ja redundanssi vähenevät, hallintaan kuluu vähemmän aikaa ja lyhyemmistä skeemoista ja tietojen hallintamenettelyistä tulee tosiasia.
Yhdellä datajärvitalolla on monia etuja verrattuna tallennusjärjestelmään, jossa on useita ratkaisuja.
Datatieteilijät käyttävät edelleen näitä työkaluja parantaakseen ymmärrystään liiketoimintatiedoista ja koneoppimismenetelmistä.
Tässä artikkelissa tarkastellaan nopeasti data Lakehousea, sen ominaisuuksia ja käytettävissä olevia työkaluja.
Data Lakehousen esittely
Uudenlainen tietoarkkitehtuuri nimeltä "data Lakehouse” yhdistää datajärven ja tietovaraston korjatakseen kunkin heikkoudet itsenäisesti.
Lakehouse-järjestelmä, kuten datajärvet, käyttää edullista tallennustilaa pitääkseen valtavat tietomäärät alkuperäisessä muodossaan.
Metatietokerroksen lisääminen myymälän päälle tarjoaa myös tietorakenteen ja mahdollistaa samankaltaiset tiedonhallintatyökalut kuin tietovarastoissa.
Se sisältää valtavia määriä jäsenneltyä, puolistrukturoitua ja strukturoimatonta dataa, joka on saatu eri yrityssovelluksista, järjestelmistä ja laitteista, joita käytetään koko yrityksessä.
Tämän seurauksena, toisin kuin datajärvet, Lakehouse-järjestelmä voi hallita ja optimoida näitä tietoja SQL-suorituskykyä varten.
Sillä on myös kyky tallentaa ja käsitellä suuria määriä erilaisia tietoja halvemmalla kuin tietovarastot.
Data Lakehouse on hyödyllinen, kun sinun on suoritettava tietojen käyttö tai analysointi mitä tahansa dataa vastaan, mutta et ole varma tiedoista tai suositellusta analyytiikasta.
Järvirakennusarkkitehtuuri toimii varsin hyvin, jos suorituskyky ei ole ensisijainen huolenaihe.
Tämä ei tarkoita, että sinun pitäisi perustaa koko rakennus järvitalolle.
Lisätietoja datajärven, järvirakennuksen, tietovaraston tai erikoistuneen analytiikkatietokannan valitsemisesta kullekin käyttötapaukselle on saatavilla. tätä.
Data Lakehousen ominaisuudet
- Samanaikainen tietojen lukeminen ja kirjoittaminen
- Sopeutuvuus ja skaalautuvuus
- Schema apu tiedonhallintatyökalujen kanssa
- Samanaikainen tietojen lukeminen ja kirjoittaminen
- Edullista säilytystilaa
- Kaikki tietotyypit ja tiedostomuodot ovat tuettuja.
- Pääsy tietotieteen ja koneoppimistyökaluihin, jotka on optimoitu
- Tietotiimesi hyötyvät siitä, että heillä on pääsy vain yhteen järjestelmään, jotta työkuormat voidaan siirtää sen kautta nopeammin ja tarkemmin.
- Reaaliaikaiset mahdollisuudet datatieteen, koneoppimisen ja analytiikan aloitteisiin
5 parasta Data Lakehouse -työkalua
Tietokannat
Databricks, jonka perusti henkilö, joka kehitti ensimmäisenä Apache Sparkin ja teki sen avoimen lähdekoodin, tarjoaa hallitun Apache Spark -palvelun ja on sijoitettu alustaksi datajärville.
Databricks Lakehouse -arkkitehtuurin Data Lake-, Delta Lake- ja Delta Engine -komponentit mahdollistavat liiketoimintatiedon, datatieteen ja koneoppimisen käyttötapaukset.
Data Lake on julkinen pilvitallennusvarasto.
Tukee metatietojen hallintaa, monirakenteisten tietojoukkojen erä- ja stream-tietojen käsittelyä, tiedonhakua, turvallisia käyttöoikeuksia ja SQL-analytiikkaa.
Databricks tarjoaa suurimman osan tietovarastotoiminnoista, joita voi odottaa näkevän data Lakehouse -alustassa.
Databricks julkisti äskettäin Auto Loader -sovelluksensa, joka automatisoi ETL- ja tiedonsyötön sekä hyödyntää datanäytteenottoa päätelläkseen skeeman useille tietotyypeille, jotta datajärven tallennusstrategian olennaiset osat voidaan toteuttaa.
Vaihtoehtoisesti käyttäjät voivat rakentaa ETL-putkia julkisen pilvitietojärvensä ja Delta Laken välille Delta Live Tablesin avulla.
Paperilla Databricksillä näyttää olevan kaikki edut, mutta ratkaisun asentaminen ja sen tietoputkien luominen vaatii paljon ihmistyötä ammattitaitoisilta kehittäjiltä.
Mittakaavassa vastaus tulee myös monimutkaisemmaksi. Se on monimutkaisempi kuin miltä näyttää.
Ahana
Data Lake on yksi, keskeinen paikka, johon voit tallentaa minkä tahansa tyyppistä dataa, mukaan lukien strukturoimatonta ja strukturoitua dataa. AWS S3, Microsoft Azure ja Google Cloud Storage ovat kolme yleistä datajärveä.
Datajärvet ovat uskomattoman suosittuja, koska ne ovat erittäin edullisia ja helppokäyttöisiä; voit periaatteessa tallentaa niin paljon mitä tahansa dataa kuin haluat hyvin pienellä rahalla.
Data Lake ei kuitenkaan tarjoa sisäänrakennettuja työkaluja, kuten analytiikkaa, kyselyä jne.
Tarvitset kyselymoottorin ja dataluettelon datajärven päällä (jossa Ahana Cloud tulee sisään), jotta voit tehdä kyselyitä tiedoistasi ja käyttää niitä.
Sekä Data Warehousen että Data Laken parhaiden ominaisuuksien avulla on kehitetty uusi datajärvisuunnittelu.
Tämä osoittaa, että se on läpinäkyvä, mukautuva, sillä on hyvä hinta/suorituskyky, mittakaava kuin datajärvi tukee transaktioita ja sen turvallisuustaso on verrattavissa tietovarastoon.
Tehokas SQL-kyselymoottorisi ovat Data Lakehousen takana olevat aivot. Tämän ansiosta voit suorittaa korkean suorituskyvyn analytiikkaa datajärvitietoihisi.
Ahana Cloud for Presto on SaaS for Presto AWS:ssä, mikä tekee Preston käytön aloittamisesta pilvessä uskomattoman helppoa.
S3-pohjaista datajärveä varten Ahanalla on jo sisäänrakennettu tietoluettelo ja välimuisti. Ahana tarjoaa sinulle Preston ominaisuudet ilman, että sinun tarvitsee käsitellä yleiskustannuksia, koska se tekee sen sisäisesti.
AWS Lake Formation, Apache Hudi ja Delta Lake ovat vain muutamia tapahtumanhaltijoista, jotka ovat osa pinoa ja integroituvat siihen.
Dremio
Organisaatiot pyrkivät arvioimaan nopeasti, yksinkertaisesti ja tehokkaasti valtavia määriä nopeasti kasvavaa dataa.
Dremio uskoo, että avoimen datan lakehouse yhdistää datalakkien ja tietovarastojen edut avoimesti on paras tapa saavuttaa tämä.
Dremion Lakehouse-alusta tarjoaa kaikille sopivan kokemuksen, ja sen helppokäyttöinen käyttöliittymä antaa käyttäjien suorittaa analyysit murto-osassa aikaa.
Dremio Cloud, täysin hallittu data Lakehouse -alusta, ja kahden uuden palvelun lanseeraus: Dremio Sonar, Lakehouse-kyselymoottori, ja Dremio Arctic, älykäs megastore Apache Icebergille, joka tarjoaa ainutlaatuisen Git-tyyppisen kokemuksen järvitalolle.
Kaikki organisaation SQL-työkuormat voidaan ajaa kitkattomalla, loputtomasti skaalautuvalla Dremio Cloud -alustalla, joka myös automatisoi tiedonhallintatehtävät.
Se on rakennettu SQL:lle, tarjoaa Git-tyyppisen kokemuksen, on avoimen lähdekoodin ja on aina ilmainen.
He loivat sen Lakehouse-alustaksi, jota datatiimit rakastavat.
Käyttämällä avoimen lähdekoodin taulukko- ja tiedostomuotoja, kuten Apache Iceberg ja Apache Parquet, tietosi pysyvät omassa datajärven tallennustilassasi, kun käytät Dremio Cloudia.
Tulevat innovaatiot on helppo ottaa käyttöön ja oikea moottori voidaan valita työmääräsi perusteella.
Lumihiutale
Snowflake on pilvitieto- ja analytiikkaalusta, joka pystyy vastaamaan datalakkien ja varastojen tarpeisiin.
Se alkoi pilviinfrastruktuuriin rakennettuna tietovarastojärjestelmänä.
Alusta koostuu keskitetystä tallennusvarastosta, joka sijaitsee AWS:n, Microsoft Azuren tai Google Cloud Platformin (GCP) julkisen pilvitallennustilan päällä.
Sen jälkeen on moniklusterilaskentakerros, jossa käyttäjät voivat käynnistää virtuaalisen tietovaraston ja suorittaa SQL-kyselyitä tietovarastoaan vastaan.
Arkkitehtuuri mahdollistaa tallennus- ja laskentaresurssien erottamisen, jolloin organisaatiot voivat skaalata näitä kahta itsenäisesti tarpeen mukaan.
Lopuksi Snowflake tarjoaa palvelukerroksen, jossa on metatietojen luokittelu, resurssien hallinta, tiedonhallinta, tapahtumat ja muut ominaisuudet.
BI-työkaluliittimet, metatietojen hallinta, pääsynhallinta ja SQL-kyselyt ovat vain muutamia niistä tietovaraston toiminnoista, joita alusta tarjoaa erinomaisesti.
Snowflake on kuitenkin rajoitettu yhteen relaatiopohjaiseen SQL-pohjaiseen kyselymoottoriin.
Seurauksena on, että sen hallinta on yksinkertaisempaa, mutta vähemmän mukautuvaa, ja monimallitietojärven visio ei toteudu.
Lisäksi Snowflake vaatii yrityksiä lataamaan ne keskitettyyn tallennuskerrokseen ennen kuin pilvivarastossa olevia tietoja voidaan etsiä tai analysoida.
Manuaalinen dataliukuhihnamenettely edellyttää ETL:n, valmistelun ja tietojen muotoilua ennen sen tutkimista. Näiden manuaalisten prosessien laajentaminen tekee niistä turhauttavia.
Toinen vaihtoehto, joka näyttää sopivalta paperilla, mutta itse asiassa poikkeaa yksinkertaisen tiedonsyötön datajärviperiaatteesta, on Snowflaken datajärvitalo.
oraakkeli
Moderni, avoin arkkitehtuuri, joka tunnetaan nimellä "data Lakehouse", mahdollistaa kaiken datan tallentamisen, ymmärtämisen ja analysoinnin.
Suosituimpien avoimen lähdekoodin datajärviratkaisujen leveys ja joustavuus yhdistyvät tietovarastojen vahvuuteen ja syvyyteen.
Uusimmat tekoälykehykset ja valmiiksi rakennettuja tekoälypalveluita voidaan käyttää Oracle Cloud Infrastructure (OCI) -tietojärven kanssa.
On mahdollista työskennellä muuntyyppisten tietojen kanssa, kun käytetään avoimen lähdekoodin datajärveä. Mutta sen hallintaan tarvittava aika ja vaiva voivat olla jatkuva haitta.
OCI tarjoaa täysin hallittuja avoimen lähdekoodin järvipalveluita pienemmillä hinnoilla ja pienemmällä hallinnoinnilla, minkä ansiosta voit ennakoida pienempiä käyttökustannuksia, paremman skaalautuvuuden ja turvallisuuden sekä mahdollisuuden yhdistää kaikki olemassa oleva tietosi yhteen paikkaan.
Data Lakehouse nostaa menestyville yrityksille olennaisten tietovarastojen ja kauppapaikkojen arvoa.
Tietoja voidaan hakea Lakehousen avulla useista paikoista yhdellä SQL-kyselyllä.
Olemassa olevat ohjelmat ja työkalut saavat läpinäkyvän pääsyn kaikkeen tietoon ilman muutoksia tai uusien taitojen hankkimista.
Yhteenveto
Data Lakehouse -ratkaisujen käyttöönotto heijastaa suurdatan laajempaa trendiä, joka on analytiikan ja datan tallennuksen integrointi yhtenäisiin tietoalustoihin, jotta datasta saadaan mahdollisimman paljon liikearvoa ja samalla pienennetään arvon poiminnan aikaa, kustannuksia ja monimutkaisuutta.
Alustat, kuten Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio ja Oracle, on kaikki liitetty "data Lakehouse" -ajatukseen, mutta niillä jokaisella on ainutlaatuinen joukko ominaisuuksia ja taipumus toimia enemmän kuin tietovarasto kuin todellinen datajärvi. kokonaisena.
Kun ratkaisua markkinoidaan "datajärven talona", yritysten tulee olla varovaisia sen suhteen, mitä se todellisuudessa tarkoittaa.
Yritysten on katsottava pidemmälle kuin markkinointisalasana, kuten "data lakehouse", ja sen sijaan tutkittava kunkin alustan ominaisuuksia valitakseen paras data-alusta, joka laajenee niiden yritysten kanssa tulevaisuudessa.
Jätä vastaus