Clár na nÁbhar[Folaigh][Taispeáin]
Tá níos mó sonraí á ngabháil ag cuideachtaí ná riamh agus iad ag brath níos mó air chun cinntí tábhachtacha gnó a threorú, chun feabhas a chur ar thairiscintí táirgí agus chun seirbhís níos fearr a sholáthar do chustaiméirí.
Agus cainníocht na sonraí á gcruthú ag ráta easpónantúil, tá roinnt buntáistí ag baint leis an néal maidir le próiseáil sonraí agus anailísíocht, lena n-áirítear inscálaitheacht, spleáchas agus infhaighteacht.
San éiceachóras scamall, tá roinnt uirlisí agus teicneolaíochtaí ann freisin le haghaidh próiseála sonraí agus anailísíochta. Is iad an dá chineál struchtúir stórála sonraí móra a úsáidtear is minice ná stórais sonraí agus lochanna sonraí.
Cé nach bhfuil sé chomh tarraingteach úsáid a bhaint as loch sonraí toisc nach féidir leat an tsamhail agus na sonraí a cheistiú cé go bhfuil siad fós ábhartha, is dramhaíl é stóras sonraí a fhostú chun stóráil sonraí a shruthú.
Wcineál ailtireachta scamall ard a roghnaíonn muid?
Ar cheart dúinn smaoineamh ar choincheapa níos nuaí don teach loch sonraí, nó ar cheart dúinn a bheith sásta le srianta an stórais nó le srianta an locha?
Nascann ailtireacht nua stórála sonraí ar a dtugtar “teach locha sonraí” inoiriúnaitheacht na lochanna sonraí le bainistíocht sonraí stórais sonraí.
Tá sé ríthábhachtach na modhanna stórála mórshonraí éagsúla a thuiscint chun píblíne stórála sonraí iontaofa a thógáil le haghaidh faisnéis ghnó (BI), anailísíocht sonraí, agus foghlaim meaisín (ML) ualaí oibre, ag brath ar éilimh do chuideachta.
Sa phost seo, déanfaimid breathnú go géar ar Data Warehouse, Data Lake, agus Data Lakehouse, le buntáistí, teorainneacha chomh maith leis na buntáistí agus na míbhuntáistí a bhaineann leo. Tosaímid.
Cad is Stóras Sonraí ann?
Is éard is stóras sonraí ann ná stór sonraí láraithe a úsáideann eagraíocht chun méideanna ollmhóra sonraí a choinneáil ó go leor foinsí. Feidhmíonn stóras sonraí mar fhoinse aonair “fhírinne sonraí” na heagraíochta agus tá sé ríthábhachtach don tuairisciú agus don anailísíocht ghnó.
De ghnáth, comhcheanglaíonn stórais sonraí tacair sonraí coibhneasta ó fhoinsí éagsúla, amhail sonraí feidhmchláir, gnó agus idirbhearta, chun sonraí stairiúla a stóráil. Sula ndéantar é a luchtú isteach sa chóras stórais, déantar sonraí a chlaochlú agus a ghlanadh i stórais sonraí ionas gur féidir é a úsáid mar fhoinse fhírinne sonraí amháin.
Mar gheall ar a gcumas léargais ghnó a thairiscint go tapa ó gach réimse den chuideachta, infheistíonn gnólachtaí i stórais sonraí. Le húsáid uirlisí BI, cliaint SQL, agus réitigh anailísíochta eile nach bhfuil chomh sofaisticiúla (ie, eolaíocht neamh-sonraí), anailísithe gnó, is féidir le hinnealtóirí sonraí, agus le cinnteoirí rochtain a fháil ar shonraí ó stórais sonraí.
Tá sé costasach stóras a chothabháil ina bhfuil an méid sonraí atá ag méadú de shíor, agus ní féidir le stóras sonraí sonraí amha nó neamhstruchtúrtha a láimhseáil. Ina theannta sin, ní hé an rogha iontach é do theicnící anailíse sonraí sofaisticiúla cosúil le meaisínfhoghlaim nó samhaltú thuarthach.
Mar sin, soláthraíonn stóras sonraí freagraí níos tapúla ar fhiosrúcháin agus sonraí ar chaighdeán níos airde. Is seirbhísí scamall iad Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data, agus Snowflake atá ar fáil le haghaidh stórais sonraí.
Buntáistí Stóras Sonraí
- Éifeachtúlacht agus luas ualaí oibre faisnéise gnó agus anailíse sonraí a mhéadú: Giorraíonn stórais sonraí an t-am a theastaíonn chun sonraí a ullmhú agus a anailísiú. Is féidir leo nascadh go héasca le huirlisí anailísíochta sonraí agus faisnéise gnó ós rud é go bhfuil na sonraí ón stóras sonraí iontaofa agus comhsheasmhach. Ina theannta sin, sábhálann stórais sonraí an t-am a theastaíonn chun sonraí a bhailiú agus cuireann siad ar chumas na bhfoirne sonraí a úsáid le haghaidh tuarascálacha, cláir agus ceanglais anailíse eile.
- Comhsheasmhacht, cáilíocht agus caighdeánú sonraí a mhéadú: Bailíonn eagraíochtaí sonraí ó fhoinsí éagsúla, lena n-áirítear sonraí úsáideoirí, díolacháin agus idirbhearta. Is féidir leis an ngnólacht muinín a bheith aige as na sonraí maidir le ceanglais ghnó toisc go dtiomsaíonn trádstóráil sonraí sonraí corparáideacha i bhformáid aonfhoirmeach chaighdeánaithe a fhéadfaidh feidhmiú mar fhoinse aonair fhírinne sonraí.
- Feabhas a chur ar chinnteoireacht i gcoitinne: Éascaíonn trádstóráil sonraí cinnteoireacht níos fearr trí stór láraithe a thairiscint do shonraí nua agus sean araon. Trí shonraí a phróiseáil i stórais sonraí le haghaidh léargais bheachta, is féidir le cinnteoirí rioscaí a mheas, mianta na gcliant a thuiscint, agus earraí agus seirbhísí a fheabhsú.
- Faisnéis ghnó níos fearr a sholáthar: Dúnann trádstóráil sonraí an bhearna idir sonraí ollmhóra amh, a bhailítear go minic mar ghnáthchúrsa, agus na sonraí coimeádta a sholáthraíonn léargais. Feidhmíonn siad mar bhunús do stóráil sonraí eagraíochta, rud a chuireann ar a chumas ceisteanna casta a fhreagairt faoina sonraí agus úsáid a bhaint as na freagraí chun cinntí inchosanta gnó a dhéanamh.
Teorainneacha Stóras Sonraí
- Easpa solúbthachta sonraí: Cé go bhfuil sármhaitheas ag stórais sonraí ag láimhseáil sonraí struchtúrtha, is féidir le formáidí sonraí leath-struchtúrtha agus neamhstruchtúrtha amhail anailísíocht loga, sruthú, agus sonraí meán sóisialta a bheith dúshlánach dóibh. Déanann sé seo stórais sonraí a mholadh le haghaidh cásanna úsáide a bhaineann le meaisínfhoghlaim agus hintleachta saorga deacair.
- Costas a shuiteáil agus a chothabháil: Is féidir le stórais sonraí a bheith costasach a shuiteáil agus a chothabháil. Ina theannta sin, is minic nach mbíonn an stóras sonraí statach; téann sé in aois agus teastaíonn é a chothabháil go minic, rud atá costasach.
Son
- Is furasta sonraí a aimsiú, a aisghabháil agus a cheistiú.
- Chomh fada is atá na sonraí glan cheana féin, tá ullmhú sonraí SQL simplí.
CONS
- Ní mór duit ach díoltóir anailíse amháin a úsáid.
- Tá sé costasach go leor sonraí neamhstruchtúrtha nó sreafa a anailísiú agus a stóráil.
Cad é Data Lake?
Tá gach cineál sonraí geallta agus indéanta ag lochanna sonraí. Tá sé tairbheach sonraí ar bhealach inrochtana a bheith suite go lárnach agus ar fáil lena léamh.
Is spás stórála láraithe, thar a bheith inoiriúnaithe é loch sonraí ina gcoimeádtar méideanna ollmhóra sonraí eagraithe agus neamhstruchtúrtha ina bhfoirmeacha neamhphróiseáilte, neamhathraithe agus neamhfhormáidithe.
Úsáideann loch sonraí ailtireacht chomhréidh agus rudaí atá stóráilte ina staid neamhphróiseáilte chun sonraí a stóráil, i gcomparáid le stórais sonraí, a shábhálann sonraí coibhneasta a “glanadh” roimhe seo.
Tá lochanna sonraí, i gcomparáid le stórais sonraí, a mbíonn deacrachtaí acu sonraí a láimhseáil san fhormáid seo, inoiriúnaithe, iontaofa agus inacmhainne agus ligeann siad d’fhiontair léargas feabhsaithe a fháil ó shonraí neamhstruchtúrtha.
I lochanna sonraí, déantar sonraí a bhaint, a luchtú agus a chlaochlú (ELT) chun críocha anailíse seachas an scéimre nó na sonraí a bheith bunaithe tráth bailithe na sonraí.
Teicneolaíochtaí a úsáid le haghaidh go leor cineálacha sonraí ó fheistí IoT, na meáin shóisialta, agus sonraí a shruthú, cumasaíonn lochanna sonraí meaisínfhoghlaim agus anailísíocht thuarthach.
Ina theannta sin, féadfaidh eolaí sonraí atá in ann sonraí amh a phróiseáil an loch sonraí a úsáid. Ar an láimh eile, tá stóras sonraí níos éasca do ghnólachtaí a úsáid. Tá sé foirfe do phróifíliú úsáideora, Analytics thuarthach, meaisínfhoghlaim, agus tascanna eile.
Cé go dtugann lochanna sonraí aghaidh ar roinnt saincheisteanna le stórais sonraí, tá a gcáilíocht sonraí lag agus ní leor a luas fiosrúcháin. Ina theannta sin, tógann sé uirlisí breise d'úsáideoirí gnó chun fiosrúcháin SQL a dhéanamh. D’fhéadfadh fadhb a bheith ag marbhántacht sonraí i loch sonraí atá droch-struchtúrtha.
Buntáistí a bhaineann le Loch Sonraí
- Tacaíocht do raon leathan cásanna iarratais foghlama meaisín agus eolaíochta sonraí Tá sé níos simplí meaisín éagsúla agus halgartaim foghlama domhain a úsáid chun na sonraí a láimhseáil i lochanna sonraí ós rud é go gcoimeádtar na sonraí ar bhealach oscailte, amh.
- Is buntáiste mór é solúbthacht lochanna sonraí, a ligeann duit sonraí a stóráil in aon fhormáid nó meáin gan gá le scéimre réamhshocraithe. Is féidir tacú le cásanna úsáide sonraí sa todhchaí, agus is féidir tuilleadh sonraí a anailísiú má fhágtar na sonraí ina staid bhunaidh.
- Chun nach gá an dá chineál sonraí a stóráil i gcomhthéacsanna éagsúla, féadfaidh sonraí struchtúrtha agus neamhstruchtúrtha araon a bheith i lochanna sonraí. Chun cineálacha éagsúla sonraí eagraíochtúla a stóráil, cuireann siad suíomh amháin ar fáil.
- I gcomparáid le stórais sonraí traidisiúnta, tá lochanna sonraí níos saoire toisc go bhfuil siad tógtha le coimeád ar chrua-earraí tráchtearraí saor, mar shampla stóráil réad, atá dírithe go minic ar chostas níos ísle in aghaidh an ghigibheart a stóráiltear.
Teorainneacha ar Loch Sonraí
- Tá scór íseal i gcásanna úsáide anailíse sonraí agus gnó: Is féidir le lochanna sonraí a bheith neamheagraithe mura ndéantar iad a chothabháil i gceart, rud a fhágann go bhfuil sé deacair iad a nascadh le huirlisí faisnéise gnó agus anailíse. Ina theannta sin, nuair is gá chun cásanna úsáide anailíse agus tuairiscithe, tá easpa comhsheasmhachta struchtúir sonraí agus is féidir le tacaíocht idirbheartaíochta ACID (adamhachas, comhsheasmhacht, aonrú agus marthanacht) feidhmíocht fiosrúcháin fho-optamach a bheith mar thoradh air.
- Fágann neamhréireacht lochanna sonraí go bhfuil sé dodhéanta spleáchas agus slándáil sonraí a fhorfheidhmiú, rud a fhágann go bhfuil an dá rud in easnamh. D’fhéadfadh sé a bheith deacair caighdeáin iomchuí um shlándáil sonraí agus rialachas a fhorbairt chun freastal ar chineálacha sonraí íogaire, toisc gur féidir le lochanna sonraí aon fhoirm sonraí a láimhseáil.
Son
- Réitigh atá inacmhainne do gach cineál sonraí.
- In ann sonraí atá eagraithe agus leathstruchtúrtha a láimhseáil.
- Ideal le haghaidh próiseála sonraí casta agus sruthú.
CONS
- Teastaíonn píblíne sofaisticiúil le tógáil.
- Tabhair roinnt ama chun a bheith incheistithe.
- Tógann sé am chun spleáchas agus cáilíocht sonraí a ráthú.
Cad é Data Lakehouse?
Comhcheanglaíonn ailtireacht nua stórála mórshonraí ar a dtugtar “teach locha sonraí” na gnéithe is mó de lochanna sonraí agus stórais sonraí. Is féidir do shonraí go léir, bíodh siad struchtúrtha, leath-struchtúrtha nó neamhstruchtúrtha, a stóráil in aon áit amháin leis an gcumas foghlama meaisín, an fhaisnéis ghnó agus an tsruthaithe is fearr is féidir a bhuíochas do theach loch sonraí.
Is minic a bhíonn lochanna sonraí de gach sórt mar phointe tosaigh do thithe locha sonraí; ina dhiaidh sin, déantar na sonraí a chlaochlú i bhformáid Delta Lake (ciseal stórála foinse oscailte a thugann iontaofacht do lochanna sonraí).
Cumasaíonn lochanna sonraí agus lochanna deilt nósanna imeachta idirbheartaíochta ACID ó stórais sonraí traidisiúnta. Go bunúsach, úsáideann córas an locha stóráil neamhchostasach chun méideanna ollmhóra sonraí a choinneáil ina bhfoirmeacha bunaidh, cosúil le lochanna sonraí.
Nuair a chuirtear an ciseal meiteashonraí ar bharr an stórais, tugtar struchtúr sonraí agus cumasaítear uirlisí bainistíochta sonraí mar iad siúd a fhaightear i stórais sonraí.
Mar sin is féidir le go leor foirne rochtain a fháil ar shonraí uile na cuideachta trí chóras amháin le haghaidh tionscnamh éagsúla, mar eolaíocht sonraí, foghlaim meaisín, agus faisnéis ghnó.
Buntáistí a bhaineann le Data Lakehouse
- Tacaíocht do raon níos mó ualaí oibre: Chun anailísí sofaisticiúla a éascú, tugann tithe locha sonraí rochtain dhíreach d'úsáideoirí ar chuid de na huirlisí faisnéise gnó is coitianta (Tableau, PowerBI). Ina theannta sin, is féidir le heolaithe sonraí agus innealtóirí foghlama meaisín na sonraí a úsáid go héasca ós rud é go n-úsáideann tithe locha sonraí formáidí sonraí oscailte (amhail Parquet) mar aon le APIanna agus creataí meaisínfhoghlama, mar Python/R.
- Cost-éifeachtúlacht: Úsáideann tithe locha sonraí réitigh stórála réad neamhchostasach chun tréithe stórála cost-éifeachtach na lochanna sonraí a chur i bhfeidhm. Trí réiteach amháin a thairiscint, baineann tithe locha sonraí amach freisin leis na costais agus an t-am a bhaineann le córais stórála sonraí éagsúla a bhainistiú.
- Cinntíonn dearadh teach locha sonraí sláine scéimre agus sonraí, rud a fhágann go bhfuil sé níos simplí córais éifeachtacha shlándála agus rialachais sonraí a thógáil. Éascaíocht leagan sonraí, rialachas, agus slándáil.
- Tairgeann tithe locha sonraí ardán stórála sonraí ilchuspóireach amháin ar féidir freastal ar gach éileamh ar shonraí na cuideachta, rud a laghdaíonn dúbailt sonraí. Roghnaíonn formhór na ngnólachtaí réiteach hibrideach mar gheall ar na buntáistí a bhaineann leis an stóras sonraí agus leis an loch sonraí araon. Idir an dá linn d’fhéadfadh dúbailt costasach sonraí a bheith mar thoradh ar an straitéis seo.
- Tacaíocht formáidí oscailte. Is éard is formáidí oscailte ann ná cineálacha comhaid ar féidir le go leor feidhmchlár bogearraí a úsáid agus a bhfuil a sonraíochtaí ar fáil go poiblí. De réir tuairiscí, tá Lakehouses in ann sonraí a stóráil i bhformáidí coitianta comhaid ar nós Apache Parquet agus ORC (Optimized Row Columnar).
Teorainneacha ar Thithe Locha Sonraí
Is é an míbhuntáiste is mó atá ag teach locha sonraí ná gur teicneolaíocht óg atá ag forbairt fós é. Níl sé cinnte an gcomhlíonfaidh sé a ghealltanais dá bharr. Sula bhféadfaidh tithe locha sonraí dul san iomaíocht le córais stórála mórshonraí seanbhunaithe, d’fhéadfadh sé blianta a ghlacadh.
Mar sin féin, i bhfianaise an ráta ag a bhfuil nuálaíocht nua-aimseartha ag tarlú, is deacair a rá mura dtiocfaidh córas stórála sonraí eile ina áit ar deireadh thiar.
Son
- Tá na sonraí go léir ag ardán amháin, rud a chiallaíonn go bhfuil níos lú óstainmneacha le cothabháil.
- Níl aon tionchar ar atomacht, comhsheasmhacht, aonrú, agus toughness.
- Tá sé i bhfad níos inacmhainne.
- Tá na sonraí go léir ag ardán amháin, rud a chiallaíonn go bhfuil níos lú óstainmneacha le cothabháil.
- Simplí le bainistiú, agus tapa chun aon cheisteanna a leigheas
- Déan é níos simplí píblíne a thógáil
CONS
- Seans go dtógfaidh sé roinnt ama é a shocrú.
- Tá sé ró-óg agus ró-bhfad ar shiúl chun cáiliú mar chóras stórála seanbhunaithe.
Stóras Sonraí vs Loch Sonraí vs Teach Locha Sonraí
Tá stair fhada ag an stóras sonraí maidir le faisnéis chorparáideach, tuairisciú agus feidhmchláir anailíse agus is é an chéad teicneolaíocht stórála mórshonraí.
Ar an láimh eile, tá stórais sonraí daor agus bíonn deacrachtaí acu sonraí éagsúla agus neamhstruchtúrtha a láimhseáil, amhail sonraí sruthú. Maidir le hualaí oibre meaisínfhoghlama agus eolaíochta sonraí, forbraíodh lochanna sonraí chun amhshonraí a bhainistiú i bhfoirmeacha éagsúla ar stóráil inacmhainne.
Cé go bhfuil sonraí neamhstruchtúrtha éifeachtach ag lochanna sonraí, níl cumais idirbhearta ACID stórais sonraí in easnamh orthu, rud a fhágann go bhfuil sé dúshlánach comhsheasmhacht agus spleáchas sonraí a ráthú.
Comhcheanglaíonn an ailtireacht stórála sonraí is nua, ar a dtugtar an “loch sonraí,” spleáchas agus comhsheasmhacht stórais sonraí le hinacmhainneacht agus inoiriúnaitheacht na lochanna sonraí.
Conclúid
Mar fhocal scoir, d'fhéadfadh go mbeadh sé deacair teach loch sonraí a thógáil ón tús. Ina theannta sin, is cinnte go mbeidh tú ag baint úsáide as ardán atá deartha chun ailtireacht tithe locha sonraí oscailte a chumasú.
Mar sin, bí cúramach imscrúdú a dhéanamh ar na gnéithe iomadúla agus feidhmiúcháin de gach ardán sula ndéanann tú ceannach. Is féidir le cuideachtaí atá ag lorg réiteach sonraí aibí struchtúrach ina ndírítear ar chásanna úsáide faisnéis ghnó agus anailísíochta sonraí stóras sonraí a bhreithniú.
Mar sin féin, ba cheart d'fhiontair atá ag lorg réiteach sonraí mór inscálaithe inacmhainne ar ualaí oibre cumhachta le haghaidh eolaíocht sonraí agus foghlaim meaisín ar shonraí neamhstruchtúrtha breithniú a dhéanamh ar lochanna sonraí.
Smaoinigh go dteastaíonn níos mó sonraí ó do ghnó ná mar is féidir leis an stóras sonraí agus na teicneolaíochtaí locha sonraí a sholáthar, nó go bhfuil tú ag lorg réiteach chun oibríochtaí anailíse sofaisticiúla agus meaisínfhoghlama a chomhtháthú ar do shonraí. A teach loch sonraí is rogha ciallmhar é sa chás.
Leave a Reply