સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
ડેટા લેકહાઉસો ડેટા વેરહાઉસ અને વ્યવસાયો માટે ડેટા લેક ખ્યાલોને જોડે છે.
આ સાધનો તમને ડેટા વેરહાઉસીસમાં મળતા ડેટા આર્કિટેક્ચર સાથે ડેટા લેકની મેનેજમેન્ટ ક્ષમતાઓને જોડીને ખર્ચ-અસરકારક ડેટા સ્ટોરેજ સોલ્યુશન્સ બનાવવા દે છે.
વધુમાં, ડેટા સ્થળાંતર અને નિરર્થકતામાં ઘટાડો થયો છે, વહીવટમાં ઓછો સમય ખર્ચવામાં આવે છે અને ટૂંકી સ્કીમા અને ડેટા ગવર્નન્સ પ્રક્રિયાઓ વાસ્તવમાં વાસ્તવિકતા બની જાય છે.
એક ડેટા લેકહાઉસમાં અનેક સોલ્યુશન્સ ધરાવતી સ્ટોરેજ સિસ્ટમની સરખામણીમાં ઘણા ફાયદા છે.
આ સાધનોનો ઉપયોગ હજુ પણ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગ પ્રક્રિયાઓની તેમની સમજને સુધારવા માટે કરવામાં આવે છે.
આ લેખ ડેટા લેકહાઉસ, તેની ક્ષમતાઓ અને ઉપલબ્ધ સાધનો પર એક ઝડપી નજર નાખશે.
ડેટા લેકહાઉસનો પરિચય
ડેટા આર્કિટેક્ચરનો એક નવો પ્રકાર જેને "ડેટા લેકહાઉસ” દરેકની નબળાઈઓને સ્વતંત્ર રીતે સંબોધવા માટે ડેટા લેક અને ડેટા વેરહાઉસને જોડે છે.
લેકહાઉસ સિસ્ટમ, ડેટા લેકની જેમ, મોટા પ્રમાણમાં ડેટાને તેના મૂળ સ્વરૂપમાં રાખવા માટે ઓછા ખર્ચે સ્ટોરેજનો ઉપયોગ કરે છે.
સ્ટોરની ટોચ પર મેટાડેટા સ્તરનો ઉમેરો ડેટા માળખું પણ પ્રદાન કરે છે અને ડેટા વેરહાઉસમાં જોવા મળતા ડેટા મેનેજમેન્ટ ટૂલ્સને સશક્ત બનાવે છે.
તે સમગ્ર એન્ટરપ્રાઇઝમાં ઉપયોગમાં લેવાતી વિવિધ વ્યવસાયિક એપ્લિકેશનો, સિસ્ટમો અને ઉપકરણોમાંથી મેળવેલ સંરચિત, અર્ધ-સંરચિત અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનો વિશાળ જથ્થો ધરાવે છે.
પરિણામે, ડેટા લેક્સથી વિપરીત, લેકહાઉસ સિસ્ટમ SQL કામગીરી માટે તે ડેટાને મેનેજ અને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકે છે.
તે ડેટા વેરહાઉસ કરતાં સસ્તા ખર્ચે મોટી માત્રામાં વિવિધ ડેટાને સ્ટોર અને પ્રોસેસ કરવાની ક્ષમતા પણ ધરાવે છે.
ડેટા લેકહાઉસ ત્યારે કામમાં આવે છે જ્યારે તમારે કોઈપણ ડેટા સામે કોઈપણ ડેટા એક્સેસ અથવા એનાલિટિક્સ એક્ઝિક્યુટ કરવાની જરૂર હોય પરંતુ તમે ડેટા અથવા ભલામણ કરેલ એનાલિટિક્સ વિશે અચોક્કસ હો.
જો કામગીરી પ્રાથમિક ચિંતા ન હોય તો લેકહાઉસ આર્કિટેક્ચર ખૂબ સારી રીતે કાર્ય કરશે.
તેનો અર્થ એ નથી કે તમારે તમારા સમગ્ર માળખાને લેકહાઉસ પર બેસાડવો જોઈએ.
દરેક ઉપયોગ કેસ માટે ડેટા લેક, લેકહાઉસ, ડેટા વેરહાઉસ અથવા વિશિષ્ટ વિશ્લેષણ ડેટાબેસ કેવી રીતે પસંદ કરવું તે વિશે વધુ માહિતી મળી શકે છે. અહીં.
ડેટા લેકહાઉસની વિશેષતાઓ
- સમવર્તી ડેટા વાંચન અને લેખન
- અનુકૂલનક્ષમતા અને માપનીયતા
- ડેટા ગવર્નન્સ ટૂલ્સ સાથે સ્કીમા સહાય
- સમવર્તી ડેટા વાંચન અને લેખન
- સ્ટોરેજ જે સસ્તું છે
- તમામ ડેટા પ્રકારો અને ફાઇલ ફોર્મેટ્સ સપોર્ટેડ છે.
- ડેટા સાયન્સ અને મશીન લર્નિંગ ટૂલ્સની ઍક્સેસ જે ઑપ્ટિમાઇઝ છે
- તમારી ડેટા ટીમોને તેના દ્વારા વર્કલોડને વધુ ઝડપથી અને સચોટ રીતે સ્થાનાંતરિત કરવા માટે માત્ર એક સિસ્ટમની ઍક્સેસથી ફાયદો થશે.
- ડેટા સાયન્સ, મશીન લર્નિંગ અને એનાલિટિક્સમાં પહેલ કરવા માટે રીઅલ-ટાઇમ ક્ષમતાઓ
ટોચના 5 ડેટા લેકહાઉસ ટૂલ્સ
ડેટાબેક્સ
ડેટાબ્રિક્સ, જેની સ્થાપના તે વ્યક્તિ દ્વારા કરવામાં આવી હતી જેણે સૌપ્રથમ અપાચે સ્પાર્ક વિકસાવ્યો હતો અને તેને બનાવ્યો હતો ઓપન સોર્સ, વ્યવસ્થાપિત અપાચે સ્પાર્ક સેવા પ્રદાન કરે છે અને ડેટા લેક માટે પ્લેટફોર્મ તરીકે સ્થિત છે.
Databricks લેકહાઉસ આર્કિટેક્ચરના ડેટા લેક, ડેલ્ટા લેક અને ડેલ્ટા એન્જિનના ઘટકો બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ, ડેટા સાયન્સ અને મશીન લર્નિંગ ઉપયોગના કેસોને સક્ષમ કરે છે.
ડેટા લેક એ સાર્વજનિક ક્લાઉડ સ્ટોરેજ રિપોઝીટરી છે.
મલ્ટિ-સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાસેટ્સ માટે મેટાડેટા મેનેજમેન્ટ, બેચ અને સ્ટ્રીમ ડેટા પ્રોસેસિંગ, ડેટા શોધ, સલામત ઍક્સેસ નિયંત્રણો અને SQL એનાલિટિક્સ માટે સપોર્ટ સાથે.
ડેટાબ્રિક્સ ડેટા લેકહાઉસ પ્લેટફોર્મમાં જોવાની અપેક્ષા રાખી શકે તેવા મોટાભાગના ડેટા વેરહાઉસિંગ કાર્યો પ્રદાન કરે છે.
ડેટાબ્રિક્સે તાજેતરમાં તેના ઓટો લોડરનું અનાવરણ કર્યું છે, જે ETL અને ડેટા ઇનપુટને સ્વચાલિત કરે છે અને ડેટા લેક સ્ટોરેજ વ્યૂહરચનાના આવશ્યક ઘટકોને વિતરિત કરવા માટે વિવિધ પ્રકારના ડેટા માટે સ્કીમાનું અનુમાન કરવા માટે ડેટા સેમ્પલિંગનો લાભ લે છે.
વૈકલ્પિક રીતે, વપરાશકર્તાઓ ડેલ્ટા લાઇવ કોષ્ટકોનો ઉપયોગ કરીને તેમના સાર્વજનિક ક્લાઉડ ડેટા લેક અને ડેલ્ટા લેક વચ્ચે ETL પાઇપલાઇન્સ બનાવી શકે છે.
કાગળ પર, ડેટાબ્રિક્સમાં તમામ ફાયદાઓ હોવાનું જણાય છે, પરંતુ સોલ્યુશન સેટ કરવા અને તેની ડેટા પાઇપલાઇન્સ બનાવવા માટે કુશળ વિકાસકર્તાઓ પાસેથી ઘણા માનવ શ્રમની જરૂર પડે છે.
સ્કેલ પર, જવાબ પણ વધુ જટિલ બને છે. તે લાગે છે તેના કરતાં વધુ જટિલ છે.
અહના
ડેટા લેક એ એકલ, કેન્દ્રિય સ્થાન છે જ્યાં તમે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સહિત, તમે ગમે તે પ્રકારનો ડેટા પસંદ કરી શકો છો. AWS S3, Microsoft Azure અને Google Cloud Storage એ ત્રણ સામાન્ય ડેટા લેક છે.
ડેટા લેક અદ્ભુત રીતે પસંદ કરવામાં આવે છે કારણ કે તે ખૂબ જ સસ્તું અને ઉપયોગમાં સરળ છે; તમે ખૂબ ઓછા પૈસામાં તમને ગમે તેટલો કોઈપણ પ્રકારનો ડેટા અનિવાર્યપણે સંગ્રહિત કરી શકો છો.
પરંતુ ડેટા લેક એનાલિટિક્સ, ક્વેરી વગેરે જેવા બિલ્ટ-ઇન ટૂલ્સ ઓફર કરતું નથી.
તમારા ડેટાને ક્વેરી કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવા માટે તમારે ડેટા લેક (જ્યાં અહાના ક્લાઉડ આવે છે) ની ટોચ પર ક્વેરી એન્જિન અને ડેટા કેટલોગની જરૂર છે.
ડેટા વેરહાઉસ અને ડેટા લેક બંનેમાં શ્રેષ્ઠ સાથે, નવી ડેટા લેકહાઉસ ડિઝાઇન વિકસાવવામાં આવી છે.
આ સૂચવે છે કે તે પારદર્શક, અનુકૂલનક્ષમ છે, સારી કિંમત/પ્રદર્શન ધરાવે છે, ડેટા લેક જેવા સ્કેલ વ્યવહારોને સમર્થન આપે છે અને ડેટા વેરહાઉસની તુલનામાં ઉચ્ચ સ્તરની સુરક્ષા ધરાવે છે.
તમારું ઉચ્ચ-પ્રદર્શન SQL ક્વેરી એન્જિન એ ડેટા લેકહાઉસની પાછળનું મગજ છે. આને કારણે, તમે તમારા ડેટા લેક ડેટા પર ઉચ્ચ-પ્રદર્શન વિશ્લેષણો ચલાવી શકો છો.
પ્રેસ્ટો માટે આહાના ક્લાઉડ એ AWS પર પ્રેસ્ટો માટે SaaS છે, જે ક્લાઉડમાં પ્રેસ્ટોનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરવાનું અતિ સરળ બનાવે છે.
તમારા S3-આધારિત ડેટા લેક માટે, આહાના પાસે પહેલેથી જ બિલ્ટ-ઇન ડેટા કેટલોગ અને કેશીંગ છે. આહાના તમને ઓવરહેડ હેન્ડલ કરવાની જરૂર વગર તમને પ્રેસ્ટોની સુવિધાઓ આપે છે કારણ કે તે આંતરિક રીતે કરે છે.
AWS લેક ફોર્મેશન, અપાચે હુડી અને ડેલ્ટા લેક એ થોડાક ટ્રાન્ઝેક્શન મેનેજર છે જે સ્ટેકનો ભાગ છે અને તેની સાથે એકીકૃત છે.
ડ્રેમિયો
સંસ્થાઓ ઝડપથી, સરળ અને અસરકારક રીતે મોટા પ્રમાણમાં ઝડપથી વધી રહેલા ડેટાનું મૂલ્યાંકન કરવા માંગે છે.
Dremio માને છે કે ઓપન ડેટા લેકહાઉસ ડેટા લેક અને ડેટા વેરહાઉસના ફાયદાઓને ખુલ્લા ધોરણે જોડે છે તે આ પરિપૂર્ણ કરવા માટેનો શ્રેષ્ઠ અભિગમ છે.
Dremio નું લેકહાઉસ પ્લેટફોર્મ એક સરળ UI સાથે દરેક માટે કાર્ય કરે છે તે અનુભવ પૂરો પાડે છે જે વપરાશકર્તાઓને સમયના અપૂર્ણાંકમાં વિશ્લેષણ પૂર્ણ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
Dremio ક્લાઉડ, સંપૂર્ણ રીતે સંચાલિત ડેટા લેકહાઉસ પ્લેટફોર્મ, અને બે નવી સેવાઓની શરૂઆત: Dremio Sonar, a lakehouse query engine, અને Dremio Arctic, Apache Iceberg માટે એક બુદ્ધિશાળી મેગાસ્ટોર જે લેકહાઉસ માટે અનન્ય ગિટ-જેવો અનુભવ પ્રદાન કરે છે.
સંસ્થાના તમામ SQL વર્કલોડને ઘર્ષણ રહિત, અનંત રીતે સ્કેલેબલ Dremio Cloud પ્લેટફોર્મ પર ચલાવી શકાય છે, જે ડેટા મેનેજમેન્ટ કાર્યોને પણ સ્વચાલિત કરે છે.
તે SQL માટે બનેલ છે, ગિટ જેવો અનુભવ આપે છે, ઓપન સોર્સ છે અને હંમેશા મફત છે.
તેઓએ તેને લેકહાઉસ પ્લેટફોર્મ તરીકે બનાવ્યું છે જે ડેટા ટીમોને પસંદ છે.
ઓપન સોર્સ ટેબલ અને Apache Iceberg અને Apache Parquet જેવા ફાઇલ ફોર્મેટનો ઉપયોગ કરીને, Dremio Cloud નો ઉપયોગ કરતી વખતે તમારો ડેટા તમારા પોતાના ડેટા લેક સ્ટોરેજમાં સતત રહે છે.
ભાવિ નવીનતાઓને સરળતાથી અપનાવી શકાય છે, અને તમારા વર્કલોડના આધારે યોગ્ય એન્જિન પસંદ કરી શકાય છે.
Snowflake
સ્નોફ્લેક એ ક્લાઉડ ડેટા અને એનાલિટિક્સ પ્લેટફોર્મ છે જે ડેટા લેક અને વેરહાઉસીસની જરૂરિયાતો પૂરી કરી શકે છે.
તેની શરૂઆત ક્લાઉડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર બનેલી ડેટા વેરહાઉસ સિસ્ટમ તરીકે થઈ હતી.
પ્લેટફોર્મમાં કેન્દ્રિય સ્ટોરેજ રિપોઝીટરીનો સમાવેશ થાય છે જે AWS, Microsoft Azure અથવા Google Cloud Platform (GCP) ના સાર્વજનિક ક્લાઉડ સ્ટોરેજની ટોચ પર બેસે છે.
તે પછી મલ્ટી-ક્લસ્ટર કમ્પ્યુટેશન લેયર છે, જ્યાં વપરાશકર્તાઓ વર્ચ્યુઅલ ડેટા વેરહાઉસ શરૂ કરી શકે છે અને તેમના ડેટા સ્ટોરેજ સામે SQL ક્વેરી કરી શકે છે.
આર્કિટેક્ચર સ્ટોરેજ અને કોમ્પ્યુટેશન સંસાધનોને ડીકપલિંગ માટે પરવાનગી આપે છે, સંસ્થાઓને જરૂરિયાત મુજબ સ્વતંત્ર રીતે બે સ્કેલ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
છેલ્લે, સ્નોફ્લેક મેટાડેટા વર્ગીકરણ, સંસાધન સંચાલન, ડેટા ગવર્નન્સ, વ્યવહારો અને અન્ય સુવિધાઓ સાથે સેવા સ્તર પ્રદાન કરે છે.
BI ટૂલ કનેક્ટર્સ, મેટાડેટા મેનેજમેન્ટ, એક્સેસ કંટ્રોલ્સ અને SQL ક્વેરીઝ એ ડેટા વેરહાઉસ કાર્યક્ષમતામાંથી થોડીક છે જે પ્લેટફોર્મ ઓફર કરવામાં શ્રેષ્ઠ છે.
સ્નોવફ્લેક, જો કે, સિંગલ રિલેશનલ એસક્યુએલ-આધારિત ક્વેરી એન્જિન સુધી મર્યાદિત છે.
પરિણામે, તેનું સંચાલન કરવું સરળ બને છે પરંતુ ઓછા અનુકૂલનક્ષમ બને છે, અને મલ્ટિ-મોડલ ડેટા લેક વિઝન સાકાર થતું નથી.
વધુમાં, ક્લાઉડ સ્ટોરેજમાંથી ડેટા શોધી શકાય અથવા તેનું વિશ્લેષણ કરી શકાય તે પહેલાં, સ્નોવફ્લેકને વ્યવસાયોએ તેને કેન્દ્રિય સંગ્રહ સ્તરમાં લોડ કરવાની જરૂર છે.
મેન્યુઅલ ડેટા પાઈપલાઈનિંગ પ્રક્રિયાની તપાસ કરવામાં આવે તે પહેલાં પૂર્વ ETL, જોગવાઈ અને ડેટા ફોર્મેટિંગ જરૂરી છે. આ મેન્યુઅલ પ્રક્રિયાઓનું માપન તેમને નિરાશાજનક બનાવે છે.
બીજો વિકલ્પ જે કાગળ પર યોગ્ય લાગે છે પરંતુ હકીકતમાં, સરળ ડેટા ઇનપુટના ડેટા લેક સિદ્ધાંતથી વિચલિત થાય છે તે છે સ્નોફ્લેકનું ડેટા લેકહાઉસ.
ઓરેકલ
આધુનિક, ઓપન આર્કિટેક્ચર જેને "ડેટા લેકહાઉસ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે તમારા તમામ ડેટાને સંગ્રહિત, સમજવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવાનું શક્ય બનાવે છે.
સૌથી વધુ પસંદ કરાયેલ ઓપન સોર્સ ડેટા લેક સોલ્યુશન્સની પહોળાઈ અને લવચીકતા ડેટા વેરહાઉસની મજબૂતાઈ અને ઊંડાઈ સાથે જોડાયેલી છે.
ઓરેકલ ક્લાઉડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર (ઓસીઆઈ) પરના ડેટા લેકહાઉસ સાથે નવીનતમ AI ફ્રેમવર્ક અને પ્રિબિલ્ટ AI સેવાઓનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
ઓપન સોર્સ ડેટા લેકનો ઉપયોગ કરતી વખતે વધારાના પ્રકારના ડેટા સાથે કામ કરવું શક્ય છે. પરંતુ તેને સંચાલિત કરવા માટે જરૂરી સમય અને પ્રયત્નો સતત ખામી હોઈ શકે છે.
OCI નીચા દરે અને ઓછા સંચાલન સાથે સંપૂર્ણ રીતે સંચાલિત ઓપન સોર્સ લેકહાઉસ સેવાઓ પ્રદાન કરે છે, જેનાથી તમે નીચા ઓપરેશનલ ખર્ચ, બહેતર માપનીયતા અને સુરક્ષા અને તમારા વર્તમાન ડેટાને એક જ સ્થાને એકીકૃત કરવાની ક્ષમતાની અપેક્ષા રાખી શકો છો.
ડેટા લેકહાઉસ ડેટા વેરહાઉસ અને માર્ટ્સનું મૂલ્ય વધારશે, જે સફળ સાહસો માટે જરૂરી છે.
માત્ર એક SQL ક્વેરી સાથે અનેક સ્થળોએથી લેકહાઉસનો ઉપયોગ કરીને ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકાય છે.
હાલના પ્રોગ્રામ્સ અને ટૂલ્સ એડજસ્ટમેન્ટ અથવા નવી કુશળતા પ્રાપ્ત કર્યા વિના તમામ ડેટાની પારદર્શક ઍક્સેસ મેળવે છે.
ઉપસંહાર
ડેટા લેકહાઉસ સોલ્યુશન્સનો પરિચય એ મોટા ડેટામાં મોટા વલણનું પ્રતિબિંબ છે, જે મૂલ્ય નિષ્કર્ષણના સમય, ખર્ચ અને જટિલતાને ઘટાડીને ડેટામાંથી વ્યવસાયિક મૂલ્યને મહત્તમ કરવા માટે એકીકૃત ડેટા પ્લેટફોર્મ્સમાં વિશ્લેષણ અને ડેટા સ્ટોરેજનું એકીકરણ છે.
ડેટાબ્રિક્સ, સ્નોફ્લેક, આહાના, ડ્રેમિયો અને ઓરેકલ સહિતના પ્લેટફોર્મને "ડેટા લેકહાઉસ" ના વિચાર સાથે જોડવામાં આવ્યું છે, પરંતુ તે દરેકમાં વિશિષ્ટ સુવિધાઓનો સમૂહ છે અને સાચા ડેટા લેક કરતાં ડેટા વેરહાઉસની જેમ વધુ કાર્ય કરવાની વૃત્તિ છે. સમગ્ર.
જ્યારે સોલ્યુશનને "ડેટા લેકહાઉસ" તરીકે માર્કેટિંગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે વ્યવસાયોએ તેનો વાસ્તવમાં અર્થ શું છે તેનાથી સાવચેત રહેવું જોઈએ.
એન્ટરપ્રાઇઝિસે "ડેટા લેકહાઉસ" જેવા માર્કેટિંગ કલકલથી આગળ જોવાની જરૂર છે અને તેના બદલે શ્રેષ્ઠ ડેટા પ્લેટફોર્મ પસંદ કરવા માટે દરેક પ્લેટફોર્મની વિશેષતાઓને તપાસવાની જરૂર છે જે ભવિષ્યમાં તેમના વ્યવસાયો સાથે વિસ્તરણ કરશે.
એક જવાબ છોડો