ડેટા પ્લેટફોર્મ વિશે વિચારતી વખતે ઉપલબ્ધ તમામ સેવાઓ અને આર્કિટેક્ચરલ વિકલ્પોને ધ્યાનમાં લેવું થોડું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.
એન્ટરપ્રાઇઝ ડેટા પ્લેટફોર્મમાં મોટાભાગે ડેટા વેરહાઉસ, ડેટા મોડલ્સ, ડેટા લેક અને રિપોર્ટ્સનો સમાવેશ થાય છે, દરેક ચોક્કસ હેતુ અને આવશ્યક કુશળતાના સમૂહ સાથે. તેનાથી વિપરીત, ડેટા લેકહાઉસ તરીકે ઓળખાતી નવી ડિઝાઇન છેલ્લા કેટલાક વર્ષો દરમિયાન ઉભરી આવી છે.
ડેટા લેક અને ડેટા વેરહાઉસ ડેટા મેનેજમેન્ટની વૈવિધ્યતાને "ડેટા લેકહાઉસ" તરીકે ઓળખાતા ક્રાંતિકારી ડેટા સ્ટોરેજ આર્કિટેક્ચરમાં જોડવામાં આવે છે.
અમે આ પોસ્ટમાં તેના ઘટકો, સુવિધાઓ, આર્કિટેક્ચર અને અન્ય પાસાઓ સહિત ડેટા લેકહાઉસની ઊંડાણપૂર્વક તપાસ કરીશું.
ડેટા લેકહાઉસ શું છે?
નામ પ્રમાણે, ડેટા લેકહાઉસ એ ડેટા આર્કિટેક્ચરનો એક નવો પ્રકાર છે જે દરેકની ખામીઓને અલગથી ઉકેલવા માટે ડેટા વેરહાઉસ સાથે ડેટા લેકને જોડે છે.
સારમાં, લેકહાઉસ સિસ્ટમ સસ્તા સ્ટોરેજનો ઉપયોગ ડેટા લેકની જેમ તેમના મૂળ સ્વરૂપોમાં મોટા પ્રમાણમાં ડેટા જાળવવા માટે કરે છે. સ્ટોરની ટોચ પર મેટાડેટા સ્તર ઉમેરવાથી ડેટા માળખું પણ મળે છે અને ડેટા વેરહાઉસમાં જોવા મળતા ડેટા મેનેજમેન્ટ ટૂલ્સને સશક્ત બનાવે છે.
તે સંગઠિત, અર્ધ-સંરચિત અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાના પ્રચંડ જથ્થાને સંગ્રહિત કરે છે જે તેઓ તેમની સમગ્ર સંસ્થામાં ઉપયોગમાં લેવાતી વિવિધ વ્યવસાયિક એપ્લિકેશનો, સિસ્ટમો અને ગેજેટ્સમાંથી મેળવે છે.
મોટા ભાગના સમયે, ડેટા લેક ખુલ્લા, સામાન્ય ફાઇલ ફોર્મેટમાં ડેટા સ્ટોર કરવા માટે ફાઇલ એપ્લિકેશન પ્રોગ્રામિંગ ઇન્ટરફેસ (API) સાથે ઓછા ખર્ચે સ્ટોરેજ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરે છે.
આનાથી ઘણી ટીમો માટે ડેટા સાયન્સ જેવી વિવિધ પહેલો માટે એક સિસ્ટમ દ્વારા કંપનીના તમામ ડેટાને એક્સેસ કરવાનું શક્ય બને છે. મશીન શિક્ષણ, અને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ.
વિશેષતા
- ઓછા ખર્ચે સ્ટોરેજ. ડેટા લેકહાઉસ સસ્તા ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજમાં ડેટા સ્ટોર કરવા સક્ષમ હોવું જોઈએ, જેમ કે Google મેઘ સ્ટોરેજ, એઝ્યુર બ્લોબ સ્ટોરેજ, એમેઝોન સિમ્પલ સ્ટોરેજ સર્વિસ અથવા મૂળ રીતે ORC અથવા Parquet નો ઉપયોગ કરીને.
- ડેટા ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટેની ક્ષમતા: ડેટા લેઆઉટ ઓપ્ટિમાઇઝેશન, કેશીંગ અને ઇન્ડેક્સીંગ એ કેટલાંક ઉદાહરણો છે કે કેવી રીતે ડેટા લેકહાઉસ ડેટાના મૂળ ફોર્મેટને જાળવી રાખીને ડેટાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં સક્ષમ હોવું જોઈએ.
- ટ્રાન્ઝેક્શનલ મેટાડેટાનો એક સ્તર: આવશ્યક ઓછા ખર્ચના સ્ટોરેજની ટોચ પર, આ ડેટા વેરહાઉસ કામગીરી માટે નિર્ણાયક ડેટા મેનેજમેન્ટ ક્ષમતાઓને સક્ષમ કરે છે.
- ઘોષણાત્મક ડેટાફ્રેમ API માટે સપોર્ટ: મોટાભાગના AI સાધનો કાચા ઑબ્જેક્ટ સ્ટોર ડેટાને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે ડેટાફ્રેમ્સનો ઉપયોગ કરી શકે છે. ઘોષણાત્મક ડેટાફ્રેમ API માટે સપોર્ટ ચોક્કસ ડેટા વિજ્ઞાન અથવા AI કાર્યના પ્રતિભાવમાં ડેટાની પ્રસ્તુતિ અને બંધારણને ગતિશીલ રીતે સુધારવાની ક્ષમતાને વધારે છે.
- ACID વ્યવહારો માટે આધાર: ટૂંકાક્ષર ACID, જે અણુ, સુસંગતતા, અલગતા અને ટકાઉપણું માટે વપરાય છે, તે વ્યવહારને વ્યાખ્યાયિત કરવા અને ડેટાની સુસંગતતા અને નિર્ભરતાની ખાતરી કરવા માટે એક મહત્વપૂર્ણ ઘટક છે. આવા વ્યવહારો અગાઉ માત્ર ડેટા વેરહાઉસમાં જ શક્ય હતા, પરંતુ લેકહાઉસ ડેટા લેક સાથે તેનો ઉપયોગ કરવાનો વિકલ્પ આપે છે તેમજ. સહવર્તી ડેટા વાંચવા અને લખવા સહિત અનેક ડેટા પાઇપલાઇન્સ સાથે, આ પછીના ડેટાની ઓછી ગુણવત્તાની સમસ્યાને હલ કરે છે.
ડેટા લેકહાઉસના તત્વો
ડેટા લેકહાઉસનું આર્કિટેક્ચર ઉચ્ચ સ્તરે બે મુખ્ય સ્તરોમાં વહેંચાયેલું છે. લેકહાઉસ પ્લેટફોર્મ (એટલે કે, ડેટા લેક) દ્વારા સ્ટોરેજ લેયરના ડેટા ઇન્ટેકને નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે.
ડેટાને ડેટા વેરહાઉસમાં લોડ કર્યા વિના અથવા તેને માલિકીના ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કર્યા વિના, પ્રોસેસિંગ લેયર પછી સાધનોની શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને સ્ટોરેજ લેયરમાં ડેટાને ક્વેરી કરવા સક્ષમ છે.
પછી, BI એપ્સ, તેમજ AI અને ML ટેક્નોલોજીઓ, ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકે છે. ડેટા લેકનું અર્થશાસ્ત્ર આ ડિઝાઇન દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવે છે, પરંતુ કારણ કે કોઈપણ પ્રોસેસિંગ એન્જિન આ ડેટાને વાંચી શકે છે, વ્યવસાયો પાસે સિસ્ટમોની શ્રેણી દ્વારા વિશ્લેષણ માટે તૈયાર ડેટાને સુલભ બનાવવાની સ્વતંત્રતા છે. પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ માટે આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને પ્રોસેસરની કામગીરી અને કિંમત બંને સુધારી શકાય છે.
નીચેના ACID (પરમાણુતા, સુસંગતતા, અલગતા અને ટકાઉપણું) માપદંડોનું પાલન કરતા ડેટાબેઝ વ્યવહારો માટેના તેના સમર્થનને કારણે, આર્કિટેક્ચર ઘણા પક્ષોને સિસ્ટમમાં એકસાથે ડેટા ઍક્સેસ કરવા અને લખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે:
- અણુશક્તિ એ હકીકતનો ઉલ્લેખ કરે છે કે સંપૂર્ણ વ્યવહાર અથવા તેમાંથી કોઈ પણ વ્યવહાર પૂર્ણ કરતી વખતે સફળ થાય છે. પ્રક્રિયામાં વિક્ષેપ આવે તેવી ઘટનામાં, આ ડેટાના નુકસાન અથવા ભ્રષ્ટાચારને ટાળવામાં મદદ કરે છે.
- સુસંગતતા બાંયધરી આપે છે કે વ્યવહારો અનુમાનિત, સુસંગત રીતે થાય છે. તે દરેક ડેટા પૂર્વનિર્ધારિત નિયમો અનુસાર કાયદેસર છે તેની ખાતરી કરીને ડેટાની અખંડિતતા જાળવી રાખે છે.
- ઇન્સ્યુલેશન તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે, જ્યાં સુધી તે પૂર્ણ ન થાય ત્યાં સુધી, સિસ્ટમમાં અન્ય કોઈપણ વ્યવહારો દ્વારા કોઈ વ્યવહારને અસર કરી શકાશે નહીં. આ અસંખ્ય પક્ષોને એકબીજા સાથે દખલ કર્યા વિના એક જ સિસ્ટમમાંથી વારાફરતી વાંચવા અને લખવાની મંજૂરી આપે છે.
- ટકાઉપણું બાંયધરી આપે છે કે ટ્રાન્ઝેક્શન સમાપ્ત થયા પછી સિસ્ટમમાં ડેટામાં ફેરફારો અસ્તિત્વમાં રહે છે, સિસ્ટમની નિષ્ફળતાના કિસ્સામાં પણ. ટ્રાન્ઝેક્શન દ્વારા લાવવામાં આવેલ કોઈપણ ફેરફારો કાયમ માટે ફાઇલમાં રાખવામાં આવે છે.
ડેટા લેકહાઉસ આર્કિટેક્ચર
ડેટાબ્રિક્સ (તેમના ડેલ્ટા લેક કોન્સેપ્ટના ઇનોવેટર અને ડિઝાઇનર) અને AWS એ ડેટા લેકહાઉસની વિભાવનાના બે મુખ્ય હિમાયતી છે. આ રીતે અમે લેકહાઉસના આર્કિટેક્ચરલ લેઆઉટનું વર્ણન કરવા માટે તેમના જ્ઞાન અને સૂઝ પર આધાર રાખીશું.
ડેટા લેકહાઉસ સિસ્ટમમાં સામાન્ય રીતે પાંચ સ્તરો હશે:
- ઇન્જેશન લેયર
- સંગ્રહ સ્તર
- મેટાડેટા સ્તર
- API સ્તર
- વપરાશ સ્તર
ઇન્જેશન લેયર
સિસ્ટમનું પ્રથમ સ્તર વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી ડેટા એકત્રિત કરવા અને તેને સ્ટોરેજ સ્તર પર મોકલવાનો હવાલો ધરાવે છે. સ્તર અસંખ્ય આંતરિક અને બાહ્ય સ્ત્રોતો સાથે જોડાવા માટે ઘણા પ્રોટોકોલનો ઉપયોગ કરી શકે છે, જેમાં બેચ અને સ્ટ્રીમિંગ ડેટા પ્રોસેસિંગ ક્ષમતાઓનું સંયોજન સામેલ છે, જેમ કે
- NoSQL ડેટાબેસેસ,
- ફાઇલ શેર
- CRM એપ્લિકેશન્સ,
- વેબસાઇટ્સ,
- IoT સેન્સર્સ,
- સામાજિક મીડિયા,
- સૉફ્ટવેર એઝ એ સર્વિસ (સાસ) એપ્લિકેશન્સ, અને
- રિલેશનલ ડેટાબેઝ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ, વગેરે.
આ સમયે, ડેટા સ્ટ્રીમિંગ માટે અપાચે કાફકા અને RDBMSs અને NoSQL ડેટાબેઝમાંથી ડેટા આયાત કરવા માટે એમેઝોન ડેટા માઇગ્રેશન સર્વિસ (એમેઝોન ડીએમએસ) જેવા ઘટકોનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
સંગ્રહ સ્તર
લેકહાઉસ આર્કિટેક્ચરનો હેતુ AWS S3 જેવા સસ્તા ઑબ્જેક્ટ સ્ટોર્સમાં ઑબ્જેક્ટ તરીકે વિવિધ પ્રકારના ડેટાના સંગ્રહને સક્ષમ કરવાનો છે. ઓપન ફાઇલ ફોર્મેટનો ઉપયોગ કરીને, ક્લાયંટ ટૂલ્સ પછી સ્ટોરમાંથી આ આઇટમ્સને સીધી વાંચી શકે છે.
આ ઘણા API અને વપરાશ સ્તર ઘટકો માટે સમાન ડેટાને ઍક્સેસ કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાનું શક્ય બનાવે છે. મેટાડેટા લેયર સ્ટ્રક્ચર્ડ અને સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાસેટ્સ માટે સ્કીમા સ્ટોર કરે છે જેથી ઘટકો તેને વાંચતા જ ડેટા પર લાગુ કરી શકે.
ઉદાહરણ તરીકે, Hadoop ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ ફાઇલ સિસ્ટમ (HDFS) પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ ક્લાઉડ રિપોઝીટરી સેવાઓના નિર્માણ માટે થઈ શકે છે જે કોમ્પ્યુટિંગ અને સ્ટોરેજને વિભાજિત કરે છે. લેકહાઉસ આ સેવાઓ માટે આદર્શ રીતે અનુકૂળ છે.
મેટાડેટા સ્તર
મેટાડેટા સ્તર એ ડેટા લેકહાઉસનો મૂળભૂત ઘટક છે જે આ ડિઝાઇનને અલગ પાડે છે. તે એક સિંગલ કેટેલોગ છે જે તળાવમાં સંગ્રહિત તમામ વસ્તુઓ માટે મેટાડેટા (અન્ય ડેટાના ટુકડાઓ વિશેની માહિતી) પ્રદાન કરે છે અને વપરાશકર્તાઓને વહીવટી ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે જેમ કે:
- ડેટાબેઝનું સુસંગત સંસ્કરણ એસીઆઈડી વ્યવહારોને આભારી સહવર્તી વ્યવહારો દ્વારા જોવામાં આવે છે;
- ક્લાઉડ ઑબ્જેક્ટ સ્ટોર ફાઇલોને સાચવવા માટે કેશીંગ;
- ક્વેરી પ્રોસેસિંગને ઝડપી બનાવવા માટે ઈન્ડેક્સીંગનો ઉપયોગ કરીને ડેટા સ્ટ્રક્ચર ઈન્ડેક્સ ઉમેરવા;
- ડુપ્લિકેટ ડેટા ઑબ્જેક્ટ્સ માટે શૂન્ય-કોપી ક્લોનિંગનો ઉપયોગ કરીને; અને
- ડેટાના અમુક વર્ઝન વગેરેને સ્ટોર કરવા માટે, ડેટા વર્ઝનિંગનો ઉપયોગ કરો.
વધુમાં, મેટાડેટા સ્તર સ્કીમા મેનેજમેન્ટના અમલીકરણ, સ્ટાર/સ્નોફ્લેક સ્કીમા જેવી DW સ્કીમા ટોપોલોજીનો ઉપયોગ અને ડેટા લેક પર સીધા જ ડેટા ગવર્નન્સ અને ઓડિટીંગ ક્ષમતાની જોગવાઈને સક્ષમ કરે છે, સમગ્ર ડેટા પાઇપલાઇનની અખંડિતતામાં વધારો કરે છે.
સ્કીમા ઉત્ક્રાંતિ અને અમલીકરણ માટેની સુવિધાઓ સ્કીમા મેનેજમેન્ટમાં સમાવવામાં આવેલ છે. ટેબલની સ્કીમાને અનુરૂપ ન હોય તેવા કોઈપણ લખાણને નકારવાથી, સ્કીમા અમલીકરણ વપરાશકર્તાઓને ડેટાની અખંડિતતા અને ગુણવત્તા જાળવવા સક્ષમ બનાવે છે.
સ્કીમા ઇવોલ્યુશન ટેબલની વર્તમાન સ્કીમાને બદલાતા ડેટાને સમાવવા માટે સંશોધિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. ડેટા લેકની ટોચ પર એકલ એડમિનિસ્ટ્રેશન ઇન્ટરફેસને કારણે, ત્યાં એક્સેસ કંટ્રોલ અને ઓડિટીંગની શક્યતાઓ પણ છે.
API સ્તર
આર્કિટેક્ચરનું બીજું નિર્ણાયક સ્તર હવે હાજર છે, જે સંખ્યાબંધ API ને હોસ્ટ કરે છે જેનો ઉપયોગ બધા અંતિમ વપરાશકર્તાઓ વધુ ઝડપથી નોકરીઓ કરવા અને વધુ આધુનિક આંકડા મેળવવા માટે કરી શકે છે.
મેટાડેટા API નો ઉપયોગ આપેલ એપ્લિકેશન માટે જરૂરી ડેટા વસ્તુઓને ઓળખવા અને ઍક્સેસ કરવાનું સરળ બનાવે છે.
મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરીઓના સંદર્ભમાં, તેમાંના કેટલાક, જેમ કે ટેન્સરફ્લો અને સ્પાર્ક MLlib, Parquet જેવા ઓપન ફાઇલ ફોર્મેટ વાંચી શકે છે અને મેટાડેટા લેયરને સીધું એક્સેસ કરી શકે છે.
તે જ સમયે, ડેટાફ્રેમ API ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે વધુ તકો આપે છે, પ્રોગ્રામરોને વિખરાયેલા ડેટાને ગોઠવવા અને બદલવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
વપરાશ સ્તર
પાવર BI, ટેબ્લો અને અન્ય સાધનો અને એપ્લિકેશનો વપરાશ સ્તર હેઠળ હોસ્ટ કરવામાં આવે છે. લેકહાઉસ ડિઝાઇન સાથે, તમામ મેટાડેટા અને તળાવમાં રાખવામાં આવેલ તમામ ડેટા ક્લાયન્ટ એપ્સ માટે સુલભ છે.
લેકહાઉસનો ઉપયોગ કંપનીની અંદરના તમામ વપરાશકર્તાઓ દ્વારા તમામ પ્રકારની કામગીરી કરવા માટે કરી શકાય છે વિશ્લેષણાત્મક કામગીરી, બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ ડેશબોર્ડ્સ બનાવવા અને SQL ક્વેરીઝ અને મશીન લર્નિંગ કાર્યો ચલાવવા સહિત.
ડેટા લેકહાઉસના ફાયદા
સંસ્થાઓ તેમના વર્તમાન ડેટા પ્લેટફોર્મને એકીકૃત કરવા અને તેમની સમગ્ર ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્રક્રિયાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે ડેટા લેકહાઉસ બનાવી શકે છે. વિવિધ સ્ત્રોતોને જોડતા સિલો અવરોધોને દૂર કરીને, ડેટા લેકહાઉસ અલગ ઉકેલોની જરૂરિયાતને બદલી શકે છે.
ક્યુરેટેડ ડેટા સ્ત્રોતોની તુલનામાં, આ એકીકરણ નોંધપાત્ર રીતે વધુ અસરકારક એન્ડ-ટુ-એન્ડ પ્રક્રિયા પેદા કરે છે. આના ઘણા ફાયદા છે:
- ઓછો વહીવટ: કાચા ડેટામાંથી ડેટા કાઢવા અને તેને ડેટા વેરહાઉસમાં ઉપયોગ માટે તૈયાર કરવાને બદલે, ડેટા લેકહાઉસ તેની સાથે જોડાયેલા કોઈપણ સ્ત્રોતોને તેમનો ડેટા ઉપલબ્ધ અને ઉપયોગ માટે ગોઠવવાની મંજૂરી આપે છે.
- ખર્ચ-અસરકારકતામાં વધારો: ડેટા લેકહાઉસનું નિર્માણ સમકાલીન ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે જે ગણતરી અને સંગ્રહને વિભાજિત કરે છે, જે ગણતરીની શક્તિમાં વધારો કર્યા વિના સંગ્રહને વિસ્તૃત કરવાનું સરળ બનાવે છે. માત્ર સસ્તા ડેટા સ્ટોરેજનો ઉપયોગ માપનીયતામાં પરિણમે છે જે ખર્ચ-અસરકારક છે.
- બહેતર ડેટા ગવર્નન્સ: ડેટા લેકહાઉસનું નિર્માણ પ્રમાણિત ઓપન આર્કિટેક્ચર સાથે કરવામાં આવે છે, જે સુરક્ષા, મેટ્રિક્સ, રોલ-આધારિત એક્સેસ અને અન્ય મહત્વપૂર્ણ મેનેજમેન્ટ ઘટકો પર વધુ નિયંત્રણ માટે પરવાનગી આપે છે. સંસાધનો અને ડેટા સ્ત્રોતોને એકીકૃત કરીને, તેઓ શાસનને સરળ બનાવે છે અને વધારે છે.
- સરળ ધોરણો: 1980 ના દાયકામાં કનેક્શન અત્યંત પ્રતિબંધિત હોવાથી, જ્યારે ડેટા વેરહાઉસનો પ્રથમ વિકાસ કરવામાં આવ્યો હતો, ત્યારે સ્થાનિક સ્કીમા ધોરણો વારંવાર વ્યવસાયો, વિભાગોમાં પણ વિકસાવવામાં આવ્યા હતા. ડેટા લેકહાઉસ એ હકીકતનો ઉપયોગ કરે છે કે પ્રક્રિયાઓને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે ઓવરલેપિંગ યુનિફોર્મ સ્કીમા સાથે અસંખ્ય ડેટા સ્ત્રોતોનો ઉપયોગ કરીને હવે ઘણા પ્રકારના ડેટામાં સ્કીમા માટે ખુલ્લા ધોરણો છે.
ડેટા લેકહાઉસના ગેરફાયદા
ડેટા લેકહાઉસની આસપાસના તમામ હૂપ્લા હોવા છતાં, તે ધ્યાનમાં રાખવું અગત્યનું છે કે વિચાર હજુ પણ ખૂબ જ નવો છે. આ નવી ડિઝાઇનને સંપૂર્ણ રીતે પ્રતિબદ્ધ કરતા પહેલા ગેરફાયદાને તોલવાની ખાતરી કરો.
- મોનોલિથિક માળખું: લેકહાઉસની સર્વસમાવેશક ડિઝાઇન અનેક ફાયદાઓ પ્રદાન કરે છે, પરંતુ તે કેટલીક સમસ્યાઓ પણ ઉભી કરે છે. મોનોલિથિક આર્કિટેક્ચર ઘણીવાર બધા વપરાશકર્તાઓ માટે નબળી સેવા તરફ દોરી જાય છે અને સખત અને જાળવવા મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. સામાન્ય રીતે, આર્કિટેક્ટ્સ અને ડિઝાઇનરો વધુ મોડ્યુલર આર્કિટેક્ચર પસંદ કરે છે જે તેઓ વિવિધ ઉપયોગના કેસ માટે કસ્ટમાઇઝ કરી શકે છે.
- ટેક્નોલૉજી હજુ સુધી ત્યાં નથી: અંતિમ ધ્યેય મશીન લર્નિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં સમાવેશ કરે છે. લેકહાઉસ કલ્પના મુજબ કાર્ય કરી શકે તે પહેલાં, આ તકનીકોનો વધુ વિકાસ થવો જોઈએ.
- હાલની રચનાઓ કરતાં નોંધપાત્ર પ્રગતિ નથી: લેકહાઉસ વાસ્તવમાં કેટલું વધુ મૂલ્ય પ્રદાન કરશે તે અંગે હજુ પણ નોંધપાત્ર શંકા છે. કેટલાક વિરોધીઓ દલીલ કરે છે કે યોગ્ય સ્વયંસંચાલિત સાધનો સાથે જોડાયેલ લેક-વેરહાઉસ ડિઝાઇન તુલનાત્મક કાર્યક્ષમતા પ્રાપ્ત કરી શકે છે.
ડેટા લેકહાઉસની પડકારો
ડેટા લેકહાઉસ તકનીક અપનાવવી મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. તેના ઘટક ભાગોની જટિલતાને લીધે, ડેટા લેકહાઉસને સર્વગ્રાહી આદર્શ માળખું અથવા "દરેક વસ્તુ માટે એક પ્લેટફોર્મ" તરીકે જોવું ખોટું છે.
વધુમાં, ડેટા લેકના વધતા જતા દત્તકને લીધે, વ્યવસાયોએ તેમના વર્તમાન ડેટા વેરહાઉસને તેમની પાસે ખસેડવા પડશે, માત્ર કોઈ સ્પષ્ટ આર્થિક લાભ વિના સફળતાના વચન પર આધાર રાખવો પડશે.
જો ટ્રાન્સફરની સમગ્ર પ્રક્રિયા દરમિયાન કોઈ વિલંબિત સમસ્યાઓ અથવા આઉટેજ હોય, તો આ ખર્ચાળ, સમય માંગી લેતું અને કદાચ અસુરક્ષિત હોઈ શકે છે.
ચોક્કસ વિક્રેતાઓ કે જે ડેટા લેકહાઉસ તરીકે સ્પષ્ટ અથવા ગર્ભિત રીતે માર્કેટ સોલ્યુશન્સ અનુસાર વ્યવસાય વપરાશકર્તાઓએ અત્યંત વિશિષ્ટ તકનીકોને સ્વીકારવી આવશ્યક છે. સિસ્ટમના કેન્દ્રમાં ડેટા લેક સાથે જોડાયેલા અન્ય ટૂલ્સ સાથે આ હંમેશા કામ કરતું નથી, સમસ્યાઓમાં ઉમેરો કરે છે.
વધુમાં, બિઝનેસ-ક્રિટીકલ વર્કલોડ ચલાવતી વખતે 24/7 એનાલિટિક્સ સપ્લાય કરવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે, જે ખર્ચ-અસરકારક માપનીયતા સાથે ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની જરૂર છે.
ઉપસંહાર
તાજેતરના વર્ષોમાં ડેટા કેન્દ્રોની સૌથી નવી વિવિધતા એ ડેટા લેકહાઉસ છે. તે વિવિધ ક્ષેત્રોને એકીકૃત કરે છે, જેમ કે માહિતી ટેકનોલોજી, ઓપન સોર્સ સોફ્ટવેર, મેઘ કમ્પ્યુટિંગ, અને વિતરિત સ્ટોરેજ પ્રોટોકોલ.
તે વ્યવસાયોને કોઈપણ સ્થાનથી તમામ પ્રકારના ડેટાને કેન્દ્રિય રીતે સંગ્રહિત કરવા સક્ષમ બનાવે છે, સંચાલન અને વિશ્લેષણને સરળ બનાવે છે. ડેટા લેકહાઉસ એક ખૂબ જ રસપ્રદ ખ્યાલ છે.
કોઈપણ ફર્મ પાસે નોંધપાત્ર સ્પર્ધાત્મક ધાર હશે જો તેની પાસે ઓલ-ઇન-વન ડેટા પ્લેટફોર્મની ઍક્સેસ હોય જે ડેટા વેરહાઉસ જેટલું ઝડપી અને કાર્યક્ષમ હોય અને તે ડેટા લેક જેટલું લવચીક પણ હોય.
વિચાર હજુ પણ વિકાસશીલ છે અને પ્રમાણમાં નવો છે. પરિણામે, કંઈક વ્યાપક બની શકે છે કે નહીં તે નક્કી કરવામાં થોડો સમય લાગી શકે છે.
લેકહાઉસ આર્કિટેક્ચર કઈ દિશામાં જઈ રહ્યું છે તે વિશે આપણે બધાને ઉત્સુકતા હોવી જોઈએ.
એક જવાબ છોડો