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डेटा लेकहाउस व्यवसायों के लिए डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक अवधारणाओं को मिलाते हैं।
ये उपकरण आपको डेटा वेयरहाउस में पाए जाने वाले डेटा आर्किटेक्चर के साथ डेटा झीलों की प्रबंधन क्षमताओं को जोड़कर लागत प्रभावी डेटा संग्रहण समाधान बनाने देते हैं।
इसके अतिरिक्त, डेटा माइग्रेशन और रिडंडेंसी में कमी आई है, प्रशासन में कम समय लगता है, और छोटी स्कीमा और डेटा गवर्नेंस प्रक्रियाएं वास्तव में एक वास्तविकता बन जाती हैं।
एक डेटा लेकहाउस में कई समाधानों के साथ भंडारण प्रणाली की तुलना में कई फायदे हैं।
ये उपकरण अभी भी डेटा वैज्ञानिकों द्वारा व्यावसायिक खुफिया और मशीन सीखने की प्रक्रियाओं की अपनी समझ को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
यह आलेख डेटा लेकहाउस, इसकी क्षमताओं और उपलब्ध उपकरणों पर एक त्वरित नज़र डालेगा।
डेटा लेकहाउस का परिचय
एक नए प्रकार का डेटा आर्किटेक्चर जिसे "डेटा लेकहाउसप्रत्येक की कमजोरियों को स्वतंत्र रूप से दूर करने के लिए एक डेटा लेक और एक डेटा वेयरहाउस को जोड़ती है।
लेकहाउस सिस्टम, डेटा झीलों की तरह, बड़ी मात्रा में डेटा को अपने मूल रूप में रखने के लिए कम लागत वाले भंडारण का उपयोग करता है।
स्टोर के शीर्ष पर एक मेटाडेटा परत के अलावा डेटा संरचना भी प्रदान करता है और डेटा वेयरहाउस में पाए जाने वाले डेटा प्रबंधन टूल को सशक्त बनाता है।
इसमें पूरे उद्यम में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न व्यावसायिक अनुप्रयोगों, प्रणालियों और उपकरणों से प्राप्त संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा की भारी मात्रा शामिल है।
परिणामस्वरूप, डेटा झीलों के विपरीत, लेकहाउस सिस्टम SQL प्रदर्शन के लिए उस डेटा का प्रबंधन और अनुकूलन कर सकता है।
इसमें डेटा वेयरहाउस की तुलना में सस्ती कीमत पर बड़ी मात्रा में विविध डेटा को स्टोर और संसाधित करने की क्षमता भी है।
एक डेटा लेकहाउस तब काम आता है जब आपको किसी भी डेटा के खिलाफ किसी भी डेटा एक्सेस या एनालिटिक्स को निष्पादित करने की आवश्यकता होती है, लेकिन डेटा या अनुशंसित एनालिटिक्स के बारे में अनिश्चित होते हैं।
यदि प्रदर्शन प्राथमिक चिंता का विषय नहीं है तो एक लेकहाउस वास्तुकला काफी अच्छी तरह से काम करेगी।
इसका मतलब यह नहीं है कि आपको अपनी पूरी संरचना को एक लेकहाउस पर आधारित करना चाहिए।
प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए डेटा लेक, लेकहाउस, डेटा वेयरहाउस या विशेष एनालिटिक्स डेटाबेस का चयन करने के तरीके के बारे में अधिक जानकारी मिल सकती है यहाँ उत्पन्न करें.
डेटा लेकहाउस की विशेषताएं
- समवर्ती डेटा पढ़ना और लिखना
- अनुकूलनशीलता और मापनीयता
- डेटा गवर्नेंस टूल के साथ स्कीमा सहायता
- समवर्ती डेटा पढ़ना और लिखना
- भंडारण जो किफायती है
- सभी डेटा प्रकार और फ़ाइल स्वरूप समर्थित हैं।
- अनुकूलित किए गए डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग टूल तक पहुंच
- आपकी डेटा टीमों को इसके माध्यम से कार्यभार को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से स्थानांतरित करने के लिए केवल एक सिस्टम तक पहुंच होने से लाभ होगा।
- डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और एनालिटिक्स में पहल के लिए रीयल-टाइम क्षमताएं
शीर्ष 5 डेटा लेकहाउस उपकरण
डाटब्रिक्स
डेटाब्रिक्स, जिसकी स्थापना उस व्यक्ति ने की थी जिसने सबसे पहले अपाचे स्पार्क को विकसित किया था और इसे बनाया था खुला स्रोत, एक प्रबंधित अपाचे स्पार्क सेवा प्रदान करता है और डेटा झीलों के लिए एक मंच के रूप में तैनात है।
डेटा लेक, डेल्टा लेक, और डेटाब्रिक्स लेकहाउस आर्किटेक्चर के डेल्टा इंजन घटक व्यावसायिक बुद्धिमत्ता, डेटा विज्ञान और मशीन सीखने के उपयोग के मामलों को सक्षम करते हैं।
डेटा लेक एक सार्वजनिक क्लाउड स्टोरेज रिपॉजिटरी है।
मेटाडेटा प्रबंधन के समर्थन के साथ, बहु-संरचित डेटासेट के लिए बैच और स्ट्रीम डेटा प्रोसेसिंग, डेटा खोज, सुरक्षित एक्सेस नियंत्रण और SQL एनालिटिक्स।
डेटाब्रिक्स अधिकांश डेटा वेयरहाउसिंग फ़ंक्शंस प्रदान करता है, जिसे डेटा लेकहाउस प्लेटफ़ॉर्म में देखने की उम्मीद की जा सकती है।
डेटाब्रिक्स ने हाल ही में अपने ऑटो लोडर का अनावरण किया, जो ईटीएल और डेटा इनपुट को स्वचालित करता है और डेटा लेक स्टोरेज रणनीति के आवश्यक घटकों को वितरित करने के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा प्रकारों के लिए स्कीमा का अनुमान लगाने के लिए डेटा नमूनाकरण का लाभ उठाता है।
वैकल्पिक रूप से, उपयोगकर्ता डेल्टा लाइव टेबल्स का उपयोग करके अपनी सार्वजनिक क्लाउड डेटा झील और डेल्टा झील के बीच ईटीएल पाइपलाइन बना सकते हैं।
कागज पर, डेटाब्रिक्स के सभी फायदे हैं, लेकिन समाधान स्थापित करने और इसकी डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए कुशल डेवलपर्स से बहुत अधिक मानव श्रम की आवश्यकता होती है।
बड़े पैमाने पर, उत्तर भी अधिक जटिल हो जाता है। यह जितना लगता है उससे कहीं अधिक जटिल है।
अहाना
डेटा लेक एक एकल, केंद्रीय स्थान है जहां आप असंरचित और संरचित डेटा सहित किसी भी प्रकार के डेटा को बड़े पैमाने पर संग्रहीत कर सकते हैं। AWS S3, Microsoft Azure और Google Cloud Storage तीन सामान्य डेटा लेक हैं।
डेटा झीलें अविश्वसनीय रूप से अच्छी तरह से पसंद की जाती हैं क्योंकि वे बहुत सस्ती और उपयोग में आसान हैं; आप अनिवार्य रूप से बहुत कम पैसे में जितना चाहें उतना डेटा स्टोर कर सकते हैं।
लेकिन डेटा लेक एनालिटिक्स, क्वेरी आदि जैसे बिल्ट-इन टूल्स की पेशकश नहीं करता है।
अपने डेटा को क्वेरी करने और उसका उपयोग करने के लिए आपको डेटा लेक (जहां अहाना क्लाउड आता है) के शीर्ष पर एक क्वेरी इंजन और डेटा कैटलॉग की आवश्यकता होती है।
डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक दोनों के सर्वश्रेष्ठ के साथ, एक नया डेटा लेकहाउस डिज़ाइन विकसित किया गया है।
यह इंगित करता है कि यह पारदर्शी, अनुकूलनीय है, इसकी अच्छी कीमत/प्रदर्शन है, डेटा लेक की तरह तराजू लेनदेन का समर्थन करता है, और डेटा वेयरहाउस की तुलना में उच्च स्तर की सुरक्षा है।
आपका उच्च-प्रदर्शन SQL क्वेरी इंजन डेटा लेकहाउस के पीछे दिमाग है। इस वजह से, आप अपने डेटा लेक डेटा पर उच्च-प्रदर्शन विश्लेषिकी निष्पादित कर सकते हैं।
प्रेस्टो के लिए अहाना क्लाउड एडब्ल्यूएस पर प्रेस्टो के लिए सास है, जिससे क्लाउड में प्रेस्टो का उपयोग शुरू करना अविश्वसनीय रूप से सरल हो जाता है।
आपके S3-आधारित डेटा लेक के लिए, अहाना के पास पहले से ही एक अंतर्निहित डेटा कैटलॉग और कैशिंग है। अहाना आपको ओवरहेड को संभालने की आवश्यकता के बिना प्रेस्टो की विशेषताएं देता है क्योंकि यह आंतरिक रूप से करता है।
AWS लेक फॉर्मेशन, Apache Hudi, और Delta Lake कुछ ही लेन-देन प्रबंधक हैं जो स्टैक का हिस्सा हैं और इसके साथ एकीकृत हैं।
ड्रेमियो
संगठन तेजी से बढ़ते डेटा की भारी मात्रा में त्वरित, सरल और कुशलता से मूल्यांकन करना चाहते हैं।
ड्रेमियो का मानना है कि एक खुला डेटा लेकहाउस डेटा झीलों के लाभों को जोड़ता है और खुले आधार पर डेटा वेयरहाउस इसे पूरा करने का सबसे अच्छा तरीका है।
ड्रेमियो का लेकहाउस प्लेटफॉर्म एक ऐसा अनुभव प्रदान करता है जो सभी के लिए काम करता है, एक आसान यूआई के साथ जो उपयोगकर्ताओं को समय के एक अंश में विश्लेषण पूरा करने की अनुमति देता है।
ड्रेमियो क्लाउड, एक पूरी तरह से प्रबंधित डेटा लेकहाउस प्लेटफ़ॉर्म, और दो नई सेवाओं का लॉन्च: ड्रेमियो सोनार, एक लेकहाउस क्वेरी इंजन, और ड्रेमियो आर्कटिक, अपाचे आइसबर्ग के लिए एक बुद्धिमान मेगास्टोर जो लेकहाउस के लिए एक अद्वितीय गिट जैसा अनुभव प्रदान करता है।
संगठन के सभी SQL वर्कलोड को घर्षण रहित, अंतहीन स्केलेबल ड्रेमियो क्लाउड प्लेटफॉर्म पर चलाया जा सकता है, जो डेटा प्रबंधन कार्यों को भी स्वचालित करता है।
यह SQL के लिए बनाया गया है, Git जैसा अनुभव प्रदान करता है, खुला स्रोत है, और हमेशा मुफ़्त है।
उन्होंने इसे लेकहाउस प्लेटफॉर्म के रूप में बनाया है जिसे डेटा टीमें पसंद करती हैं।
Apache Iceberg और Apache Parquet जैसे ओपन सोर्स टेबल और फ़ाइल स्वरूपों का उपयोग करते हुए, आपका डेटा ड्रेमियो क्लाउड का उपयोग करते समय आपके अपने डेटा लेक स्टोरेज में बना रहता है।
भविष्य के नवाचारों को आसानी से अपनाया जा सकता है, और आपके कार्यभार के आधार पर उचित इंजन का चयन किया जा सकता है।
हिमपात का एक खंड
स्नोफ्लेक एक क्लाउड डेटा और एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म है जो डेटा लेक और वेयरहाउस की जरूरतों को पूरा कर सकता है।
यह क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर बने डेटा वेयरहाउस सिस्टम के रूप में शुरू हुआ।
मंच में एक केंद्रीकृत भंडारण भंडार शामिल है जो एडब्ल्यूएस, माइक्रोसॉफ्ट एज़ूर, या Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) से सार्वजनिक क्लाउड स्टोरेज के शीर्ष पर बैठता है।
इसके बाद एक मल्टी-क्लस्टर कंप्यूटेशन लेयर है, जहां उपयोगकर्ता वर्चुअल डेटा वेयरहाउस लॉन्च कर सकते हैं और अपने डेटा स्टोरेज के खिलाफ SQL क्वेरी कर सकते हैं।
आर्किटेक्चर भंडारण और गणना संसाधनों को अलग करने की अनुमति देता है, जिससे संगठनों को आवश्यकतानुसार स्वतंत्र रूप से दोनों को स्केल करने की अनुमति मिलती है।
अंत में, स्नोफ्लेक मेटाडेटा वर्गीकरण, संसाधन प्रबंधन, डेटा शासन, लेनदेन और अन्य सुविधाओं के साथ एक सेवा परत प्रदान करता है।
बीआई टूल कनेक्टर, मेटाडेटा प्रबंधन, एक्सेस कंट्रोल और SQL क्वेरीज़ कुछ डेटा वेयरहाउस कार्यक्षमता हैं जो प्लेटफ़ॉर्म की पेशकश में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।
स्नोफ्लेक, हालांकि, एकल संबंधपरक SQL-आधारित क्वेरी इंजन तक सीमित है।
नतीजतन, इसे प्रशासित करना आसान हो जाता है लेकिन कम अनुकूलनीय हो जाता है, और मल्टी-मॉडल डेटा लेक विजन का एहसास नहीं होता है।
इसके अतिरिक्त, इससे पहले कि क्लाउड स्टोरेज से डेटा खोजा या विश्लेषण किया जा सके, स्नोफ्लेक को व्यवसायों को इसे एक केंद्रीकृत भंडारण परत में लोड करने की आवश्यकता होती है।
मैन्युअल डेटा पाइपलाइनिंग प्रक्रिया की जांच करने से पहले पूर्व ईटीएल, प्रावधान, और डेटा स्वरूपण की आवश्यकता होती है। इन मैनुअल प्रक्रियाओं को बढ़ाने से उन्हें निराशा होती है।
एक अन्य विकल्प जो कागज पर एक अच्छा फिट प्रतीत होता है, लेकिन वास्तव में, साधारण डेटा इनपुट के डेटा लेक सिद्धांत से विचलित होता है, वह है स्नोफ्लेक का डेटा लेकहाउस।
ओरेकल
"डेटा लेकहाउस" के रूप में जाना जाने वाला आधुनिक, खुला आर्किटेक्चर आपके सभी डेटा को स्टोर करना, समझना और विश्लेषण करना संभव बनाता है।
सबसे लोकप्रिय ओपन सोर्स डेटा लेक सॉल्यूशंस की चौड़ाई और लचीलेपन को डेटा वेयरहाउस की ताकत और गहराई के साथ जोड़ा जाता है।
ओरेकल क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर (ओसीआई) पर डेटा लेकहाउस के साथ नवीनतम एआई फ्रेमवर्क और प्रीबिल्ट एआई सेवाओं का उपयोग किया जा सकता है।
ओपन-सोर्स डेटा लेक का उपयोग करते समय अतिरिक्त प्रकार के डेटा के साथ काम करना संभव है। लेकिन इसे प्रबंधित करने के लिए आवश्यक समय और प्रयास एक निरंतर कमी हो सकती है।
OCI कम दरों पर और कम प्रबंधन के साथ पूरी तरह से प्रबंधित ओपन सोर्स लेकहाउस सेवाएं प्रदान करता है, जिससे आप कम परिचालन खर्च, बेहतर मापनीयता और सुरक्षा, और एक स्थान पर अपने सभी मौजूदा डेटा को समेकित करने की क्षमता का अनुमान लगा सकते हैं।
डेटा लेकहाउस डेटा वेयरहाउस और मार्ट के मूल्य में वृद्धि करेगा, जो सफल उद्यमों के लिए आवश्यक हैं।
केवल एक SQL क्वेरी के साथ कई स्थानों से लेकहाउस का उपयोग करके डेटा पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।
मौजूदा कार्यक्रमों और उपकरणों को समायोजन की आवश्यकता या नए कौशल प्राप्त किए बिना सभी डेटा तक पारदर्शी पहुंच प्राप्त होती है।
निष्कर्ष
डेटा लेकहाउस समाधानों की शुरूआत बड़े डेटा में एक बड़ी प्रवृत्ति का प्रतिबिंब है, जो कि समय, लागत और मूल्य निष्कर्षण की जटिलता को कम करते हुए डेटा से व्यावसायिक मूल्य को अधिकतम करने के लिए एकीकृत डेटा प्लेटफॉर्म में एनालिटिक्स और डेटा स्टोरेज का एकीकरण है।
डेटाब्रिक्स, स्नोफ्लेक, अहाना, ड्रेमियो और ओरेकल सहित प्लेटफॉर्म सभी को "डेटा लेकहाउस" के विचार से जोड़ा गया है, लेकिन उनमें से प्रत्येक में एक अनूठी विशेषता है और एक सच्चे डेटा लेक की तुलना में डेटा वेयरहाउस की तरह कार्य करने की प्रवृत्ति है। पूरा का पूरा।
जब किसी समाधान को "डेटा लेकहाउस" के रूप में विपणन किया जाता है, तो व्यवसायों को इस बात से सावधान रहना चाहिए कि इसका वास्तव में क्या अर्थ है।
उद्यमों को "डेटा लेकहाउस" जैसे मार्केटिंग शब्दजाल से परे देखने की जरूरत है और इसके बजाय प्रत्येक प्लेटफॉर्म की विशेषताओं को देखने के लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा प्लेटफॉर्म का चयन करना होगा जो भविष्य में उनके व्यवसायों के साथ विस्तारित होगा।
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