Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Data lakehouses kombiniraju koncepte skladišta podataka i podatkovnog jezera za tvrtke.
Ovi vam alati omogućuju izgradnju isplativih rješenja za pohranu podataka kombiniranjem mogućnosti upravljanja podatkovnim jezerima s arhitekturom podataka koja se nalazi u skladištima podataka.
Osim toga, smanjena je migracija podataka i redundancija, manje se vremena troši na administraciju, a kraće sheme i postupci upravljanja podacima zapravo postaju stvarnost.
Jedno skladište podataka ima mnoge prednosti u usporedbi sa sustavom za pohranu s nekoliko rješenja.
Ove alate još uvijek koriste znanstvenici podataka kako bi poboljšali svoje razumijevanje postupaka poslovne inteligencije i strojnog učenja.
Ovaj će članak baciti brzi pogled na data lakehouse, njegove mogućnosti i dostupne alate.
Uvod u Data Lakehouse
Nova vrsta podatkovne arhitekture nazvana "data lakehouse” kombinira jezero podataka i skladište podataka za rješavanje slabosti svakog od njih neovisno.
Sustav lakehouse, poput podatkovnih jezera, koristi jeftinu pohranu za čuvanje ogromnih količina podataka u izvornom obliku.
Dodavanje sloja metapodataka na vrhu pohrane također pruža strukturu podataka i osnažuje alate za upravljanje podacima slične onima koji se nalaze u skladištima podataka.
Sadrži ogromne količine strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka dobivenih iz raznih poslovnih aplikacija, sustava i uređaja koji se koriste u cijelom poduzeću.
Kao rezultat toga, za razliku od podatkovnih jezera, lakehouse sustav može upravljati i optimizirati te podatke za SQL performanse.
Također ima mogućnost pohranjivanja i obrade velikih količina različitih podataka po nižoj cijeni od skladišta podataka.
Data lakehouse je koristan kada trebate izvršiti bilo kakav pristup podacima ili analitiku za bilo koje podatke, ali niste sigurni u podatke ili preporučenu analitiku.
Arhitektura kuće na jezeru funkcionirat će sasvim dobro ako izvedba nije primarna briga.
To ne znači da svoju cijelu strukturu trebate temeljiti na kućici na jezeru.
Više informacija o tome kako odabrati podatkovno jezero, jezero, skladište podataka ili specijaliziranu analitičku bazu podataka za svaki slučaj upotrebe možete pronaći ovdje.
Značajke Data Lakehousea
- Istodobno čitanje i pisanje podataka
- Prilagodljivost i skalabilnost
- Pomoć u shemi s alatima za upravljanje podacima
- Istodobno čitanje i pisanje podataka
- Spremište koje je pristupačno
- Podržani su svi tipovi podataka i formati datoteka.
- Pristup znanosti o podacima i alatima za strojno učenje koji je optimiziran
- Vaši podatkovni timovi imat će koristi od pristupa samo jednom sustavu za brži i točniji prijenos radnih opterećenja kroz njega.
- Mogućnosti u stvarnom vremenu za inicijative u znanosti o podacima, strojnom učenju i analitici
Top 5 Data Lakehouse alata
Databrikovi
Databricks, koji je osnovala osoba koja je prva razvila i napravila Apache Spark open source, pruža upravljanu uslugu Apache Spark i pozicioniran je kao platforma za podatkovna jezera.
Data lake, delta lake i delta engine komponente Databricks lakehouse arhitekture omogućuju poslovnu inteligenciju, podatkovnu znanost i slučajeve korištenja strojnog učenja.
Podatkovno jezero javno je spremište za pohranu u oblaku.
Uz podršku za upravljanje metapodacima, skupnu i strujnu obradu podataka za višestrukturirane skupove podataka, otkrivanje podataka, kontrole sigurnog pristupa i SQL analitiku.
Databricks nudi većinu funkcija skladištenja podataka koje biste mogli očekivati na platformi data lakehouse.
Databricks je nedavno predstavio svoj Auto Loader, koji automatizira ETL i unos podataka i koristi uzorkovanje podataka za zaključivanje sheme za različite vrste podataka, kako bi se isporučile bitne komponente strategije pohrane podatkovnog jezera.
Alternativno, korisnici mogu izgraditi ETL cjevovode između svog javnog podatkovnog jezera u oblaku i Delta jezera koristeći Delta Live Tables.
Na papiru se čini da Databricks ima sve prednosti, ali postavljanje rješenja i stvaranje njegovih podatkovnih cjevovoda zahtijeva puno ljudskog rada vještih programera.
U mjerilu, odgovor također postaje složeniji. Složenije je nego što se čini.
Ahana
Podatkovno jezero jedno je središnje mjesto na kojemu možete pohraniti bilo koju vrstu podataka koju odaberete, uključujući nestrukturirane i strukturirane podatke. AWS S3, Microsoft Azure i Google Cloud Storage tri su uobičajena podatkovna jezera.
Podatkovna jezera su nevjerojatno popularna jer su vrlo pristupačna i jednostavna za korištenje; u biti možete pohraniti koliko god želite podataka za vrlo malo novca.
Ali podatkovno jezero ne nudi ugrađene alate poput analitike, upita itd.
Potreban vam je mehanizam za upite i katalog podataka na vrhu podatkovnog jezera (gdje dolazi Ahana Cloud) da postavite upite svojim podacima i koristite ih.
Uz najbolje od Data Warehouse-a i Data Lake-a, razvijen je novi dizajn data lakehouse-a.
To znači da je transparentan, prilagodljiv, ima dobru cijenu/performanse, mjeri se poput podatkovnog jezera koje podržava transakcije i ima visoku razinu sigurnosti usporedivu sa skladištem podataka.
Vaš visokoučinkoviti SQL upitnik mozak je iza Data Lakehousea. Zbog toga možete izvršiti analitiku visokih performansi na podacima vašeg podatkovnog jezera.
Ahana Cloud za Presto je SaaS za Presto na AWS-u, što čini nevjerojatno jednostavnim početak korištenja Presta u oblaku.
Za vaše podatkovno jezero temeljeno na S3, Ahana već ima ugrađeni katalog podataka i predmemoriju. Ahana vam daje značajke Presta bez potrebe da se nosite s režijskim troškovima jer to čini interno.
AWS Lake Formation, Apache Hudi i Delta Lake samo su neki od upravitelja transakcijama koji su dio skupa i integriraju se s njim.
Dremio
Organizacije nastoje brzo, jednostavno i učinkovito procijeniti goleme količine podataka koji brzo rastu.
Dremio vjeruje da je otvoreni podatkovni lakehouse koji kombinira prednosti podatkovnih jezera i skladišta podataka na otvorenoj osnovi najbolji pristup da se to postigne.
Dremio platforma lakehouse pruža iskustvo koje odgovara svima, s jednostavnim korisničkim sučeljem koje korisnicima omogućuje dovršavanje analiza u djeliću vremena.
Dremio Cloud, potpuno upravljana podatkovna lakehouse platforma i lansiranje dviju novih usluga: Dremio Sonar, lakehouse tražilica za upite, i Dremio Arctic, inteligentna megastore za Apache Iceberg koja pruža jedinstveno Git iskustvo za lakehouse.
Sva SQL radna opterećenja organizacije mogu se izvoditi na beskrajno skalabilnoj Dremio Cloud platformi bez trenja, koja također automatizira zadatke upravljanja podacima.
Izgrađen je za SQL, nudi iskustvo slično Gitu, otvorenog je koda i uvijek je besplatan.
Stvorili su je da bude lakehouse platforma koju timovi za podatke obožavaju.
Korištenjem formata tablica i datoteka otvorenog koda kao što su Apache Iceberg i Apache Parquet, vaši su podaci postojani u vašoj vlastitoj pohrani podatkovnog jezera kada koristite Dremio Cloud.
Buduće inovacije mogu se lako usvojiti, a odgovarajući motor može se odabrati na temelju vašeg radnog opterećenja.
Pahuljica
Snowflake je podatkovna i analitička platforma u oblaku koja može zadovoljiti potrebe podatkovnih jezera i skladišta.
Započeo je kao sustav skladištenja podataka izgrađen na infrastrukturi oblaka.
Platforma se sastoji od centraliziranog repozitorija za pohranu koji se nalazi na vrhu javne pohrane u oblaku iz AWS-a, Microsoft Azure ili Google Cloud Platform (GCP).
Slijedi računalni sloj s više klastera, gdje korisnici mogu pokrenuti virtualno skladište podataka i provoditi SQL upite prema svojoj pohrani podataka.
Arhitektura omogućuje odvajanje resursa za pohranu i računalne resurse, dopuštajući organizacijama da neovisno skaliraju to dvoje prema potrebi.
Konačno, Snowflake pruža sloj usluge s kategorizacijom metapodataka, upravljanjem resursima, upravljanjem podacima, transakcijama i drugim značajkama.
Konektori BI alata, upravljanje metapodacima, kontrole pristupa i SQL upiti samo su neke od funkcionalnosti skladišta podataka koje platforma nudi.
Snowflake je, međutim, ograničen na jednu relacijsku tražilicu temeljenu na SQL-u.
Kao rezultat toga, postaje jednostavnije za administraciju, ali manje prilagodljivo, a vizija podatkovnog jezera s više modela nije ostvarena.
Osim toga, prije nego što se podaci iz pohrane u oblaku mogu pretraživati ili analizirati, Snowflake zahtijeva od poduzeća da ih učitaju u centralizirani sloj pohrane.
Ručni postupak cjevovoda podataka zahtijeva prethodni ETL, pripremu i formatiranje podataka prije nego što se može ispitati. Povećanje ovih ručnih procesa čini ih frustrirajućim.
Još jedna opcija koja se čini kao da dobro stoji na papiru, ali zapravo odstupa od načela podatkovnog jezera jednostavnog unosa podataka je Snowflakeova data lakehouse.
Proročanstvo
Moderna, otvorena arhitektura poznata kao "jezero podataka" omogućuje pohranu, razumijevanje i analizu svih vaših podataka.
Širina i fleksibilnost najomiljenijih rješenja za jezero podataka otvorenog koda kombiniraju se sa snagom i dubinom skladišta podataka.
Najnoviji okviri umjetne inteligencije i unaprijed izrađene usluge umjetne inteligencije mogu se koristiti s bazom podataka na Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Izvedivo je raditi s dodatnim vrstama podataka dok koristite jezero podataka otvorenog koda. Ali vrijeme i trud potrebni za upravljanje mogli bi biti trajni nedostatak.
OCI nudi potpuno upravljane usluge lakehouse otvorenog koda po nižim cijenama i s manje upravljanja, što vam omogućuje da predvidite niže operativne troškove, bolju skalabilnost i sigurnost te kapacitet za konsolidaciju svih vaših postojećih podataka na jednom mjestu.
Skladište podataka povećat će vrijednost skladišta podataka i prodajnih mjesta, koji su ključni za uspješna poduzeća.
Podaci se mogu dohvatiti pomoću lakehouse-a s nekoliko lokacija sa samo jednim SQL upitom.
Postojeći programi i alati dobivaju transparentan pristup svim podacima bez potrebe za prilagodbama ili stjecanjem novih vještina.
Zaključak
Uvođenje data lakehouse rješenja odraz je šireg trenda u velikim podacima, a to je integracija analitike i pohrane podataka u objedinjene podatkovne platforme kako bi se maksimizirala poslovna vrijednost podataka uz smanjenje vremena, troškova i složenosti izvlačenja vrijednosti.
Platforme uključujući Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio i Oracle povezane su s idejom "jezera podataka", ali svaka od njih ima jedinstven skup značajki i tendenciju funkcioniranja više kao skladište podataka nego kao pravo jezero podataka u cjelini.
Kada se rješenje reklamira kao "jezero podataka", tvrtke bi trebale biti oprezne što to zapravo znači.
Poduzeća moraju gledati dalje od marketinškog žargona kao što je "jezero podataka" i umjesto toga proučiti značajke svake platforme kako bi odabrala najbolju podatkovnu platformu koja će se širiti s njihovim poslovanjem u budućnosti.
Ostavi odgovor