Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Data lakehouses menggabungkan konsep data warehouse dan data lake untuk bisnis.
Alat ini memungkinkan Anda membangun solusi penyimpanan data yang hemat biaya dengan menggabungkan kemampuan pengelolaan data lake dengan arsitektur data yang ditemukan di gudang data.
Selain itu, ada pengurangan dalam migrasi dan redundansi data, lebih sedikit waktu yang dihabiskan untuk administrasi, dan skema dan prosedur tata kelola data yang lebih pendek benar-benar menjadi kenyataan.
Satu data lakehouse memiliki banyak keunggulan dibandingkan dengan sistem penyimpanan dengan beberapa solusi.
Alat ini masih digunakan oleh ilmuwan data untuk meningkatkan pemahaman mereka tentang kecerdasan bisnis dan prosedur pembelajaran mesin.
Artikel ini akan melihat sekilas data lakehouse, kemampuannya, dan alat yang tersedia.
Pengantar Data Lakehouse
Jenis arsitektur data baru yang disebut "rumah danau data” menggabungkan data lake dan data warehouse untuk mengatasi kelemahan masing-masing secara mandiri.
Sistem rumah danau, seperti danau data, menggunakan penyimpanan berbiaya rendah untuk menyimpan sejumlah besar data dalam bentuk aslinya.
Penambahan lapisan metadata di atas penyimpanan juga menyediakan struktur data dan memberdayakan alat manajemen data yang serupa dengan yang ditemukan di gudang data.
Ini berisi sejumlah besar data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur yang diperoleh dari berbagai aplikasi bisnis, sistem, dan perangkat yang digunakan di seluruh perusahaan.
Akibatnya, tidak seperti data lake, sistem lakehouse dapat mengelola dan mengoptimalkan data tersebut untuk kinerja SQL.
Ini juga memiliki kemampuan untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data yang beragam dengan biaya yang lebih murah daripada gudang data.
Data lakehouse sangat berguna saat Anda perlu menjalankan akses data atau analitik apa pun terhadap data apa pun tetapi tidak yakin dengan data atau analitik yang direkomendasikan.
Arsitektur rumah danau akan berfungsi cukup baik jika kinerja bukan menjadi perhatian utama.
Itu tidak berarti bahwa Anda harus mendasarkan seluruh struktur Anda pada rumah danau.
Informasi lebih lanjut tentang cara memilih data lake, lakehouse, data warehouse, atau database analitik khusus untuk setiap kasus penggunaan dapat ditemukan di sini.
Fitur Data Lakehouse
- Membaca dan menulis data secara bersamaan
- Kemampuan beradaptasi dan skalabilitas
- Bantuan skema dengan alat tata kelola data
- Membaca dan menulis data secara bersamaan
- Penyimpanan yang terjangkau
- Semua tipe data dan format file didukung.
- Akses ke ilmu data dan alat pembelajaran mesin yang dioptimalkan
- Tim data Anda akan mendapat manfaat dari memiliki akses hanya ke satu sistem untuk mentransfer beban kerja melaluinya dengan lebih cepat dan akurat.
- Kemampuan real-time untuk inisiatif dalam ilmu data, pembelajaran mesin, dan analitik
5 Alat Data Lakehouse Teratas
batu bata data
Databricks, yang didirikan oleh orang yang pertama kali mengembangkan Apache Spark dan membuatnya open source, menyediakan layanan Apache Spark terkelola dan diposisikan sebagai platform untuk data lake.
Komponen data lake, delta lake, dan delta engine dari arsitektur rumah danau Databricks memungkinkan kasus penggunaan business intelligence, data science, dan machine learning.
Danau data adalah repositori penyimpanan cloud publik.
Dengan dukungan untuk manajemen metadata, pemrosesan data batch dan streaming untuk kumpulan data multi-terstruktur, penemuan data, kontrol akses yang aman, dan analitik SQL.
Databricks menawarkan sebagian besar fungsi pergudangan data yang mungkin diharapkan untuk dilihat di platform data lakehouse.
Databricks baru-baru ini meluncurkan Auto Loader-nya, yang mengotomatiskan ETL dan input data serta memanfaatkan pengambilan sampel data untuk menyimpulkan skema berbagai tipe data, guna memenuhi komponen penting dari strategi penyimpanan data lake.
Sebagai alternatif, pengguna dapat membangun jaringan pipa ETL antara danau data cloud publik mereka dan Danau Delta menggunakan Delta Live Tables.
Di atas kertas, Databricks tampaknya memiliki semua kelebihan, tetapi menyiapkan solusi dan membuat jalur pipa datanya membutuhkan banyak tenaga manusia dari pengembang yang terampil.
Pada skala, jawabannya juga menjadi lebih kompleks. Ini lebih rumit dari yang terlihat.
Ahana
Data lake adalah lokasi pusat tunggal tempat Anda dapat menyimpan jenis data apa pun yang Anda pilih dalam skala besar, termasuk data tidak terstruktur dan terstruktur. AWS S3, Microsoft Azure, dan Google Cloud Storage adalah tiga data lake umum.
Data lake sangat disukai karena sangat terjangkau dan mudah digunakan; Anda pada dasarnya dapat menyimpan sebanyak mungkin jenis data apa pun yang Anda suka dengan sedikit uang.
Tetapi data lake tidak menawarkan alat bawaan seperti analitik, kueri, dll.
Anda memerlukan mesin kueri dan katalog data di atas data lake (tempat Ahana Cloud masuk) untuk mengkueri data Anda dan menggunakannya.
Dengan yang terbaik dari Data Warehouse dan Data Lake, desain data lakehouse baru telah dikembangkan.
Hal ini menunjukkan bahwa transparan, mudah beradaptasi, memiliki harga/kinerja yang baik, timbangan seperti data lake mendukung transaksi, dan memiliki tingkat keamanan yang tinggi sebanding dengan gudang data.
Mesin kueri SQL berkinerja tinggi Anda adalah otak di balik Data Lakehouse. Karena itu, Anda dapat menjalankan analitik berkinerja tinggi pada data danau data Anda.
Ahana Cloud for Presto adalah SaaS for Presto di AWS, sehingga sangat mudah untuk mulai menggunakan Presto di cloud.
Untuk data lake berbasis S3 Anda, Ahana sudah memiliki katalog dan caching data bawaan. Ahana memberi Anda fitur Presto tanpa mengharuskan Anda menangani overhead karena ia melakukannya secara internal.
AWS Lake Formation, Apache Hudi, dan Delta Lake hanyalah beberapa dari manajer transaksi yang merupakan bagian dari tumpukan dan terintegrasi dengannya.
mimpi buruk
Organisasi berusaha untuk dengan cepat, sederhana, dan efisien mengevaluasi sejumlah besar data yang meningkat pesat.
Dremio percaya bahwa open data lakehouse menggabungkan manfaat dari data lake dan data warehouse secara terbuka adalah pendekatan terbaik untuk mencapai hal ini.
Platform rumah danau Dremio memberikan pengalaman yang sesuai untuk semua orang, dengan UI mudah yang memungkinkan pengguna menyelesaikan analisis dalam waktu singkat.
Dremio Cloud, platform data lakehouse yang terkelola sepenuhnya, dan peluncuran dua layanan baru: Dremio Sonar, mesin kueri lakehouse, dan Dremio Arctic, megastore cerdas untuk Apache Iceberg yang menghadirkan pengalaman unik seperti Git untuk rumah danau.
Semua beban kerja SQL organisasi dapat dijalankan pada platform Dremio Cloud yang dapat diskalakan tanpa gesekan dan tanpa batas, yang juga mengotomatiskan tugas manajemen data.
Itu dibangun untuk SQL, menawarkan pengalaman seperti Git, open source, dan selalu gratis.
Mereka membuatnya menjadi platform rumah danau yang dipuja oleh tim data.
Memanfaatkan tabel sumber terbuka dan format file seperti Apache Iceberg dan Apache Parket, data Anda tetap ada di penyimpanan data lake Anda sendiri saat menggunakan Dremio Cloud.
Inovasi masa depan dapat dengan mudah diadopsi, dan mesin yang tepat dapat dipilih berdasarkan beban kerja Anda.
Kepingan salju
Snowflake adalah platform data dan analitik cloud yang dapat memenuhi kebutuhan data lake dan gudang.
Ini dimulai sebagai sistem gudang data yang dibangun di atas infrastruktur cloud.
Platform ini terdiri dari repositori penyimpanan terpusat yang berada di atas penyimpanan cloud publik dari AWS, Microsoft Azure, atau Google Cloud Platform (GCP).
Setelah itu adalah lapisan komputasi multi-cluster, di mana pengguna dapat meluncurkan gudang data virtual dan melakukan kueri SQL terhadap penyimpanan data mereka.
Arsitektur memungkinkan untuk memisahkan penyimpanan dan sumber daya komputasi, memungkinkan organisasi untuk menskalakan keduanya secara independen sesuai kebutuhan.
Akhirnya, Snowflake menyediakan lapisan layanan dengan kategorisasi metadata, manajemen sumber daya, tata kelola data, transaksi, dan fitur lainnya.
Konektor alat BI, manajemen metadata, kontrol akses, dan kueri SQL hanyalah beberapa dari fungsionalitas gudang data yang ditawarkan oleh platform ini.
Snowflake, bagaimanapun, dibatasi untuk satu mesin kueri berbasis SQL relasional.
Akibatnya, menjadi lebih sederhana untuk dikelola tetapi kurang dapat beradaptasi, dan visi danau data multi-model tidak terwujud.
Selain itu, sebelum data dari penyimpanan cloud dapat dicari atau dianalisis, Snowflake mengharuskan bisnis untuk memuatnya ke dalam lapisan penyimpanan terpusat.
Prosedur pemipaan data manual memerlukan ETL, penyediaan, dan pemformatan data sebelumnya sebelum dapat diperiksa. Meningkatkan proses manual ini membuat mereka frustasi.
Pilihan lain yang tampaknya cocok di atas kertas tetapi pada kenyataannya, menyimpang dari prinsip data lake input data sederhana adalah data lakehouse Snowflake.
Peramal
Arsitektur modern dan terbuka yang dikenal sebagai “data lakehouse” memungkinkan untuk menyimpan, memahami, dan menganalisis semua data Anda.
Keluasan dan fleksibilitas solusi data lake open source yang paling disukai digabungkan dengan kekuatan dan kedalaman gudang data.
Kerangka kerja AI terbaru dan layanan AI bawaan dapat digunakan dengan data lakehouse di Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Adalah layak untuk bekerja dengan tipe data tambahan saat menggunakan data lake sumber terbuka. Tetapi waktu dan upaya yang diperlukan untuk mengelolanya bisa menjadi kelemahan yang terus-menerus.
OCI menawarkan layanan rumah danau open source yang terkelola sepenuhnya dengan tarif lebih rendah dan dengan manajemen yang lebih sedikit, memungkinkan Anda mengantisipasi biaya operasional yang lebih rendah, skalabilitas dan keamanan yang lebih baik, dan kapasitas untuk menggabungkan semua data Anda yang ada di satu lokasi.
Data lakehouse akan meningkatkan nilai gudang data dan mart, yang penting bagi perusahaan yang sukses.
Data dapat diambil menggunakan rumah danau dari beberapa lokasi hanya dengan satu kueri SQL.
Program dan alat yang ada menerima akses transparan ke semua data tanpa memerlukan penyesuaian atau memperoleh keterampilan baru.
Kesimpulan
Pengenalan solusi data lakehouse merupakan cerminan dari tren yang lebih besar dalam data besar, yang merupakan integrasi analitik dan penyimpanan data dalam platform data terpadu untuk memaksimalkan nilai bisnis dari data sekaligus menurunkan waktu, biaya, dan kompleksitas ekstraksi nilai.
Platform termasuk Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio, dan Oracle semuanya telah dikaitkan dengan gagasan "data lakehouse", tetapi masing-masing memiliki serangkaian fitur unik dan kecenderungan untuk berfungsi lebih seperti gudang data daripada data lake yang sebenarnya. secara keseluruhan.
Ketika sebuah solusi dipasarkan sebagai “data lakehouse”, bisnis harus waspada terhadap apa artinya sebenarnya.
Perusahaan perlu melihat melampaui jargon pemasaran seperti “data lakehouse” dan sebagai gantinya melihat ke dalam fitur setiap platform untuk memilih platform data terbaik yang akan berkembang dengan bisnis mereka di masa depan.
Tinggalkan Balasan