תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
חברות לוכדות יותר נתונים מאי פעם כשהן מסתמכות עליהן יותר ויותר כדי לתת החלטות עסקיות חשובות, לשפר את היצע המוצרים ולספק שירות לקוחות טוב יותר.
עם כמות הנתונים שנוצרת בקצב אקספוננציאלי, הענן מציע מספר יתרונות לעיבוד נתונים וניתוח, כולל מדרגיות, אמינות וזמינות.
באקוסיסטם הענן קיימים גם מספר כלים וטכנולוגיות לעיבוד נתונים וניתוח. שני הסוגים של מבני אחסון נתונים גדולים שנמצאים בשימוש השכיח ביותר הם מחסני נתונים ואגמי נתונים.
למרות ששימוש באגם נתונים פחות מושך מכיוון שלא ניתן לבצע שאילתות על המודל והנתונים בזמן שהם עדיין רלוונטיים, השימוש במחסן נתונים לאחסון נתונים הוא בזבזני.
Wאיזה סוג של ארכיטקטורת ענן אנחנו בוחרים?
האם עלינו לשקול מושגים חדשים יותר עבור אגם הנתונים, או שעלינו להסתפק באילוצים של המחסן או בהגבלות של האגם?
ארכיטקטורת אחסון נתונים חדשנית הנקראת "אגם נתונים" משלבת את יכולת ההסתגלות של אגמי נתונים עם ניהול הנתונים של מחסני נתונים.
הבנת שיטות האחסון השונות ב-Big Data חיונית לבניית צינור אחסון נתונים אמין עבור בינה עסקית (BI), ניתוח נתונים ו למידת מכונה עומסי עבודה (ML), בהתאם לדרישות החברה שלך.
בפוסט זה, נבחן מקרוב את Data Warehouse, Data Lake ו-Data Lakehouse, עם היתרונות, המגבלות וגם היתרונות והחסרונות שלהם. בואו נתחיל.
מהו Data Warehouse?
מחסן נתונים הוא מאגר נתונים מרכזי המשמש ארגון כדי להחזיק כמויות אדירות של נתונים ממקורות רבים. מחסן נתונים פועל כמקור יחיד של "אמת נתונים" של ארגון והוא חיוני לדיווח ולניתוח עסקי.
בדרך כלל, מחסני נתונים משלבים מערכי נתונים יחסיים ממספר מקורות, כגון אפליקציות, נתונים עסקיים ונתוני עסקאות, כדי לאחסן נתונים היסטוריים. לפני הטעינה למערכת האחסון, הנתונים עוברים טרנספורמציה ומנקים במחסני נתונים כך שניתן להשתמש בהם כמקור יחיד של אמת נתונים.
בשל יכולתם להציע במהירות תובנות עסקיות מכל תחומי החברה, עסקים משקיעים במחסני נתונים. עם השימוש בכלי BI, לקוחות SQL ופתרונות ניתוח פחות מתוחכמים אחרים (כלומר, שאינם מדעי נתונים), אנליסטים עסקיים, מהנדסי נתונים ומקבלי החלטות יכולים לגשת לנתונים ממחסני נתונים.
זה יקר לתחזק מחסן עם נפח הנתונים ההולך וגדל, ומחסן נתונים לא יכול להתמודד עם נתונים גולמיים או לא מובנים. בנוסף, זו לא האפשרות האידיאלית לטכניקות ניתוח נתונים מתוחכמות כמו למידת מכונה או מודל חזוי.
מחסן נתונים, לפיכך, מספק תשובות לשאילתות מהירות יותר ונתונים באיכות גבוהה יותר. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data Warehouse ו-Snowflake הם שירותי ענן הזמינים עבור מחסני נתונים.
היתרונות של Data Warehouse
- הגדלת היעילות והמהירות של עומסי העבודה של בינה עסקית וניתוח נתונים: מחסני נתונים מקצרים את הזמן הדרוש להכנת וניתוח נתונים. הם יכולים לקשר בקלות לכלי ניתוח נתונים וכלי בינה עסקית מכיוון שהנתונים ממחסן הנתונים אמינים ועקביים. בנוסף, מחסני נתונים חוסכים את הזמן הדרוש לאיסוף נתונים ומספקים לצוותים את היכולת להשתמש בנתונים עבור דוחות, לוחות מחוונים ודרישות ניתוח אחרות.
- הגברת העקביות, האיכות והסטנדרטיזציה של הנתונים: ארגונים אוספים נתונים ממגוון מקורות, כולל נתוני משתמשים, מכירות ועסקאות. החברה יכולה לסמוך על הנתונים לדרישות העסקיות מכיוון שאחסון נתונים אוסף נתונים ארגוניים לפורמט אחיד וסטנדרטי שיכול לשמש מקור יחיד לאמת נתונים.
- שיפור קבלת ההחלטות באופן כללי: מחסן נתונים מקל על קבלת החלטות טובה יותר על ידי הצעת חנות מרכזית עבור נתונים עדכניים וישנים כאחד. על ידי עיבוד נתונים במחסני נתונים לקבלת תובנות מדויקות, מקבלי ההחלטות יכולים להעריך סיכונים, להבין את רצונות הלקוח ולשפר סחורות ושירותים.
- מתן בינה עסקית טובה יותר: אחסון נתונים מגשר על הפער בין נתונים גולמיים מסיביים, אשר נאספים לעתים קרובות באופן שגרתי כדבר מובן מאליו, לבין הנתונים שנאספו המספקים תובנות. הם משמשים כבסיס לאחסון הנתונים של הארגון, ומאפשרים לו לענות על שאלות מסובכות לגבי הנתונים שלו ולנצל את התגובות כדי לקבל החלטות עסקיות ברות הגנה.
מגבלות של Data Warehouse
- חוסר גמישות נתונים: בעוד שמחסני נתונים מצטיינים בטיפול בנתונים מובנים, פורמטים של נתונים חצי מובנים ובלתי מובנים כמו ניתוח יומנים, סטרימינג ונתוני מדיה חברתית יכולים להיות מאתגרים עבורם. זה הופך את ההמלצה על מחסני נתונים למקרי שימוש הכוללים למידת מכונה ו בינה מלאכותית קשה.
- יקר להתקנה ולתחזוקה: מחסני נתונים עשויים להיות יקרים להתקנה ולתחזוקה. יתר על כן, מחסן הנתונים לרוב אינו סטטי; הוא מזדקן וזקוק לתחזוקה תכופה, וזה יקר.
Pros
- קל למצוא, לאחזר ולשאול נתונים.
- כל עוד הנתונים כבר נקיים, הכנת הנתונים של SQL היא פשוטה.
חסרונות
- אתה נאלץ להשתמש רק בספק ניתוח אחד.
- ניתוח ואחסון נתונים לא מובנים או זורמים הוא די יקר.
מה זה Data Lake?
כל סוג של נתונים מובטח ומתאפשר על ידי אגמי נתונים. כדאי להחזיק נתונים בצורה נגישה במיקום מרכזי וזמינים לקריאה.
אגם נתונים הוא שטח אחסון מרוכז וניתן להסתגלות בו כמויות עצומות של נתונים מאורגנים ובלתי מובנים נשמרים בצורות הבלתי מעובדות, ללא שינוי וללא עיצוב.
אגם נתונים משתמש בארכיטקטורה שטוחה ואובייקטים המאוחסנים במצבו הבלתי מעובד כדי לאחסן נתונים, בניגוד למחסני נתונים, ששומרים נתונים יחסיים ש"נוקו" בעבר.
אגמי נתונים, בניגוד למחסני נתונים, שמתקשים לטפל בנתונים בפורמט הזה, הם ניתנים להתאמה, אמינים ובמחיר סביר ומאפשרים לארגונים לקבל תובנות משופרות מנתונים לא מובנים.
באגמי נתונים, נתונים מופקים, נטענים ועוברים טרנספורמציה (ELT) למטרות אנליטיות במקום לקבוע את הסכימה או הנתונים בזמן איסוף הנתונים.
שימוש בטכנולוגיות עבור סוגי נתונים רבים ממכשירי IoT, מדיה חברתית, והזרמת נתונים, אגמי נתונים מאפשרים למידת מכונה וניתוח חזוי.
בנוסף, מדען נתונים שיכול לעבד נתונים גולמיים יכול להשתמש באגם הנתונים. מחסן נתונים, לעומת זאת, קל יותר לשימוש לעסקים. זה מושלם עבור פרופיל משתמש, אנליזה ניבוי, למידת מכונה ומשימות אחרות.
למרות שאגמי נתונים מטפלים בכמה בעיות במחסני נתונים, איכות הנתונים שלהם ירודה ומהירות השאילתה שלהם אינה מספקת. בנוסף, נדרשים כלים נוספים למשתמשים עסקיים כדי לבצע שאילתות SQL. אגם נתונים בעל מבנה גרוע עלול להיתקל בבעיה עם סטגנציה של נתונים.
היתרונות של Data Lake
- תמיכה במגוון רחב של מקרי יישומים של למידת מכונה ומדעי נתונים קל יותר להשתמש במכונה אחרת ובאלגוריתמי למידה עמוקה כדי לטפל בנתונים באגמי נתונים מכיוון שהנתונים נשמרים בצורה פתוחה וגולמית.
- הרבגוניות של Data Lakes, המאפשרת לך לאחסן נתונים בכל פורמט או מדיה ללא דרישה לסכימה מוגדרת מראש, היא יתרון גדול. ניתן לתמוך במקרים עתידיים של שימוש בנתונים, וניתן לנתח נתונים נוספים אם הנתונים נשארים במצבם המקורי.
- על מנת להימנע מהצורך לאחסן את שני סוגי הנתונים בהקשרים שונים, אגמי נתונים יכולים להכיל גם נתונים מובנים וגם נתונים לא מובנים. לאחסון של סוגים שונים של נתונים ארגוניים, הם מציעים מיקום יחיד.
- בהשוואה למחסני נתונים מסורתיים, אגמי נתונים הם זולים יותר מכיוון שהם בנויים להישמר על חומרת סחורה זולה, כגון אחסון אובייקטים, שלעתים קרובות מיועד לעלות נמוכה יותר לג'יגה-בייט מאוחסן.
מגבלות של Data Lake
- מקרי שימוש בניתוח נתונים ובינה עסקית ציונים גרועים: אגמי נתונים יכולים להפוך לא מאורגנים אם הם לא מתוחזקים כראוי, מה שמקשה על קישורם לכלי בינה עסקית וניתוח. בנוסף, כאשר יש צורך במקרים של שימוש בדיווח וניתוח, חוסר עקביות מבני מידע ותמיכה בעסקאות ACID (אטומיות, עקביות, בידוד ועמידות) יכולה להוביל לביצועי שאילתות לא אופטימליים.
- חוסר העקביות של Data Lakes מאפשר לאכוף אמינות ואבטחה של נתונים, מה שמוביל לחוסר בשניהם. זה עשוי להיות קשה לפתח תקני אבטחת מידע וממשל מתאימים כדי לתת מענה לסוגי נתונים רגישים, מכיוון שאגמי נתונים יכולים להתמודד עם כל צורת נתונים.
Pros
- פתרונות סבירים לכל סוגי הנתונים.
- מסוגל לטפל בנתונים מאורגנים ומובנים למחצה.
- אידיאלי לעיבוד נתונים והזרמת נתונים מסובכים.
חסרונות
- צריך לבנות צינור מתוחכם.
- תן לנתונים קצת זמן להפוך לשאילתות.
- לוקח זמן להבטיח אמינות ואיכות נתונים.
מה זה Data Lakehouse?
ארכיטקטורת אחסון חדשנית של נתונים גדולים הנקראת "אגם נתונים" משלבת את ההיבטים הגדולים ביותר של אגמי נתונים ומחסני נתונים. ניתן לאחסן את כל הנתונים שלך, בין אם הם מובנים, מובנים למחצה או לא מובנים, במיקום אחד עם יכולות למידת מכונה, בינה עסקית וסטרימינג המשובחים ביותר האפשריות הודות לאגם נתונים.
אגמי נתונים למיניהם הם לעתים קרובות נקודת המוצא של אגמי נתונים; לאחר מכן, הנתונים עוברים טרנספורמציה לפורמט Delta Lake (שכבת אחסון בקוד פתוח שמביאה אמינות לאגמי נתונים).
אגמי נתונים עם אגמי דלתא מאפשרים נהלי עסקאות ACID ממחסני נתונים קונבנציונליים. למעשה, מערכת ה-Lakehouse משתמשת באחסון זול כדי לשמור על כמויות אדירות של נתונים בצורותיהם המקוריות, בדומה לאגמי נתונים.
הוספת שכבת המטא נתונים על גבי החנות גם מעניקה מבנה נתונים ומעצימה כלים לניהול נתונים כמו אלה שנמצאים במחסני נתונים.
זה מאפשר לצוותים רבים לגשת לכל נתוני החברה באמצעות מערכת אחת עבור מגוון יוזמות, כגון מדעי נתונים, למידת מכונה ובינה עסקית.
היתרונות של Data Lakehouse
- תמיכה במגוון גדול יותר של עומסי עבודה: כדי לאפשר ניתוחים מתוחכמים, בתי אגם נתונים מעניקים למשתמשים גישה ישירה לכמה מכלי הבינה העסקית הפופולריים ביותר (Tableau, PowerBI). בנוסף, מדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונה יכולים להשתמש בקלות בנתונים מכיוון שבתי אגם נתונים משתמשים בפורמטים פתוחים (כגון Parquet) יחד עם ממשקי API ומסגרות למידת מכונה, כגון Python/R.
- עלות-תועלת: בתי אגמי נתונים מעסיקים פתרונות אחסון אובייקטים זולים כדי ליישם את מאפייני האחסון החסכוניים של אגמי הנתונים. על ידי הצעת פתרון יחיד, בתי אגם נתונים גם מסלקים את ההוצאות והזמן הכרוכים בניהול מערכות אחסון נתונים שונות.
- תכנון Data Lakehouse מבטיח סכימה ושלמות הנתונים, מה שהופך את זה לפשוט יותר לבנות מערכות אבטחת מידע וממשל יעילות. קלות של ניהול גרסאות נתונים, ממשל וביטחון.
- Data Lakehouses מציעים פלטפורמת אחסון נתונים אחת ורב-תכליתית שיכולה להתאים לכל דרישות הנתונים של החברה, מה שמפחית את כפילות הנתונים. רוב העסקים בוחרים בפתרון היברידי בשל היתרונות של מחסן הנתונים וגם של אגם הנתונים. אסטרטגיה זו, בינתיים, עלולה לגרום לשכפול נתונים יקר.
- תמיכה בפורמטים פתוחים. פורמטים פתוחים הם סוגי קבצים שיכולים לשמש יישומי תוכנה רבים ושמפרטיהם זמינים לציבור. על פי דיווחים, Lakehouses מסוגלים לאחסן נתונים בפורמטים נפוצים של קבצים כמו Apache Parquet ו-ORC (Optimized Row Columnar).
מגבלות של Data Lakehouse
החיסרון הגדול ביותר של אגם נתונים הוא שהוא עדיין טכנולוגיה צעירה ומתפתחת. לא בטוח אם היא תעמוד בהתחייבויותיה כתוצאה מכך. לפני שאגמי נתונים יוכלו להתחרות במערכות אחסון גדולות נתונים מבוססות, זה עלול לקחת שנים.
עם זאת, בהתחשב בקצב שבו מתרחשת חדשנות מודרנית, קשה לומר אם מערכת אחסון נתונים אחרת לא תחליף אותה בסופו של דבר.
Pros
- לפלטפורמה אחת יש את כל הנתונים, מה שאומר שיש פחות שמות מארחים לתחזק.
- האטומיות, העקביות, הבידוד והקשיחות אינם מושפעים.
- זה הרבה יותר משתלם.
- לפלטפורמה אחת יש את כל הנתונים, מה שאומר שיש פחות שמות מארחים לתחזק.
- פשוט לניהול ומהיר לתיקון כל בעיה
- הפוך את זה לפשוט יותר לבנות צינור
חסרונות
- ההגדרה עשויה להימשך זמן מה.
- זה צעיר מדי ורחוק מדי מכדי להעפיל כמערכת אחסון מבוססת.
Data Warehouse לעומת Data Lake לעומת Data Lakehouse
למחסן הנתונים יש היסטוריה ארוכה ביישומי מודיעין, דיווח וניתוח ארגוניים והוא הטכנולוגיה הראשונה לאחסון ביג דאטה.
מחסני נתונים, לעומת זאת, הם יקרים ומתקשים לטפל בנתונים מגוונים ובלתי מובנים, כמו הזרמת נתונים. עבור עומסי עבודה של למידת מכונה ומדעי נתונים, פותחו אגמי נתונים לניהול נתונים גולמיים בצורות מגוונות באחסון במחיר סביר.
למרות שאגמי נתונים יעילים עם נתונים לא מובנים, הם חסרים את יכולות העסקאות ACID של מחסני נתונים, מה שהופך את זה למאתגר להבטיח עקביות ואמינות נתונים.
ארכיטקטורת אחסון הנתונים החדשה ביותר, המכונה "בית אגם הנתונים", משלבת את המהימנות והעקביות של מחסני נתונים עם סבירות ויכולת הסתגלות של אגמי נתונים.
סיכום
לסיכום, בניית אגם נתונים מאפס עשויה להיות קשה. יתר על כן, כמעט בוודאות תשתמש בפלטפורמה שנועדה לאפשר ארכיטקטורת לייק-האוס של נתונים פתוחים.
לכן, הקפד לחקור את התכונות והיישום הרבות של כל פלטפורמה לפני ביצוע רכישה. חברות שמחפשות פתרון נתונים בוגר ומובנה עם התמקדות בבינה עסקית ובמקרי שימוש בניתוח נתונים יכולות לשקול מחסן נתונים.
עם זאת, ארגונים המחפשים פתרון ביג דאטה בר-דירוג ובמחיר סביר להפעלת עומסי עבודה עבור מדעי נתונים ולמידת מכונה על נתונים לא מובנים צריכים לשקול אגמי נתונים.
קחו בחשבון שהעסק שלכם זקוק ליותר נתונים ממה שטכנולוגיות מחסן הנתונים ואגם הנתונים יכולים לספק, או שאתם מחפשים פתרון לשילוב פעולות ניתוח מתוחכמות ולמידת מכונה בנתונים שלכם. א data lakehouse היא אפשרות הגיונית במצב.
השאירו תגובה