მონაცემთა ტბის სახლები აერთიანებს მონაცემთა საწყობს და მონაცემთა ტბის კონცეფციებს ბიზნესისთვის.
ეს ხელსაწყოები საშუალებას გაძლევთ შექმნათ მონაცემთა შენახვის ეკონომიური გადაწყვეტილებები მონაცემთა ტბების მართვის შესაძლებლობების კომბინაციით მონაცემთა საწყობებში ნაპოვნი მონაცემთა არქიტექტურასთან.
გარდა ამისა, მცირდება მონაცემთა მიგრაცია და ჭარბი რაოდენობა, ნაკლები დრო იხარჯება ადმინისტრირებაზე და უფრო მოკლე სქემისა და მონაცემთა მართვის პროცედურები რეალურად ხდება რეალობა.
მონაცემთა ერთ ტბაჰაუსს ბევრი უპირატესობა აქვს შენახვის სისტემასთან შედარებით რამდენიმე გადაწყვეტილებით.
ამ ინსტრუმენტებს ჯერ კიდევ იყენებენ მონაცემთა მეცნიერები ბიზნეს დაზვერვისა და მანქანათმცოდნეობის პროცედურების გასაუმჯობესებლად.
ეს სტატია გადახედავს მონაცემთა lakehouse-ს, მის შესაძლებლობებს და ხელმისაწვდომ ინსტრუმენტებს.
შესავალი Data Lakehouse
მონაცემთა არქიტექტურის ახალი ტიპი სახელწოდებით "მონაცემთა ტბის სახლი” აერთიანებს მონაცემთა ტბას და მონაცემთა საწყობს, რათა დამოუკიდებლად მოაგვაროს თითოეული მათგანის სუსტი მხარეები.
Lakehouse სისტემა, ისევე როგორც მონაცემთა ტბები, იყენებს დაბალი ფასის შენახვას, რათა შეინახოს უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემები თავდაპირველ ფორმაში.
მაღაზიის თავზე მეტამონაცემების ფენის დამატება ასევე უზრუნველყოფს მონაცემთა სტრუქტურას და აძლიერებს მონაცემთა მართვის ინსტრუმენტებს, რომლებიც მსგავსია მონაცემთა საწყობებში.
იგი შეიცავს უზარმაზარ რაოდენობას სტრუქტურირებულ, ნახევრად სტრუქტურირებულ და არასტრუქტურირებულ მონაცემებს, რომლებიც მიღებულია სხვადასხვა ბიზნეს აპლიკაციებიდან, სისტემებიდან და მოწყობილობებიდან, რომლებიც გამოიყენება საწარმოში.
შედეგად, მონაცემთა ტბებისგან განსხვავებით, lakehouse სისტემას შეუძლია მართოს და ოპტიმიზაცია გაუწიოს ამ მონაცემებს SQL მუშაობისთვის.
მას ასევე აქვს შესაძლებლობა შეინახოს და დაამუშავოს დიდი რაოდენობით მრავალფეროვანი მონაცემები უფრო იაფად, ვიდრე მონაცემთა საწყობები.
მონაცემთა lakehouse გამოდგება მაშინ, როდესაც გჭირდებათ რაიმე მონაცემების წვდომა ან ანალიტიკა ნებისმიერი მონაცემების წინააღმდეგ, მაგრამ არ ხართ დარწმუნებული მონაცემებში ან რეკომენდებულ ანალიტიკაში.
ტბის არქიტექტურა საკმაოდ კარგად იმუშავებს, თუ შესრულება არ არის მთავარი საზრუნავი.
ეს არ ნიშნავს, რომ თქვენ უნდა დააფუძნოთ თქვენი მთელი სტრუქტურა ტბის სახლზე.
დამატებითი ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა აირჩიოთ მონაცემთა ტბა, ტბა, მონაცემთა საწყობი ან სპეციალიზებული ანალიტიკური მონაცემთა ბაზა თითოეული გამოყენების შემთხვევისთვის, შეგიძლიათ იხილოთ აქ დაწკაპუნებით.
Data Lakehouse-ის მახასიათებლები
- მონაცემთა ერთდროული კითხვა და ჩაწერა
- ადაპტაცია და მასშტაბურობა
- სქემის დახმარება მონაცემთა მართვის ინსტრუმენტებით
- მონაცემთა ერთდროული კითხვა და ჩაწერა
- შენახვა, რომელიც ხელმისაწვდომია
- მონაცემთა ყველა ტიპი და ფაილის ფორმატი მხარდაჭერილია.
- მონაცემთა მეცნიერებისა და მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტებზე წვდომა, რომელიც ოპტიმიზებულია
- თქვენი მონაცემთა გუნდები ისარგებლებენ მხოლოდ ერთ სისტემაზე წვდომით, რათა გადაიტანონ დატვირთვები მასში უფრო სწრაფად და ზუსტად.
- რეალურ დროში შესაძლებლობები ინიციატივებისთვის მონაცემთა მეცნიერებაში, მანქანათმცოდნეობასა და ანალიტიკაში
Data Lakehouse-ის ტოპ 5 ინსტრუმენტი
მონაცემთა ბაზები
Databricks, რომელიც დააარსა იმ ადამიანმა, ვინც პირველად შეიმუშავა Apache Spark და შექმნა იგი ღია წყაროებიდან, უზრუნველყოფს მართულ Apache Spark სერვისს და პოზიციონირებულია მონაცემთა ტბების პლატფორმად.
Databricks lakehouse არქიტექტურის მონაცემთა ტბა, დელტა ტბა და დელტა ძრავის კომპონენტები საშუალებას აძლევს ბიზნეს ინტელექტს, მონაცემთა მეცნიერებას და მანქანათმცოდნეობის გამოყენების შემთხვევებს.
მონაცემთა ტბა არის საჯარო ღრუბლოვანი საცავი.
მეტამონაცემების მართვის, სერიული და ნაკადის მონაცემთა დამუშავების მხარდაჭერით მრავალ სტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრებისთვის, მონაცემთა აღმოჩენით, უსაფრთხო წვდომის კონტროლით და SQL ანალიტიკით.
Databricks გთავაზობთ მონაცემთა საწყობის ფუნქციების უმეტესობას, რომლის ნახვას შეიძლება ველოდოთ მონაცემთა lakehouse პლატფორმაზე.
Databricks-მა ცოტა ხნის წინ გამოაქვეყნა თავისი Auto Loader, რომელიც ავტომატიზირებს ETL-ს და მონაცემთა შეყვანას და იყენებს მონაცემთა შერჩევის ბერკეტს მონაცემთა სხვადასხვა ტიპის სქემის დასადგენად, მონაცემთა ტბის შენახვის სტრატეგიის არსებითი კომპონენტების მიწოდების მიზნით.
ალტერნატიულად, მომხმარებლებს შეუძლიათ ააშენონ ETL მილსადენები მათ საჯარო ღრუბლის მონაცემთა ტბასა და დელტა ტბას შორის დელტა ცოცხალი ცხრილების გამოყენებით.
ქაღალდზე, როგორც ჩანს, Databricks-ს აქვს ყველა უპირატესობა, მაგრამ გადაწყვეტის დაყენება და მისი მონაცემთა მილსადენის შექმნა მოითხოვს დიდ ადამიანურ შრომას გამოცდილი დეველოპერებისგან.
მასშტაბით, პასუხი ასევე უფრო რთული ხდება. ეს უფრო რთულია, ვიდრე ჩანს.
აჰანა
მონაცემთა ტბა არის ერთიანი, ცენტრალური ადგილი, სადაც შეგიძლიათ შეინახოთ ნებისმიერი ტიპის მონაცემი, რომელსაც აირჩევთ მასშტაბით, არასტრუქტურირებული და სტრუქტურირებული მონაცემების ჩათვლით. AWS S3, Microsoft Azure და Google Cloud Storage არის სამი გავრცელებული მონაცემთა ტბა.
მონაცემთა ტბები წარმოუდგენლად პოპულარულია, რადგან ისინი ძალიან ხელმისაწვდომი და მარტივი გამოსაყენებელია; თქვენ შეგიძლიათ არსებითად შეინახოთ ნებისმიერი ტიპის მონაცემები, რამდენიც გსურთ, ძალიან მცირე ფულში.
მაგრამ მონაცემთა ტბა არ გვთავაზობს ჩაშენებულ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა ანალიტიკა, შეკითხვა და ა.შ.
თქვენ გჭირდებათ შეკითხვის ძრავა და მონაცემთა კატალოგი მონაცემთა ტბის თავზე (სადაც შემოდის Ahana Cloud), რომ მოიძიოთ თქვენი მონაცემები და გამოიყენოთ ისინი.
მონაცემთა საწყობისა და მონაცემთა ტბის საუკეთესოთა წყალობით, შეიქმნა მონაცემთა ტბის ახალი დიზაინი.
ეს მიუთითებს იმაზე, რომ ის არის გამჭვირვალე, ადაპტირებადი, აქვს კარგი ფასი/შესრულება, მასშტაბები, როგორც მონაცემთა ტბა მხარს უჭერს ტრანზაქციებს და აქვს უსაფრთხოების მაღალი დონე, რომელიც შედარებულია მონაცემთა საწყობთან.
თქვენი მაღალი ხარისხის SQL შეკითხვის ძრავა არის Data Lakehouse-ის უკან არსებული ტვინი. ამის გამო, თქვენ შეგიძლიათ განახორციელოთ მაღალი ხარისხის ანალიტიკა თქვენი მონაცემთა ტბის მონაცემებზე.
Ahana Cloud for Presto არის SaaS Presto-სთვის AWS-ზე, რაც წარმოუდგენლად მარტივს ხდის ღრუბელში Presto-ს გამოყენების დაწყებას.
თქვენი S3-ზე დაფუძნებული მონაცემთა ტბისთვის, აჰანას უკვე აქვს ჩაშენებული მონაცემთა კატალოგი და ქეშირება. Ahana გაძლევთ Presto-ს ფუნქციებს ისე, რომ არ მოგთხოვთ ზედნადების დამუშავებას, რადგან ის ამას შინაგანად აკეთებს.
AWS Lake Formation, Apache Hudi და Delta Lake არის მხოლოდ რამდენიმე ტრანზაქციის მენეჯერები, რომლებიც არიან სტეკის ნაწილი და ინტეგრირდება მასთან.
დრემიო
ორგანიზაციები ცდილობენ სწრაფად, მარტივად და ეფექტურად შეაფასონ სწრაფად მზარდი მონაცემების დიდი რაოდენობა.
Dremio თვლის, რომ ღია მონაცემთა ტბის სახლი აერთიანებს მონაცემთა ტბების სარგებელს და მონაცემთა საწყობები ღია ბაზაზე არის საუკეთესო მიდგომა ამის მისაღწევად.
Dremio-ს lakehouse პლატფორმა უზრუნველყოფს გამოცდილებას, რომელიც მუშაობს ყველასთვის, მარტივი ინტერფეისით, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაასრულონ ანალიზი დროის მცირე მონაკვეთში.
Dremio Cloud, სრულად მართული მონაცემთა ტბის პლატფორმა და ორი ახალი სერვისის გაშვება: Dremio Sonar, lakehouse-ის მოთხოვნის ძრავა და Dremio Arctic, ინტელექტუალური მეგამაღაზია Apache Iceberg-ისთვის, რომელიც გთავაზობთ უნიკალურ Git-ის მსგავს გამოცდილებას ტბის სახლისთვის.
ორგანიზაციის ყველა SQL დატვირთვა შეიძლება განხორციელდეს ხახუნის გარეშე, უსასრულოდ მასშტაბირებად Dremio Cloud პლატფორმაზე, რომელიც ასევე ავტომატიზირებს მონაცემთა მართვის ამოცანებს.
ის შექმნილია SQL-სთვის, გთავაზობთ Git-ის მსგავს გამოცდილებას, არის ღია წყარო და ყოველთვის უფასოა.
მათ შექმნეს ის, რომ ყოფილიყო lakehouse პლატფორმა, რომელსაც მონაცემთა გუნდები თაყვანს სცემენ.
ღია კოდის ცხრილისა და ფაილის ფორმატების გამოყენებით, როგორიცაა Apache Iceberg და Apache Parquet, თქვენი მონაცემები მუდმივია თქვენი მონაცემთა ტბის საცავში Dremio Cloud-ის გამოყენებისას.
მომავალი ინოვაციები შეიძლება ადვილად იქნას მიღებული და სათანადო ძრავის არჩევა შესაძლებელია თქვენი დატვირთვის მიხედვით.
ფიფქია
Snowflake არის ღრუბლოვანი მონაცემთა და ანალიტიკური პლატფორმა, რომელსაც შეუძლია დააკმაყოფილოს მონაცემთა ტბების და საწყობების საჭიროებები.
იგი დაიწყო როგორც მონაცემთა საწყობის სისტემა, რომელიც აგებულია ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურაზე.
პლატფორმა შედგება ცენტრალიზებული საცავის საცავისგან, რომელიც განთავსებულია AWS, Microsoft Azure ან Google Cloud Platform (GCP) საჯარო ღრუბლოვანი საცავის თავზე.
ამის შემდეგ არის მრავალ კლასტერული გამოთვლის ფენა, სადაც მომხმარებლებს შეუძლიათ გაუშვან ვირტუალური მონაცემთა საწყობი და განახორციელონ SQL მოთხოვნები მათი მონაცემთა შენახვის წინააღმდეგ.
არქიტექტურა იძლევა შენახვისა და გამოთვლითი რესურსების განცალკევების საშუალებას, რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს დამოუკიდებლად გააფართოვონ ეს ორი საჭიროებისამებრ.
დაბოლოს, ფიფქია უზრუნველყოფს სერვისის ფენას მეტამონაცემების კატეგორიზაციის, რესურსების მართვის, მონაცემთა მართვის, ტრანზაქციების და სხვა ფუნქციებით.
BI ინსტრუმენტის კონექტორები, მეტამონაცემების მენეჯმენტი, წვდომის კონტროლი და SQL მოთხოვნები მხოლოდ რამდენიმეა მონაცემთა საწყობის ფუნქციონალიდან, რომელსაც პლატფორმა სთავაზობს.
თუმცა, ფიფქია შემოიფარგლება მხოლოდ SQL-ზე დაფუძნებული შეკითხვის ძრავით.
შედეგად, ხდება უფრო მარტივი ადმინისტრირება, მაგრამ ნაკლებად ადაპტირებადი და მრავალმოდელური მონაცემთა ტბის ხედვა არ არის რეალიზებული.
გარდა ამისა, ღრუბლოვანი საცავის მონაცემების მოძიება ან ანალიზის დაწყებამდე, ფიფქია მოითხოვს ბიზნესს, ჩატვირთონ ისინი ცენტრალიზებულ საცავის ფენაში.
მონაცემთა ხელით მიწოდების პროცედურა მოითხოვს წინასწარ ETL-ს, უზრუნველყოფას და მონაცემთა ფორმატირებას, სანამ შესაძლებელი იქნება მისი გამოკვლევა. ამ სახელმძღვანელო პროცესების მასშტაბირება მათ იმედგაცრუებას ხდის.
კიდევ ერთი ვარიანტი, რომელიც, როგორც ჩანს, კარგად ჯდება ქაღალდზე, მაგრამ ფაქტობრივად, გადახრის მონაცემთა ტბის პრინციპიდან მარტივი მონაცემთა შეყვანის პრინციპიდან, არის Snowflake's data lakehouse.
Oracle
თანამედროვე, ღია არქიტექტურა, რომელიც ცნობილია როგორც „მონაცემთა ტბის სახლი“ შესაძლებელს ხდის თქვენი ყველა მონაცემის შენახვას, გააზრებას და ანალიზს.
ყველაზე პოპულარული ღია კოდის მონაცემთა ტბის გადაწყვეტილებების სიგანე და მოქნილობა შერწყმულია მონაცემთა საწყობების სიძლიერესა და სიღრმესთან.
უახლესი AI ჩარჩოები და წინასწარ აშენებული AI სერვისები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა lakehouse-თან Oracle Cloud Infrastructure-ზე (OCI).
შესაძლებელია დამატებითი ტიპის მონაცემებთან მუშაობა ღია კოდის მონაცემთა ტბის გამოყენებისას. მაგრამ მისი მართვისთვის საჭირო დრო და ძალისხმევა შეიძლება იყოს მუდმივი ნაკლი.
OCI გთავაზობთ სრულად მართულ ღია წყაროს ტბის სერვისებს უფრო დაბალ ტარიფებში და ნაკლები მენეჯმენტით, რაც საშუალებას გაძლევთ წინასწარ განსაზღვროთ უფრო დაბალი ოპერაციული ხარჯები, უკეთესი მასშტაბურობა და უსაფრთხოება და თქვენი არსებული მონაცემების ერთ ადგილას კონსოლიდაციის შესაძლებლობა.
მონაცემთა ტბის სახლი გაზრდის მონაცემთა საწყობებისა და მარტების ღირებულებას, რაც აუცილებელია წარმატებული საწარმოებისთვის.
მონაცემების მიღება შესაძლებელია lakehouse-ის გამოყენებით რამდენიმე ადგილიდან მხოლოდ ერთი SQL მოთხოვნით.
არსებული პროგრამები და ხელსაწყოები იღებენ გამჭვირვალე წვდომას ყველა მონაცემზე კორექტირების ან ახალი უნარების შეძენის გარეშე.
დასკვნა
მონაცემთა lakehouse გადაწყვეტილებების დანერგვა არის დიდი მონაცემების უფრო დიდი ტენდენციის ასახვა, რაც წარმოადგენს ანალიტიკისა და მონაცემთა შენახვის ინტეგრაციას მონაცემთა ერთიან პლატფორმებში, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს ბიზნესის ღირებულება მონაცემებიდან, ხოლო შემცირდეს ღირებულების მოპოვების დრო, ღირებულება და სირთულე.
პლატფორმები, მათ შორის Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio და Oracle, ყველა დაკავშირებულია „მონაცემთა ტბის სახლის“ იდეასთან, მაგრამ თითოეულ მათგანს აქვს მახასიათებლების უნიკალური ნაკრები და მიდრეკილება ფუნქციონირდეს უფრო მონაცემთა საწყობის მსგავსად, ვიდრე ნამდვილი მონაცემთა ტბა. მთლიანობაში.
როდესაც გამოსავალი იყიდება, როგორც „მონაცემთა ტბის სახლი“, ბიზნესები ფრთხილად უნდა იყვნენ იმის შესახებ, თუ რას ნიშნავს ეს სინამდვილეში.
საწარმოებმა უნდა გაიხედონ მარკეტინგული ჟარგონის მიღმა, როგორიცაა „data lakehouse“ და სანაცვლოდ მიხედონ თითოეული პლატფორმის მახასიათებლებს, რათა შეარჩიონ მონაცემთა საუკეთესო პლატფორმა, რომელიც მომავალში გაფართოვდება მათი ბიზნესებით.
დატოვე პასუხი