Деректер көлі қоймалары бизнеске арналған деректер қоймасы мен деректер көлі тұжырымдамаларын біріктіреді.
Бұл құралдар деректер қоймаларында табылған деректер архитектурасымен деректер көлдерінің басқару мүмкіндіктерін біріктіру арқылы үнемді деректерді сақтау шешімдерін жасауға мүмкіндік береді.
Бұған қоса, деректерді тасымалдау мен артықшылық азаяды, басқаруға аз уақыт жұмсалады, схема мен деректерді басқарудың қысқартылған процедуралары шын мәнінде шындыққа айналады.
Бір деректер көлі үйінің бірнеше шешімдері бар сақтау жүйесімен салыстырғанда көптеген артықшылықтары бар.
Бұл құралдарды әлі де деректер ғалымдары іскерлік интеллект және машиналық оқыту процедуралары туралы түсінігін жақсарту үшін пайдаланады.
Бұл мақалада data lakehouse, оның мүмкіндіктері және қолжетімді құралдар жылдам қарастырылады.
Data Lakehouse-ға кіріспе
Деректер архитектурасының жаңа түрі «деректер көлі үйі” әрқайсысының әлсіз жақтарын дербес шешу үшін деректер көлі мен деректер қоймасын біріктіреді.
Lakehouse жүйесі, деректер көлдері сияқты, үлкен көлемдегі деректерді бастапқы түрінде сақтау үшін арзан сақтауды пайдаланады.
Дүкеннің жоғарғы жағындағы метадеректер қабатын қосу деректер құрылымын қамтамасыз етеді және деректер қоймаларында табылғандарға ұқсас деректерді басқару құралдарын кеңейтеді.
Ол кәсіпорында қолданылатын әртүрлі іскери қолданбалардан, жүйелерден және құрылғылардан алынған құрылымдық, жартылай құрылымдық және құрылымдалмаған деректердің үлкен көлемін қамтиды.
Нәтижесінде, деректер көлдерінен айырмашылығы, lakehouse жүйесі бұл деректерді SQL өнімділігі үшін басқара және оңтайландыра алады.
Сондай-ақ оның деректер қоймаларына қарағанда арзан бағамен үлкен көлемдегі әртүрлі деректерді сақтау және өңдеу мүмкіндігі бар.
Деректер көлі қоймасы кез келген деректерге қол жеткізуді немесе кез келген деректерге қатысты талдауды орындау қажет болғанда, бірақ деректерге немесе ұсынылған аналитикаға сенімді болмасаңыз, ыңғайлы болады.
Егер өнімділік басты мәселе болмаса, көл үйінің архитектурасы жақсы жұмыс істейді.
Бұл сіздің бүкіл құрылымыңызды көл үйіне негіздеу керек дегенді білдірмейді.
Әрбір пайдалану жағдайы үшін деректер көлін, көл қоймасын, деректер қоймасын немесе мамандандырылған аналитикалық дерекқорды таңдау туралы қосымша ақпаратты табуға болады. Мұнда.
Data Lakehouse мүмкіндіктері
- Бір мезгілде деректерді оқу және жазу
- Бейімделу және масштабтау
- Деректерді басқару құралдарымен схемалық көмек
- Бір мезгілде деректерді оқу және жазу
- Қолжетімді сақтау орны
- Барлық деректер түрлері мен файл пішімдеріне қолдау көрсетіледі.
- Оңтайландырылған деректер ғылымы мен машиналық оқыту құралдарына қол жеткізу
- Деректер топтары жұмыс жүктемелерін ол арқылы тезірек және дәлірек тасымалдау үшін бір ғана жүйеге қол жеткізудің пайдасын көреді.
- Деректер ғылымындағы, машиналық оқытудағы және аналитикадағы бастамалар үшін нақты уақыттағы мүмкіндіктер
Ең жақсы 5 Data Lakehouse құралдары
Мәліметтер базасы
Apache Spark-ті алғаш жасаған және оны жасаған адам негізін қалаған Databricks ашық бастапқы, басқарылатын Apache Spark қызметін қамтамасыз етеді және деректер көлдері үшін платформа ретінде орналастырылған.
Databricks lakehouse архитектурасының деректер көлі, дельта көлі және дельта қозғалтқышының құрамдас бөліктері іскерлік интеллектке, деректер ғылымына және машиналық оқытуды пайдалану жағдайларына мүмкіндік береді.
Деректер көлі жалпыға қолжетімді бұлтты сақтау қоймасы болып табылады.
Метадеректерді басқару, көп құрылымды деректер жиындары үшін деректерді пакеттік және ағындық өңдеу, деректерді табу, қауіпсіз кіруді басқару және SQL аналитикасын қолдаумен.
Databricks деректер көлі платформасында көруге болатын деректерді сақтау функцияларының көпшілігін ұсынады.
Жақында Databricks компаниясы ETL және деректерді енгізуді автоматтандыратын және деректер көлін сақтау стратегиясының маңызды құрамдас бөліктерін жеткізу үшін әртүрлі деректер түрлерінің схемасын шығару үшін деректер іріктеуін пайдаланатын өзінің Автоматты жүктеушісін ашты.
Сонымен қатар, пайдаланушылар Delta Live кестелерін пайдалана отырып, өздерінің жалпы бұлттық деректер көлі мен Delta көлі арасында ETL құбырларын сала алады.
Қағазда Databricks барлық артықшылықтарға ие болып көрінеді, бірақ шешімді орнату және оның деректер құбырларын жасау білікті әзірлеушілерден көп адам еңбегін талап етеді.
Масштабта жауап күрделірек болады. Бұл көрінгеннен де күрделі.
Ахана
Деректер көлі - құрылымдалмаған және құрылымдалған деректерді қоса, масштабта таңдаған кез келген деректер түрін сақтауға болатын жалғыз, орталық орын. AWS S3, Microsoft Azure және Google Cloud Storage үш жалпы деректер көлі болып табылады.
Деректер көлдері керемет ұнайды, өйткені олар өте қолжетімді және пайдалану оңай; сіз өте аз ақшаға қалағаныңызша деректердің кез келген түрін сақтай аласыз.
Бірақ деректер көлі аналитика, сұрау және т.б. сияқты кірістірілген құралдарды ұсынбайды.
Деректеріңізді сұрау және оны пайдалану үшін деректер көлінің жоғарғы жағында (Ahana Cloud кіреді) сұрау жүйесі мен деректер каталогы қажет.
Деректер қоймасы мен Деректер көлінің ең жақсы мүмкіндіктерімен деректер көлінің жаңа дизайны әзірленді.
Бұл оның мөлдір, бейімделгіштігін, бағасы/өнімділігі жақсы екенін, деректер көлі транзакцияларды қолдайтын масштабты және деректер қоймасымен салыстырылатын қауіпсіздіктің жоғары деңгейін көрсетеді.
Сіздің жоғары өнімді SQL сұрау қозғалтқышы Data Lakehouse артындағы ми болып табылады. Осының арқасында сіз деректер көлі деректерінде жоғары өнімді аналитиканы орындай аласыз.
Presto үшін Ahana Cloud — AWS жүйесіндегі Presto үшін SaaS, бұл Presto қолданбасын бұлтта пайдалануды бастауды керемет жеңілдетеді.
S3 негізіндегі деректер көлі үшін Ahana-да қазірдің өзінде кірістірілген деректер каталогы мен кэштеу бар. Ahana сізге Presto мүмкіндіктерін үстеме шығындарды өңдеуді талап етпестен береді, себебі ол мұны ішкі жасайды.
AWS Lake Formation, Apache Hudi және Delta Lake - бұл стектің бөлігі болып табылатын және онымен біріктірілген транзакция менеджерлерінің бірнешеуі ғана.
Дремио
Ұйымдар жылдам өсіп келе жатқан деректердің үлкен көлемін жылдам, қарапайым және тиімді бағалауға ұмтылады.
Dremio ашық деректер көлі қоймасы деректер көлдері мен деректер қоймаларының артықшылықтарын ашық негізде біріктіреді, мұны жүзеге асырудың ең жақсы тәсілі деп санайды.
Dremio lakehouse платформасы пайдаланушыларға талдауларды уақыттың бір бөлігінде аяқтауға мүмкіндік беретін қарапайым UI бар барлығына жұмыс істейтін тәжірибені ұсынады.
Dremio Cloud, толық басқарылатын деректер көлі платформасы және екі жаңа қызметтің іске қосылуы: Dremio Sonar, lakehouse сұрау қозғалтқышы және Dremio Arctic, Apache Iceberg үшін зияткерлік мегадүкен, ол көлге арналған Git тәрізді бірегей тәжірибені ұсынады.
Ұйымның барлық SQL жұмыс жүктемелерін үйкеліссіз, шексіз масштабталатын Dremio Cloud платформасында іске қосуға болады, ол сонымен қатар деректерді басқару тапсырмаларын автоматтандырады.
Ол SQL үшін жасалған, Git тәрізді тәжірибені ұсынады, бастапқы көзі ашық және әрқашан тегін.
Олар оны деректер топтары ұнататын lakehouse платформасы болу үшін жасады.
Apache Iceberg және Apache Parquet сияқты ашық бастапқы кестені және файл пішімдерін пайдалана отырып, Dremio Cloud пайдаланған кезде деректеріңіз жеке деректер көлінің жадында тұрақты болады.
Болашақ инновацияларды оңай қабылдауға болады және сіздің жұмыс жүктемеңізге байланысты дұрыс қозғалтқышты таңдауға болады.
қар бүршігі
Snowflake – деректер көлдері мен қоймаларының қажеттіліктерін қанағаттандыра алатын бұлттық деректер мен аналитикалық платформа.
Ол бұлтты инфрақұрылымға негізделген деректер қоймасы жүйесі ретінде басталды.
Платформа AWS, Microsoft Azure немесе Google Cloud Platform (GCP) ұсынған жалпыға қолжетімді бұлттық қойманың үстінде орналасқан орталықтандырылған сақтау қоймасынан тұрады.
Одан кейін пайдаланушылар виртуалды деректер қоймасын іске қоса алатын және деректер қоймасына қарсы SQL сұрауларын жүргізе алатын көп кластерлі есептеу қабаты.
Архитектура сақтау және есептеу ресурстарын ажыратуға мүмкіндік береді, ұйымдарға қажет болған жағдайда екеуін дербес масштабтауға мүмкіндік береді.
Соңында, Snowflake метадеректерді санаттау, ресурстарды басқару, деректерді басқару, транзакциялар және басқа мүмкіндіктермен қызмет көрсету деңгейін қамтамасыз етеді.
BI құралының қосқыштары, метадеректерді басқару, қол жеткізуді басқару элементтері және SQL сұраулары платформа ұсынатын деректер қоймасының функционалдық мүмкіндіктерінің бірнешеуі ғана.
Snowflake, алайда, SQL негізіндегі бір реляциялық сұрау жүйесімен шектелген.
Нәтижесінде, оны басқару оңайырақ, бірақ бейімделгіштігі аз болады және деректер көлінің көп үлгілі көрінісі жүзеге асырылмайды.
Сонымен қатар, бұлттық қоймадағы деректерді іздеу немесе талдау алдында, Snowflake компаниялардан оны орталықтандырылған сақтау қабатына жүктеуді талап етеді.
Деректерді қолмен өңдеу процедурасы тексерілмес бұрын алдын ала ETL, қамтамасыз ету және деректерді пішімдеуді қажет етеді. Бұл қолмен өңдеу процестерін ұлғайту оларды ренжітеді.
Қағазға жақсы сәйкес келетін, бірақ шын мәнінде қарапайым деректерді енгізудің деректер көлі принципінен ауытқитын тағы бір нұсқа - Snowflake деректер көлінің үйі.
Oracle
«Деректер көлі» деп аталатын заманауи ашық архитектура сіздің барлық деректеріңізді сақтауға, түсінуге және талдауға мүмкіндік береді.
Ең танымал ашық бастапқы деректер көлі шешімдерінің кеңдігі мен икемділігі деректер қоймаларының күші мен тереңдігімен үйлеседі.
Жаңа AI құрылымдары мен алдын ала құрастырылған AI қызметтерін Oracle Cloud Infrastructure (OCI) жүйесіндегі деректер көлімен бірге пайдалануға болады.
Ашық бастапқы деректер көлін пайдалану кезінде деректердің қосымша түрлерімен жұмыс істеуге болады. Бірақ оны басқару үшін қажет уақыт пен күш тұрақты кемшілік болуы мүмкін.
OCI толық басқарылатын ашық бастапқы көлемді қызметтерді төмен бағамен және аз басқарумен ұсынады, бұл сізге операциялық шығындарды, жақсырақ масштабтауды және қауіпсіздікті және барлық бар деректеріңізді бір жерде біріктіру мүмкіндігін болжауға мүмкіндік береді.
Деректер көлі қоймасы табысты кәсіпорындар үшін маңызды деректер қоймалары мен маркетингтердің құнын арттырады.
Деректерді тек бір SQL сұрауы арқылы бірнеше жерден көл үйінің көмегімен алуға болады.
Қолданыстағы бағдарламалар мен құралдар түзетулерді немесе жаңа дағдыларды қажет етпей-ақ барлық деректерге ашық қол жетімділікті алады.
қорытынды
Data lakehouse шешімдерін енгізу үлкен деректердегі үлкен тенденцияның көрінісі болып табылады, бұл деректерден бизнес құндылығын арттыру үшін біртұтас деректер платформаларында аналитика мен деректерді сақтауды біріктіру, сонымен бірге құнды шығарудың уақытын, құнын және күрделілігін төмендетеді.
Платформалар, соның ішінде Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio және Oracle барлығы «деректер көлі қоймасы» идеясымен байланысты, бірақ олардың әрқайсысында бірегей мүмкіндіктер жиынтығы және шынайы деректер көлінен гөрі деректер қоймасы сияқты жұмыс істеу үрдісі бар. тұтастай алғанда.
Шешім «деректер көлі» ретінде сатылған кезде, бизнес оның шын мәнінде нені білдіретінінен сақ болуы керек.
Кәсіпорындар «data lakehouse» сияқты маркетингтік жаргоннан тыс іздеп, оның орнына болашақта бизнесімен бірге кеңейетін ең жақсы деректер платформасын таңдау үшін әрбір платформаның мүмкіндіктерін қарастыруы керек.
пікір қалдыру