Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
Компаниялар бұрынғыдан да көбірек деректерді жинап жатыр, өйткені олар маңызды бизнес шешімдерін қабылдау, өнім ұсыныстарын жақсарту және тұтынушыларға жақсырақ қызмет көрсету үшін оларға көбірек сенеді.
Экспоненциалды жылдамдықпен жасалатын деректер санымен бұлт деректерді өңдеу және талдау үшін ауқымдылықты, сенімділікті және қолжетімділікті қоса алғанда, бірнеше артықшылықтарды ұсынады.
Бұлттық экожүйеде деректерді өңдеу мен талдауға арналған бірнеше құралдар мен технологиялар да бар. Ең жиі қолданылатын үлкен деректерді сақтау құрылымдарының екі түрі - деректер қоймалары және деректер көлдері.
Деректер көлін пайдалану тартымды емес, себебі ол әлі де өзекті болған кезде үлгі мен деректерді сұрау мүмкін емес, деректерді ағынды сақтау үшін деректер қоймасын пайдалану ысырап болып табылады.
Wбұлт архитектурасының қай түрін таңдаймыз?
Деректер көлі қоймасының жаңа тұжырымдамаларын қарастыру керек пе, әлде қойманың шектеулеріне немесе көлдің шектеулеріне қанағаттану керек пе?
«Деректерді сақтау қоймасы» деп аталатын жаңа деректерді сақтау архитектурасы деректер көлдерінің бейімделуін деректер қоймаларының деректерді басқаруымен біріктіреді.
Үлкен деректерді сақтаудың әртүрлі әдістерін түсіну іскерлік интеллект (BI), деректерді талдау және машина оқыту (ML) жұмыс жүктемелері, сіздің компанияңыздың талаптарына байланысты.
Бұл постта біз Деректер қоймасы, Деректер көлі және Деректер Лейкхаустың артықшылықтарымен, шектеулерімен, сондай-ақ артықшылықтары мен кемшіліктерімен мұқият қарайтын боламыз. Бастайық.
Деректер қоймасы дегеніміз не?
Деректер қоймасы - бұл көптеген көздерден алынған деректердің үлкен көлемін сақтау үшін ұйым пайдаланатын орталықтандырылған деректер репозиторийі. Деректер қоймасы ұйымның «деректер ақиқатының» жалғыз көзі ретінде әрекет етеді және есеп беру мен бизнес-аналитика үшін маңызды.
Әдетте деректер қоймалары тарихи деректерді сақтау үшін қолданба, бизнес және транзакция деректері сияқты бірнеше көздерден алынған реляциялық деректер жиынын біріктіреді. Қойма жүйесіне жүктелмес бұрын деректер деректер қоймаларында деректер ақиқатының жалғыз көзі ретінде пайдаланылуы үшін түрлендіріледі және тазартылады.
Компанияның барлық салаларындағы іскерлік түсініктерді жылдам ұсына алатын мүмкіндіктерінің арқасында бизнес деректер қоймаларына инвестиция салады. BI құралдарын, SQL клиенттерін және басқа да күрделі емес (яғни, деректер туралы ғылым емес) аналитикалық шешімдерді пайдалану арқылы, бизнес-талдаушылар, деректер инженерлері және шешім қабылдаушылар деректер қоймаларынан деректерге қол жеткізе алады.
Деректердің үнемі өсіп келе жатқан көлемі бар қойманы ұстау қымбатқа түседі және деректер қоймасы өңделмеген немесе құрылымдалмаған деректерді өңдей алмайды. Бұған қоса, бұл машиналық оқыту немесе болжамды модельдеу сияқты күрделі деректерді талдау әдістері үшін тамаша нұсқа емес.
Деректер қоймасы, сондықтан жылдамырақ сұрау жауаптары мен жоғары сапалы деректерді қамтамасыз етеді. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL деректер қоймасы және Snowflake деректер қоймалары үшін қолжетімді бұлттық қызметтер болып табылады.
Деректер қоймасының артықшылықтары
- Іскерлік интеллект пен деректерді талдау жұмыс жүктемесінің тиімділігі мен жылдамдығын арттыру: Деректер қоймалары деректерді дайындау және талдау үшін қажетті уақытты қысқартады. Деректер қоймасынан алынған деректер сенімді және дәйекті болғандықтан, олар деректерді талдау және бизнес-барлау құралдарына оңай сілтеме жасай алады. Бұған қоса, деректер қоймалары деректерді жинауға қажетті уақытты үнемдейді және топтарға есептер, бақылау тақталары және басқа аналитикалық талаптар үшін деректерді пайдалану мүмкіндігін береді.
- Мәліметтердің жүйелілігін, сапасын және стандарттауын арттыру: Ұйымдар пайдаланушы, сатылымдар және транзакция деректерін қоса, әртүрлі көздерден деректерді жинайды. Фирма бизнес талаптарының деректеріне сене алады, себебі деректер қоймасы корпоративтік деректерді деректер ақиқатының жалғыз көзі ретінде әрекет ете алатын біркелкі стандартталған пішімге жинақтайды.
- Жалпы шешім қабылдауды жетілдіру: Деректерді сақтау соңғы және ескі деректер үшін орталықтандырылған қойманы ұсына отырып, жақсырақ шешім қабылдауды жеңілдетеді. Дәл түсініктер үшін деректер қоймаларындағы деректерді өңдеу арқылы шешім қабылдаушылар тәуекелдерді бағалай алады, клиенттің қалауын түсіне алады және тауарлар мен қызметтерді жақсарта алады.
- Жақсырақ бизнес интеллектімен қамтамасыз ету: Деректерді сақтау әдеттегі жағдай ретінде жиі жиналатын ауқымды бастапқы деректер мен түсініктер беретін сұрыпталған деректер арасындағы алшақтықты жояды. Олар ұйымның деректерін сақтаудың негізі ретінде әрекет етеді, бұл оның деректері туралы күрделі сұрақтарға жауап беруге және жауаптарды қорғалатын іскерлік шешімдер қабылдау үшін пайдалануға мүмкіндік береді.
Деректер қоймасының шектеулері
- Деректер икемділігінің болмауы: Деректер қоймалары құрылымдық деректерді өңдеуде жақсы болғанымен, журнал талдауы, ағындық және әлеуметтік медиа деректері сияқты жартылай құрылымдалған және құрылымдалмаған деректер пішімдері олар үшін қиын болуы мүмкін. Бұл машиналық оқытуды қамтитын пайдалану жағдайлары үшін деректер қоймаларын ұсынуды және жасанды интеллект қиын.
- Орнату және қызмет көрсету қымбат: Деректер қоймаларын орнату және жөндеу қымбат болуы мүмкін. Сонымен қатар, деректер қоймасы жиі статикалық емес; ол ескіреді және жиі жөндеуді қажет етеді, бұл қымбат.
артықшылықтары
- Деректерді табу, алу және сұрау оңай.
- Деректер таза болғанша, SQL деректерін дайындау оңай.
Минус
- Сіз тек бір аналитикалық жеткізушіні пайдалануға мәжбүрсіз.
- Құрылымы жоқ немесе ағынды деректерді талдау және сақтау өте қымбатқа түседі.
Data Lake дегеніміз не?
Деректердің кез келген түрі деректер көлдері арқылы уәде етілген және мүмкін болады. Деректер орталықта орналасқан және оқуға қолжетімді қол жетімді түрде болуы пайдалы.
Деректер көлі – ұйымдастырылған және құрылымдалмаған деректердің үлкен көлемі өңделмеген, өзгертілмеген және пішімделмеген пішіндерде сақталатын орталықтандырылған, өте бейімделген сақтау орны.
Деректер көлі бұрын «тазаланған» реляциялық деректерді сақтайтын деректер қоймаларына қарағанда, деректерді сақтау үшін тегіс архитектураны және өңделмеген күйінде сақталған нысандарды пайдаланады.
Бұл пішімдегі деректерді өңдеу қиынға соғатын деректер қоймаларынан айырмашылығы, деректер көлдері бейімделгіш, сенімді және қолжетімді және кәсіпорындарға құрылымдалмаған деректерден кеңейтілген түсінік алуға мүмкіндік береді.
Деректер көлдерінде деректерді жинау кезінде схема немесе деректер орнатылмай, аналитикалық мақсаттар үшін деректер шығарылады, жүктеледі және түрлендіріледі (ELT).
IoT құрылғыларынан көптеген деректер түрлері үшін технологияларды пайдалану, әлеуметтік медиа, және ағынды деректер, деректер көлдері машиналық оқытуға және болжамды талдауға мүмкіндік береді.
Сонымен қатар, бастапқы деректерді өңдей алатын деректер ғалымы деректер көлін пайдалана алады. Деректер қоймасы, керісінше, бизнес үшін оңайырақ. Бұл пайдаланушы профилін жасау үшін өте қолайлы, болжамды талдау, машиналық оқыту және басқа тапсырмалар.
Деректер көлдері деректер қоймаларымен бірнеше мәселелерді шешсе де, олардың деректер сапасы нашар және сұрау жылдамдығы жеткіліксіз. Оған қоса, бизнес пайдаланушыларға SQL сұрауларын жүргізу үшін қосымша құралдар қажет. Нашар құрылымдалған деректер көлі деректердің тоқырауына байланысты мәселеге тап болуы мүмкін.
Деректер көлінің артықшылықтары
- Машиналық оқыту мен деректер туралы ғылымды қолдану жағдайларының кең ауқымын қолдау Деректер көлдеріндегі деректерді өңдеу үшін басқа машиналық және терең оқыту алгоритмдерін пайдалану оңайырақ, өйткені деректер ашық, өңделмеген түрде сақталады.
- Деректерді кез келген форматта немесе тасымалдағышта алдын ала орнатылған схеманы талап етпей сақтауға мүмкіндік беретін деректер көлдерінің әмбебаптығы үлкен артықшылық болып табылады. Болашақ деректерді пайдалану жағдайларына қолдау көрсетуге болады және деректер бастапқы күйінде қалдырылған болса, көбірек деректерді талдауға болады.
- Деректердің екі түрін де әртүрлі контексттерде сақтауды болдырмау үшін деректер көлдері құрылымдық және құрылымдалмаған деректерді қамтуы мүмкін. Ұйымдық деректердің әртүрлі түрлерін сақтау үшін олар бір орынды ұсынады.
- Дәстүрлі деректер қоймаларымен салыстырғанда деректер көлдері арзанырақ, себебі олар көбінесе сақталған гигабайт үшін төмен бағаға бағытталған нысанды сақтау сияқты қымбат емес тауарлық жабдықта сақтау үшін жасалған.
Деректер көлінің шектеулері
- Деректерді талдау және іскерлік интеллектті пайдалану жағдайлары нашар нәтиже береді: Деректер көлдері тиісті түрде сақталмаған жағдайда ұйымдаспауы мүмкін, бұл оларды іскерлік барлау және аналитика құралдарымен байланыстыруды қиындатады. Сонымен қатар, есеп беру және аналитикалық пайдалану жағдайлары қажет болған жағдайда, дәйектіліктің болмауы мәліметтер құрылымы және ACID (атомдылық, консистенция, оқшаулау және ұзақ мерзімділік) транзакциялық қолдау сұраудың оңтайлы емес өнімділігіне әкелуі мүмкін.
- Деректер көлдерінің сәйкессіздігі деректердің сенімділігі мен қауіпсіздігін қамтамасыз етуді мүмкін емес етеді, бұл екеуінің де жетіспеушілігіне әкеледі. Сезімтал деректер түрлерін қанағаттандыру үшін сәйкес деректер қауіпсіздігі мен басқару стандарттарын әзірлеу қиын болуы мүмкін, себебі деректер көлдері кез келген деректер пішінін өңдей алады.
артықшылықтары
- Деректердің барлық түрлері үшін қолжетімді шешімдер.
- Ұйымдастырылған және жартылай құрылымдалған деректерді өңдеуге қабілетті.
- Күрделі деректерді өңдеу және ағынмен жіберу үшін өте қолайлы.
Минус
- Күрделі құбыр салу керек.
- Деректер сұрауға болатын болу үшін біраз уақыт беріңіз.
- Деректер сенімділігі мен сапасына кепілдік беру үшін уақыт қажет.
Data Lakehouse дегеніміз не?
«Деректер көлі қоймасы» деп аталатын жаңа үлкен деректерді сақтау архитектурасы деректер көлдері мен деректер қоймаларының ең үлкен аспектілерін біріктіреді. Құрылымдық, жартылай құрылымдық немесе құрылымдалмаған деректердің барлығын деректер көлінің арқасында мүмкін болатын ең жақсы машиналық оқыту, іскерлік интеллект және ағындық мүмкіндіктері бар бір жерде сақтауға болады.
Деректер көлдерінің барлық түрлері көбінесе деректер көлдері үшін бастапқы нүкте болып табылады; содан кейін деректер Delta Lake пішіміне (деректер көлдеріне сенімділікті беретін ашық бастапқы сақтау қабаты) түрлендіріледі.
Дельта көлдері бар деректер көлдері әдеттегі деректер қоймаларынан ACID транзакциялық процедураларына мүмкіндік береді. Негізінде, lakehouse жүйесі деректер көлдері сияқты деректердің үлкен көлемін бастапқы пішіндерінде сақтау үшін қымбат емес сақтауды пайдаланады.
Дүкеннің үстіңгі жағындағы метадеректер қабатын қосу деректер құрылымын береді және деректер қоймаларында табылғандар сияқты деректерді басқару құралдарын кеңейтеді.
Бұл көптеген командаларға деректер ғылымы, машиналық оқыту және іскерлік интеллект сияқты әртүрлі бастамалар үшін бір жүйе арқылы компанияның барлық деректеріне қол жеткізуге мүмкіндік береді.
Data Lakehouse артықшылықтары
- Жұмыс жүктемелерінің кең ауқымын қолдау: Күрделі талдауларды жеңілдету үшін деректер көлдері пайдаланушыларға кейбір ең танымал бизнес-барлау құралдарына (Tableau, PowerBI) тікелей қол жеткізуге мүмкіндік береді. Бұған қоса, деректер ғалымдары мен машиналық оқыту инженерлері деректерді оңай пайдалана алады, өйткені деректер көлі қоймалары API интерфейстерімен және Python/R сияқты машиналық оқыту негіздерімен бірге ашық деректер пішімдерін (мысалы, Паркет) пайдаланады.
- Шығындық тиімділік: Деректер көлдерінің қоймалары деректер көлдерінің үнемді сақтау сипаттамаларын жүзеге асыру үшін объектіні сақтаудың арзан шешімдерін пайдаланады. Бірыңғай шешім ұсына отырып, деректер көлдері әртүрлі деректерді сақтау жүйелерін басқаруға байланысты шығындар мен уақытты жояды.
- Data lakehouse дизайны схема мен деректер тұтастығын қамтамасыз етеді, бұл деректерді тиімді қорғау және басқару жүйелерін құруды жеңілдетеді. Оңайлығы деректер нұсқасын жасау, басқару және қауіпсіздік.
- Data lakehouses деректердің қайталануын азайтатын компанияның барлық деректер сұранысын қанағаттандыра алатын жалғыз, көп мақсатты деректерді сақтау платформасын ұсынады. Кәсіпорындардың көпшілігі деректер қоймасының да, деректер көлінің де артықшылықтарына байланысты гибридті шешімді таңдайды. Бұл стратегия, сонымен бірге, деректердің қымбат қайталануына әкелуі мүмкін.
- Ашық форматтарды қолдау. Ашық пішімдер – көптеген бағдарламалық қосымшалар пайдалана алатын және сипаттамалары жалпыға қолжетімді файл түрлері. Есептерге сәйкес, Lakehouses Apache Parquet және ORC (Оңтайландырылған жол бағанасы) сияқты жалпы файл пішімдерінде деректерді сақтауға қабілетті.
Data Lakehouse шектеулері
Data lakehouse-дың ең үлкен кемшілігі - бұл әлі жас және дамып келе жатқан технология. Нәтижесінде оның өз міндеттемелерін орындайтыны белгісіз. Деректер көлі қоймалары орнатылған үлкен деректерді сақтау жүйелерімен бәсекеге түспес бұрын, бұл жылдар қажет болуы мүмкін.
Дегенмен, заманауи инновациялардың даму қарқынын ескере отырып, басқа деректерді сақтау жүйесі ақыр соңында оны алмастыра алмайтынын айту қиын.
артықшылықтары
- Бір платформада барлық деректер бар, яғни қолдауға болатын хост атаулары аз.
- Атомдық, консистенция, оқшаулану және қаттылық әсер етпейді.
- Бұл айтарлықтай қолжетімді.
- Бір платформада барлық деректер бар, яғни қолдауға болатын хост атаулары аз.
- Басқару оңай және кез келген мәселені тез шешуге болады
- Құбырды салуды жеңілдетіңіз
Минус
- Орнату біраз уақыт алуы мүмкін.
- Ол қалыптасқан сақтау жүйесі ретінде жарамды болу үшін тым жас және тым алыс.
Деректер қоймасы Data Lake және Data Lakehouse
Деректер қоймасының корпоративтік интеллект, есеп беру және аналитика қолданбаларында ұзақ тарихы бар және үлкен деректерді сақтаудың алғашқы технологиясы болып табылады.
Деректер қоймалары, керісінше, қымбат және ағынды деректер сияқты әртүрлі және құрылымдалмаған деректерді өңдеуде қиындықтарға тап болады. Машиналық оқыту және деректер ғылымының жұмыс жүктемелері үшін қол жетімді сақтауда әртүрлі пішіндердегі өңделмеген деректерді басқару үшін деректер көлдері әзірленді.
Деректер көлдері құрылымдалмаған деректермен тиімді болғанымен, оларда деректер қоймаларының ACID транзакциялық мүмкіндіктері жоқ, бұл деректердің тұрақтылығы мен сенімділігіне кепілдік беруді қиындатады.
«Деректер көлі қоймасы» ретінде белгілі деректерді сақтаудың ең жаңа архитектурасы деректер қоймаларының сенімділігі мен үйлесімділігін деректер көлдерінің қолжетімділігімен және бейімделгіштігімен біріктіреді.
қорытынды
Қорытындылай келе, нөлден бастап деректер көлі үйін құру қиын болуы мүмкін. Сонымен қатар, сіз ашық деректер көлінің архитектурасын қосуға арналған платформаны пайдаланасыз.
Сондықтан, сатып алмас бұрын әр платформаның көптеген мүмкіндіктері мен іске асырылуын мұқият зерттеңіз. Іскерлік интеллект пен деректерді талдауды пайдалану жағдайларына назар аудара отырып, жетілген, құрылымдық деректер шешімін іздейтін компаниялар деректер қоймасын қарастыра алады.
Дегенмен, деректер ғылымы мен құрылымданбаған деректерде машиналық оқыту үшін жұмыс жүктемелерін қуаттандыру үшін ауқымды, қолжетімді үлкен деректер шешімін іздейтін кәсіпорындар деректер көлдерін қарастыруы керек.
Сіздің бизнесіңізге деректер қоймасы мен деректер көлі технологиялары бере алатын деректерден көбірек деректерді қажет ететінін немесе деректеріңізге күрделі аналитика мен машиналық оқыту операцияларын біріктіру шешімін іздеп жатқаныңызды ескеріңіз. А деректер көлі үйі жағдайда ақылға қонымды нұсқа болып табылады.
пікір қалдыру