មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
ក្រុមហ៊ុនកំពុងចាប់យកទិន្នន័យច្រើនជាងពេលណាៗទាំងអស់ ដោយសារពួកគេពឹងផ្អែកកាន់តែខ្លាំងឡើងលើវា ដើម្បីជូនដំណឹងអំពីការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មសំខាន់ៗ ពង្រឹងការផ្តល់ជូនផលិតផល និងផ្តល់សេវាកម្មអតិថិជនកាន់តែប្រសើរ។
ជាមួយនឹងបរិមាណនៃទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើតក្នុងអត្រាអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល ពពកផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើនសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យ និងការវិភាគ រួមទាំងការធ្វើមាត្រដ្ឋាន ភាពអាស្រ័យ និងលទ្ធភាពដែលអាចរកបាន។
នៅក្នុងប្រព័ន្ធ cloud ecosystem ក៏មានឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាជាច្រើនសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យ និងការវិភាគផងដែរ។ រចនាសម្ព័ន្ធផ្ទុកទិន្នន័យធំៗពីរប្រភេទដែលប្រើប្រាស់ញឹកញាប់បំផុតគឺឃ្លាំងទិន្នន័យ និងឃ្លាំងទិន្នន័យ។
ទោះបីជាការប្រើប្រាស់ Data lake មិនសូវទាក់ទាញ ដោយសារអ្នកមិនអាចសួរគំរូ និងទិន្នន័យបានទេ ខណៈពេលដែលវានៅតែពាក់ព័ន្ធ ការប្រើប្រាស់ឃ្លាំងទិន្នន័យសម្រាប់ការផ្សាយទិន្នន័យផ្ទុកទិន្នន័យគឺខ្ជះខ្ជាយ។
Wតើយើងជ្រើសរើសស្ថាបត្យកម្មពពកប្រភេទណា?
តើយើងគួរពិចារណាអំពីគោលគំនិតថ្មីជាងនេះសម្រាប់ឃ្លាំងទិន្នន័យ ឬតើយើងគួរពេញចិត្តនឹងការរឹតបន្តឹងរបស់ឃ្លាំងឬការរឹតបន្តឹងរបស់បឹង?
ស្ថាបត្យកម្មផ្ទុកទិន្នន័យប្រលោមលោកដែលហៅថា "ឃ្លាំងទិន្នន័យ" រួមបញ្ចូលគ្នានូវភាពប្រែប្រួលនៃទិន្នន័យបឹងជាមួយនឹងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យនៃឃ្លាំងទិន្នន័យ។
ការយល់ដឹងអំពីវិធីសាស្រ្តផ្ទុកទិន្នន័យធំៗជាច្រើនគឺចាំបាច់សម្រាប់ការសាងសង់បំពង់ផ្ទុកទិន្នន័យដែលអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់ភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្ម (BI) ការវិភាគទិន្នន័យ និង ការរៀនម៉ាស៊ីន បន្ទុកការងារ (ML) អាស្រ័យលើការទាមទាររបស់ក្រុមហ៊ុនអ្នក។
នៅក្នុងការប្រកាសនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលយ៉ាងដិតដល់នូវ Data Warehouse, Data Lake, និង Data Lakehouse ជាមួយនឹងអត្ថប្រយោជន៍ ដែនកំណត់ ព្រមទាំងគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិរបស់វា។ តោះចាប់ផ្ដើម។
តើឃ្លាំងទិន្នន័យគឺជាអ្វី?
ឃ្លាំងទិន្នន័យគឺជាឃ្លាំងទិន្នន័យកណ្តាលដែលប្រើដោយអង្គការដើម្បីផ្ទុកទិន្នន័យដ៏ធំសម្បើមពីប្រភពជាច្រើន។ ឃ្លាំងទិន្នន័យដើរតួនាទីជាប្រភពតែមួយរបស់អង្គការនៃ "ការពិតទិន្នន័យ" ហើយមានសារៈសំខាន់ក្នុងការរាយការណ៍ និងការវិភាគអាជីវកម្ម។
ជាធម្មតា ឃ្លាំងទិន្នន័យរួមបញ្ចូលគ្នានូវសំណុំទិន្នន័យទំនាក់ទំនងពីប្រភពជាច្រើនដូចជា ទិន្នន័យកម្មវិធី អាជីវកម្ម និងទិន្នន័យប្រតិបត្តិការ ដើម្បីរក្សាទុកទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ។ មុនពេលបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធឃ្លាំង ទិន្នន័យត្រូវបានបំប្លែង និងសម្អាតនៅក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យ ដូច្នេះវាអាចប្រើជាប្រភពតែមួយនៃការពិតនៃទិន្នន័យ។
ដោយសារតែសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការផ្តល់នូវការយល់ដឹងអំពីអាជីវកម្មយ៉ាងឆាប់រហ័សពីគ្រប់ផ្នែកទាំងអស់របស់ក្រុមហ៊ុន អាជីវកម្មនានាបានវិនិយោគនៅក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យ។ ជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ BI អតិថិជន SQL និងដំណោះស្រាយវិភាគដែលមិនសូវស្មុគ្រស្មាញផ្សេងទៀត (ឧទាហរណ៍វិទ្យាសាស្ត្រមិនមែនទិន្នន័យ) អ្នកវិភាគអាជីវកម្មវិស្វករទិន្នន័យ និងអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តអាចចូលប្រើទិន្នន័យពីឃ្លាំងទិន្នន័យ។
វាមានតម្លៃថ្លៃក្នុងការថែរក្សាឃ្លាំងជាមួយនឹងបរិមាណទិន្នន័យដែលចេះតែកើនឡើង ហើយឃ្លាំងទិន្នន័យមិនអាចគ្រប់គ្រងទិន្នន័យឆៅ ឬមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធបានទេ។ លើសពីនេះ វាមិនមែនជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់បច្ចេកទេសវិភាគទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញ ដូចជាការរៀនម៉ាស៊ីន ឬគំរូទស្សន៍ទាយនោះទេ។
ដូច្នេះ ឃ្លាំងទិន្នន័យផ្តល់នូវការឆ្លើយតបសំណួរលឿនជាងមុន និងទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់ជាងមុន។ Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, និង Snowflake គឺជាសេវាកម្មពពកដែលមានសម្រាប់ឃ្លាំងទិន្នន័យ។
អត្ថប្រយោជន៍នៃឃ្លាំងទិន្នន័យ
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងល្បឿននៃភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្ម និងបន្ទុកការងារវិភាគទិន្នន័យ៖ ឃ្លាំងទិន្នន័យកាត់បន្ថយពេលវេលាដែលត្រូវការសម្រាប់ការរៀបចំ និងវិភាគទិន្នន័យ។ ពួកគេអាចភ្ជាប់ទៅឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យ និងឧបករណ៍ស៊ើបការណ៍អាជីវកម្មបានយ៉ាងងាយស្រួល ដោយសារទិន្នន័យពីឃ្លាំងទិន្នន័យអាចទុកចិត្តបាន និងស្រប។ លើសពីនេះ ឃ្លាំងទិន្នន័យរក្សាទុកពេលវេលាដែលត្រូវការសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យ និងផ្តល់ឱ្យក្រុមនូវលទ្ធភាពប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសម្រាប់របាយការណ៍ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង និងតម្រូវការវិភាគផ្សេងទៀត។
- ការបង្កើនភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា គុណភាព និងស្តង់ដារនៃទិន្នន័យ៖ អង្គការប្រមូលទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា រួមទាំងទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ ការលក់ និងប្រតិបត្តិការ។ ក្រុមហ៊ុនអាចជឿជាក់លើទិន្នន័យសម្រាប់តម្រូវការអាជីវកម្ម ដោយសារតែឃ្លាំងទិន្នន័យចងក្រងទិន្នន័យសាជីវកម្មទៅជាទម្រង់ស្តង់ដារឯកសណ្ឋាន ដែលអាចដើរតួជាប្រភពតែមួយនៃការពិតនៃទិន្នន័យ។
- ការលើកកម្ពស់ការសម្រេចចិត្តជាទូទៅ៖ ការផ្ទុកទិន្នន័យជួយសម្រួលដល់ការសម្រេចចិត្តបានប្រសើរជាងមុន ដោយផ្តល់ជូននូវហាងកណ្តាលសម្រាប់ទាំងទិន្នន័យថ្មីៗ និងចាស់។ តាមរយៈដំណើរការទិន្នន័យនៅក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យសម្រាប់ការយល់ដឹងច្បាស់លាស់ អ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តអាចវាយតម្លៃហានិភ័យ ស្វែងយល់ពីតម្រូវការរបស់អតិថិជន និងលើកកម្ពស់ទំនិញ និងសេវាកម្ម។
- ផ្តល់ភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្មកាន់តែប្រសើរ៖ ការផ្ទុកទិន្នន័យបង្រួបបង្រួមគម្លាតរវាងទិន្នន័យឆៅដ៏ធំ ដែលត្រូវបានប្រមូលជាញឹកញយជាបញ្ហាជាក់ស្តែង និងទិន្នន័យដែលបានរៀបចំដែលផ្តល់ការយល់ដឹង។ ពួកវាដើរតួជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការផ្ទុកទិន្នន័យរបស់ស្ថាប័ន ដែលអាចឱ្យវាឆ្លើយសំណួរស្មុគស្មាញអំពីទិន្នន័យរបស់ខ្លួន និងប្រើប្រាស់ការឆ្លើយតបដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មដែលអាចការពារបាន។
ដែនកំណត់នៃឃ្លាំងទិន្នន័យ
- កង្វះភាពបត់បែននៃទិន្នន័យ៖ ខណៈពេលដែលឃ្លាំងទិន្នន័យពូកែក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ ទម្រង់ទិន្នន័យពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ និងមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធដូចជាការវិភាគកំណត់ហេតុ ការផ្សាយ និងទិន្នន័យប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមអាចជាបញ្ហាប្រឈមសម្រាប់ពួកគេ។ វាធ្វើឱ្យការណែនាំឃ្លាំងទិន្នន័យសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ពាក់ព័ន្ធនឹងការរៀនម៉ាស៊ីន និង ក្លែងបន្លំ ពិបាក។
- ថ្លៃដើមក្នុងការដំឡើង និងថែទាំ៖ ឃ្លាំងទិន្នន័យអាចមានតម្លៃថ្លៃក្នុងការដំឡើង និងថែទាំ។ លើស ពី នេះ ទៀត, ឃ្លាំង ទិន្នន័យ ជា ញឹកញាប់ មិន ឋិតិវន្ត; វាចាស់ហើយត្រូវការការថែទាំញឹកញាប់ ដែលមានតម្លៃថ្លៃ។
គុណសម្បត្តិ
- ទិន្នន័យគឺសាមញ្ញក្នុងការស្វែងរក ទាញយក និងសួរ។
- ដរាបណាទិន្នន័យស្អាតរួចហើយ ការរៀបចំទិន្នន័យ SQL គឺសាមញ្ញ។
គុណវិបត្តិ
- អ្នកត្រូវបានបង្ខំឱ្យប្រើអ្នកលក់វិភាគតែមួយគត់។
- ការវិភាគ និងការរក្សាទុកទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ឬលំហូរគឺពិតជាចំណាយច្រើន។
តើ Data Lake ជាអ្វី?
ប្រភេទទិន្នន័យនីមួយៗត្រូវបានសន្យា និងធ្វើឱ្យអាចធ្វើទៅបានដោយទិន្នន័យបឹង។ វាមានប្រយោជន៍ក្នុងការមានទិន្នន័យក្នុងលក្ខណៈដែលអាចចូលដំណើរការបានដែលមានទីតាំងនៅកណ្តាល និងអាចរកបានសម្រាប់ការអាន។
បឹងទិន្នន័យគឺជាកន្លែងផ្ទុកទិន្នន័យដែលមានលក្ខណៈកណ្តាល និងអាចសម្របខ្លួនបានខ្លាំង ដែលបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យដែលបានរៀបចំ និងមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងទម្រង់ដែលមិនបានកែច្នៃ មិនផ្លាស់ប្តូរ និងមិនមានទ្រង់ទ្រាយ។
បឹងទិន្នន័យប្រើស្ថាបត្យកម្មផ្ទះល្វែង និងវត្ថុដែលរក្សាទុកក្នុងស្ថានភាពមិនទាន់កែច្នៃ ដើម្បីរក្សាទុកទិន្នន័យ ផ្ទុយពីឃ្លាំងទិន្នន័យ ដែលរក្សាទុកទិន្នន័យទំនាក់ទំនងដែលពីមុនត្រូវបាន "សម្អាត" ។
ឃ្លាំងទិន្នន័យ ផ្ទុយពីឃ្លាំងទិន្នន័យ ដែលពិបាកក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យក្នុងទម្រង់នេះ គឺអាចសម្របខ្លួនបាន គួរឱ្យទុកចិត្ត និងមានតម្លៃសមរម្យ ហើយអនុញ្ញាតឱ្យសហគ្រាសទទួលបានការយល់ដឹងកាន់តែប្រសើរឡើងពីទិន្នន័យដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ។
នៅក្នុងទិន្នន័យទិន្នន័យ ទិន្នន័យត្រូវបានស្រង់ចេញ ផ្ទុក និងបំប្លែង (ELT) សម្រាប់គោលបំណងវិភាគ ជាជាងការមានគ្រោងការណ៍ ឬទិន្នន័យដែលបានបង្កើតឡើងនៅពេលប្រមូលទិន្នន័យ។
ការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាសម្រាប់ប្រភេទទិន្នន័យជាច្រើនពីឧបករណ៍ IoT, ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមនិងការស្ទ្រីមទិន្នន័យ បឹងទិន្នន័យអាចឱ្យម៉ាស៊ីនរៀន និងការវិភាគព្យាករណ៍។
លើសពីនេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលអាចដំណើរការទិន្នន័យឆៅអាចប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទិន្នន័យបាន។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ឃ្លាំងទិន្នន័យគឺងាយស្រួលសម្រាប់អាជីវកម្មក្នុងការប្រើប្រាស់។ វាល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការធ្វើទម្រង់អ្នកប្រើប្រាស់, វិភាគព្យាករណ៍ការរៀនម៉ាស៊ីន និងកិច្ចការផ្សេងៗទៀត។
ទោះបីជា Data lakes ដោះស្រាយបញ្ហាជាច្រើនជាមួយឃ្លាំងទិន្នន័យក៏ដោយ គុណភាពទិន្នន័យរបស់ពួកគេគឺខ្សោយ ហើយល្បឿនសំណួររបស់ពួកគេមិនគ្រប់គ្រាន់។ លើសពីនេះទៀតវាត្រូវការឧបករណ៍បន្ថែមសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្មដើម្បីធ្វើសំណួរ SQL ។ បឹងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធមិនល្អអាចជួបប្រទះបញ្ហាជាមួយនឹងការជាប់គាំងទិន្នន័យ។
អត្ថប្រយោជន៍នៃ Data Lake
- ការគាំទ្រសម្រាប់ករណីកម្មវិធីសិក្សាតាមម៉ាស៊ីន និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យយ៉ាងទូលំទូលាយ វាកាន់តែសាមញ្ញក្នុងការប្រើម៉ាស៊ីនផ្សេងគ្នានិងក្បួនដោះស្រាយការសិក្សាជ្រៅជ្រះដើម្បីគ្រប់គ្រងទិន្នន័យក្នុងបឹងទិន្នន័យ ដោយសារទិន្នន័យត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងលក្ខណៈបើកចំហ។
- ភាពបត់បែនរបស់ Data lakes ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នករក្សាទុកទិន្នន័យក្នុងទម្រង់ណាមួយ ឬប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយដោយមិនចាំបាច់ត្រូវការគ្រោងការណ៍ដែលបានកំណត់ជាមុន គឺជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏ធំមួយ។ ករណីប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនាពេលអនាគតអាចត្រូវបានគាំទ្រ ហើយទិន្នន័យកាន់តែច្រើនអាចត្រូវបានវិភាគប្រសិនបើទិន្នន័យត្រូវបានទុកក្នុងស្ថានភាពដើមរបស់វា។
- ដើម្បីចៀសវាងការរក្សាទុកទិន្នន័យទាំងពីរប្រភេទក្នុងបរិបទផ្សេងៗ បឹងទិន្នន័យអាចមានទាំងទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ សម្រាប់ការផ្ទុកប្រភេទផ្សេងៗនៃទិន្នន័យអង្គការ ពួកគេផ្តល់ជូនទីតាំងតែមួយ។
- បើប្រៀបធៀបទៅនឹងឃ្លាំងទិន្នន័យបែបប្រពៃណី ឃ្លាំងទិន្នន័យមានតម្លៃថោកជាង ដោយសារពួកវាត្រូវបានសាងសង់ឡើងដើម្បីរក្សាទុកនៅលើផ្នែករឹងទំនិញដែលមានតំលៃថោក ដូចជាការផ្ទុកវត្ថុ ដែលជារឿយៗត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់តម្លៃទាបជាងការរក្សាទុកក្នុងមួយជីហ្គាបៃ។
ដែនកំណត់នៃ Data Lake
- ការវិភាគទិន្នន័យ និងភាពវៃឆ្លាតក្នុងអាជីវកម្មប្រើប្រាស់ករណីទទួលបានពិន្ទុមិនល្អ៖ ទិន្នន័យបឹងអាចក្លាយទៅជាគ្មានការរៀបចំ ប្រសិនបើពួកវាមិនត្រូវបានថែរក្សាឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់ ដែលធ្វើឱ្យវាពិបាកក្នុងការភ្ជាប់ពួកវាទៅនឹងឧបករណ៍ឆ្លាតវៃអាជីវកម្ម និងឧបករណ៍វិភាគ។ លើសពីនេះ នៅពេលដែលចាំបាច់សម្រាប់ការរាយការណ៍ និងករណីប្រើប្រាស់ការវិភាគ កង្វះភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា។ រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ និង ACID (អាតូមិច ភាពស៊ីសង្វាក់ ភាពឯកោ និងភាពធន់) ការគាំទ្រផ្នែកប្រតិបត្តិការអាចនាំឱ្យមានដំណើរការសំណួរល្អបំផុត។
- ភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នារបស់ Data Lakes ធ្វើឱ្យវាមិនអាចអនុវត្តភាពជឿជាក់ និងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ ដែលនាំឱ្យខ្វះទាំងពីរ។ វាប្រហែលជាពិបាកក្នុងការបង្កើតស្តង់ដារសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងអភិបាលកិច្ចដែលសមស្រប ដើម្បីបំពេញតាមប្រភេទទិន្នន័យរសើប ព្រោះថាទិន្នន័យបឹងអាចគ្រប់គ្រងទម្រង់ទិន្នន័យណាមួយ។
គុណសម្បត្តិ
- ដំណោះស្រាយដែលមានតម្លៃសមរម្យសម្រាប់គ្រប់ប្រភេទទិន្នន័យ។
- អាចគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដែលត្រូវបានរៀបចំ និងពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ។
- ល្អបំផុតសម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យស្មុគស្មាញ និងការផ្សាយ។
គុណវិបត្តិ
- ត្រូវការបំពង់ស្មុគ្រស្មាញដើម្បីសាងសង់។
- ផ្តល់ពេលវេលាខ្លះដើម្បីអាចសាកសួរបាន។
- ត្រូវការពេលវេលាដើម្បីធានាភាពជឿជាក់ និងគុណភាពទិន្នន័យ។
តើ Data Lakehouse ជាអ្វី?
ស្ថាបត្យកម្មផ្ទុកទិន្នន័យធំប្រលោមលោកដែលហៅថា "ឃ្លាំងទិន្នន័យ" រួមបញ្ចូលគ្នានូវទិដ្ឋភាពដ៏អស្ចារ្យបំផុតនៃទិន្នន័យបឹង និងឃ្លាំងទិន្នន័យ។ ទិន្នន័យទាំងអស់របស់អ្នក មិនថាមានរចនាសម្ព័ន្ធ ពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ ឬមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធទេ អាចត្រូវបានរក្សាទុកនៅក្នុងទីតាំងមួយជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីនល្អបំផុត ភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្ម និងសមត្ថភាពស្ទ្រីមដែលអាចធ្វើទៅបាន ដោយសារឃ្លាំងទិន្នន័យ។
បឹងទិន្នន័យគ្រប់ប្រភេទ ជារឿយៗជាចំណុចចាប់ផ្តើមសម្រាប់ឃ្លាំងទិន្នន័យ។ បន្ទាប់ពីនោះ ទិន្នន័យត្រូវបានបំប្លែងទៅជាទម្រង់ Delta Lake (ស្រទាប់ផ្ទុកប្រភពបើកចំហដែលនាំមកនូវភាពជឿជាក់ដល់ទិន្នន័យបឹង)។
បឹងទិន្នន័យដែលមាន delta lakes បើកដំណើរការប្រតិបត្តិការ ACID ពីឃ្លាំងទិន្នន័យធម្មតា។ សរុបមក ប្រព័ន្ធ lakehouse ប្រើកន្លែងផ្ទុកទិន្នន័យដែលមានតំលៃថោក ដើម្បីរក្សាចំនួនទិន្នន័យដ៏ធំនៅក្នុងទម្រង់ដើមរបស់វា ដូចជាទិន្នន័យបឹង។
ការបន្ថែមស្រទាប់ទិន្នន័យមេតានៅផ្នែកខាងលើនៃហាងក៏ផ្តល់នូវរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ និងផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់ឧបករណ៍គ្រប់គ្រងទិន្នន័យដូចអ្វីដែលបានរកឃើញនៅក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យ។
នេះធ្វើឱ្យវាអាចទៅរួចសម្រាប់ក្រុមជាច្រើនក្នុងការចូលប្រើទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុនទាំងអស់តាមរយៈប្រព័ន្ធតែមួយសម្រាប់ការផ្តួចផ្តើមគំនិតជាច្រើនដូចជា វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្ម។
អត្ថប្រយោជន៍នៃ Data Lakehouse
- ការគាំទ្រសម្រាប់ជួរធំនៃបន្ទុកការងារ៖ ដើម្បីជួយសម្រួលដល់ការវិភាគដ៏ស្មុគ្រស្មាញ ឃ្លាំងទិន្នន័យផ្តល់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់នូវការចូលប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់ទៅកាន់ឧបករណ៍ឆ្លាតវៃអាជីវកម្មដ៏ពេញនិយមមួយចំនួន (Tableau, PowerBI) ។ លើសពីនេះ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងវិស្វករសិក្សាម៉ាស៊ីនអាចប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបានយ៉ាងងាយស្រួល ចាប់តាំងពីឃ្លាំងទិន្នន័យប្រើប្រាស់ទម្រង់ទិន្នន័យបើកចំហ (ដូចជា ផាក) រួមជាមួយ APIs និងក្របខ័ណ្ឌសិក្សាម៉ាស៊ីន ដូចជា Python/R ។
- ប្រសិទ្ធភាពនៃការចំណាយ៖ ផ្ទះបឹងទិន្នន័យប្រើប្រាស់ដំណោះស្រាយការផ្ទុកវត្ថុដែលមានតំលៃថោក ដើម្បីអនុវត្តលក្ខណៈនៃការផ្ទុកទិន្នន័យដែលមានប្រសិទ្ធភាព។ តាមរយៈការផ្តល់ជូននូវដំណោះស្រាយតែមួយ ឃ្លាំងទិន្នន័យក៏បាត់បង់ផងដែរជាមួយនឹងការចំណាយ និងពេលវេលាដែលទាក់ទងនឹងការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធផ្ទុកទិន្នន័យផ្សេងៗ។
- ការរចនាផ្ទះបឹងទិន្នន័យធានានូវគ្រោងការណ៍ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែសាមញ្ញក្នុងការកសាងប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងអភិបាលកិច្ចប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ភាពងាយស្រួល កំណែទិន្នន័យអភិបាលកិច្ច និងសន្តិសុខ។
- Data lakehouses ផ្តល់ជូននូវវេទិកាផ្ទុកទិន្នន័យពហុគោលបំណងតែមួយ ដែលអាចបំពេញតម្រូវការទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុនទាំងអស់ ដែលកាត់បន្ថយការចម្លងទិន្នន័យ។ អាជីវកម្មភាគច្រើនជ្រើសរើសដំណោះស្រាយកូនកាត់ ដោយសារអត្ថប្រយោជន៍ទាំងឃ្លាំងទិន្នន័យ និងបឹងទិន្នន័យ។ ទន្ទឹមនឹងនេះ យុទ្ធសាស្រ្តនេះអាចបណ្តាលឱ្យមានការចម្លងទិន្នន័យដែលមានតម្លៃថ្លៃ។
- ការគាំទ្រទម្រង់បើកចំហ។ ទម្រង់បើកគឺជាប្រភេទឯកសារដែលអាចប្រើបានដោយកម្មវិធីកម្មវិធីជាច្រើន ហើយលក្ខណៈជាក់លាក់របស់វាអាចរកបានជាសាធារណៈ។ យោងតាមរបាយការណ៍ Lakehouses មានសមត្ថភាពរក្សាទុកទិន្នន័យក្នុងទម្រង់ឯកសារទូទៅដូចជា Apache Parquet និង ORC (Optimized Row Columnar)។
ដែនកំណត់នៃ Data Lakehouse
គុណវិបត្តិដ៏ធំបំផុតរបស់ Data Lakehouse គឺថាវានៅតែជាបច្ចេកវិទ្យាវ័យក្មេង និងកំពុងអភិវឌ្ឍន៍។ វាមិនប្រាកដថាតើវានឹងបំពេញការសន្យារបស់ខ្លួនជាលទ្ធផលឬអត់។ មុនពេល Data lakehouses អាចប្រកួតប្រជែងជាមួយប្រព័ន្ធផ្ទុកទិន្នន័យធំដែលបានបង្កើតឡើង វាអាចចំណាយពេលច្រើនឆ្នាំ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារអត្រានៃការច្នៃប្រឌិតទំនើបកំពុងកើតឡើង វាពិបាកក្នុងការនិយាយថាតើប្រព័ន្ធផ្ទុកទិន្នន័យផ្សេងគ្នានឹងមិនជំនួសវានៅទីបំផុតទេ។
គុណសម្បត្តិ
- វេទិកាមួយមានទិន្នន័យទាំងអស់ ដែលមានន័យថាមាន hostnames តិចដើម្បីរក្សា។
- អាតូមិច ភាពស្ថិតស្ថេរ ភាពឯកោ និងភាពតឹងតែងមិនប៉ះពាល់ទេ។
- វាមានតម្លៃសមរម្យជាង។
- វេទិកាមួយមានទិន្នន័យទាំងអស់ ដែលមានន័យថាមាន hostnames តិចដើម្បីរក្សា។
- ងាយស្រួលគ្រប់គ្រង និងរហ័សក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាណាមួយ។
- ធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការសាងសង់បំពង់
គុណវិបត្តិ
- ការដំឡើងអាចចំណាយពេលខ្លះ។
- វានៅក្មេងពេក និងឆ្ងាយពេកក្នុងការមានលក្ខណៈសម្បត្តិគ្រប់គ្រាន់ជាប្រព័ន្ធផ្ទុកដែលបានបង្កើតឡើង។
ឃ្លាំងទិន្នន័យ Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
ឃ្លាំងទិន្នន័យមានប្រវត្តិដ៏យូរលង់ក្នុងការស៊ើបការណ៍សាជីវកម្ម ការរាយការណ៍ និងកម្មវិធីវិភាគ ហើយជាបច្ចេកវិទ្យាផ្ទុកទិន្នន័យធំដំបូងគេ។
ម្យ៉ាងវិញទៀត ឃ្លាំងទិន្នន័យមានតម្លៃថ្លៃ និងមានបញ្ហាក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យចម្រុះ និងមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ដូចជាការផ្សាយទិន្នន័យជាដើម។ សម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន និងទិន្នន័យការងារវិទ្យាសាស្ត្រ បឹងទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីគ្រប់គ្រងទិន្នន័យឆៅក្នុងទម្រង់ចម្រុះលើទំហំផ្ទុកដែលមានតម្លៃសមរម្យ។
ទោះបីជាទិន្នន័យបឹងមានប្រសិទ្ធភាពជាមួយទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធក៏ដោយ ក៏ពួកគេខ្វះសមត្ថភាពប្រតិបត្តិការរបស់ ACID នៃឃ្លាំងទិន្នន័យ ដែលធ្វើឱ្យវាពិបាកក្នុងការធានានូវភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា និងភាពជឿជាក់នៃទិន្នន័យ។
ស្ថាបត្យកម្មផ្ទុកទិន្នន័យថ្មីបំផុត ដែលគេស្គាល់ថាជា "ឃ្លាំងទិន្នន័យ" រួមបញ្ចូលគ្នានូវភាពអាចទុកចិត្តបាន និងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃឃ្លាំងទិន្នន័យ ជាមួយនឹងតម្លៃសមរម្យ និងការសម្របសម្រួលនៃឃ្លាំងទិន្នន័យ។
សន្និដ្ឋាន
សរុបមក ការសាងសង់ឃ្លាំងទិន្នន័យពីដំបូងប្រហែលជាពិបាក។ លើសពីនេះទៅទៀត អ្នកនឹងស្ទើរតែនឹងកំពុងប្រើវេទិកាដែលបានរចនាឡើងដើម្បីបើកដំណើរការស្ថាបត្យកម្មបឹងទិន្នន័យបើកចំហ។
ដូច្នេះ សូមប្រយ័ត្នក្នុងការស៊ើបអង្កេតលក្ខណៈពិសេស និងការអនុវត្តជាច្រើននៃវេទិកានីមួយៗមុននឹងធ្វើការទិញ។ ក្រុមហ៊ុនដែលកំពុងស្វែងរកដំណោះស្រាយទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធចាស់ទុំ ដោយផ្តោតលើការស៊ើបការណ៍អាជីវកម្ម និងករណីប្រើប្រាស់ការវិភាគទិន្នន័យអាចពិចារណាឃ្លាំងទិន្នន័យ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សហគ្រាសដែលកំពុងស្វែងរកដំណោះស្រាយទិន្នន័យធំដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងតម្លៃសមរម្យសម្រាប់បន្ទុកការងារសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងការរៀនម៉ាស៊ីនលើទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ គួរតែពិចារណាលើទិន្នន័យទិន្នន័យ។
ពិចារណាថាអាជីវកម្មរបស់អ្នកត្រូវការទិន្នន័យច្រើនជាងឃ្លាំងទិន្នន័យ និងទិន្នន័យដែលបច្ចេកវិទ្យាបឹងទិន្នន័យអាចផ្តល់ឱ្យ ឬថាអ្នកកំពុងស្វែងរកដំណោះស្រាយដើម្បីរួមបញ្ចូលការវិភាគដ៏ស្មុគ្រស្មាញ និងប្រតិបត្តិការសិក្សាម៉ាស៊ីននៅលើទិន្នន័យរបស់អ្នក។ ក បឹងទិន្នន័យ គឺជាជម្រើសសមរម្យក្នុងស្ថានភាព។
សូមផ្ដល់យោបល់