Data Lakehouses бизнес үчүн маалымат кампасы жана маалымат көлү түшүнүктөрүн айкалыштырат.
Бул инструменттер маалымат көлдөрүнүн башкаруу мүмкүнчүлүктөрүн маалымат кампаларында табылган маалымат архитектурасы менен айкалыштыруу аркылуу үнөмдүү маалыматтарды сактоо чечимдерин түзүүгө мүмкүндүк берет.
Кошумчалай кетсек, маалыматтардын миграциясы жана ашыкчасы азаят, башкарууга азыраак убакыт сарпталат жана схема жана маалыматтарды башкаруунун кыска жол-жоболору чындыгында чындыкка айланат.
Бир маалымат көлүнүн бир нече чечимдери бар сактоо тутумуна салыштырмалуу көптөгөн артыкчылыктары бар.
Бул инструменттер дагы деле маалымат илимпоздору тарабынан бизнес чалгындоо жана машина үйрөнүү жол-жоболорун түшүнүүнү жакшыртуу үчүн колдонулат.
Бул макалада data lakehouse, анын мүмкүнчүлүктөрү жана колдо болгон куралдар тез карап чыгат.
Data Lakehouse менен таанышуу
Маалымат архитектурасынын жаңы түрү "data Lakehouse” ар биринин алсыз жактарын өз алдынча чечүү үчүн маалымат көлүн жана маалымат кампасын бириктирет.
Lakehouse системасы, маалымат көлдөрү сыяктуу, чоң көлөмдөгү маалыматтарды баштапкы түрүндө сактоо үчүн арзан сактагычты колдонот.
Дүкөндүн үстүнө метаберилиштер катмарын кошуу да маалымат түзүмүн камсыз кылат жана маалымат кампаларында табылганга окшош маалыматтарды башкаруу куралдарына мүмкүнчүлүк берет.
Бул ишканада колдонулган ар кандай бизнес тиркемелерден, системалардан жана түзмөктөрдөн алынган структураланган, жарым структураланган жана структураланбаган маалыматтардын чоң көлөмүн камтыйт.
Натыйжада, маалымат көлдөрүнөн айырмаланып, lakehouse системасы ошол маалыматтарды SQL иштеши үчүн башкарып, оптималдаштыра алат.
Ал ошондой эле маалымат кампаларына караганда арзаныраак баада көп сандагы ар түрдүү маалыматтарды сактоо жана иштетүү мүмкүнчүлүгүнө ээ.
Берилиштер көлүнүн үйү кандайдыр бир маалыматтарга жетүү үчүн кандайдыр бир маалыматка же аналитиканы аткаруу керек болгондо, бирок маалыматтарга же сунушталган аналитикага ишенбеген учурда пайдалуу болот.
Көлдүн архитектурасы, эгерде аткаруу негизги маселе болбосо, жакшы иштейт.
Бул сиздин бүт структураңызды көлгө негиздешиңиз керек дегенди билдирбейт.
Ар бир колдонуу учуру үчүн маалымат көлүн, көлдү, маалымат кампасын же адистештирилген аналитика базасын кантип тандоо керектиги жөнүндө көбүрөөк маалыматты тапса болот. бул жерде.
Data Lakehouse өзгөчөлүктөрү
- Бир убакта маалыматтарды окуу жана жазуу
- Адаптация жана масштабдуулук
- Берилиштерди башкаруу куралдары менен схема жардам
- Бир убакта маалыматтарды окуу жана жазуу
- Жеткиликтүү сактагыч
- Бардык маалымат түрлөрү жана файл форматтары колдоого алынат.
- Оптимизацияланган маалымат илимине жана машинаны үйрөнүү куралдарына жетүү
- Сиздин маалымат топторуңуз бир эле системага кирүү мүмкүнчүлүгүнө ээ болуп, ал аркылуу жумуш жүктөрүн тезирээк жана так өткөрүп алышат.
- Маалымат илими, машина үйрөнүү жана аналитика боюнча демилгелер үчүн реалдуу убакыт мүмкүнчүлүктөрү
Топ 5 Data Lakehouse куралдары
маалымат кирпич
Databricks, Apache Sparkти биринчи иштеп чыккан жана аны жасаган адам тарабынан негизделген ачык булак, башкарылган Apache Spark кызматын камсыз кылат жана маалымат көлдөрү үчүн платформа катары жайгашкан.
Databricks көлүнүн архитектурасынын маалымат көлү, дельта көлү жана дельта кыймылдаткычынын компоненттери бизнес интеллектине, маалымат илимине жана машина үйрөнүүсүнө мүмкүнчүлүк берет.
Маалымат көлү коомдук булут сактагыч репозиторий болуп саналат.
Метаберилиштерди башкаруу, көп структуралуу берилиштер топтомдору үчүн маалыматтардын пакетин жана агымын иштетүү, маалыматтарды табуу, коопсуз кирүү башкаруусу жана SQL аналитикасынын колдоосу менен.
Databricks маалыматтар көлүнүн платформасында көрүүгө мүмкүн болгон маалыматтарды сактоо функцияларынын көпчүлүгүн сунуштайт.
Жакында Databricks өзүнүн Auto Loader программасын ачты, ал ETL жана маалыматтарды киргизүүнү автоматташтырат жана маалымат көлүн сактоо стратегиясынын маанилүү компоненттерин жеткирүү үчүн ар кандай маалымат түрлөрү үчүн схеманы чыгаруу үчүн маалыматтарды тандап алууну колдонот.
Же болбосо, колдонуучулар Delta Live Таблицаларын колдонуп, коомдук булут маалымат көлү менен Delta көлүнүн ортосунда ETL түтүктөрүн кура алышат.
Кагаз жүзүндө Databricksтин бардык артыкчылыктары бар окшойт, бирок чечимди орнотуу жана анын маалымат түтүктөрүн түзүү квалификациялуу иштеп чыгуучулардан көп адам эмгегин талап кылат.
Масштабда жооп дагы татаалыраак болуп калат. Бул көрүнгөндөн да татаал.
Ahana
Берилиш көлү - бул сиз тандаган маалыматтардын кандай түрү болбосун, анын ичинде структураланбаган жана структураланган маалыматтарды сактай турган бирдиктүү, борбордук жер. AWS S3, Microsoft Azure жана Google Cloud Storage үч жалпы маалымат көлү болуп саналат.
Маалымат көлдөрү укмуштуудай жакты, анткени алар абдан жеткиликтүү жана колдонууга жөнөкөй; сиз өтө аз акчага каалагандай көп маалыматты сактай аласыз.
Бирок маалымат көлү аналитика, суроо ж.б. сыяктуу орнотулган куралдарды сунуштабайт.
Берилиштериңизди сурап, аны колдонуу үчүн сизге суроо кыймылдаткычы жана берилиштер көлүнүн үстүндө (Ahana Cloud кирген жерде) маалымат каталогу керек.
Маалыматтар кампасы менен Дата көлүнүн эң мыктылары менен, маалымат көлүнүн жаңы дизайны иштелип чыкты.
Бул анын ачык-айкын, ийкемдүү экенин, жакшы баага / аткарууга ээ экенин, маалымат көлү сыяктуу масштабдуу транзакцияларды колдойт жана маалымат кампасына салыштырмалуу коопсуздуктун жогорку деңгээлин көрсөтөт.
Сиздин жогорку натыйжалуу SQL сурам кыймылдаткычы Data Lakehouse артында мээ болуп саналат. Ушундан улам, сиз маалымат көлүнүн маалыматтарында жогорку натыйжалуу аналитиканы аткара аласыз.
Ahana Cloud for Presto — бул AWSдеги Presto үчүн SaaS, бул Presto'ну булутта колдонууну укмуштуудай жөнөкөй кылат.
Сиздин S3 негизиндеги маалымат көлүңүз үчүн Ahana мурунтан эле камтылган маалымат каталогу жана кэшке ээ. Ahana сизге Presto'нун өзгөчөлүктөрүн берет, анткени сизден ашыкча чыгымдарды талап кылбастан, ал муну ички кылат.
AWS Lake Formation, Apache Hudi жана Delta Lake - бул стектин бир бөлүгү болгон жана аны менен интеграцияланган транзакция менеджерлеринин бир нечеси.
Dremio
Уюмдар тез өсүп жаткан маалыматтардын чоң көлөмүн тез, жөнөкөй жана натыйжалуу баалоого умтулушат.
Dremio ачык маалымат көлүнүн ачык негизде маалымат көлдөрүнүн жана маалымат кампаларынын артыкчылыктарын айкалыштырганы муну ишке ашыруунун эң мыкты ыкмасы деп эсептейт.
Dremio's lakehouse платформасы колдонуучуларга убакыттын бир аз бөлүгүндө анализдерди бүтүрүүгө мүмкүндүк берген оңой UI менен бардыгы үчүн иштей турган тажрыйбаны камсыз кылат.
Dremio Cloud, толугу менен башкарылуучу маалымат көлүнүн платформасы жана эки жаңы кызматтын ишке кириши: Dremio Sonar, көлдүн суроо кыймылдаткычы жана Dremio Arctic, Apache Iceberg үчүн интеллектуалдык мегадүкөн, ал көлгө уникалдуу Git сыяктуу тажрыйбаны берет.
Уюмдун бардык SQL иш жүктөрүн сүрүлбөс, чексиз масштабдалуучу Dremio Cloud платформасында иштетсе болот, ал ошондой эле маалыматтарды башкаруу тапшырмаларын автоматташтырат.
Ал SQL үчүн курулган, Git сыяктуу тажрыйбаны сунуштайт, ачык булак жана ар дайым акысыз.
Алар аны маалымат топтору сүйгөн көлдүн платформасы болушу үчүн түзүшкөн.
Apache Iceberg жана Apache Parquet сыяктуу ачык булак таблицасын жана файл форматтарын колдонуу менен, Dremio Cloud'ту колдонууда берилиштериңиз өзүңүздүн маалымат көлүңүздүн сактагычында туруктуу болот.
Келечектеги инновациялар оңой эле кабыл алынышы мүмкүн жана сиздин иш жүктөөңүздүн негизинде туура кыймылдаткыч тандалышы мүмкүн.
кар
Snowflake булуттук маалыматтар жана аналитика платформасы, ал маалымат көлдөрү менен кампалардын муктаждыктарын канааттандыра алат.
Бул булут инфраструктурасына курулган маалымат кампасы системасы катары башталган.
Платформа AWS, Microsoft Azure же Google Cloud Platform (GCP) коомдук булут сактагычынын үстүндө жайгашкан борборлоштурулган сактоо репозиторийинен турат.
Андан кийин көп кластердик эсептөө катмары пайда болот, мында колдонуучулар виртуалдык маалымат кампасын ишке киргизип, алардын маалымат сактагычына каршы SQL сурамдарын жүргүзө алышат.
Архитектура сактоо жана эсептөө ресурстарын ажыратууга мүмкүндүк берет, бул уюмдарга керек болсо, экөөнү өз алдынча масштабдоого мүмкүндүк берет.
Акыр-аягы, Snowflake метаберилиштерди категориялаштыруу, ресурстарды башкаруу, маалыматтарды башкаруу, транзакциялар жана башка функциялар менен тейлөө катмарын камсыз кылат.
BI инструментинин туташтыргычтары, метадайындарды башкаруу, кирүү башкаруулары жана SQL сурамдары платформа сунуш кылган маалыматтар кампасынын бир нечеси гана.
Snowflake, бирок, SQL негизиндеги бир реляциялык суроо кыймылдаткычы менен чектелген.
Натыйжада, башкаруу жөнөкөйлөштүрүлөт, бирок азыраак ыңгайлашат жана көп моделдүү маалымат көлүнүн көрүнүшү ишке ашпай калат.
Кошумчалай кетсек, булуттагы сактагычтагы маалыматтарды издөөдөн же талдоодон мурун, Snowflake ишканалардан аны борборлоштурулган сактоо катмарына жүктөөнү талап кылат.
Кол менен берилиштерди өткөрүү процедурасы аны текшерүүдөн мурун ETL, камсыздоо жана маалыматтарды форматтоону талап кылат. Кол менен бул процесстерди масштабдоо аларды капа кылат.
Кагазга ылайыктуу болуп көрүнгөн дагы бир вариант, бирок чындыгында, маалымат көлүнүн жөнөкөй киргизүү принцибинен четтеген бул Snowflake's data lakehouse.
Oracle
Заманбап, ачык архитектура "маалымат көлү" деп аталган бардык маалыматтарыңызды сактоого, түшүнүүгө жана анализдөөгө мүмкүндүк берет.
Эң популярдуу ачык булак маалымат көлүнүн чечимдеринин кеңдиги жана ийкемдүүлүгү маалымат кампаларынын күчү жана тереңдиги менен айкалышкан.
Эң жаңы AI алкактары жана алдын ала курулган AI кызматтары Oracle Cloud Infrastructure (OCI) боюнча маалымат көлү менен колдонулушу мүмкүн.
Ачык булактуу маалымат көлүн колдонууда кошумча типтеги маалыматтар менен иштөө мүмкүн. Бирок аны башкаруу үчүн талап кылынган убакыт жана күч туруктуу кемчилик болушу мүмкүн.
OCI толугу менен башкарылган ачык булак көлмө кызматтарын төмөнкү баада жана азыраак башкаруу менен сунуштайт, бул азыраак операциялык чыгымдарды, жакшыраак масштабдуулукту жана коопсуздукту жана учурдагы маалыматтарыңыздын бардыгын бир жерде консолидациялоо мүмкүнчүлүгүн күтүүгө мүмкүндүк берет.
Data Lakehouse ийгиликтүү ишканалар үчүн маанилүү болгон маалымат кампаларынын жана марттардын баасын жогорулатат.
Берилиштерди бир SQL суроосу менен бир нече жерден көлдүн жардамы менен алууга болот.
Учурдагы программалар жана инструменттер тууралоолорду талап кылбастан же жаңы көндүмдөрдү талап кылбастан бардык маалыматтарга ачык-айкын мүмкүнчүлүк алышат.
жыйынтыктоо
Data lakehouse чечимдерин киргизүү чоң маалыматтардагы чоңураак тенденциянын чагылдырылышы болуп саналат, бул маалыматтардын бизнестин баасын максималдуу көбөйтүү үчүн бирдиктүү маалымат платформаларында аналитиканы жана маалыматтарды сактоону интеграциялоо, ошол эле учурда наркты алуу убактысын, баасын жана татаалдыгын азайтат.
Платформалар, анын ичинде Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio жана Oracle "маалымат көлү" идеясы менен байланышкан, бирок алардын ар бири уникалдуу өзгөчөлүктөргө ээ жана чыныгы маалымат көлүнө караганда маалымат кампасы сыяктуу иштөө тенденциясына ээ. жалпысынан.
Чечим "маалымат көлүнүн жайы" катары сатылганда, ишканалар анын маанисинен сак болушу керек.
Ишканалар "маалымат көлүнүн үйү" сыяктуу маркетинг жаргонунан тышкары карап, анын ордуна келечекте алардын бизнеси менен кеңейе турган мыкты маалымат платформасын тандоо үчүн ар бир платформанын өзгөчөлүктөрүн карап чыгышы керек.
Таштап Жооп