Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Компаниялар мурдагыдан да көбүрөөк маалыматтарды топтоп жатышат, анткени алар маанилүү бизнес чечимдерди кабыл алууда, өнүмдөрдү сунуштоодо жана кардарларды жакшыраак тейлөөдө аларга көбүрөөк таянышат.
Экспоненциалдык ылдамдыкта түзүлүүчү маалыматтардын саны менен булут маалыматтарды иштетүү жана аналитика үчүн бир нече артыкчылыктарды, анын ичинде масштабдуулук, ишенимдүүлүк жана жеткиликтүүлүктү сунуштайт.
Булут экосистемасында, ошондой эле маалыматтарды иштетүү жана аналитика үчүн бир нече куралдар жана технологиялар бар. Эң көп колдонулган чоң маалыматтарды сактоо структураларынын эки түрү - маалымат кампалары жана маалымат көлдөрү.
Дата көлүн колдонуу анча жагымдуу эмес, анткени сиз моделди жана маалыматтарды ал актуалдуу болуп турганда сурай албайсыз, агымдык маалыматтарды сактоо үчүн маалымат кампасын колдонуу ысырапкорчулук.
Wбулут архитектурасынын кайсы түрүн тандайбыз?
Маалымат көлүнүн жаңы концепцияларын карап чыгышыбыз керекпи же кампадагы чектөөлөр менен же көлдүн чектөөлөрүнө ыраазы болушубуз керекпи?
"Маалымат көлүнүн жайы" деп аталган жаңы маалыматтарды сактоо архитектурасы маалымат көлдөрүнүн ыңгайлашуусун маалымат кампаларын башкаруу менен айкалыштырат.
Ар кандай чоң маалыматтарды сактоо ыкмаларын түшүнүү бизнес чалгындоо (BI), маалыматтарды аналитика жана машина үйрөнүү (ML) жумуш жүгү, сиздин компаниянын талаптарына жараша.
Бул постто биз Data Warehouse, Data Lake жана Data Lakehouse сыяктуу артыкчылыктарды, чектөөлөрдү, ошондой эле алардын жакшы жана жаман жактарын кылдат карап чыгабыз. баштайлы.
Маалымат кампасы деген эмне?
Маалымат кампасы - бул көптөгөн булактардан алынган маалыматтардын эбегейсиз көлөмүн сактоо үчүн уюм тарабынан колдонулган борборлоштурулган маалымат репозиторий. Маалымат кампасы уюмдун “маалымат чындыгынын” бирдиктүү булагы катары иштейт жана отчеттуулук жана бизнес-аналитика үчүн маанилүү.
Адатта, маалымат кампалары тарыхый маалыматтарды сактоо үчүн тиркеме, бизнес жана транзакциялык маалыматтар сыяктуу бир нече булактардан алынган реляциялык маалымат топтомдорун бириктирет. Кампа тутумуна жүктөлүүдөн мурун, маалымат кампаларында маалыматтар трансформацияланат жана тазаланат, ошондуктан аны маалымат чындыктын бирдиктүү булагы катары колдонууга болот.
Компаниянын бардык чөйрөлөрүндөгү бизнес-түшүнүктөрдү тез сунуштоо мүмкүнчүлүгүнөн улам, бизнес маалымат кампаларына инвестиция салат. BI куралдарын, SQL кардарларын жана башка анча татаал эмес (б.а., маалымат илими эмес) аналитикалык чечимдерди колдонуу менен, бизнес аналитиктер, маалымат инженерлери жана чечим кабыл алуучулар маалымат кампаларынан берилиштерге кире алышат.
Дайыма өсүп жаткан маалыматтардын көлөмү менен кампаны кармоо кымбатка турат жана маалымат кампасы чийки же структураланбаган маалыматтарды иштете албайт. Андан тышкары, бул машина үйрөнүү же болжолдуу моделдөө сыяктуу татаал маалыматтарды талдоо ыкмалары үчүн идеалдуу вариант эмес.
Ошентип, маалымат кампасы тезирээк суроо-жоопторду жана жогорку сапаттагы маалыматтарды камсыз кылат. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL маалыматтар кампасы жана Snowflake маалымат кампалары үчүн жеткиликтүү булут кызматтары.
Маалыматтар кампасынын артыкчылыктары
- Бизнес чалгындоо жана маалыматтарды аналитика иш жүгүн натыйжалуулугун жана ылдамдыгын жогорулатуу: Маалымат кампалары маалыматтарды даярдоо жана талдоо үчүн зарыл болгон убакытты кыскартат. Алар маалыматтар кампасынан алынган маалыматтар ишенимдүү жана ырааттуу болгондуктан, маалыматтарды аналитикага жана бизнес чалгындоо куралдарына оңой байланыша алышат. Кошумчалай кетсек, маалымат кампалары маалыматтарды чогултуу үчүн зарыл болгон убакытты үнөмдөйт жана командаларга маалыматтарды отчеттор, такталар жана башка аналитика талаптары үчүн колдонуу мүмкүнчүлүгүн берет.
- Маалыматтардын ырааттуулугун, сапатын жана стандартташтыруусун жогорулатуу: Уюмдар ар кандай булактардан маалыматтарды чогултат, анын ичинде колдонуучу, сатуу жана транзакциялык маалыматтар. Фирма бизнес талаптары үчүн маалыматтарга ишене алат, анткени маалымат кампасы корпоративдик маалыматтарды бирдиктүү, стандартташтырылган форматка түзөт, ал маалымат чындыктын бирдиктүү булагы катары иштей алат.
- Жалпысынан чечим кабыл алууну өркүндөтүү: Маалымат кампасы акыркы жана эски маалыматтар үчүн борборлоштурулган дүкөндү сунуштоо менен жакшыраак чечим кабыл алууга көмөктөшөт. Так түшүнүктөр үчүн маалымат кампаларындагы маалыматтарды иштеп чыгуу менен, чечим кабыл алуучулар тобокелдиктерге баа берип, кардарлардын каалоолорун түшүнүп, товарларды жана кызматтарды өркүндөтө алышат.
- Жакшыраак бизнес чалгындоо менен камсыз кылуу: Маалымат кампасы адаттагыдай эле үзгүлтүксүз чогултулган массалык чийки маалыматтар менен түшүнүктөрдү камсыз кылган кураторланган маалыматтардын ортосундагы ажырымды кыскартат. Алар уюмдун маалыматтарын сактоонун негизи катары иш алып барышат, бул анын маалыматтары боюнча татаал суроолорго жооп берүүгө жана жоопторду коргой турган бизнес чечимдерди кабыл алуу үчүн колдонууга мүмкүндүк берет.
Маалыматтар кампасынын чектөөлөрү
- Маалымат ийкемдүүлүгүнүн жоктугу: Маалымат кампалары структураланган маалыматтарды иштетүүдө мыкты болгону менен, лог аналитикасы, агым жана социалдык медиа маалыматтары сыяктуу жарым структураланган жана структураланбаган маалымат форматтары алар үчүн кыйынга турушу мүмкүн. Бул машина үйрөнүү жана камтыган пайдалануу учурлары үчүн маалымат кампаларын сунуш кылат Жасалма интеллект кыйын.
- Орнотуу жана тейлөө кымбатка турат: Маалымат кампаларын орнотуу жана тейлөө кымбат болушу мүмкүн. Андан тышкары, маалымат кампасы көбүнчө статикалык эмес; ал эскирип, тез-тез тейлөөнү талап кылат, бул кымбат.
жакшы
- Маалыматтарды табуу, алуу жана суроо үчүн жөнөкөй.
- Маалыматтар таза болсо, SQL маалыматтарды даярдоо жөнөкөй.
жактары
- Сиз бир гана аналитика сатуучусун колдонууга аргасызсыз.
- Структураланбаган же агып жаткан маалыматтарды талдоо жана сактоо абдан кымбатка турат.
Data Lake деген эмне?
Маалыматтын ар бир түрү убадаланган жана маалымат көлдөрү аркылуу мүмкүн болот. Маалыматтын борборлоштурулган жана окуу үчүн жеткиликтүү болушу пайдалуу.
Берилиш көлү - бул борборлоштурулган, өтө ыңгайлаштырылган сактоо мейкиндиги, анда уюшулган жана структураланбаган маалыматтардын массалык көлөмү алардын иштетилбеген, өзгөртүлбөгөн жана форматталбаган формаларында сакталат.
Маалымат көлү жалпак архитектураны жана мурда “тазаланган” реляциялык маалыматтарды сактаган маалымат кампаларынан айырмаланып, маалыматтарды сактоо үчүн иштетилбеген абалында сакталган объекттерди колдонот.
Берилиш көлдөрү, бул форматтагы маалыматтарды иштетүүдө кыйынчылыктарга дуушар болгон маалымат кампаларынан айырмаланып, ийкемдүү, ишенимдүү жана жеткиликтүү жана ишканаларга структураланбаган маалыматтардан жакшыртылган түшүнүк алууга мүмкүнчүлүк берет.
Берилиш көлдөрүндө маалымат чогултуу учурунда схема же маалыматтар орнотулгандан көрө, аналитикалык максаттар үчүн маалыматтар чыгарылат, жүктөлөт жана өзгөртүлөт (ELT).
IoT түзмөктөрүнөн көптөгөн маалымат түрлөрү үчүн технологияларды колдонуу, коомдук Медиа, жана агымдык маалыматтар, маалымат көлдөрү машинаны үйрөнүүгө жана болжолдуу аналитикага мүмкүнчүлүк берет.
Кошумчалай кетсек, чийки маалыматтарды иштете алган маалымат таануучу маалымат көлүн колдоно алат. Башка жагынан алганда, маалымат кампасы бизнес үчүн жеңилирээк. Бул колдонуучунун профилин түзүү үчүн идеалдуу, жарыш аналитика, машина уйренуу жана башка милдеттер.
Маалымат көлдөрү маалымат кампалары менен бир нече маселелерди чечсе да, алардын маалымат сапаты начар жана суроо ылдамдыгы жетишсиз. Андан тышкары, бизнес колдонуучулар үчүн SQL сурамдарын жүргүзүү үчүн кошумча куралдар керек. Начар структураланган маалымат көлүндө маалымат токтоп калуу көйгөйү пайда болушу мүмкүн.
Data Lake артыкчылыктары
- Машина үйрөнүү жана маалымат илимин колдонуу учурларынын кеңири спектрин колдоо Маалымат көлдөрүндөгү маалыматтарды иштетүү үчүн башка машинаны жана терең үйрөнүү алгоритмдерин колдонуу оңой, анткени маалыматтар ачык, чийки түрдө сакталат.
- Алдын ала коюлган схеманы талап кылбастан, маалыматтарды каалаган форматта же медиада сактоого мүмкүндүк берген маалымат көлүнүн ар тараптуулугу чоң артыкчылык болуп саналат. Келечектеги маалыматтарды колдонуу учурлары колдоого алынышы мүмкүн жана эгер маалыматтар баштапкы абалында калтырылса, көбүрөөк маалымат талданышы мүмкүн.
- Берилиштердин эки түрүн ар кандай контексттерде сактоону болтурбоо үчүн, маалымат көлдөрү структураланган жана структураланбаган маалыматтарды камтышы мүмкүн. Уюмдук маалыматтардын ар кандай түрлөрүн сактоо үчүн, алар бир жайгашкан жерди сунуш кылат.
- Салттуу маалымат кампаларына салыштырмалуу, маалымат көлдөрү арзаныраак, анткени алар объект сактагыч сыяктуу арзан товардык жабдыкта сакталуу үчүн курулган, ал көбүнчө сакталган гигабайт үчүн арзаныраак баага багытталган.
Data Lake чектөөлөрү
- Маалыматтардын аналитикасы жана бизнес чалгынын колдонуу учурлары начар бааланат: Маалымат көлдөрү, эгерде алар тийиштүү түрдө сакталбаса, уюшулбай калышы мүмкүн, бул аларды бизнес чалгындоо жана аналитика куралдары менен байланыштырууну кыйындатат. Мындан тышкары, отчеттуулук жана аналитика колдонуу учурлары үчүн зарыл болгон учурда, ырааттуу жоктугу маалымат структуралары жана ACID (атомдуулугу, ырааттуулугу, изоляциясы жана туруктуулугу) транзакциялык колдоо суроонун оптималдуу эмес иштешине алып келиши мүмкүн.
- Маалымат көлдөрүнүн ыраатсыздыгы маалыматтардын ишенимдүүлүгүн жана коопсуздугун камсыздоону мүмкүн эмес кылат, бул экөөнүн тең жетишсиздигине алып келет. Маалымат көлдөрү ар кандай маалымат формасын иштете алгандыктан, купуя маалымат түрлөрүн канааттандыруу үчүн тийиштүү маалымат коопсуздугун жана башкаруу стандарттарын иштеп чыгуу кыйын болушу мүмкүн.
жакшы
- Маалыматтын бардык түрлөрү үчүн жеткиликтүү чечимдер.
- Уюшкан жана жарым структураланган маалыматтарды иштетүүгө жөндөмдүү.
- Татаал маалыматтарды иштетүү жана агым үчүн идеалдуу.
жактары
- Татаал түтүк куруу керек.
- Берилиштерге суроо берүү үчүн бир аз убакыт бер.
- Маалыматтын ишенимдүүлүгүн жана сапатына кепилдик берүү үчүн убакыт талап кылынат.
Data Lakehouse деген эмне?
"Маалымат көлүнүн жайы" деп аталган жаңы чоң маалыматтарды сактоо архитектурасы маалымат көлдөрү менен маалымат кампаларынын эң чоң аспектилерин бириктирет. Структураланган, жарым структураланган же структураланбаган маалыматтарыңыздын баары бир жерде сакталышы мүмкүн.
Маалымат көлдөрүнүн ар кандай түрлөрү көбүнчө маалымат көлдөрү үчүн баштапкы чекит болуп саналат; андан кийин маалыматтар Delta Lake форматына (маалымат көлдөрүнө ишенимдүүлүк алып келген ачык булактуу сактоо катмары) айланат.
Дельта көлдөрү менен маалымат көлдөрү кадимки маалымат кампаларынан ACID транзакция процедураларын ишке ашырат. Чындыгында, lakehouse системасы маалымат көлдөрү сыяктуу чоң көлөмдөгү маалыматтарды баштапкы формасында сактоо үчүн арзан сактагычты колдонот.
Дүкөндүн үстүнө метаберилиштер катмарын кошуу да маалымат түзүмүн берет жана маалымат кампаларында табылган маалыматтарды башкаруу куралдарына мүмкүнчүлүк берет.
Бул көптөгөн командаларга маалымат илими, машина үйрөнүү жана бизнес-интеллект сыяктуу ар кандай демилгелер үчүн бирдиктүү система аркылуу компаниянын бардык маалыматтарына жетүү мүмкүнчүлүгүн берет.
Data Lakehouse артыкчылыктары
- Кеңири иш жүктөмдөрүн колдоо: Татаал талдоолорду жүргүзүү үчүн, маалымат көлдөрү колдонуучуларга бизнес-чалгындоонун эң популярдуу куралдарына (Tableau, PowerBI) түз мүмкүнчүлүк берет. Кошумчалай кетсек, маалымат таануучулар жана машина үйрөнүү инженерлери маалыматтарды оңой пайдалана алышат, анткени маалымат көлдөрү ачык маалымат форматтарын (мисалы, Паркет сыяктуу) API'лер жана Python/R сыяктуу машина үйрөнүү алкактары менен колдонот.
- Чыгымдардын натыйжалуулугу: Маалымат көлдөрү маалымат көлүнүн үнөмдүү сактоо мүнөздөмөлөрүн ишке ашыруу үчүн объекттерди сактоо үчүн арзан чечимдерди колдонушат. Жалгыз чечимди сунуштоо менен, маалымат көлдөрү ар кандай маалыматтарды сактоо системаларын башкаруу менен байланышкан чыгымдарды жана убакытты жок кылат.
- Data lakehouse дизайны схемаларды жана маалыматтардын бүтүндүгүн камсыздайт, бул маалыматтын натыйжалуу коопсуздугун жана башкаруу системаларын түзүүнү жеңилдетет. Жеңил маалыматтарды версиялоо, башкаруу жана коопсуздук.
- Data Lakehouses компаниянын бардык маалыматтар талаптарын канааттандыра ала турган бирдиктүү, көп максаттуу маалыматтарды сактоо платформасын сунуштайт, бул маалыматтардын кайталанышын азайтат. Көпчүлүк ишканалар маалымат кампасы менен маалымат көлүнүн артыкчылыктарынан улам гибриддик чечимди тандашат. Бул стратегия, ошол эле учурда, кымбат баалуу маалыматтардын кайталанышына алып келиши мүмкүн.
- Ачык форматтарды колдоо. Ачык форматтар – бул көптөгөн программалык тиркемелер тарабынан колдонула турган жана спецификациялары жалпыга жеткиликтүү болгон файл түрлөрү. Кабарларга караганда, Lakehouses Apache Parket жана ORC (Optimized Row Columnar) сыяктуу жалпы файл форматтарында маалыматтарды сактоого жөндөмдүү.
Data Lakehouse чектөөлөрү
Data Lakehouse'дун эң чоң кемчилиги - ал дагы эле жаш жана өнүгүп келе жаткан технология. Натыйжада, ал өз милдеттенмелерин аткарабы, белгисиз. Берилиштер көлдөрү курулган чоң маалыматтарды сактоо тутумдары менен атаандаша алардан мурун, бул жылдар талап кылынышы мүмкүн.
Бирок, заманбап инновациялардын ылдамдыгын эске алганда, башка маалыматтарды сактоо системасы акыры аны алмаштыра албасын айтуу кыйын.
жакшы
- Бир платформада бардык маалыматтар бар, демек, сактоо үчүн азыраак хост аттары бар.
- Атомдук, ырааттуулук, обочолонуу жана катуулугу эч кандай таасир этпейт.
- Бул кыйла жеткиликтүү болуп саналат.
- Бир платформада бардык маалыматтар бар, демек, сактоо үчүн азыраак хост аттары бар.
- Башкаруу үчүн жөнөкөй жана бардык көйгөйлөрдү тез арада чечүү
- Түтүктөрдү курууну жөнөкөйлөтүңүз
жактары
- Орнотуу бир аз убакытты алышы мүмкүн.
- Бул белгиленген сактоо системасы катары талаптарга жооп берүү үчүн өтө жаш жана өтө алыс.
Берилиштер кампасы Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Маалымат кампасы корпоративдик чалгындоо, отчеттуулук жана аналитика тиркемелеринде узак тарыхка ээ жана биринчи чоң маалыматтарды сактоо технологиясы болуп саналат.
Маалымат кампалары, экинчи жагынан, кымбат жана агымдык маалыматтар сыяктуу ар түрдүү жана структураланбаган маалыматтарды иштетүүдө кыйынчылыктарга дуушар болот. Машинаны үйрөнүү жана маалымат илиминин жүктөмдөрү үчүн маалымат көлдөрү ар кандай формадагы чийки маалыматтарды жеткиликтүү сактоодо башкаруу үчүн иштелип чыккан.
Маалымат көлдөрү структураланбаган маалыматтар менен эффективдүү болсо да, аларда маалымат кампаларынын ACID транзакциялык мүмкүнчүлүктөрү жок, бул маалыматтардын ырааттуулугун жана ишенимдүүлүгүн кепилдикке алууну кыйындатат.
Маалыматтарды сактоонун эң жаңы архитектурасы, "маалымат көлүнүн жайы" деп аталган, маалымат кампаларынын ишенимдүүлүгүн жана ырааттуулугун маалымат көлдөрүнүн жеткиликтүүлүгү жана ыңгайлашуусу менен айкалыштырат.
жыйынтыктоо
Жыйынтыктап айтканда, нөлдөн баштап маалымат көлүнүн үйүн куруу кыйын болушу мүмкүн. Андан тышкары, сиз ачык маалымат көлүнүн архитектурасын иштетүү үчүн иштелип чыккан платформаны колдоносуз.
Ошондуктан, сатып алуудан мурун, ар бир платформанын көптөгөн өзгөчөлүктөрүн жана ишке ашырууларын изилдөө үчүн этият болуңуз. Бизнес чалгынына жана маалымат аналитикасына басым жасоо менен жетилген, структураланган маалымат чечимдерин издеп жаткан компаниялар маалымат кампасын карап чыгышы мүмкүн.
Бирок, структураланбаган маалыматтар боюнча маалымат илими жана машинаны үйрөнүү үчүн жүктөмдү көтөрүү үчүн масштабдуу, жеткиликтүү чоң маалыматтык чечимди издеп жаткан ишканалар маалымат көлдөрүн карашы керек.
Сиздин бизнесиңизге маалымат кампасы жана маалымат көлү технологиялары бере алгандан да көбүрөөк маалымат керек экенин же маалыматтарыңызга татаал аналитика жана машина үйрөнүү операцияларын интеграциялоо үчүн чечим издеп жатканыңызды эске алыңыз. А data Lakehouse кырдаалда акылга сыярлык вариант болуп саналат.
Таштап Жооп