ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസുകൾ ബിസിനസ്സുകൾക്കായുള്ള ഡാറ്റ വെയർഹൗസും ഡാറ്റാ തടാക ആശയങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെ മാനേജ്മെന്റ് കഴിവുകളും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ കാണപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചറും സംയോജിപ്പിച്ച് ചെലവ് കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ സംഭരണ സൊല്യൂഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷനിലും ആവർത്തനത്തിലും കുറവുണ്ട്, അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനായി കുറച്ച് സമയം ചിലവഴിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഹ്രസ്വമായ സ്കീമയും ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് നടപടിക്രമങ്ങളും യഥാർത്ഥത്തിൽ യാഥാർത്ഥ്യമായിത്തീരുന്നു.
നിരവധി പരിഹാരങ്ങളുള്ള ഒരു സ്റ്റോറേജ് സിസ്റ്റവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഒരു ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന് നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ട്.
ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് നടപടിക്രമങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ ധാരണ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഈ ടൂളുകൾ ഇപ്പോഴും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ ലേഖനം ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ്, അതിന്റെ കഴിവുകൾ, ലഭ്യമായ ടൂളുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് പെട്ടെന്ന് പരിശോധിക്കും.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ ആമുഖം
ഒരു പുതിയ തരം ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചർ "ഡാറ്റ തടാകം” ഓരോന്നിന്റെയും ദൗർബല്യങ്ങൾ സ്വതന്ത്രമായി പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഒരു ഡാറ്റ തടാകവും ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ലേക്ഹൗസ് സംവിധാനവും, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ പോലെ, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ അതിന്റെ യഥാർത്ഥ രൂപത്തിൽ സൂക്ഷിക്കാൻ ചെലവ് കുറഞ്ഞ സംഭരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സ്റ്റോറിന്റെ മുകളിൽ ഒരു മെറ്റാഡാറ്റ ലെയർ ചേർക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ഘടന നൽകുകയും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ കാണപ്പെടുന്നതിന് സമാനമായ ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് ടൂളുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
എന്റർപ്രൈസസിൽ ഉടനീളം ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവിധ ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച ഘടനാപരമായ, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ, ഘടനാരഹിതമായ വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
തൽഫലമായി, ഡാറ്റ തടാകങ്ങളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, SQL പ്രകടനത്തിനായി ലേക്ഹൗസ് സിസ്റ്റത്തിന് ആ ഡാറ്റ നിയന്ത്രിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളേക്കാൾ കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ വലിയ അളവിലുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റ സംഭരിക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും ഇതിന് കഴിവുണ്ട്.
ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റയ്ക്കെതിരെ നിങ്ങൾക്ക് ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ ആക്സസ് അല്ലെങ്കിൽ അനലിറ്റിക്സ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യേണ്ടിവരുമ്പോൾ ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് ഉപയോഗപ്രദമാകും, എന്നാൽ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചോ ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന അനലിറ്റിക്സിനെക്കുറിച്ചോ ഉറപ്പില്ല.
പ്രകടനം ഒരു പ്രാഥമിക ആശങ്കയല്ലെങ്കിൽ ഒരു ലേക്ഹൗസ് വാസ്തുവിദ്യ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കും.
നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ ഘടനയും ഒരു ലേക്ക് ഹൗസിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കണമെന്ന് അത് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല.
ഓരോ ഉപയോഗ കേസിനും ഒരു ഡാറ്റ തടാകം, തടാകം, ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക അനലിറ്റിക്സ് ഡാറ്റാബേസ് എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകും. ഇവിടെ.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ സവിശേഷതകൾ
- ഒരേസമയം ഡാറ്റ വായനയും എഴുത്തും
- പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും സ്കേലബിളിറ്റിയും
- ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് ടൂളുകളുമായുള്ള സ്കീമ സഹായം
- ഒരേസമയം ഡാറ്റ വായനയും എഴുത്തും
- താങ്ങാനാവുന്ന സ്റ്റോറേജ്
- എല്ലാ ഡാറ്റ തരങ്ങളും ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഡാറ്റ സയൻസിലേക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകളിലേക്കുമുള്ള ആക്സസ്
- ജോലിഭാരങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും കൈമാറാൻ ഒരു സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് മാത്രം ആക്സസ് ലഭിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ടീമുകൾക്ക് പ്രയോജനം ചെയ്യും.
- ഡാറ്റാ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയിലെ സംരംഭങ്ങൾക്കുള്ള തത്സമയ കഴിവുകൾ
മികച്ച 5 ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ് ടൂളുകൾ
ഡാറ്റാബ്രിക്സ്
അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് ആദ്യമായി വികസിപ്പിച്ച് നിർമ്മിച്ച വ്യക്തിയാണ് ഡാറ്റാബ്രിക്സ് സ്ഥാപിച്ചത് ഓപ്പൺ സോഴ്സ്, ഒരു നിയന്ത്രിത അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് സേവനം നൽകുന്നു കൂടാതെ ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾക്കുള്ള ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമായി ഇത് സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ലേക്ഹൗസ് ആർക്കിടെക്ചറിലെ ഡാറ്റാ തടാകം, ഡെൽറ്റ തടാകം, ഡെൽറ്റ എഞ്ചിൻ ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ്, ഡാറ്റ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ തടാകം ഒരു പൊതു ക്ലൗഡ് സംഭരണ ശേഖരമാണ്.
മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റിനുള്ള പിന്തുണയോടെ, മൾട്ടി-സ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായുള്ള ബാച്ച്, സ്ട്രീം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഡാറ്റ കണ്ടെത്തൽ, സുരക്ഷിതമായ ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, SQL അനലിറ്റിക്സ്.
ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ഒരാൾ കാണാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മിക്ക ഡാറ്റാ വെയർഹൗസിംഗ് ഫംഗ്ഷനുകളും ഡാറ്റാബ്രിക്സ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റാബ്രിക്സ് അടുത്തിടെ അതിന്റെ ഓട്ടോ ലോഡർ അനാവരണം ചെയ്തു, ഇത് ETL, ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും ഡാറ്റാ തടാക സംഭരണ തന്ത്രത്തിന്റെ അവശ്യ ഘടകങ്ങൾ നൽകുന്നതിനായി വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ തരങ്ങൾക്കായുള്ള സ്കീമ അനുമാനിക്കാൻ ഡാറ്റ സാമ്പിളിനെ സ്വാധീനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
പകരമായി, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഡെൽറ്റ ലൈവ് ടേബിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ പൊതു ക്ലൗഡ് ഡാറ്റ തടാകത്തിനും ഡെൽറ്റ തടാകത്തിനും ഇടയിൽ ETL പൈപ്പ് ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
കടലാസിൽ, Databricks-ന് എല്ലാ ഗുണങ്ങളും ഉണ്ടെന്ന് തോന്നുന്നു, എന്നാൽ പരിഹാരം സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും അതിന്റെ ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും വിദഗ്ദ്ധരായ ഡെവലപ്പർമാരിൽ നിന്ന് ധാരാളം മനുഷ്യ അധ്വാനം ആവശ്യമാണ്.
സ്കെയിലിൽ, ഉത്തരം കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകും. ഇത് തോന്നുന്നതിനേക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമാണ്.
അഹാന
ഘടനാരഹിതവും ഘടനാപരവുമായ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടെ, നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയും സ്കെയിലിൽ സംഭരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കേന്ദ്ര ലൊക്കേഷനാണ് ഡാറ്റാ തടാകം. AWS S3, Microsoft Azure, Google Cloud Storage എന്നിവ മൂന്ന് സാധാരണ ഡാറ്റ തടാകങ്ങളാണ്.
ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ അവിശ്വസനീയമാംവിധം നന്നായി ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു, കാരണം അവ വളരെ താങ്ങാനാവുന്നതും ഉപയോഗിക്കാൻ ലളിതവുമാണ്; വളരെ കുറഞ്ഞ പണത്തിന് നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമുള്ളത്രയും ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയും സംഭരിക്കാൻ കഴിയും.
എന്നാൽ ഡാറ്റാ തടാകം അനലിറ്റിക്സ്, അന്വേഷണം മുതലായവ പോലുള്ള ബിൽറ്റ്-ഇൻ ടൂളുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നില്ല.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കാനും അത് ഉപയോഗിക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ തടാകത്തിന് മുകളിൽ (അഹാന ക്ലൗഡ് വരുന്നിടത്ത്) ഒരു അന്വേഷണ എഞ്ചിനും ഡാറ്റ കാറ്റലോഗും ആവശ്യമാണ്.
ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്, ഡാറ്റാ തടാകം എന്നിവയിൽ ഏറ്റവും മികച്ചത് ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് ഡിസൈൻ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു.
ഇത് സുതാര്യവും, പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതും, നല്ല വില/പ്രകടനവും, ഒരു ഡാറ്റാ തടാകം പോലെയുള്ള സ്കെയിലുകളും ഇടപാടുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സുരക്ഷയും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള SQL ക്വറി എഞ്ചിനാണ് ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിന് പിന്നിലെ തലച്ചോറ്. ഇക്കാരണത്താൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ തടാക ഡാറ്റയിൽ ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള അനലിറ്റിക്സ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാം.
പ്രെസ്റ്റോയ്ക്കുള്ള അഹാന ക്ലൗഡ്, AWS-ലെ Presto-യ്ക്കുള്ള SaaS ആണ്, ഇത് ക്ലൗഡിൽ Presto ഉപയോഗിക്കാൻ ആരംഭിക്കുന്നത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം ലളിതമാക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ S3 അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റാ തടാകത്തിനായി, അഹാനയ്ക്ക് ഇതിനകം തന്നെ ഒരു ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗും കാഷിംഗും ഉണ്ട്. ഓവർഹെഡ് കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ അഹാന നിങ്ങൾക്ക് പ്രെസ്റ്റോയുടെ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നു, കാരണം അത് ആന്തരികമായി അത് ചെയ്യുന്നു.
AWS ലേക് ഫോർമേഷൻ, അപ്പാച്ചെ ഹുഡി, ഡെൽറ്റ തടാകം എന്നിവ സ്റ്റാക്കിന്റെ ഭാഗമായ ചില ഇടപാട് മാനേജർമാരാണ്.
ഡ്രെമിയോ
അതിവേഗം ഉയർന്നുവരുന്ന ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ വേഗത്തിലും ലളിതമായും കാര്യക്ഷമമായും വിലയിരുത്താൻ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ശ്രമിക്കുന്നു.
ഒരു ഓപ്പൺ ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെയും ഡാറ്റാ വെയർഹൗസുകളുടെയും പ്രയോജനങ്ങൾ ഒരു തുറന്ന അടിസ്ഥാനത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഡ്രെമിയോ വിശ്വസിക്കുന്നു.
ഡ്രെമിയോയുടെ ലേക്ഹൗസ് പ്ലാറ്റ്ഫോം എല്ലാവർക്കുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു അനുഭവം പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു, ഒരു അനായാസ യുഐ ഉപയോഗിച്ച് കുറച്ച് സമയത്തിനുള്ളിൽ വിശകലനങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഡ്രെമിയോ ക്ലൗഡ്, പൂർണ്ണമായി കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് പ്ലാറ്റ്ഫോം, കൂടാതെ രണ്ട് പുതിയ സേവനങ്ങളുടെ സമാരംഭം: ഡ്രെമിയോ സോണാർ, ഒരു ലേക്ഹൗസ് ക്വറി എഞ്ചിൻ, അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗിന്റെ ഇന്റലിജന്റ് മെഗാസ്റ്റോറായ ഡ്രെമിയോ ആർട്ടിക്, ഇത് ലേക്ഹൗസിന് സവിശേഷമായ Git പോലുള്ള അനുഭവം നൽകുന്നു.
ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ എല്ലാ SQL വർക്ക് ലോഡുകളും ഘർഷണരഹിതവും അനന്തമായി അളക്കാവുന്നതുമായ ഡ്രെമിയോ ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് ടാസ്ക്കുകളും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.
ഇത് SQL-ന് വേണ്ടി നിർമ്മിച്ചതാണ്, Git പോലെയുള്ള അനുഭവം പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആണ്, എപ്പോഴും സൗജന്യമാണ്.
ഡാറ്റാ ടീമുകൾ ആരാധിക്കുന്ന ലേക്ക്ഹൗസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമായി അവർ ഇത് സൃഷ്ടിച്ചു.
ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടേബിളും Apache Iceberg, Apache Parquet പോലുള്ള ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡ്രെമിയോ ക്ലൗഡ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റാ തടാക സംഭരണത്തിൽ സ്ഥിരമായിരിക്കും.
ഭാവിയിലെ പുതുമകൾ എളുപ്പത്തിൽ സ്വീകരിക്കാം, നിങ്ങളുടെ ജോലിഭാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ശരിയായ എഞ്ചിൻ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.
മഞ്ഞുകട്ട
ഡാറ്റ തടാകങ്ങളുടെയും വെയർഹൗസുകളുടെയും ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ക്ലൗഡ് ഡാറ്റ ആൻഡ് അനലിറ്റിക്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് സ്നോഫ്ലെക്ക്.
ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൽ നിർമ്മിച്ച ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് സിസ്റ്റമായാണ് ഇത് ആരംഭിച്ചത്.
AWS, Microsoft Azure, അല്ലെങ്കിൽ Google ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോം (GCP) എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള പൊതു ക്ലൗഡ് സംഭരണത്തിന് മുകളിൽ ഇരിക്കുന്ന ഒരു കേന്ദ്രീകൃത സംഭരണ ശേഖരം പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
അതിന് ശേഷം ഒരു മൾട്ടി-ക്ലസ്റ്റർ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ ലെയർ ഉണ്ട്, അവിടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഒരു വെർച്വൽ ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് സമാരംഭിക്കാനും അവരുടെ ഡാറ്റ സംഭരണത്തിനെതിരെ SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയും.
ആർക്കിടെക്ചർ സ്റ്റോറേജും കംപ്യൂട്ടേഷൻ ഉറവിടങ്ങളും വേർപെടുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു, ആവശ്യാനുസരണം ഇവ രണ്ടും സ്വതന്ത്രമായി അളക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അനുവദിക്കുന്നു.
അവസാനമായി, സ്നോഫ്ലെക്ക് മെറ്റാഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം, റിസോഴ്സ് മാനേജ്മെന്റ്, ഡാറ്റ ഗവേണൻസ്, ഇടപാടുകൾ, മറ്റ് സവിശേഷതകൾ എന്നിവയുള്ള ഒരു സേവന പാളി നൽകുന്നു.
ബിഐ ടൂൾ കണക്ടറുകൾ, മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ്, ആക്സസ് കൺട്രോളുകൾ, എസ്ക്യുഎൽ അന്വേഷണങ്ങൾ എന്നിവ പ്ലാറ്റ്ഫോം മികച്ചതാക്കുന്ന ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ചിലത് മാത്രമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, സ്നോഫ്ലെക്ക് ഒരു റിലേഷണൽ SQL-അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള അന്വേഷണ എഞ്ചിനിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു.
തൽഫലമായി, ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ലളിതമായിത്തീരുന്നു, പക്ഷേ പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയുന്നില്ല, കൂടാതെ മൾട്ടി-മോഡൽ ഡാറ്റ ലേക്ക് വിഷൻ സാക്ഷാത്കരിക്കപ്പെടുന്നില്ല.
കൂടാതെ, ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ തിരയാനോ വിശകലനം ചെയ്യാനോ കഴിയുന്നതിന് മുമ്പ്, സ്നോഫ്ലേക്കിന് ബിസിനസുകൾ ഒരു കേന്ദ്രീകൃത സ്റ്റോറേജ് ലെയറിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
മാനുവൽ ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനിംഗ് നടപടിക്രമത്തിന് അത് പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മുൻ ETL, പ്രൊവിഷനിംഗ്, ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റിംഗ് എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. ഈ മാനുവൽ പ്രക്രിയകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് അവരെ നിരാശരാക്കുന്നു.
കടലാസിൽ നന്നായി യോജിക്കുന്നതായി തോന്നുന്ന മറ്റൊരു ഓപ്ഷൻ, എന്നാൽ വാസ്തവത്തിൽ, ലളിതമായ ഡാറ്റ ഇൻപുട്ടിന്റെ ഡാറ്റാ തടാക തത്വത്തിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുന്നതാണ് സ്നോഫ്ലേക്കിന്റെ ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ്.
ഒറാക്കിൾ
"ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്" എന്നറിയപ്പെടുന്ന ആധുനികവും തുറന്നതുമായ ആർക്കിടെക്ചർ നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ഡാറ്റയും സംഭരിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഏറ്റവും നന്നായി ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഡാറ്റാ ലേക് സൊല്യൂഷനുകളുടെ വീതിയും വഴക്കവും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുടെ ശക്തിയും ആഴവും ചേർന്നതാണ്.
ഒറാക്കിൾ ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലെ (ഒസിഐ) ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിനൊപ്പം ഏറ്റവും പുതിയ AI ചട്ടക്കൂടുകളും പ്രീബിൽറ്റ് AI സേവനങ്ങളും ഉപയോഗിക്കാം.
ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഡാറ്റാ തടാകം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ അധിക തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് സാധ്യമാണ്. എന്നാൽ ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ സമയവും പ്രയത്നവും ഒരു നിരന്തരമായ പോരായ്മയാണ്.
കുറഞ്ഞ പ്രവർത്തനച്ചെലവുകളും മികച്ച സ്കേലബിളിറ്റിയും സുരക്ഷയും, നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള എല്ലാ ഡാറ്റയും ഒരു സ്ഥലത്ത് ഏകീകരിക്കാനുള്ള ശേഷി എന്നിവ മുൻകൂട്ടിക്കാണാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന, കുറഞ്ഞ നിരക്കിലും കുറഞ്ഞ മാനേജ്മെന്റിലും പൂർണ്ണമായി മാനേജ് ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലേക്ഹൗസ് സേവനങ്ങൾ OCI വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
വിജയകരമായ സംരംഭങ്ങൾക്ക് അത്യന്താപേക്ഷിതമായ ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുടെയും മാർട്ടുകളുടെയും മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കും.
ഒരു SQL ക്വറി ഉപയോഗിച്ച് നിരവധി സ്ഥലങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു ലേക്ഹൗസ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയും.
നിലവിലുള്ള പ്രോഗ്രാമുകൾക്കും ടൂളുകൾക്കും ക്രമീകരണങ്ങളോ പുതിയ വൈദഗ്ധ്യങ്ങളോ ആവശ്യമില്ലാതെ എല്ലാ ഡാറ്റയിലേക്കും സുതാര്യമായ ആക്സസ് ലഭിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് സൊല്യൂഷനുകളുടെ ആമുഖം ബിഗ് ഡാറ്റയിലെ ഒരു വലിയ പ്രവണതയുടെ പ്രതിഫലനമാണ്, ഇത് മൂല്യം വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന്റെ സമയം, ചെലവ്, സങ്കീർണ്ണത എന്നിവ കുറയ്ക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ബിസിനസ്സ് മൂല്യം പരമാവധിയാക്കുന്നതിന് ഏകീകൃത ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ അനലിറ്റിക്സും ഡാറ്റ സംഭരണവും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതാണ്.
Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio, Oracle എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളെല്ലാം "ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ്" എന്ന ആശയവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, എന്നാൽ അവയ്ക്കെല്ലാം സവിശേഷമായ സവിശേഷതകളും ഒരു യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ തടാകത്തേക്കാൾ ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് പോലെ പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള പ്രവണതയുമുണ്ട്. മൊത്തമായി.
ഒരു പരിഹാരം "ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്" ആയി വിപണനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ബിസിനസുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ജാഗ്രത പുലർത്തണം.
എന്റർപ്രൈസുകൾ "ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്" പോലെയുള്ള മാർക്കറ്റിംഗ് പദപ്രയോഗങ്ങൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് നോക്കേണ്ടതുണ്ട്, പകരം ഓരോ പ്ലാറ്റ്ഫോമിന്റെയും സവിശേഷതകൾ പരിശോധിച്ച് ഭാവിയിൽ തങ്ങളുടെ ബിസിനസുകൾക്കൊപ്പം വിപുലീകരിക്കുന്ന മികച്ച ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം തിരഞ്ഞെടുക്കണം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക