ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുമ്പോൾ ലഭ്യമായ എല്ലാ സേവനങ്ങളും വാസ്തുവിദ്യാ ഓപ്ഷനുകളും പരിഗണിക്കുന്നത് അൽപ്പം ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കാം.
ഒരു എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ പലപ്പോഴും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ, ഡാറ്റ മോഡലുകൾ, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും ഒരു പ്രത്യേക ഉദ്ദേശ്യവും ആവശ്യമായ കഴിവുകളും ഉണ്ട്. ഇതിനു വിപരീതമായി, കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് എന്ന പേരിൽ ഒരു പുതിയ ഡിസൈൻ ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്.
ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെയും ഡാറ്റാ വെയർഹൗസ് ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിന്റെയും വൈദഗ്ധ്യം ഒരു വിപ്ലവകരമായ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് ആർക്കിടെക്ചറിൽ സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനെ "ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്" എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
ലേക്ഹൗസിന്റെ ഘടകങ്ങൾ, സവിശേഷതകൾ, വാസ്തുവിദ്യ, മറ്റ് വശങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഈ പോസ്റ്റിൽ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് വിശദമായി പരിശോധിക്കും.
എന്താണ് ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്?
പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഓരോന്നിന്റെയും പോരായ്മകൾ വെവ്വേറെ പരിഹരിക്കുന്നതിനായി ഒരു ഡാറ്റ തടാകത്തെ ഒരു ഡാറ്റാ വെയർഹൗസുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ തരം ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചറാണ് ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ്.
സാരാംശത്തിൽ, ലേക്ഹൗസ് സിസ്റ്റം, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ പോലെ, അവയുടെ യഥാർത്ഥ രൂപങ്ങളിൽ വൻതോതിൽ ഡാറ്റ നിലനിർത്താൻ ചെലവുകുറഞ്ഞ സംഭരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്റ്റോറിന്റെ മുകളിൽ മെറ്റാഡാറ്റ ലെയർ ചേർക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ഘടന നൽകുകയും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ കാണുന്നതുപോലുള്ള ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് ടൂളുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
അവരുടെ ഓർഗനൈസേഷനിൽ ഉടനീളം ഉപയോഗിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഗാഡ്ജെറ്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് അവർക്ക് ലഭിക്കുന്ന സംഘടിത, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായ, ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ ഇത് സംഭരിക്കുന്നു.
ഭൂരിഭാഗം സമയത്തും, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ തുറന്നതും പൊതുവായതുമായ ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകളിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഫയൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇന്റർഫേസ് (API) ഉള്ള കുറഞ്ഞ ചിലവ് സ്റ്റോറേജ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ സയൻസ് പോലുള്ള വിവിധ സംരംഭങ്ങൾക്കായി ഒരൊറ്റ സംവിധാനത്തിലൂടെ കമ്പനിയുടെ എല്ലാ ഡാറ്റയും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ പല ടീമുകൾക്കും ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ്.
സവിശേഷതകൾ
- ചെലവ് കുറഞ്ഞ സംഭരണം. വിലകുറഞ്ഞ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കാൻ ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിന് കഴിയണം Google ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ്, അസൂർ ബ്ലോബ് സ്റ്റോറേജ്, ആമസോൺ സിമ്പിൾ സ്റ്റോറേജ് സേവനം, അല്ലെങ്കിൽ പ്രാദേശികമായി ORC അല്ലെങ്കിൽ Parquet ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- ഡാറ്റ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുള്ള കഴിവ്: ഡാറ്റ ലേഔട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, കാഷിംഗ്, ഇൻഡെക്സിംഗ് എന്നിവ ഡാറ്റയുടെ യഥാർത്ഥ ഫോർമാറ്റ് നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഡാറ്റ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിന് എങ്ങനെ കഴിയണം എന്നതിന്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
- ട്രാൻസാഷണൽ മെറ്റാഡാറ്റയുടെ ഒരു പാളി: അത്യാവശ്യം കുറഞ്ഞ ചിലവ് സ്റ്റോറേജിന് മുകളിൽ, ഇത് ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് പ്രകടനത്തിന് നിർണായകമായ ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് കഴിവുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
- ഡിക്ലറേറ്റീവ് ഡാറ്റാഫ്രെയിം എപിഐയ്ക്കുള്ള പിന്തുണ: റോ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോർ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ ഭൂരിഭാഗം എഐ ടൂളുകൾക്കും ഡാറ്റഫ്രെയിമുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഡിക്ലറേറ്റീവ് ഡാറ്റാഫ്രെയിം API-നുള്ള പിന്തുണ, പ്രത്യേക ഡാറ്റാ സയൻസ് അല്ലെങ്കിൽ AI ടാസ്ക്കിനോടുള്ള പ്രതികരണമായി ഡാറ്റയുടെ അവതരണവും ഘടനയും ചലനാത്മകമായി മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
- ACID ഇടപാടുകൾക്കുള്ള പിന്തുണ: ആറ്റോമിസിറ്റി, സ്ഥിരത, ഒറ്റപ്പെടൽ, ഈട് എന്നിവയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ACID എന്ന ചുരുക്കെഴുത്ത്, ഒരു ഇടപാട് നിർവചിക്കുന്നതിലും ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരതയും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിലും ഒരു നിർണായക ഘടകമാണ്. അത്തരം ഇടപാടുകൾ മുമ്പ് ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ മാത്രമേ സാധ്യമായിരുന്നുള്ളൂ, എന്നാൽ ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അവ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള ഓപ്ഷൻ ലേക്ഹൗസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു അതുപോലെ. കൺകറന്റ് ഡാറ്റ റീഡും റൈറ്റും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഇത് രണ്ടാമത്തേതിന്റെ കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ നിലവാരത്തിന്റെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ ഘടകങ്ങൾ
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ വാസ്തുവിദ്യ ഉയർന്ന തലത്തിൽ രണ്ട് പ്രധാന നിരകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. സ്റ്റോറേജ് ലെയറിന്റെ ഡാറ്റ ഇൻടേക്ക് നിയന്ത്രിക്കുന്നത് ലേക്ഹൗസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് (അതായത്, ഡാറ്റാ തടാകം).
ഡാറ്റ ഒരു ഡാറ്റാ വെയർഹൗസിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാതെ തന്നെ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രൊപ്രൈറ്ററി ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാതെ തന്നെ, പ്രോസസ്സിംഗ് ലെയറിന് ഒരു ശ്രേണി ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നേരിട്ട് സ്റ്റോറേജ് ലെയറിലെ ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയും.
തുടർന്ന്, BI ആപ്പുകൾക്കും AI, ML സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കും ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനാകും. ഒരു ഡാറ്റാ തടാകത്തിന്റെ സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം ഈ ഡിസൈൻ മുഖേനയാണ് നൽകിയിരിക്കുന്നത്, എന്നാൽ ഏത് പ്രോസസ്സിംഗ് എഞ്ചിനും ഈ ഡാറ്റ വായിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, തയ്യാറാക്കിയ ഡാറ്റയെ വിവിധ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യാൻ ബിസിനസ്സുകൾക്ക് സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്. പ്രോസസ്സിംഗിനും വിശകലനത്തിനും ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സറിന്റെ പ്രകടനവും ചെലവും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
ഇനിപ്പറയുന്ന ACID (ആറ്റോമിസിറ്റി, സ്ഥിരത, ഒറ്റപ്പെടൽ, ഈട് എന്നിവ) മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ഡാറ്റാബേസ് ഇടപാടുകൾക്കുള്ള പിന്തുണ കാരണം, സിസ്റ്റത്തിനുള്ളിൽ ഒരേസമയം ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനും എഴുതാനും ആർക്കിടെക്ചർ നിരവധി കക്ഷികളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു:
- അറ്റോമിറ്റി ഒരു ഇടപാട് പൂർത്തിയാക്കുമ്പോൾ പൂർണ്ണമായ ഇടപാട് അല്ലെങ്കിൽ അതിൽ ഒന്നുമില്ല എന്ന വസ്തുതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു പ്രക്രിയ തടസ്സപ്പെട്ടാൽ, ഡാറ്റ നഷ്ടമോ അഴിമതിയോ ഒഴിവാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
- ദൃഢത പ്രവചനാതീതവും സ്ഥിരവുമായ രീതിയിൽ ഇടപാടുകൾ നടക്കുമെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു. മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച നിയമങ്ങൾക്കനുസൃതമായി എല്ലാ ഡാറ്റയും നിയമാനുസൃതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് ഇത് ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നു.
- വൈദുതിരോധനം ഇത് പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ, സിസ്റ്റത്തിനുള്ളിലെ മറ്റേതെങ്കിലും ഇടപാടുകളാൽ ഒരു ഇടപാടിനെയും ബാധിക്കില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഒരേ സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് ഒരേസമയം പരസ്പരം ഇടപെടാതെ എഴുതാനും വായിക്കാനും ഇത് നിരവധി കക്ഷികളെ അനുവദിക്കുന്നു.
- ഈട് ഒരു സിസ്റ്റം പരാജയം സംഭവിച്ചാൽ പോലും, ഒരു ഇടപാട് പൂർത്തിയായതിന് ശേഷവും സിസ്റ്റത്തിലെ ഡാറ്റയിലെ മാറ്റങ്ങൾ നിലനിൽക്കുമെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു. ഒരു ഇടപാട് വരുത്തിയ എല്ലാ മാറ്റങ്ങളും ഫയലിൽ എന്നെന്നേക്കുമായി സൂക്ഷിക്കും.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ് ആർക്കിടെക്ചർ
ഡാറ്റാബ്രിക്സും (അവരുടെ ഡെൽറ്റ ലേക്ക് സങ്കൽപത്തിന്റെ നൂതനവും ഡിസൈനറും) AWS ഉം ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് എന്ന ആശയത്തിന്റെ രണ്ട് പ്രധാന വക്താക്കളാണ്. തടാകങ്ങളുടെ വാസ്തുവിദ്യാ വിന്യാസം വിവരിക്കാൻ അവരുടെ അറിവും ഉൾക്കാഴ്ചയും ഞങ്ങൾ ആശ്രയിക്കും.
ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് സിസ്റ്റത്തിന് സാധാരണയായി അഞ്ച് പാളികൾ ഉണ്ടായിരിക്കും:
- ഇൻജക്ഷൻ പാളി
- സംഭരണ പാളി
- മെറ്റാഡാറ്റ പാളി
- API ലെയർ
- ഉപഭോഗ പാളി
ഇൻജക്ഷൻ പാളി
വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും സ്റ്റോറേജ് ലെയറിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നതിനുമുള്ള ചുമതലയാണ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ ആദ്യ പാളി. ബാച്ച്, സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതുൾപ്പെടെ നിരവധി ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക് കണക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ലെയറിന് നിരവധി പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
- NoSQL ഡാറ്റാബേസുകൾ,
- ഫയൽ ഷെയറുകൾ
- CRM ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ,
- വെബ്സൈറ്റുകൾ,
- IoT സെൻസറുകൾ,
- സോഷ്യൽ മീഡിയ,
- ഒരു സേവനമായി സോഫ്റ്റ്വെയർ (SaaS) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, കൂടാതെ
- റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ മുതലായവ.
ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഡാറ്റ സ്ട്രീമിംഗിനായി അപ്പാച്ചെ കാഫ്കയും RDBMS-കളിൽ നിന്നും NoSQL ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്നും ഡാറ്റ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ആമസോൺ ഡാറ്റ മൈഗ്രേഷൻ സേവനവും (Amazon DMS) പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
സംഭരണ പാളി
AWS S3 പോലെയുള്ള വിലകുറഞ്ഞ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറുകളിൽ ഒബ്ജക്റ്റുകളായി വിവിധ തരം ഡാറ്റകളുടെ സംഭരണം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനാണ് ലേക്ഹൗസ് ആർക്കിടെക്ചർ. തുറന്ന ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ക്ലയന്റ് ടൂളുകൾക്ക് ഈ ഇനങ്ങൾ സ്റ്റോറിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് വായിക്കാൻ കഴിയും.
ഒരേ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും നിരവധി API-കൾക്കും ഉപഭോഗ പാളി ഘടകങ്ങൾക്കും ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഘടനാപരമായതും അർദ്ധ-ഘടനയുള്ളതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായുള്ള സ്കീമകൾ മെറ്റാഡാറ്റ ലെയർ സംഭരിക്കുന്നു, അതുവഴി ഘടകങ്ങൾ വായിക്കുമ്പോൾ അവ ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
ഹഡൂപ്പ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ഫയൽ സിസ്റ്റം (എച്ച്ഡിഎഫ്എസ്) പ്ലാറ്റ്ഫോം, ഉദാഹരണത്തിന്, കമ്പ്യൂട്ടിംഗും സ്റ്റോറേജും വിഭജിക്കുന്ന ക്ലൗഡ് റിപ്പോസിറ്ററി സേവനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. ലേക്ഹൗസ് ഈ സേവനങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്.
മെറ്റാഡാറ്റ പാളി
ഈ രൂപകല്പനയെ വേർതിരിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകമാണ് മെറ്റാഡാറ്റ പാളി. തടാകത്തിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ ഇനങ്ങൾക്കും മെറ്റാഡാറ്റ (മറ്റ് ഡാറ്റാ പീസുകളെ കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ) വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരൊറ്റ കാറ്റലോഗാണിത്, കൂടാതെ ഇനിപ്പറയുന്നതുപോലുള്ള അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ കഴിവുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു:
- ഡാറ്റാബേസിന്റെ സ്ഥിരമായ പതിപ്പ്, എസിഐഡി ഇടപാടുകൾക്ക് നന്ദി, സമകാലിക ഇടപാടുകൾ വഴി കാണുന്നു;
- ക്ലൗഡ് ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോർ ഫയലുകൾ സംരക്ഷിക്കാൻ കാഷെ ചെയ്യൽ;
- അന്വേഷണ പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത്തിലാക്കാൻ ഇൻഡെക്സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ഘടന സൂചികകൾ ചേർക്കുന്നു;
- ഡാറ്റാ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തനിപ്പകർപ്പാക്കാൻ സീറോ-കോപ്പി ക്ലോണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു; ഒപ്പം
- ഡാറ്റയുടെ ചില പതിപ്പുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റ പതിപ്പിംഗ് ഉപയോഗിക്കുക.
കൂടാതെ, മെറ്റാഡാറ്റ ലെയർ സ്കീമ മാനേജ്മെന്റ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും സ്റ്റാർ/സ്നോഫ്ലെക്ക് സ്കീമകൾ പോലെയുള്ള DW സ്കീമ ടോപ്പോളജികളുടെ ഉപയോഗം, ഡാറ്റാ തടാകത്തിൽ നേരിട്ട് ഡാറ്റാ ഗവേണൻസും ഓഡിറ്റിംഗ് കഴിവും നൽകാനും, മുഴുവൻ ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ സമഗ്രത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
സ്കീമ പരിണാമത്തിനും നിർവ്വഹണത്തിനുമുള്ള സവിശേഷതകൾ സ്കീമ മാനേജ്മെന്റിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. പട്ടികയുടെ സ്കീമ പാലിക്കാത്ത ഏതെങ്കിലും എഴുത്തുകൾ നിരസിക്കുക വഴി, ഡാറ്റാ സമഗ്രതയും ഗുണനിലവാരവും നിലനിർത്താൻ സ്കീമ എൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
സ്കീമ പരിണാമം, ഡാറ്റ മാറുന്നതിന് അനുസരിച്ച് പട്ടികയുടെ നിലവിലുള്ള സ്കീമ പരിഷ്കരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ തടാകത്തിന് മുകളിൽ ഒരൊറ്റ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ ഇന്റർഫേസ് ഉള്ളതിനാൽ, പ്രവേശന നിയന്ത്രണവും ഓഡിറ്റിംഗ് സാധ്യതകളും ഉണ്ട്.
API ലെയർ
ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ മറ്റൊരു നിർണായക പാളി ഇപ്പോൾ നിലവിലുണ്ട്, എല്ലാ അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്കും ജോലികൾ വേഗത്തിൽ നിർവഹിക്കാനും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടാനും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന നിരവധി API-കൾ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുന്നു.
മെറ്റാഡാറ്റ API-കളുടെ ഉപയോഗം, നൽകിയിരിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റാ ഇനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ആക്സസ് ചെയ്യാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികളുടെ കാര്യത്തിൽ, അവയിൽ ചിലത്, അതായത് TensorFlow, Spark MLlib എന്നിവയ്ക്ക് Parquet പോലുള്ള തുറന്ന ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകൾ വായിക്കാനും മെറ്റാഡാറ്റ ലെയർ നേരിട്ട് ആക്സസ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
അതേ സമയം, ഡാറ്റാഫ്രെയിം എപിഐകൾ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി കൂടുതൽ അവസരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യാനും മാറ്റാനും പ്രോഗ്രാമർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ഉപഭോഗ പാളി
Power BI, Tableau, മറ്റ് ടൂളുകളും ആപ്പുകളും ഉപഭോഗ പാളിക്ക് കീഴിൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ലേക്ഹൗസ് ഡിസൈൻ ഉപയോഗിച്ച്, എല്ലാ മെറ്റാഡാറ്റയും തടാകത്തിൽ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന എല്ലാ ഡാറ്റയും ക്ലയന്റ് ആപ്പുകൾക്ക് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഒരു കമ്പനിയിലെ എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും എല്ലാത്തരം പ്രവർത്തനങ്ങളും നടത്താൻ ലേക്ഹൗസ് ഉപയോഗിക്കാം അനലിറ്റിക്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് ഡാഷ്ബോർഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതും SQL അന്വേഷണങ്ങളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കുകളും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടെ.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ നിലവിലെ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഏകീകരിക്കാനും അവരുടെ മുഴുവൻ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് പ്രോസസ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. വിവിധ സ്രോതസ്സുകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന സൈലോ ബാരിയറുകൾ പൊളിച്ചുനീക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിന് വ്യതിരിക്തമായ പരിഹാരങ്ങളുടെ ആവശ്യകത മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും.
ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഈ സംയോജനം കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് നടപടിക്രമം നിർമ്മിക്കുന്നു. ഇതിന് നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ട്:
- ഭരണം കുറവാണ്: അസംസ്കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത് ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസിനുള്ളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് തയ്യാറാക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ്, അതിലേക്ക് ലിങ്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും സ്രോതസ്സുകളെ അവയുടെ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും ക്രമീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
- വർദ്ധിച്ച ചെലവ്-ഫലപ്രാപ്തി: കംപ്യൂട്ടേഷനും സംഭരണവും വിഭജിക്കുന്ന സമകാലിക ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസുകൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഇത് കമ്പ്യൂട്ട് പവർ വർദ്ധിപ്പിക്കാതെ സംഭരണം വിപുലീകരിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു. ചെലവുകുറഞ്ഞ ഡാറ്റ സംഭരണത്തിന്റെ ഉപയോഗം ചെലവ് കുറഞ്ഞ സ്കേലബിളിറ്റിക്ക് കാരണമാകുന്നു.
- മെച്ചപ്പെട്ട ഡാറ്റ ഭരണം: സുരക്ഷ, മെട്രിക്സ്, റോൾ-ബേസ്ഡ് ആക്സസ്, മറ്റ് പ്രധാന മാനേജ്മെന്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം അനുവദിക്കുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഓപ്പൺ ആർക്കിടെക്ചർ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസുകൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഉറവിടങ്ങളും ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളും ഏകീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, അവ ഭരണം ലളിതമാക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ലളിതമാക്കിയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ: 1980-കളിൽ കണക്ഷൻ വളരെ നിയന്ത്രിതമായതിനാൽ, ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ ആദ്യമായി വികസിപ്പിച്ചപ്പോൾ, പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ച സ്കീമ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾ ബിസിനസുകൾക്കുള്ളിൽ, ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റുകളിൽ പോലും വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിരുന്നു. നടപടിക്രമങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന് ഓവർലാപ്പുചെയ്യുന്ന യൂണിഫോം സ്കീമ ഉപയോഗിച്ച് നിരവധി ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് പല തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റകൾക്കും ഇപ്പോൾ സ്കീമയ്ക്ക് ഓപ്പൺ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾ ഉണ്ടെന്ന വസ്തുത ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ ദോഷങ്ങൾ
ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസുകളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള എല്ലാ ഹൂപ്ലകളും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഈ ആശയം ഇപ്പോഴും വളരെ പുതിയതാണെന്ന കാര്യം മനസ്സിൽ പിടിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഈ പുതിയ രൂപകൽപ്പനയിൽ പൂർണമായി പ്രതിജ്ഞാബദ്ധമാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ദോഷങ്ങൾ തീർക്കുക.
- മോണോലിത്തിക്ക് ഘടന: ഒരു ലേക്ഹൗസിന്റെ എല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഡിസൈൻ നിരവധി ഗുണങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ ഇത് ചില പ്രശ്നങ്ങളും ഉയർത്തുന്നു. മോണോലിത്തിക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ പലപ്പോഴും എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും മോശം സേവനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, മാത്രമല്ല ഇത് കർക്കശവും പരിപാലിക്കാൻ പ്രയാസവുമാണ്. സാധാരണഗതിയിൽ, ആർക്കിടെക്റ്റുകളും ഡിസൈനർമാരും കൂടുതൽ മോഡുലാർ ആർക്കിടെക്ചർ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു, അത് അവർക്ക് വിവിധ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ കഴിയും.
- സാങ്കേതിക വിദ്യ ഇതുവരെ പൂർണമായിട്ടില്ല: അന്തിമ ലക്ഷ്യത്തിൽ ഗണ്യമായ അളവിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഉൾപ്പെടുന്നു. ലേക്ഹൗസുകൾ വിഭാവനം ചെയ്തതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കൂടുതൽ വികസിക്കണം.
- നിലവിലുള്ള ഘടനകളെ അപേക്ഷിച്ച് കാര്യമായ പുരോഗതിയില്ല: ലേക്ഹൗസുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ എത്രത്തോളം മൂല്യം നൽകുമെന്ന കാര്യത്തിൽ ഇപ്പോഴും കാര്യമായ സംശയമുണ്ട്. ഉചിതമായ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉപകരണങ്ങളുമായി ജോടിയാക്കിയ തടാക-വെയർഹൗസ് രൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന കാര്യക്ഷമത കൈവരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ചില വിരോധികൾ വാദിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ വെല്ലുവിളികൾ
ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് സാങ്കേതികത സ്വീകരിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. അതിന്റെ ഘടകഭാഗങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണത കാരണം, ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിനെ എല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന അനുയോജ്യമായ ഒരു ഘടനയായി അല്ലെങ്കിൽ "എല്ലാത്തിനും ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം" ആയി കാണുന്നത് തെറ്റാണ്.
കൂടാതെ, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ദത്തെടുക്കൽ കാരണം, ബിസിനസ്സുകൾക്ക് അവരുടെ നിലവിലെ ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ അവയിലേക്ക് മാറ്റേണ്ടിവരും, പ്രകടമായ സാമ്പത്തിക നേട്ടങ്ങളൊന്നുമില്ലാതെ വിജയത്തിന്റെ വാഗ്ദാനത്തിൽ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നു.
കൈമാറ്റ പ്രക്രിയയിലുടനീളം എന്തെങ്കിലും ലേറ്റൻസി പ്രശ്നങ്ങളോ തടസ്സങ്ങളോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഇത് ചെലവേറിയതും സമയമെടുക്കുന്നതും ഒരുപക്ഷേ സുരക്ഷിതമല്ലാത്തതുമാകാം.
ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾ ഉയർന്ന പ്രത്യേക സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സ്വീകരിക്കണം, ചില വെണ്ടർമാർ അനുസരിച്ച്, ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസുകളായി പരിഹാരങ്ങൾ വ്യക്തമായും പരോക്ഷമായും മാർക്കറ്റ് ചെയ്യുന്നു. സിസ്റ്റത്തിന്റെ മധ്യഭാഗത്തുള്ള ഡാറ്റാ തടാകവുമായി ലിങ്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്ന മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളുമായി ഇവ എല്ലായ്പ്പോഴും പ്രവർത്തിച്ചേക്കില്ല, ഇത് പ്രശ്നങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ബിസിനസ് നിർണ്ണായകമായ ജോലിഭാരങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ 24/7 അനലിറ്റിക്സ് വിതരണം ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കാം, ഇത് ചെലവ് കുറഞ്ഞ സ്കേലബിളിറ്റിയുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
തീരുമാനം
സമീപ വർഷങ്ങളിലെ ഏറ്റവും പുതിയ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ സെന്ററുകൾ ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസാണ്. വിവരസാങ്കേതികവിദ്യ, ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സോഫ്റ്റ്വെയർ, എന്നിങ്ങനെ വിവിധ മേഖലകളെ ഇത് സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു. ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, വിതരണം ചെയ്ത സ്റ്റോറേജ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ.
മാനേജ്മെന്റും വിശകലനവും ലളിതമാക്കിക്കൊണ്ട് ഏത് സ്ഥലത്തുനിന്നും എല്ലാ ഡാറ്റ തരങ്ങളും കേന്ദ്രീകൃതമായി സംഭരിക്കാൻ ഇത് ബിസിനസുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ് വളരെ കൗതുകകരമായ ഒരു ആശയമാണ്.
ഒരു ഡാറ്റാ വെയർഹൗസ് പോലെ വേഗമേറിയതും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു ഓൾ-ഇൻ-വൺ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമിലേക്ക് ആക്സസ് ഉണ്ടെങ്കിൽ ഏതൊരു സ്ഥാപനത്തിനും കാര്യമായ മത്സരക്ഷമത ഉണ്ടായിരിക്കും.
ആശയം ഇപ്പോഴും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, താരതമ്യേന പുതിയതായി തുടരുന്നു. തൽഫലമായി, എന്തെങ്കിലും വ്യാപകമാകുമോ ഇല്ലയോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ കുറച്ച് സമയമെടുത്തേക്കാം.
ലേക്ഹൗസ് വാസ്തുവിദ്യയുടെ ദിശയെക്കുറിച്ച് നാമെല്ലാവരും ജിജ്ഞാസയുള്ളവരായിരിക്കണം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക