Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Data lakehouses menggabungkan konsep gudang data dan data tasik untuk perniagaan.
Alat ini membolehkan anda membina penyelesaian penyimpanan data yang menjimatkan kos dengan menggabungkan keupayaan pengurusan tasik data dengan seni bina data yang terdapat dalam gudang data.
Selain itu, terdapat pengurangan dalam migrasi dan redundansi data, kurang masa yang dibelanjakan untuk mentadbir, dan skema yang lebih pendek dan prosedur tadbir urus data sebenarnya menjadi kenyataan.
Satu data lakehouse mempunyai banyak kelebihan berbanding sistem storan dengan beberapa penyelesaian.
Alat ini masih digunakan oleh saintis data untuk meningkatkan pemahaman mereka tentang perisikan perniagaan dan prosedur pembelajaran mesin.
Artikel ini akan melihat dengan pantas data lakehouse, keupayaannya dan alatan yang tersedia.
Pengenalan kepada Data Lakehouse
Jenis seni bina data baharu yang dipanggil "rumah tasik data” menggabungkan tasik data dan gudang data untuk menangani kelemahan setiap satu secara bebas.
Sistem lakehouse, seperti tasik data, menggunakan storan kos rendah untuk menyimpan sejumlah besar data dalam bentuk asalnya.
Penambahan lapisan metadata di bahagian atas kedai juga menyediakan struktur data dan memperkasakan alatan pengurusan data yang serupa dengan yang terdapat dalam gudang data.
Ia mengandungi sejumlah besar data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur yang diperoleh daripada pelbagai aplikasi perniagaan, sistem dan peranti yang digunakan di seluruh perusahaan.
Akibatnya, tidak seperti tasik data, sistem lakehouse boleh mengurus dan mengoptimumkan data tersebut untuk prestasi SQL.
Ia juga mempunyai keupayaan untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data yang pelbagai pada kos yang lebih murah daripada gudang data.
Data lakehouse berguna apabila anda perlu melaksanakan sebarang akses data atau analitis terhadap sebarang data tetapi tidak pasti dengan data atau analitis yang disyorkan.
Seni bina rumah tasik akan berfungsi dengan baik jika prestasi tidak menjadi perhatian utama.
Itu tidak bermakna anda harus meletakkan keseluruhan struktur anda pada rumah tasik.
Maklumat lanjut tentang cara memilih tasik data, rumah tasik, gudang data atau pangkalan data analitik khusus untuk setiap kes penggunaan boleh didapati disini.
Ciri-ciri Data Lakehouse
- Membaca dan menulis data serentak
- Kebolehsuaian dan kebolehskalaan
- Bantuan skema dengan alat tadbir urus data
- Membaca dan menulis data serentak
- Storan yang berpatutan
- Semua jenis data dan format fail disokong.
- Akses kepada sains data dan alatan pembelajaran mesin yang dioptimumkan
- Pasukan data anda akan mendapat manfaat daripada mempunyai akses kepada hanya satu sistem untuk memindahkan beban kerja melaluinya dengan lebih cepat dan tepat.
- Keupayaan masa nyata untuk inisiatif dalam sains data, pembelajaran mesin dan analitik
5 alat Data Lakehouse teratas
Pangkalan data
Databricks, yang diasaskan oleh orang yang mula-mula membangunkan Apache Spark dan membuatnya sumber terbuka, menyediakan perkhidmatan Apache Spark terurus dan diletakkan sebagai platform untuk tasik data.
Komponen tasik data, tasik delta dan enjin delta dalam seni bina lakehouse Databricks membolehkan kes penggunaan risikan perniagaan, sains data dan pembelajaran mesin.
Tasik data ialah repositori storan awan awam.
Dengan sokongan untuk pengurusan metadata, pemprosesan data kumpulan dan strim untuk set data berbilang struktur, penemuan data, kawalan akses selamat dan analitik SQL.
Databricks menawarkan kebanyakan fungsi pergudangan data yang mungkin dijangka dilihat dalam platform tasik data.
Databricks baru-baru ini melancarkan Pemuat Autonya, yang mengautomasikan ETL dan input data serta memanfaatkan pensampelan data untuk membuat kesimpulan skema untuk pelbagai jenis data, untuk menyampaikan komponen penting dalam strategi penyimpanan tasik data.
Secara bergantian, pengguna boleh membina saluran paip ETL antara tasik data awan awam mereka dan Delta Lake menggunakan Delta Live Tables.
Di atas kertas, Databricks nampaknya mempunyai semua kelebihan, tetapi menyediakan penyelesaian dan mencipta saluran paip datanya memerlukan banyak tenaga manusia daripada pembangun mahir.
Pada skala, jawapannya juga menjadi lebih kompleks. Ia lebih rumit daripada yang kelihatan.
Ahana
Tasik data ialah satu lokasi berpusat di mana anda boleh menyimpan apa sahaja jenis data yang anda pilih pada skala, termasuk data tidak berstruktur dan berstruktur. AWS S3, Microsoft Azure dan Google Cloud Storage ialah tiga tasik data biasa.
Tasik data sangat disukai kerana ia sangat berpatutan dan mudah digunakan; anda pada asasnya boleh menyimpan seberapa banyak jenis data yang anda suka untuk wang yang sangat sedikit.
Tetapi tasik data tidak menawarkan alat terbina dalam seperti analitis, pertanyaan, dsb.
Anda memerlukan enjin pertanyaan dan katalog data di atas tasik data (tempat Ahana Cloud masuk) untuk menanyakan data anda dan menggunakannya.
Dengan yang terbaik dari kedua-dua Gudang Data dan Tasik Data, reka bentuk rumah tasik data baharu telah dibangunkan.
Ini menunjukkan bahawa ia telus, boleh disesuaikan, mempunyai harga/prestasi yang baik, skala seperti tasik data menyokong transaksi dan mempunyai tahap keselamatan yang tinggi setanding dengan gudang data.
Enjin pertanyaan SQL berprestasi tinggi anda ialah otak di sebalik Data Lakehouse. Oleh sebab itu, anda boleh melaksanakan analitis berprestasi tinggi pada data tasik data anda.
Ahana Cloud untuk Presto ialah SaaS untuk Presto pada AWS, menjadikannya sangat mudah untuk mula menggunakan Presto dalam awan.
Untuk tasik data berasaskan S3 anda, Ahana sudah mempunyai katalog data terbina dalam dan caching. Ahana memberikan anda ciri Presto tanpa memerlukan anda mengendalikan overhed kerana ia melakukannya secara dalaman.
AWS Lake Formation, Apache Hudi dan Delta Lake hanyalah beberapa pengurus urus niaga yang merupakan sebahagian daripada timbunan dan berintegrasi dengannya.
Dremio
Organisasi berusaha untuk menilai dengan pantas, ringkas dan cekap sejumlah besar data yang meningkat pesat.
Dremio percaya bahawa rumah tasik data terbuka menggabungkan faedah tasik data dan gudang data secara terbuka adalah pendekatan terbaik untuk mencapainya.
Platform lakehouse Dremio menyediakan pengalaman yang sesuai untuk semua orang, dengan UI mudah yang membolehkan pengguna melengkapkan analisis dalam sebahagian kecil masa.
Dremio Cloud, platform lakehouse data terurus sepenuhnya, dan pelancaran dua perkhidmatan baharu: Dremio Sonar, enjin pertanyaan lakehouse, dan Dremio Arctic, kedai mega pintar untuk Apache Iceberg yang memberikan pengalaman unik seperti Git untuk lakehouse.
Semua beban kerja SQL organisasi boleh dijalankan pada platform Dremio Cloud tanpa geseran dan berskala tanpa henti, yang juga mengautomasikan tugas pengurusan data.
Ia dibina untuk SQL, menawarkan pengalaman seperti Git, sumber terbuka dan sentiasa percuma.
Mereka menciptanya untuk menjadi platform lakehouse yang dipuja oleh pasukan data.
Menggunakan format jadual dan fail sumber terbuka seperti Apache Iceberg dan Apache Parket, data anda kekal dalam storan tasik data anda sendiri apabila menggunakan Dremio Cloud.
Inovasi masa depan boleh diterima pakai dengan mudah, dan enjin yang sesuai boleh dipilih berdasarkan beban kerja anda.
Snowflake
Snowflake ialah platform data dan analitik awan yang boleh memenuhi keperluan tasik data dan gudang.
Ia bermula sebagai sistem gudang data yang dibina di atas infrastruktur awan.
Platform ini terdiri daripada repositori storan berpusat yang terletak di atas storan awan awam daripada AWS, Microsoft Azure atau Google Cloud Platform (GCP).
Berikutan itu ialah lapisan pengiraan berbilang kelompok, di mana pengguna boleh melancarkan gudang data maya dan menjalankan pertanyaan SQL terhadap storan data mereka.
Seni bina membenarkan untuk memisahkan storan dan sumber pengiraan, membolehkan organisasi menskalakan kedua-duanya secara bebas mengikut keperluan.
Akhir sekali, Snowflake menyediakan lapisan perkhidmatan dengan pengkategorian metadata, pengurusan sumber, tadbir urus data, urus niaga dan ciri lain.
Penyambung alat BI, pengurusan metadata, kawalan akses dan pertanyaan SQL hanyalah sebahagian daripada fungsi gudang data yang ditawarkan oleh platform tersebut.
Snowflake, walau bagaimanapun, terhad kepada enjin pertanyaan berasaskan SQL hubungan tunggal.
Akibatnya, ia menjadi lebih mudah untuk ditadbir tetapi kurang boleh disesuaikan, dan visi tasik data berbilang model tidak direalisasikan.
Selain itu, sebelum data daripada storan awan boleh dicari atau dianalisis, Snowflake memerlukan perniagaan untuk memuatkannya ke dalam lapisan storan berpusat.
Prosedur saluran paip data manual memerlukan ETL, peruntukan dan pemformatan data sebelum ia boleh diperiksa. Meningkatkan proses manual ini menjadikan proses ini mengecewakan.
Pilihan lain yang nampaknya sesuai di atas kertas tetapi sebenarnya, menyimpang daripada prinsip tasik data input data mudah ialah rumah tasik data Snowflake.
Oracle
Seni bina moden dan terbuka yang dikenali sebagai "data lakehouse" membolehkan anda menyimpan, memahami dan menganalisis semua data anda.
Keluasan dan fleksibiliti penyelesaian tasik data sumber terbuka yang paling disukai digabungkan dengan kekuatan dan kedalaman gudang data.
Rangka kerja AI terbaharu dan perkhidmatan AI prabina boleh digunakan dengan rumah tasik data pada Infrastruktur Awan Oracle (OCI).
Ia boleh digunakan dengan jenis data tambahan semasa menggunakan tasik data sumber terbuka. Tetapi masa dan usaha yang diperlukan untuk menguruskannya boleh menjadi kelemahan yang berterusan.
OCI menawarkan perkhidmatan rumah tasik sumber terbuka terurus sepenuhnya pada kadar yang lebih rendah dan dengan pengurusan yang kurang, membolehkan anda menjangka perbelanjaan operasi yang lebih rendah, kebolehskalaan dan keselamatan yang lebih baik, serta kapasiti untuk menyatukan semua data sedia ada anda dalam satu lokasi.
Data lakehouse akan meningkatkan nilai gudang data dan pasar, yang penting untuk perusahaan yang berjaya.
Data boleh diambil menggunakan lakehouse dari beberapa lokasi dengan hanya satu pertanyaan SQL.
Program dan alatan sedia ada menerima akses telus kepada semua data tanpa memerlukan pelarasan atau memperoleh kemahiran baharu.
Kesimpulan
Pengenalan penyelesaian data lakehouse merupakan gambaran aliran yang lebih besar dalam data besar, iaitu penyepaduan analitik dan penyimpanan data dalam platform data bersatu untuk memaksimumkan nilai perniagaan daripada data sambil mengurangkan masa, kos dan kerumitan pengekstrakan nilai.
Platform termasuk Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio, dan Oracle semuanya telah dikaitkan dengan idea "rumah tasik data", tetapi masing-masing mempunyai set ciri unik dan kecenderungan untuk berfungsi lebih seperti gudang data daripada tasik data sebenar secara keseluruhan.
Apabila penyelesaian dipasarkan sebagai "rumah tasik data", perniagaan harus berhati-hati dengan maksud sebenarnya.
Perusahaan perlu melihat melangkaui jargon pemasaran seperti "data lakehouse" dan sebaliknya melihat ciri setiap platform untuk memilih platform data terbaik yang akan berkembang dengan perniagaan mereka pada masa hadapan.
Sila tinggalkan balasan anda