ဒေတာပလပ်ဖောင်းများအကြောင်း စဉ်းစားသောအခါတွင် ရရှိနိုင်သောဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ဗိသုကာရွေးချယ်မှုများအားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အနည်းငယ်ခက်ခဲပေမည်။
လုပ်ငန်းဒေတာပလပ်ဖောင်းတစ်ခုတွင် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများ၊ ဒေတာမော်ဒယ်များ၊ ဒေတာအိုင်များနှင့် အစီရင်ခံစာများ ပါဝင်လေ့ရှိပြီး တစ်ခုစီတွင် တိကျသောရည်ရွယ်ချက်နှင့် လိုအပ်သောကျွမ်းကျင်မှုအစုံပါရှိသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ data lakehouse ဟုခေါ်သော ဒီဇိုင်းအသစ်သည် ပြီးခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။
data lakes နှင့် data warehouse data management ၏ ဘက်စုံသုံးနိုင်မှုအား "data lakehouse" ဟုအမည်ပေးထားသော တော်လှန်သောဒေတာသိုလှောင်မှုဗိသုကာတွင် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်းများ၊ အင်္ဂါရပ်များ၊ ဗိသုကာပညာနှင့် အခြားသော ရှုထောင့်များအပါအဝင် ဤပို့စ်တွင် ဒေတာအိုင်နက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စစ်ဆေးပါမည်။
Data Lakehouse ဆိုတာဘာလဲ။
နာမည် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသည့်အတိုင်း data lakehouse သည် data lake တစ်ခုချင်းစီ၏ ချို့ယွင်းချက်များကို သီးခြားဖြေရှင်းရန် data lake တစ်ခုနှင့် data warehouse ပေါင်းစပ်ထားသော data architectural အမျိုးအစားအသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ lakehouse စနစ်သည် data lakes များကဲ့သို့ ၎င်းတို့၏ မူလပုံစံများတွင် ဒေတာအများအပြားကို ထိန်းသိမ်းရန် စျေးသက်သာသော သိုလှောင်မှုကို အသုံးပြုပါသည်။ စတိုး၏အပေါ်ရှိ မက်တာဒေတာအလွှာကို ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံကိုလည်း ပေးစွမ်းပြီး ဒေတာဂိုဒေါင်များတွင် တွေ့ရှိရသည့် ဒေတာသိုလှောင်မှုကဲ့သို့သော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများကို အားကောင်းစေသည်။
၎င်းသည် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့အစည်းတစ်လျှောက်လုံးအသုံးပြုသည့် မတူညီသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းသုံး အပလီကေးရှင်းများ၊ စနစ်များနှင့် ဂက်ဂျက်များမှရရှိသော ကြီးမားသောဖွဲ့စည်းပုံ၊ တစ်ပိုင်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာများ၏ ကြီးမားသောပမာဏကို သိမ်းဆည်းထားသည်။
အချိန်အများစုတွင်၊ data lake များသည် data များကို open, general file formats များဖြင့်သိမ်းဆည်းရန် file application programming interface (API) ဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော သိုလှောင်မှုအခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးပြုပါသည်။
ယင်းကြောင့် အဖွဲ့အများအပြားသည် ဒေတာသိပ္ပံကဲ့သို့သော အစပျိုးမှုအမျိုးမျိုးအတွက် စနစ်တစ်ခုတည်းမှတစ်ဆင့် ကုမ္ပဏီဒေတာအားလုံးကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေသည်၊ စက်သင်ယူမှု, နှင့်စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေး။
အင်္ဂါရပ်များ
- ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော သိုလှောင်မှု။ Data lakehouse သည် စျေးသက်သာသော အရာဝတ္ထု သိမ်းဆည်းခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းနိုင်ရပါမည်။ Google မိုးတိမ် သိုလှောင်မှု၊ Azure Blob သိုလှောင်မှု၊ Amazon ရိုးရှင်းသော သိုလှောင်မှုဝန်ဆောင်မှု သို့မဟုတ် ORC သို့မဟုတ် ပါကေးကို အသုံးပြုထားသည်။
- ဒေတာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မှု- ဒေတာ အပြင်အဆင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ကက်ရှ်ချခြင်းနှင့် အညွှန်းပြုလုပ်ခြင်းများသည် ဒေတာအိုင်ကွန်တစ်ခုသည် ဒေတာ၏မူရင်းဖော်မတ်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ဒေတာကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပုံ နမူနာအချို့ဖြစ်သည်။
- အရောင်းအ၀ယ်ဆိုင်ရာ မက်တာဒေတာအလွှာ- မရှိမဖြစ် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော သိုလှောင်မှု၏ထိပ်တွင်၊ ၎င်းသည် ဒေတာဂိုဒေါင်စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အရေးကြီးသော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုစွမ်းရည်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Declarative DataFrame API အတွက် ပံ့ပိုးမှု- AI ကိရိယာ အများစုသည် ကုန်ကြမ်း သိုလှောင်ထားသည့် ဒေတာကို ရယူရန် DataFrames ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Declarative DataFrame API အတွက် ပံ့ပိုးမှုသည် ဒေတာသိပ္ပံ သို့မဟုတ် AI လုပ်ငန်းကို တုံ့ပြန်ရာတွင် ဒေတာ၏ တင်ပြမှုနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံကို တက်ကြွစွာ မြှင့်တင်နိုင်မှုကို တိုးစေသည်။
- ACID အရောင်းအ၀ယ်များအတွက် ပံ့ပိုးမှု- အတိုကောက်အမည် ACID သည် အက်တမ်မစ်၊ တစ်သမတ်တည်း၊ အထီးကျန်မှုနှင့် ကြာရှည်ခံမှုကို ကိုယ်စားပြုသည့် ACID သည် ငွေပေးငွေယူတစ်ခုကို သတ်မှတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဒေတာများ၏ လိုက်လျောညီထွေမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အာမခံပါသည်။ ထိုသို့သော အရောင်းအဝယ်များသည် ယခင်က ဒေတာသိုလှောင်ရုံများတွင်သာ ဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ lakehouse သည် data lakes များဖြင့် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် ရွေးချယ်ခွင့် ပေးထားသည်။ ကောင်းစွာ။ ဒေတာပိုက်လိုင်းများစွာကို တစ်ပြိုင်တည်းဖတ်ပြီး ရေးခြင်းအပါအဝင် ဒေတာပိုက်လိုင်းများဖြင့်၊ ၎င်းသည် နောက်ပိုင်းတွင် ဒေတာအရည်အသွေးနိမ့်သည့် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည်။
Data Lakehouse ၏ဒြပ်စင်များ
Data lakehouse ၏ဗိသုကာလက်ရာကို မြင့်မားသောအဆင့်တွင် အဓိကအဆင့်နှစ်ဆင့်ခွဲထားသည်။ သိုလှောင်မှုအလွှာ၏ ဒေတာစားသုံးမှုကို Lakehouse ပလပ်ဖောင်း (ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာအိုင်) မှ ထိန်းချုပ်ထားသည်။
ဒေတာကို ဒေတာဂိုဒေါင်သို့ တင်ရန် သို့မဟုတ် ၎င်းကို သီးသန့်ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲရန် မလိုအပ်ဘဲ၊ စီမံဆောင်ရွက်သည့်အလွှာသည် ကိရိယာများစွာကို အသုံးပြု၍ သိုလှောင်မှုအလွှာရှိ ဒေတာကို တိုက်ရိုက်မေးမြန်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ထို့နောက် BI အက်ပ်များအပြင် AI နှင့် ML နည်းပညာများသည် ဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ data lake ၏ စီးပွားရေးကို ဤဒီဇိုင်းဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း မည်သည့် processing engine မဆို ဤ data ကို ဖတ်နိုင်သောကြောင့်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ပြင်ဆင်ထားသော data ကို စနစ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လွတ်လပ်စွာ ပြုလုပ်နိုင်ခွင့်ရှိသည်။ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပရိုဆက်ဆာ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ကျစရိတ် နှစ်မျိုးလုံးကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
အောက်ပါ ACID (atomicity၊ ညီညွတ်မှု၊ အထီးကျန်မှုနှင့် ကြာရှည်ခံမှု) စံနှုန်းများကို လိုက်နာသော ဒေတာဘေ့စ်အရောင်းအ၀ယ်များအတွက် ပံ့ပိုးပေးမှုကြောင့်၊ ဗိသုကာလက်ရာသည် ပါတီအများအပြားကို စနစ်အတွင်းတွင် တစ်ပြိုင်နက် ဒေတာများကို ဝင်ရောက်ရေးသားနိုင်စေသည်-
- အနုမြူဗုံး ငွေပေးငွေယူ အပြည့် သို့မဟုတ် တစ်ခုမျှ အရောင်းအဝယ် ပြီးမြောက်ချိန်တွင် အောင်မြင်သည်ဟူသော အချက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု အနှောင့်အယှက်ဖြစ်သည့်အခါ၊ ၎င်းက ဒေတာဆုံးရှုံးမှု သို့မဟုတ် အကျင့်ပျက်ခြစားမှုကို ရှောင်ရှားရန် ကူညီပေးသည်။
- ပါဝင် အရောင်းအ၀ယ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော၊ တသမတ်တည်းဖြစ်မြောက်စေမည့် အာမခံချက်များ။ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ ဒေတာတိုင်းသည် တရားဝင်ကြောင်း သေချာစေခြင်းဖြင့် ဒေတာ၏ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းပါသည်။
- သီးခြားထားခြင်း ပြီးသွားသည်အထိ စနစ်အတွင်း အခြားငွေပေးငွေယူကြောင့် မည်သည့်ငွေပေးငွေယူမျှ ထိခိုက်မှုမဖြစ်နိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ၎င်းသည် ပါတီအများအပြားကို တစ်ဖက်နှင့်တစ်ဖက် အနှောင့်အယှက်မဖြစ်စေဘဲ တူညီသောစနစ်မှ တစ်ပြိုင်နက်ဖတ်ရှုနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
- ကြာရှည်ခံမှု ငွေပေးငွေယူတစ်ခုပြီးသွားသည်နှင့် စနစ်တစ်ခုအတွင်းရှိ ဒေတာပြောင်းလဲမှုများ ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ကို အာမခံပါသည်။ ငွေပေးငွေယူတစ်ခုမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော ပြောင်းလဲမှုမှန်သမျှကို အမြဲတမ်း သိမ်းဆည်းထားမည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာ Lakehouse ဗိသုကာ
Databricks (၎င်းတို့၏ Delta Lake အယူအဆကို တီထွင်သူနှင့် ဒီဇိုင်နာ) နှင့် AWS တို့သည် data lakehouse အယူအဆအတွက် အဓိက ထောက်ခံအားပေးသူ နှစ်ဦးဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ရေကန်အိမ်များ၏ ဗိသုကာ အသွင်အပြင်ကို ဖော်ပြရန် ၎င်းတို့၏ အသိပညာနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ အားကိုးရပေမည်။
Data lakehouse စနစ်တွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အလွှာငါးခုရှိလိမ့်မည်-
- စားသုံးမိသောအလွှာ
- သိုလှောင်မှုအလွှာ
- မက်တာဒေတာအလွှာ
- API အလွှာ
- စားသုံးမှုအလွှာ
စားသုံးမိသောအလွှာ
စနစ်၏ပထမအလွှာသည် အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပြီး သိုလှောင်မှုအလွှာသို့ ပေးပို့ရန် တာဝန်ရှိသည်။ အလွှာသည် batch နှင့် streaming data processing တို့ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းအပါအဝင် များပြားလှသော အတွင်းနှင့် ပြင်ပအရင်းအမြစ်များသို့ ချိတ်ဆက်ရန် ပရိုတိုကောများစွာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- NoSQL ဒေတာဘေ့စ်များ၊
- ဖိုင်မျှဝေမှုများ
- CRM လျှောက်လွှာများ၊
- ဝက်ဘ်ဆိုက်များ,
- IoT အာရုံခံကိရိယာများ၊
- လူမှုရေးမီဒီယာ,
- Software as a Service (SaaS) အပလီကေးရှင်းများနှင့်
- ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များ, etc.
ဤအချိန်တွင်၊ ဒေတာလွှင့်ခြင်းအတွက် Apache Kafka နှင့် RDBMSs နှင့် NoSQL ဒေတာဘေ့စ်များမှ ဒေတာတင်သွင်းခြင်းအတွက် Amazon Data Migration Service (Amazon DMS) ကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
သိုလှောင်မှုအလွှာ
lakehouse ဗိသုကာသည် AWS S3 ကဲ့သို့သော စျေးမကြီးသော အရာဝတ္ထုစတိုးများတွင် အရာဝတ္ထုများအဖြစ် ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို သိမ်းဆည်းနိုင်စေရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဖွင့်ထားသော ဖိုင်ဖော်မတ်များကို အသုံးပြု၍ သုံးစွဲသူကိရိယာများသည် ထိုအရာများကို စတိုးမှ တိုက်ရိုက်ဖတ်နိုင်သည်။
၎င်းသည် API အများအပြားနှင့် သုံးစွဲမှုအလွှာအစိတ်အပိုင်းများအတွက် တူညီသောဒေတာကို ရယူသုံးစွဲနိုင်စေပါသည်။ မက်တာဒေတာအလွှာသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံဒေတာအတွဲများအတွက် schemas များကို သိမ်းဆည်းထားသောကြောင့် အစိတ်အပိုင်းများသည် ၎င်းတို့ကိုဖတ်သည့်အခါ ဒေတာတွင် ၎င်းတို့ကိုအသုံးချနိုင်စေရန်။
ဥပမာအားဖြင့် Hadoop Distributed File System (HDFS) ပလပ်ဖောင်းကို ကွန်ပြူတာနှင့် သိုလှောင်ရုံများကို ပိုင်းခြားထားသည့် cloud repository ဝန်ဆောင်မှုများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ Lakehouse သည် ဤဝန်ဆောင်မှုများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။
မက်တာဒေတာအလွှာ
မက်တာဒေတာအလွှာသည် ဤဒီဇိုင်းကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော ဒေတာကန်အိမ်တစ်ခု၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အိုင်အတွင်းသိမ်းဆည်းထားသည့်အရာအားလုံးအတွက် မက်တာဒေတာ (အခြားဒေတာအပိုင်းများအကြောင်း) ကို ပေးဆောင်သည့် တစ်ခုတည်းသောကတ်တလောက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား စီမံခန့်ခွဲရေးစွမ်းရည်များကို အသုံးချနိုင်စေသည်-
- ACID အရောင်းအ၀ယ်များကြောင့် ဒေတာဘေ့စ်၏ တသမတ်တည်းဗားရှင်းကို တစ်ပြိုင်တည်း ငွေပေးချေမှုများဖြင့် မြင်တွေ့ရသည်။
- cloud အရာဝတ္ထု ဖိုင်များကို သိမ်းဆည်းရန် caching
- query processing ကို အရှိန်မြှင့်ရန် indexing ကို အသုံးပြု၍ data structure index များကို ပေါင်းထည့်ခြင်း၊
- ဒေတာအရာဝတ္တုများကိုပွားရန် သုည-မိတ္တူပွားခြင်းကို အသုံးပြုခြင်း၊ နှင့်
- ဒေတာဗားရှင်းအချို့ စသည်တို့ကို သိမ်းဆည်းရန် ဒေတာဗားရှင်းကို အသုံးပြုပါ။
ထို့အပြင်၊ မက်တာဒေတာအလွှာသည် schema စီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်၊ ကြယ်/နှင်းပွင့်အစီအစဉ်များကဲ့သို့ DW schema topologies အသုံးပြုမှုနှင့် data lake တွင် တိုက်ရိုက်စာရင်းစစ်ခြင်းနှင့် data lake တွင် တိုက်ရိုက်စာရင်းစစ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး ဒေတာပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံး၏ ခိုင်မာမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
schema ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်နှင့် ပြဋ္ဌာန်းမှုအတွက် အင်္ဂါရပ်များကို schema စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် ပါဝင်သည်။ ဇယား၏ schema နှင့် မကိုက်ညီသော စာများကို ငြင်းပယ်ခြင်းဖြင့်၊ schema enforcement သည် အသုံးပြုသူများအား ဒေတာ ခိုင်မာမှုနှင့် အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်စေပါသည်။
Schema ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်သည် ပြောင်းလဲနေသောဒေတာကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် ဇယား၏လက်ရှိအစီအစဉ်ကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။ data lake ၏ထိပ်တွင်တစ်ခုတည်းသောစီမံခန့်ခွဲရေးအင်တာဖေ့စ်ကြောင့်, access control နှင့် auditing ဖြစ်နိုင်ချေများရှိပါသည်။
API အလွှာ
ယခုအခါတွင် ဗိသုကာပညာ၏ အရေးကြီးသော အလွှာတစ်ခု ရှိနေပြီး၊ သုံးစွဲသူအားလုံး အလုပ်အကိုင်များ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ပိုမိုခေတ်မီသော စာရင်းအင်းများရရှိရန် API အများအပြားကို လက်ခံဆောင်ရွက်ပေးလျက်ရှိပါသည်။
မက်တာဒေတာ API များကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ပေးထားသည့်အက်ပ်တစ်ခုအတွက် လိုအပ်သောဒေတာပစ္စည်းများကို ခွဲခြားသိရှိရန်နှင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
စက်သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်များ၏ စည်းကမ်းချက်များအရ TensorFlow နှင့် Spark MLlib ကဲ့သို့သော ၎င်းတို့ထဲမှ အချို့သည် Parquet ကဲ့သို့သော အဖွင့်ဖိုင်ဖော်မတ်များကို ဖတ်နိုင်ပြီး မက်တာဒေတာအလွှာကို တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်နိုင်သည်။
တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ DataFrame APIs များသည် ပရိုဂရမ်မာများအား ပြန့်ကျဲနေသောဒေတာများကို စုစည်းပြီး ပြောင်းလဲနိုင်စေခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အခွင့်အလမ်းများကို ပေးပါသည်။
စားသုံးမှုအလွှာ
Power BI၊ Tableau နှင့် အခြားကိရိယာများနှင့် အက်ပ်များကို စားသုံးမှုအလွှာအောက်တွင် လက်ခံထားသည်။ lakehouse ဒီဇိုင်းဖြင့်၊ မက်တာဒေတာနှင့် ရေကန်တစ်ခုအတွင်း သိမ်းဆည်းထားသည့် ဒေတာအားလုံးကို client အက်ပ်များသို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ရေကန်ကို ကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွင်း အသုံးပြုသူအားလုံး အသုံးပြုနိုင်ပြီး အမျိုးအစားအားလုံးကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများလုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေး ဒက်ရှ်ဘုတ်များ ဖန်တီးခြင်းနှင့် SQL မေးမြန်းမှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများ အပါအဝင်။
Data Lakehouse ၏အားသာချက်များ
အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ လက်ရှိဒေတာပလပ်ဖောင်းကို ပေါင်းစည်းကာ ၎င်းတို့၏ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဖန်တီးနိုင်သည် ။ အမျိုးမျိုးသောရင်းမြစ်များကိုချိတ်ဆက်သည့် silo အတားအဆီးများကိုဖျက်သိမ်းခြင်းဖြင့် data lakehouse သည်ကွဲပြားသောဖြေရှင်းချက်များအတွက်လိုအပ်မှုကိုအစားထိုးနိုင်သည်။
စုစည်းထားသော ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် သိသိသာသာ ပိုမိုထိရောက်သော အဆုံးမှအဆုံးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ၎င်းတွင်အားသာချက်များစွာရှိသည်။
- အုပ်ချုပ်မှုနည်းတယ်။: ဒေတာကုန်ကြမ်းမှ ဒေတာကို ထုတ်ယူပြီး ဒေတာဂိုဒေါင်အတွင်း အသုံးပြုရန် ပြင်ဆင်ခြင်းထက်၊ ဒေတာ lakehouse သည် ၎င်းနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော မည်သည့်အရင်းအမြစ်များကိုမဆို ၎င်းတို့၏ဒေတာများရရှိနိုင်ပြီး အသုံးပြုရန်အတွက် စနစ်တကျထားရှိရန် ခွင့်ပြုပါသည်။
- စရိတ်စက ထိရောက်မှု တိုးလာသည်။ဒေတာရေကန်များကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် သိုလှောင်မှုကို ပိုင်းခြားထားသည့် ခေတ်ပြိုင်အခြေခံအဆောက်အအုံများကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် သိုလှောင်မှုအား ချဲ့ထွင်ရန် လွယ်ကူစေရန်အတွက် တွက်ချက်မှုစွမ်းအားကို တိုးမြှင့်ခြင်းမပြုဘဲ ပြုလုပ်ထားသည်။ စျေးမကြီးသော ဒေတာသိုလှောင်မှုကို အသုံးပြုရုံဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အရွယ်အစားကို ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- ပိုမိုကောင်းမွန်သော အချက်အလက် စီမံခန့်ခွဲမှုဒေတာရေကန်များကို လုံခြုံရေး၊ မက်ထရစ်များ၊ အခန်းကဏ္ဍအခြေခံဝင်ရောက်ခွင့်နှင့် အခြားအရေးကြီးသော စီမံခန့်ခွဲမှု အစိတ်အပိုင်းများကို ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်စေမည့် စံသတ်မှတ်ထားသော အဖွင့်ဗိသုကာဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။ အရင်းအမြစ်များနှင့် ဒေတာအရင်းအမြစ်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် ရိုးရှင်းပြီး အုပ်ချုပ်ရေးကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
- ရိုးရှင်းသောစံနှုန်းများ: 1980 ခုနှစ်များအတွင်း ချိတ်ဆက်မှုကို အလွန်ကန့်သတ်ထားသောကြောင့်၊ ဒေတာသိုလှောင်ရုံများကို စတင်တီထွင်သောအခါ၊ ဌာနဆိုင်ရာများသာမက လုပ်ငန်းများတွင်ပါ ဒေသန္တရအစီအစဉ်စံနှုန်းများကို မကြာခဏ တီထွင်ခဲ့ကြသည်။ Data lakehouses များသည် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ချောမွေ့စေရန် ဒေတာရင်းမြစ်များစွာကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဒေတာအမျိုးအစားများစွာတွင် စံနှုန်းများကို ယခုအချိန်တွင် စံနှုန်းများရှိသည်ဟူသောအချက်ကို အသုံးပြုပါသည်။
Data Lakehouse ၏ အားနည်းချက်များ
ဒေတာရေကန်များအနီးရှိ hoopla များအားလုံးရှိသော်လည်း၊ အိုင်ဒီယာသည် အလွန်အသစ်ဖြစ်နေသေးကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤဒီဇိုင်းအသစ်ကို အပြည့်အဝမလုပ်ဆောင်မီ အားနည်းချက်များကို သေချာချိန်ဆပါ။
- Monolithic ဖွဲ့စည်းပုံ: ကန်တော်ကြီး၏ အလုံးစုံပါဝင်သော ဒီဇိုင်းသည် အားသာချက်များစွာကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ပြဿနာအချို့ကိုလည်း ပေါ်ပေါက်စေသည်။ Monolithic ဗိသုကာလက်ရာများသည် သုံးစွဲသူအားလုံးအတွက် ဝန်ဆောင်မှုညံ့ဖျင်းမှုကို မကြာခဏဖြစ်ပေါ်စေပြီး တောင့်တင်းပြီး ထိန်းသိမ်းရခက်ခဲနိုင်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ဗိသုကာပညာရှင်များနှင့် ဒီဇိုင်နာများသည် အမျိုးမျိုးသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော ပိုမိုသော မော်ဂျူလာဗိသုကာကို နှစ်သက်ကြသည်။
- နည်းပညာက သိပ်မရှိသေးဘူး။: နောက်ဆုံးပန်းတိုင်မှာ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ပမာဏတစ်ခု ပါဝင်ပါသည်။ ရေကန်များသည် မျှော်မှန်းထားသည့်အတိုင်း မလုပ်ဆောင်မီ၊ ဤနည်းပညာများကို ပိုမိုတိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။
- လက်ရှိဖွဲ့စည်းပုံများထက် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှု မဟုတ်ပါ။: ရေကန်အိမ်များသည် အမှန်တကယ် မည်မျှတန်ဖိုးရှိမည်ကို သံသယများစွာရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ သင့်လျော်သော အလိုအလျောက်စက်ကိရိယာများနှင့် တွဲဖက်ထားသော ကန်ဂိုဒေါင်ဒီဇိုင်းသည် နှိုင်းယှဥ်သော ထိရောက်မှုရနိုင်သည်ဟု အချို့သော နှောင့်ယှက်သူများက ငြင်းခုံကြသည်။
Data Lakehouse ၏စိန်ခေါ်မှုများ
data lakehouse နည်းပညာကို လက်ခံကျင့်သုံးရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်း အစိတ်အပိုင်းများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့်၊ ဒေတာကန်အိမ်ကို အလုံးစုံ လွှမ်းခြုံနိုင်သော စံပြဖွဲ့စည်းပုံ သို့မဟုတ် "အရာရာအတွက် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု" အဖြစ် ရှုမြင်ခြင်းသည် မှားယွင်းပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာရေကန်များ တိုးပွားလာခြင်းကြောင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ လက်ရှိဒေတာသိုလှောင်ရုံများကို ၎င်းတို့ထံ ပြောင်းရွှေ့ရမည်ဖြစ်ပြီး စီးပွားရေးအကျိုးအမြတ်မရှိဘဲ အောင်မြင်မှုရမည်ဟု ကတိပေးထားသည့်အပေါ်သာ အားကိုးရမည်ဖြစ်သည်။
အပြောင်းအရွှေ့လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်တွင် တုံ့ပြန်ချိန်ညှိမှုပြဿနာများ သို့မဟုတ် ပြတ်တောက်မှုများရှိခဲ့ပါက၊ ၎င်းသည် စျေးကြီးခြင်း၊ အချိန်ကုန်ခြင်းနှင့် အန္တရာယ်မကင်းခြင်းတို့ ဖြစ်နိုင်ပါသည်။
လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများသည် data lakehouses အဖြစ် အတိအလင်း သို့မဟုတ် အကျုံးဝင်သော စျေးကွက်ဖြေရှင်းချက်များအား အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်သည့် အဆိုအရ အထူးပြုထားသော နည်းပညာများကို လက်ခံရယူရပါမည်။ ၎င်းတို့သည် စနစ်၏ဗဟိုရှိ data lake နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော အခြားကိရိယာများနှင့် အမြဲတမ်း အလုပ်မဖြစ်နိုင်သဖြင့် ပြဿနာများကို ပေါင်းထည့်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အတိုင်းအတာဖြင့် အခြေခံအဆောက်အအုံကို တောင်းဆိုသည့် စီးပွားရေးအရ အရေးပါသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် 24/7 ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပံ့ပိုးရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း နောက်ဆုံးပေါ် ဒေတာစင်တာအမျိုးမျိုးသည် ဒေတာရေကန်များဖြစ်သည်။. သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာ၊ open-source software ကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ cloud computingနှင့် ဖြန့်ဝေသိုလှောင်မှု ပရိုတိုကောများ။
၎င်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို မည်သည့်နေရာမှမဆို ဒေတာအမျိုးအစားအားလုံးကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားနိုင်ပြီး စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရိုးရှင်းစေသည်။ Data Lakehouse သည် အလွန်စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။
မည်သည့်ကုမ္ပဏီမဆို data lake ကဲ့သို့ လိုက်လျောညီထွေရှိသော်လည်း data lake ကဲ့သို့ လိုက်လျောညီထွေရှိကာ data warehouse ကဲ့သို့ လျင်မြန်ထိရောက်သော all-in-one data platform သို့ဝင်ရောက်နိုင်လျှင် သိသာထင်ရှားသောယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းရှိမည်ဖြစ်သည်။
စိတ်ကူးက ဖွံ့ဖြိုးဆဲဖြစ်ပြီး အတော်လေး အသစ်ဖြစ်နေဆဲပါ။ ရလဒ်အနေနဲ့ တစ်ခုခု ပျံ့နှံ့နိုင်မလားဆိုတာ ဆုံးဖြတ်ဖို့ အချိန်အနည်းငယ်ကြာနိုင်ပါတယ်။
Lakehouse ဗိသုကာလက်ရာ ဦးတည်ရာကို ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး သိချင်နေသင့်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave