မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
ကုမ္ပဏီများသည် အရေးကြီးသော လုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်များကို အသိပေးရန်၊ ထုတ်ကုန်ကမ်းလှမ်းမှုများကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် ၎င်းတို့အပေါ် ပိုမိုမှီခိုလာသောကြောင့် ကုမ္ပဏီများသည် ယခင်ကထက် ဒေတာများကို ပိုမိုရယူလာကြသည်။
ဒေတာပမာဏကို ကိန်းဂဏန်းနှုန်းထားဖြင့် ဖန်တီးထားသောကြောင့် cloud သည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ၊ အားကိုးနိုင်မှုနှင့် ရရှိနိုင်မှုအပါအဝင် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။
cloud ဂေဟစနစ်တွင် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ကိရိယာများနှင့် နည်းပညာများစွာလည်း ရှိပါသည်။ အသုံးအများဆုံးသော ဒေတာသိုလှောင်မှု အကြီးစား အမျိုးအစား နှစ်မျိုးမှာ ဒေတာသိုလှောင်ရုံများနှင့် ဒေတာကန်များဖြစ်သည်။
မော်ဒယ်နှင့် ဒေတာကို သက်ဆိုင်ရာမှ မမေးမြန်းနိုင်သောကြောင့် data lake ကို အသုံးပြုခြင်းသည် ဆွဲဆောင်မှုနည်းသော်လည်း၊ ဒေတာသိုလှောင်မှုကို တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုရန်အတွက် ဒေတာဂိုဒေါင်ကို အသုံးချခြင်းသည် ဖြုန်းတီးမှုဖြစ်သည်။
Wမည်သည့် cloud တည်ဆောက်ပုံ အမျိုးအစားကို ကျွန်ုပ်တို့ ရွေးချယ်မည်နည်း။
data lakehouse အတွက် ပိုမိုသော သဘောတရားများကို စဉ်းစားသင့်သလား သို့မဟုတ် ဂိုဒေါင်၏ ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ရေကန်၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျေနပ်သင့်ပါသလား။
"data lakehouse" ဟုခေါ်သော ဆန်းသစ်သောဒေတာသိမ်းဆည်းမှုဗိသုကာသည် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများ၏ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ဒေတာအိုင်များ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေး (BI)၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာသိုလှောင်မှုပိုက်လိုင်းကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အမျိုးမျိုးသော ကြီးမားသောဒေတာသိုလှောင်မှုနည်းလမ်းများကို နားလည်ရန်မှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှု (ML) သင့်ကုမ္ပဏီ၏ တောင်းဆိုချက်များပေါ်မူတည်၍ အလုပ်တာဝန်များ။
ဤပို့စ်တွင်၊ Data Warehouse၊ Data Lake နှင့် Data Lakehouse တို့ကို အကျိုးကျေးဇူးများ၊ ကန့်သတ်ချက်များအပြင် ၎င်းတို့၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို အနီးကပ်ကြည့်ရှုပါမည်။ စလိုက်ရအောင်။
Data Warehouse ဆိုတာဘာလဲ။
Data warehouse သည် အရင်းအမြစ်များစွာမှ များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုမှ အသုံးပြုသော ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော ဒေတာသိုလှောင်ရုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာဂိုဒေါင်သည် အဖွဲ့အစည်း၏ “ဒေတာအမှန်တရား” ၏ တစ်ခုတည်းသောအရင်းအမြစ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး အစီရင်ခံခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ဒေတာဂိုဒေါင်များသည် အက်ပ်၊ လုပ်ငန်း၊ နှင့် ငွေပေးငွေယူဒေတာကဲ့သို့သော ရင်းမြစ်များစွာမှ ဆက်စပ်ဒေတာအစုံများကို ပေါင်းစပ်ကာ သမိုင်းဒေတာကို သိမ်းဆည်းရန်။ သိုလှောင်ရုံစနစ်သို့ မတင်ဆောင်မီ၊ ဒေတာကို ဒေတာသိုလှောင်ရုံများတွင် အသွင်ပြောင်းကာ သန့်ရှင်းစေသောကြောင့် ၎င်းကို ဒေတာအမှန်တရား၏ အရင်းအမြစ်တစ်ခုတည်းအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကုမ္ပဏီ၏ နယ်ပယ်အားလုံးမှ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လျင်မြန်စွာ ပေးစွမ်းနိုင်ခြင်းကြောင့် လုပ်ငန်းများသည် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံကြသည်။ BI ကိရိယာများ၊ SQL ဖောက်သည်များနှင့် အခြားသော ရှုပ်ထွေးမှုနည်းသော (ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာသိပ္ပံမဟုတ်သော) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ စီးပွားရေးသုံးသပ်သူများဒေတာအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများသည် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများမှ ဒေတာများကို ရယူနိုင်သည်။
ဒေတာပမာဏ တိုးလာနေသော ဂိုဒေါင်တစ်ခုအား ထိန်းသိမ်းရန်မှာ စျေးကြီးပြီး ဒေတာဂိုဒေါင်သည် ကုန်ကြမ်း သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် စက်သင်ယူခြင်း သို့မဟုတ် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်လ်ကဲ့သို့သော ခေတ်မီဆန်းသစ်သော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများအတွက် စံပြရွေးချယ်မှုမဟုတ်ပါ။
ထို့ကြောင့် ဒေတာဂိုဒေါင်တစ်ခုသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော မေးခွန်းတုံ့ပြန်မှုများနှင့် ဒေတာများကို ပိုမိုအရည်အသွေးမြင့်စေသည်။ Google Big Query၊ Amazon Redshift၊ Azure SQL Data warehouse နှင့် Snowflake တို့သည် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများအတွက် ရရှိနိုင်သော cloud ဝန်ဆောင်မှုများဖြစ်သည်။
Data Warehouse ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
- Business Intelligence နှင့် Data ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အလုပ်တာဝန်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အရှိန်ကို တိုးမြှင့်ခြင်း။: ဒေတာသိုလှောင်ရုံများသည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် လိုအပ်သောအချိန်ကို တိုစေပါသည်။ ဒေတာဂိုဒေါင်မှ ဒေတာသည် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တစ်သမတ်တည်းဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးကိရိယာများနှင့် အလွယ်တကူ ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာသိုလှောင်ရုံများသည် ဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် လိုအပ်သောအချိန်ကို သက်သာစေပြီး အစီရင်ခံစာများ၊ ဒက်ရှ်ဘုတ်များနှင့် အခြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များအတွက် ဒေတာအသုံးပြုနိုင်သည့် အဖွဲ့များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- ဒေတာများ၏ ညီညွတ်မှု၊ အရည်အသွေးနှင့် စံချိန်စံညွှန်းများ တိုးမြှင့်ရေး: အဖွဲ့အစည်းများသည် သုံးစွဲသူ၊ အရောင်းနှင့် အရောင်းအ၀ယ်ဒေတာများအပါအဝင် အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းသည်။ Data warehouseing သည် ဒေတာအမှန်တရား၏ အရင်းအမြစ်တစ်ခုတည်းအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်သော တူညီသော၊ စံချိန်စံညွှန်းပုံစံတစ်ခုအဖြစ် စုစည်းထားသောကြောင့် ကုမ္ပဏီသည် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များအတွက် ဒေတာကို ယုံကြည်စိတ်ချနိုင်ပါသည်။
- ယေဘုယျအားဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို မြှင့်တင်ပါ။: ဒေတာသိုလှောင်ခြင်း သည် မကြာသေးမီကနှင့် ဒေတာဟောင်း နှစ်ခုစလုံးအတွက် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော စတိုးဆိုင်ကို ကမ်းလှမ်းခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို ကူညီပေးပါသည်။ တိကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအတွက် ဒေတာဂိုဒေါင်များတွင် ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းအားဖြင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူများသည် အန္တရာယ်များကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများ၏ လိုလားချက်များကို နားလည်နိုင်ပြီး ကုန်ပစ္စည်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
- ပိုမိုကောင်းမွန်သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အသိဉာဏ်ကို ပေးစွမ်းခြင်း။: ဒေတာ သိုလှောင်ခြင်း သည် ကြီးမားသော ကုန်ကြမ်းဒေတာများကြား ကွာဟချက်ကို တံတားထိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် သင်တန်းတစ်ခုအဖြစ် မကြာခဏ စုဆောင်းလေ့ရှိပြီး ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စုစည်းထားသော ဒေတာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ ဒေတာသိုလှောင်မှုအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ကာ ၎င်း၏ဒေတာနှင့်ပတ်သက်သည့် ရှုပ်ထွေးသောမေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရန်နှင့် အကာအကွယ်ရနိုင်သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် တုံ့ပြန်မှုများကို အသုံးပြုစေသည်။
Data Warehouse ၏ကန့်သတ်ချက်များ
- ဒေတာပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မရှိခြင်း။: ဒေတာသိုလှောင်ရုံများသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ထူးချွန်သော်လည်း၊ မှတ်တမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာဒေတာကဲ့သို့သော စနစ်တစ်ပိုင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာဖော်မတ်များသည် ၎င်းတို့အတွက် စိန်ခေါ်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ပတ်သက်သည့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ဒေတာဂိုဒေါင်များကို အကြံပြုစေသည်။ ဉာဏ်ရည်တု ခက်ခဲ။
- တပ်ဆင်ထိန်းသိမ်းရန် ငွေကုန်ကြေးကျများသည်။: ဒေတာသိုလှောင်ရုံများသည် တပ်ဆင်ထိန်းသိမ်းရန် စျေးကြီးနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ဒေတာဂိုဒေါင်သည် မကြာခဏ တည်ငြိမ်ခြင်းမရှိပါ။ အသက်ကြီးပြီး မကြာခဏ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရန် လိုအပ်ပြီး စျေးကြီးသည်။
Pros
- ဒေတာသည် ရှာဖွေရန်၊ ထုတ်ယူရန်နှင့် မေးမြန်းရန် ရိုးရှင်းပါသည်။
- ဒေတာ သန့်ရှင်းနေသရွေ့ SQL ဒေတာပြင်ဆင်မှုက ရိုးရှင်းပါတယ်။
အားနည်းချက်များ
- သင်သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရောင်းချသူ တစ်ဦးတည်းကိုသာ အသုံးပြုရန် ခိုင်းစေပါသည်။
- ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော သို့မဟုတ် စီးဆင်းနေသောဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အလွန်စျေးကြီးသည်။
Data Lake ဆိုတာဘာလဲ။
ဒေတာအမျိုးအစားတိုင်းကို data lakes များမှ ကတိပေးထားပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ဗဟိုတွင်တည်ရှိပြီး စာဖတ်ရန်ရရှိနိုင်သည့် ဒေတာများရရှိရန် အကျိုးကျေးဇူးရှိသည်။
Data lake သည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော၊ အလွန်လိုက်လျောညီထွေရှိသော သိုလှောင်မှုနေရာတစ်ခုဖြစ်ပြီး စနစ်တကျဖွဲ့စည်းပုံမထားသော အချက်အလက်အများအပြားကို ၎င်းတို့၏ မလုပ်ဆောင်ရသေးသော၊ မပြောင်းလဲသော၊ ဖော်မတ်မထားသော ပုံစံများဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည်။
Data lake သည် ယခင်က "ရှင်းပြီးပြီ" ဟူသော ဆက်စပ်ဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည့် data warehouses များနှင့် မတူဘဲ data သိုလှောင်ရန်အတွက် ၎င်း၏ မပြင်ဆင်ရသေးသော အခြေအနေတွင် သိမ်းဆည်းထားသော ပြားချပ်ချပ်ဗိသုကာနှင့် အရာဝတ္ထုများကို အသုံးပြုထားသည်။
ဤဖော်မတ်တွင် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရခက်ခဲသည့် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သော Data lakes များသည် လိုက်လျောညီထွေရှိသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ တတ်နိုင်သော၊ စျေးသက်သာပြီး လုပ်ငန်းများကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာမှ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရယူနိုင်ရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
data lakes များတွင် data များကို ဖြည်ချခြင်း၊ တင်ခြင်းနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်း (ELT) ကို ဒေတာစုသိမ်းချိန်တွင် schema သို့မဟုတ် data ထားရှိခြင်းထက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာရည်ရွယ်ချက်များအတွက် (ELT) ကို ထုတ်ယူသည်။
IoT စက်များမှ ဒေတာအမျိုးအစားများစွာအတွက် နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်း၊ လူမှုမီဒီယာဒေတာစီးကြောင်းနှင့် ဒေတာရေကန်များသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာကုန်ကြမ်းကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်သော သိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးသည် ဒေတာအိုင်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ ဒေတာဂိုဒေါင်သည် လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ အသုံးပြုသူပရိုဖိုင်အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် analyticsစက်သင်ယူမှု၊ နှင့် အခြားအလုပ်များ။
Data lake များသည် data warehouses များနှင့် ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းပေးသော်လည်း ၎င်းတို့၏ ဒေတာအရည်အသွေး ညံ့ဖျင်းပြီး ၎င်းတို့၏ query speed သည် မလုံလောက်ပါ။ ထို့အပြင်၊ SQL queries များလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများအတွက် အပိုကိရိယာများ လိုအပ်ပါသည်။ တည်ဆောက်မှု ညံ့ဖျင်းသော ဒေတာအိုင်တစ်ခုသည် ဒေတာ ရပ်တန့်ခြင်းတွင် ပြဿနာရှိနိုင်သည်။
Data Lake ၏အကျိုးကျေးဇူးများ
- စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ အသုံးချမှုဆိုင်ရာ ကျယ်ပြန့်မှုများအတွက် ပံ့ပိုးမှု ၎င်းသည် ဒေတာကို ပွင့်လင်းပြီး အကြမ်းထည်ဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသောကြောင့် ဒေတာရေကန်များတွင် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန် မတူညီသော စက်နှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။
- ကြိုတင်သတ်မှတ်အစီအစဉ်အတွက် မလိုအပ်ဘဲ ဒေတာကို မည်သည့်ဖော်မတ် သို့မဟုတ် မီဒီယာတွင်မဆို သိမ်းဆည်းနိုင်စေသည့် Data lakes ၏ ဘက်စုံအသုံးပြုနိုင်မှုသည် ကြီးမားသောအားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အနာဂတ်ဒေတာအသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ပံ့ပိုးနိုင်ပြီး၊ ဒေတာသည် ၎င်း၏မူရင်းအခြေအနေတွင် ကျန်ခဲ့လျှင် ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
- အမျိုးမျိုးသော အကြောင်းအရာများတွင် ဒေတာအမျိုးအစားနှစ်မျိုးလုံးကို သိမ်းဆည်းထားရန် ရှောင်ရှားရန်အတွက် Data lake များတွင် တည်ဆောက်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာနှစ်မျိုးလုံး ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်အမျိုးမျိုးကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် တည်နေရာတစ်ခုတည်းကို ပေးဆောင်သည်။
- သမားရိုးကျ ဒေတာသိုလှောင်ရုံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဒေတာရေကန်များသည် သိုလှောင်မှုတစ်ဂစ်ဂါဘိုက်လျှင် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာလေ့ရှိသည့် အရာဝတ္ထုသိုလှောင်မှုကဲ့သို့သော ဈေးသက်သာသော ကုန်ပစ္စည်းသိုလှောင်မှုကဲ့သို့သော စျေးသက်သာသော ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့အား စျေးနည်းပါသည်။
Data Lake ၏ကန့်သတ်ချက်များ
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးအသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် ရမှတ်များ ညံ့ဖျင်းသည်- လုံလောက်စွာမထိန်းသိမ်းပါက ဒေတာရေကန်များသည် ၎င်းတို့အား လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် ခက်ခဲစေသည်။ ထို့အပြင်၊ အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် လိုအပ်လာသောအခါတွင် တသမတ်တည်းမရှိခြင်းကိစ္စများကို အသုံးပြုပါသည်။ ဒေတာအဆောက်အဦများ နှင့် ACID (အက်တမ်ဆန်မှု၊ ညီညွတ်မှု၊ အထီးကျန်မှု၊ နှင့် ကြာရှည်ခံမှု) သည် အရောင်းအ၀ယ်ဆိုင်ရာ ပံ့ပိုးကူညီမှုတွင် အကောင်းဆုံးသော မေးမြန်းမှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဦးတည်နိုင်သည်။
- Data lakes ၏ မညီညွတ်မှုသည် ဒေတာအားကိုးမှုနှင့် လုံခြုံရေးကို တွန်းအားပေးရန် မဖြစ်နိုင်ဘဲ၊ နှစ်ခုစလုံးကို ချို့တဲ့စေသည်။ ဒေတာအိုင်များသည် မည်သည့်ဒေတာပုံစံကိုမဆို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်သောကြောင့် အရေးကြီးသောဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် သင့်လျော်သောဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် အုပ်ချုပ်မှုစံနှုန်းများကို ရေးဆွဲရန် ခက်ခဲပေမည်။
Pros
- ဒေတာအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် တတ်နိုင်သောဖြေရှင်းချက်။
- ဒေတာများကို စနစ်တကျနှင့် တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံ နှစ်မျိုးလုံး ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်သူ။
- ရှုပ်ထွေးသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် streaming အတွက်စံပြ။
အားနည်းချက်များ
- ခေတ်မီသော ပိုက်လိုင်းတည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သည်။
- အချက်အလက်များကို မေးမြန်းစုံစမ်းနိုင်စေရန် အချိန်အနည်းငယ်ပေးပါ။
- ဒေတာအားကိုးနိုင်မှုနှင့် အရည်အသွေးကို အာမခံရန် အချိန်ယူသည်။
Data Lakehouse ဆိုတာဘာလဲ။
"ဒေတာကန်တော်ကြီး" ဟုခေါ်သော ဆန်းသစ်သောဒေတာသိုလှောင်မှုဗိသုကာသည် ဒေတာအိုင်များနှင့် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများ၏ အကြီးကျယ်ဆုံးရှုထောင့်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဒေတာ lakehouse ကြောင့် ဖြစ်နိုင်သော အကောင်းဆုံး စက်သင်ယူမှု၊ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်နှင့် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုစွမ်းရည်များဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ တစ်ပိုင်း၊ သို့မဟုတ် မတည်ဆောက်ဘဲဖြစ်စေ သင့်ဒေတာအားလုံးကို တစ်နေရာတည်းတွင် သိမ်းဆည်းထားနိုင်သည်။
အမျိုးအစားအားလုံး၏ Data lakes များသည် data lakehouses များအတွက် မကြာခဏ အစပြုရာနေရာဖြစ်သည်။ ၎င်းနောက်၊ ဒေတာကို Delta Lake ဖော်မတ် (ဒေတာရေကန်များသို့ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ယူဆောင်လာပေးသည့် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ် သိုလှောင်မှုအလွှာ) အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားပါသည်။
မြစ်ဝကျွန်းပေါ်ရှိ ဒေတာအိုင်များသည် သမားရိုးကျဒေတာသိုလှောင်ရုံများမှ ACID အရောင်းအ၀ယ်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဖွင့်ပေးသည်။ အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ lakehouse စနစ်သည် data lakes များကဲ့သို့ ၎င်းတို့၏ မူလပုံစံများတွင် ဒေတာအများအပြားကို ထိန်းသိမ်းရန် စျေးသက်သာသော သိုလှောင်မှုကို အသုံးပြုပါသည်။
စတိုး၏အပေါ်ရှိ မက်တာဒေတာအလွှာကို ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံကိုလည်း ပေးသည့်အပြင် ဒေတာဂိုဒေါင်များတွင် တွေ့ရှိရသည့် ဒေတာသိုလှောင်မှုကဲ့သို့သော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများကို အားကောင်းစေသည်။
၎င်းသည် ဒေတာသိပ္ပံ၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကဲ့သို့သော အစပျိုးမှုအမျိုးမျိုးအတွက် စနစ်တစ်ခုတည်းမှ အဖွဲ့များစွာအတွက် ကုမ္ပဏီဒေတာအားလုံးကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေသည်။
Data Lakehouse ၏အကျိုးကျေးဇူးများ
- ပိုမိုကြီးမားသော အလုပ်ပမာဏများအတွက် ပံ့ပိုးမှု- ခေတ်မီဆန်းပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်၊ ဒေတာရေကန်များသည် သုံးစွဲသူများအား လူကြိုက်အများဆုံး စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးကိရိယာအချို့ (Tableau၊ PowerBI) သို့ တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်ခွင့်ပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ data lakehouses များသည် APIs နှင့် machine learning frameworks ကဲ့သို့သော open-data formats (parquet ကဲ့သို့သော) ကို APIs နှင့် machine learning frameworks များနှင့်အတူ အသုံးပြုထားသောကြောင့် data သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် machine learning engineers များသည် data ကို အလွယ်တကူအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှု- Data lakehouses များသည် data lakes ၏ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော သိုလှောင်မှုလက္ခဏာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် စျေးသက်သာသော အရာဝတ္ထုသိုလှောင်မှုဖြေရှင်းချက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုတည်းကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ data lakehouses များသည် အမျိုးမျိုးသော ဒေတာသိုလှောင်မှုစနစ်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေသော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် အချိန်များကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။
- Data lakehouse ဒီဇိုင်းသည် schema နှင့် data integrity ကိုသေချာစေပြီး ထိရောက်သောဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် အုပ်ချုပ်မှုစနစ်များကိုတည်ဆောက်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ လွယ်ကူခြင်း။ ဒေတာဗားရှင်းပြောင်းလဲခြင်း။အုပ်ချုပ်ရေး၊ လုံခြုံရေး။
- Data lakehouses များသည် ကုမ္ပဏီဒေတာတောင်းဆိုမှုအားလုံးကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သော တစ်ခုတည်းသော၊ ဘက်စုံသုံးဒေတာသိုလှောင်မှုပလပ်ဖောင်းကို ပေးဆောင်ထားပြီး ဒေတာပွားမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ လုပ်ငန်းအများစုသည် data warehouse နှင့် data lake နှစ်ခုလုံး၏အကျိုးကျေးဇူးများကြောင့်ပေါင်းစပ်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကိုရွေးချယ်သည်။ ဤနည်းဗျူဟာသည် တစ်ချိန်တည်းတွင် ငွေကုန်ကြေးကျများသော ဒေတာကို ထပ်ပွားစေနိုင်သည်။
- ပွင့်လင်းဖော်မတ်များ၏ပံ့ပိုးမှု။ အဖွင့်ဖော်မတ်များသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အပလီကေးရှင်းများစွာမှ အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖိုင်အမျိုးအစားများဖြစ်ပြီး ၎င်း၏သတ်မှတ်ချက်များကို လူသိရှင်ကြားရနိုင်သည်။ အစီရင်ခံစာများအရ Lakehouses သည် Apache Parquet နှင့် ORC (Optimized Row Columnar) ကဲ့သို့သော ဘုံဖိုင်ဖော်မတ်များတွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။
Data Lakehouse ၏ကန့်သတ်ချက်များ
Data lakehouse ၏ အကြီးမားဆုံး အားနည်းချက်မှာ ၎င်းသည် ငယ်ရွယ်ပြီး ဖွံ့ဖြိုးဆဲ နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ၎င်း၏ကတိကဝတ်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးမည်လား မသေချာပါ။ data lakehouses များသည် တည်ထောင်ထားသော big-data သိုလှောင်မှုစနစ်များနှင့် မယှဉ်ပြိုင်မီ၊ ၎င်းသည် နှစ်များစွာကြာနိုင်သည်။
သို့သော်လည်း ခေတ်မီဆန်းသစ်တီထွင်မှု ဖြစ်ပေါ်နေသည့်နှုန်းအရ ကွဲပြားခြားနားသော ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုစနစ်သည် နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းကို အစားထိုးမည်မဟုတ်ဟု ပြောရန်ခက်ခဲသည်။
Pros
- ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုတွင် ဒေတာအားလုံးရှိသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ထိန်းသိမ်းရန် hostname အနည်းငယ်သာရှိသည်။
- အနုမြူရှိမှု၊ ညီညွတ်မှု၊ အထီးကျန်မှုနှင့် တောင့်တင်းမှုတို့ကို ထိခိုက်မှုမရှိပါ။
- သိသိသာသာ ပိုတတ်နိုင်ပါတယ်။
- ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုတွင် ဒေတာအားလုံးရှိသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ထိန်းသိမ်းရန် hostname အနည်းငယ်သာရှိသည်။
- စီမံခန့်ခွဲရန် ရိုးရှင်းပြီး ပြဿနာတိုင်းကို အမြန်ဖြေရှင်းပါ။
- ပိုက်လိုင်းတည်ဆောက်ရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
အားနည်းချက်များ
- စနစ်ထည့်သွင်းရာတွင် အချိန်အနည်းငယ်ကြာနိုင်သည်။
- တည်ထောင်ထားသော သိုလှောင်မှုစနစ်အဖြစ် အရည်အချင်းပြည့်မီရန် ငယ်လွန်းပြီး ဝေးကွာလွန်းသည်။
Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
ဒေတာဂိုဒေါင်သည် ကော်ပိုရိတ်ထောက်လှမ်းရေး၊ အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ရှည်လျားသောသမိုင်းကြောင်းရှိပြီး ပထမဆုံးသော ဒေတာသိုလှောင်မှုနည်းပညာဖြစ်သည်။
တစ်ဖက်တွင်မူ ဒေတာသိုလှောင်ရုံများသည် စျေးကြီးပြီး streaming data ကဲ့သို့သော ကွဲပြားပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် အခက်အခဲရှိသည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံလုပ်ငန်းခွင်များအတွက်၊ စျေးနှုန်းသက်သာသော သိုလှောင်မှုတွင် ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန် ဒေတာအိုင်များကို တီထွင်ခဲ့သည်။
ဒေတာအိုင်များသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောဒေတာဖြင့် ထိရောက်မှုရှိသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဒေတာသိုလှောင်ရုံများ၏ ACID အရောင်းအ၀ယ်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းမရှိသောကြောင့် ဒေတာညီညွတ်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အာမခံရန် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေသည်။
"data lakehouse" ဟုလူသိများသောနောက်ဆုံးပေါ်ဒေတာသိုလှောင်မှုဗိသုကာသည်ဒေတာသိုလှောင်ရုံများ၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်ကိုက်ညီမှုတို့ကိုဒေတာရေကန်များ၏တတ်နိုင်မှုနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ကောက်ချက်
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ Data lakehouse တစ်ခုကို အစမှအဆုံး တည်ဆောက်ရန် ခက်ခဲပေမည်။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် open data lakehouse ဗိသုကာကိုဖွင့်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းကို အသုံးပြုနေမည်မှာ သေချာပါသည်။
ထို့ကြောင့်၊ ဝယ်ယူမှုတစ်ခုမပြုလုပ်မီ ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုစီ၏ အင်္ဂါရပ်များစွာနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် သတိထားပါ။ လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအသုံးပြုမှုကိစ္စများကို အဓိကထား၍ ရင့်ကျက်ပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေနေသည့်ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာသိုလှောင်ရုံကို စဉ်းစားနိုင်သည်။
သို့သော်၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် မတည်ဆောက်ထားသောဒေတာအတွက် စက်သင်ယူမှုများအတွက် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုများအတွက် အရွယ်အစားကြီးမား၍ တတ်နိုင်သော ကြီးမားသောဒေတာဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေနေသည့် လုပ်ငန်းများသည် ဒေတာအိုင်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။
သင့်လုပ်ငန်းသည် ဒေတာဂိုဒေါင်နှင့် data lake နည်းပညာများ ပေးနိုင်သည်ထက် ဒေတာပိုမိုလိုအပ်ကြောင်း၊ သို့မဟုတ် သင့်ဒေတာတွင် ခေတ်မီဆန်းပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများနှင့် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ရန် အဖြေတစ်ခုကို ရှာဖွေနေခြင်းဖြစ်ကြောင်း သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ တစ် ဒေတာရေကန် အခြေအနေတွင် သင့်လျော်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave