Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Datainnsjøer kombinerer datavarehus- og datainnsjøkonseptene for bedrifter.
Disse verktøyene lar deg bygge kostnadseffektive datalagringsløsninger ved å kombinere administrasjonsmulighetene til datainnsjøer med dataarkitekturen som finnes i datavarehus.
I tillegg er det en reduksjon i datamigrering og redundans, mindre tid brukes på å administrere, og kortere skjema- og datastyringsprosedyrer blir faktisk en realitet.
Ett datainnsjøhus har mange fordeler sammenlignet med et lagringssystem med flere løsninger.
Disse verktøyene brukes fortsatt av dataforskere for å forbedre deres forståelse av forretningsintelligens og maskinlæringsprosedyrer.
Denne artikkelen tar en rask titt på data lakehouse, dets muligheter og tilgjengelige verktøy.
Introduksjon til Data Lakehouse
En ny type dataarkitektur kalt "data lakehouse” kombinerer en datainnsjø og et datavarehus for å løse svakhetene til hver enkelt uavhengig.
Lakehouse-systemet, i likhet med datainnsjøer, bruker lavkostnadslagring for å holde enorme mengder data i sin opprinnelige form.
Tillegget av et metadatalag på toppen av butikken gir også datastruktur og gir dataadministrasjonsverktøy som ligner på de som finnes i datavarehus.
Den inneholder enorme mengder strukturerte, semi-strukturerte og ustrukturerte data hentet fra de ulike forretningsapplikasjonene, systemene og enhetene som brukes i hele bedriften.
Som et resultat, i motsetning til datainnsjøer, kan lakehouse-systemet administrere og optimalisere disse dataene for SQL-ytelse.
Den har også muligheten til å lagre og behandle store mengder forskjellige data til en billigere pris enn datavarehus.
Et datalakehouse kommer godt med når du trenger å utføre datatilgang eller analyser mot data, men er usikker på dataene eller anbefalt analyse.
En innsjøhusarkitektur vil fungere ganske bra hvis ytelse ikke er en primær bekymring.
Det betyr ikke at du skal basere hele strukturen på et innsjøhus.
Du finner mer informasjon om hvordan du velger en datainnsjø, innsjø, datavarehus eller spesialisert analysedatabase for hvert brukstilfelle her..
Funksjoner ved Data Lakehouse
- Samtidig datalesing og skriving
- Tilpasningsevne og skalerbarhet
- Skjemahjelp med datastyringsverktøy
- Samtidig datalesing og skriving
- Lagring som er rimelig
- Alle datatyper og filformater støttes.
- Tilgang til datavitenskap og maskinlæringsverktøy som er optimalisert
- Datateamene dine vil dra nytte av å ha tilgang til bare ett system for å overføre arbeidsbelastninger gjennom det raskere og mer nøyaktig.
- Sanntidsfunksjoner for initiativ innen datavitenskap, maskinlæring og analyse
Topp 5 Data Lakehouse-verktøy
Databaser
Databricks, som ble grunnlagt av personen som først utviklet Apache Spark og laget den åpen kildekode, gir en administrert Apache Spark-tjeneste og er posisjonert som en plattform for datainnsjøer.
Datainnsjøen, deltasjøen og deltamotorkomponentene i Databricks lakehouse-arkitekturen muliggjør bruksområder for forretningsintelligens, datavitenskap og maskinlæring.
Datasjøen er et offentlig skylagringslager.
Med støtte for metadatabehandling, batch- og strømdatabehandling for multistrukturerte datasett, dataoppdagelse, sikker tilgangskontroll og SQL-analyse.
Databricks tilbyr de fleste datavarehusfunksjonene man kan forvente å se i en datainnsjøplattform.
Databricks avduket nylig sin Auto Loader, som automatiserer ETL og datainndata og utnytter datasampling for å utlede skjemaet for en rekke datatyper, for å levere på de essensielle komponentene i datainnsjø-lagringsstrategien.
Alternativt kan brukere bygge ETL-rørledninger mellom deres offentlige skydatainnsjø og Delta Lake ved å bruke Delta Live Tables.
På papiret ser Databricks ut til å ha alle fordelene, men å sette opp løsningen og lage datapipelines krever mye menneskelig arbeidskraft fra dyktige utviklere.
I skala blir svaret også mer komplekst. Det er mer komplisert enn det ser ut til.
Ahana
En datainnsjø er en enkelt, sentral plassering der du kan lagre hvilken som helst type data du velger i skala, inkludert ustrukturerte og strukturerte data. AWS S3, Microsoft Azure og Google Cloud Storage er tre vanlige datainnsjøer.
Datainnsjøer er utrolig godt likt fordi de er svært rimelige og enkle å bruke; du kan i hovedsak lagre så mye av alle typer data du vil for svært lite penger.
Men datainnsjøen tilbyr ikke innebygde verktøy som analyse, spørring osv.
Du trenger en spørringsmotor og datakatalog på toppen av datainnsjøen (der Ahana Cloud kommer inn) for å spørre dataene dine og bruke dem.
Med det beste fra både Data Warehouse og Data Lake, har en ny data Lakehouse-design utviklet seg.
Dette indikerer at det er transparent, tilpasningsdyktig, har god pris/ytelse, skalerer som en datainnsjø støtter transaksjoner og har et høyt sikkerhetsnivå som kan sammenlignes med et datavarehus.
Din høyytelses SQL-spørringsmotor er hjernen bak Data Lakehouse. På grunn av dette kan du utføre analyser med høy ytelse på datainnsjødataene dine.
Ahana Cloud for Presto er SaaS for Presto på AWS, noe som gjør det utrolig enkelt å begynne å bruke Presto i skyen.
For din S3-baserte datainnsjø har Ahana allerede en innebygd datakatalog og caching. Ahana gir deg Prestos funksjoner uten at du trenger å håndtere overhead fordi det gjør det internt.
AWS Lake Formation, Apache Hudi og Delta Lake er bare noen få av transaksjonslederne som er en del av stabelen og integreres med den.
Dremio
Organisasjoner søker å raskt, enkelt og effektivt evaluere enorme mengder raskt økende data.
Dremio mener at et åpent datainnsjøhus kombinerer fordelene med datainnsjøer og datavarehus på åpen basis er den beste tilnærmingen for å oppnå dette.
Dremios lakehouse-plattform gir en opplevelse som fungerer for alle, med et enkelt brukergrensesnitt som lar brukere fullføre analyser på en brøkdel av tiden.
Dremio Cloud, en fullt administrert datainnsjøplattform, og lanseringen av to nye tjenester: Dremio Sonar, en søkemotor for innsjøer, og Dremio Arctic, en intelligent megabutikk for Apache Iceberg som leverer en unik Git-lignende opplevelse for innsjøen.
Alle en organisasjons SQL-arbeidsbelastninger kan kjøres på den friksjonsfrie, endeløst skalerbare Dremio Cloud-plattformen, som også automatiserer dataadministrasjonsoppgaver.
Den er bygget for SQL, tilbyr en Git-lignende opplevelse, er åpen kildekode og er alltid gratis.
De skapte den for å være lakehouse-plattformen som datateam elsker.
Ved å bruke åpen kildekode-tabell- og filformater som Apache Iceberg og Apache Parquet, er dataene dine vedvarende i din egen datainnsjølagring når du bruker Dremio Cloud.
Fremtidige innovasjoner kan enkelt tas i bruk, og riktig motor kan velges basert på arbeidsmengden din.
Snowflake
Snowflake er en skydata- og analyseplattform som kan møte datainnsjøers og lagres behov.
Det begynte som et datavarehussystem bygget på skyinfrastruktur.
Plattformen består av et sentralisert lagringssted som ligger på toppen av offentlig skylagring fra AWS, Microsoft Azure eller Google Cloud Platform (GCP).
Deretter følger et multi-cluster-beregningslag, der brukere kan starte et virtuelt datavarehus og utføre SQL-spørringer mot datalagringen deres.
Arkitekturen gjør det mulig å koble fra lagrings- og beregningsressurser, slik at organisasjoner kan skalere de to uavhengig etter behov.
Til slutt tilbyr Snowflake et tjenestelag med metadatakategorisering, ressursstyring, datastyring, transaksjoner og andre funksjoner.
BI-verktøykoblinger, metadataadministrasjon, tilgangskontroller og SQL-spørringer er bare noen få av datavarehusfunksjonaliteten som plattformen utmerker seg ved å tilby.
Snowflake er imidlertid begrenset til en enkelt relasjonell SQL-basert spørringsmotor.
Som et resultat blir det enklere å administrere, men mindre tilpasningsdyktig, og multimodell-datainnsjøvisjonen blir ikke realisert.
I tillegg, før data fra skylagring kan søkes eller analyseres, krever Snowflake at bedrifter laster dem inn i et sentralisert lagringslag.
Den manuelle datapipelining-prosedyren krever tidligere ETL, klargjøring og dataformatering før den kan undersøkes. Oppskalering av disse manuelle prosessene gjør dem frustrerende.
Et annet alternativ som ser ut til å passe godt på papiret, men som faktisk avviker fra datainnsjøprinsippet for enkel datainndata, er Snowflakes datainnsjøhus.
Oracle
Moderne, åpen arkitektur kjent som et "data lakehouse" gjør det mulig å lagre, forstå og analysere alle dataene dine.
De mest populære åpen kildekode-datasjøløsningenes bredde og fleksibilitet kombineres med styrken og dybden til datavarehus.
De nyeste AI-rammeverkene og forhåndsbygde AI-tjenestene kan brukes med et datainnsjøhus på Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Det er mulig å jobbe med flere typer data mens du bruker en åpen kildekode-datainnsjø. Men tiden og innsatsen som kreves for å håndtere det, kan være en vedvarende ulempe.
OCI tilbyr fullt administrerte åpen kildekode lakehouse-tjenester til lavere priser og med mindre administrasjon, slik at du kan forutse lavere driftskostnader, bedre skalerbarhet og sikkerhet, og kapasiteten til å konsolidere alle dine eksisterende data på ett sted.
Et datainnsjøhus vil øke verdien av datavarehus og mars, som er avgjørende for suksessrike bedrifter.
Data kan hentes ved hjelp av et lakehouse fra flere lokasjoner med bare én SQL-spørring.
Eksisterende programmer og verktøy får gjennomsiktig tilgang til alle data uten å kreve justeringer eller tilegne seg nye ferdigheter.
konklusjonen
Introduksjonen av data lakehouse-løsninger er en refleksjon av en større trend innen big data, som er integrering av analyser og datalagring i enhetlige dataplattformer for å maksimere forretningsverdien fra data samtidig som tiden, kostnadene og kompleksiteten til verdiutvinning reduseres.
Plattformer inkludert Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio og Oracle har alle vært knyttet til ideen om et "data lakehouse", men de har hver et unikt sett med funksjoner og en tendens til å fungere mer som et datavarehus enn en ekte datainnsjø. som helhet.
Når en løsning markedsføres som et "datainnsjøhus", bør bedrifter være forsiktige med hva den faktisk betyr.
Bedrifter må se forbi markedsføringssjargong som «data lakehouse» og i stedet se på funksjonene til hver plattform for å velge den beste dataplattformen som vil utvides med virksomhetene deres i fremtiden.
Legg igjen en kommentar