Data lakehouses combinam os conceitos de data warehouse e data lake para empresas.
Essas ferramentas permitem que você crie soluções de armazenamento de dados econômicas, combinando os recursos de gerenciamento de data lakes com a arquitetura de dados encontrada em data warehouses.
Além disso, há uma redução na migração e redundância de dados, menos tempo gasto na administração e procedimentos mais curtos de esquema e governança de dados se tornam uma realidade.
Um data lakehouse tem muitas vantagens em relação a um sistema de armazenamento com várias soluções.
Essas ferramentas ainda são usadas por cientistas de dados para melhorar sua compreensão dos procedimentos de inteligência de negócios e aprendizado de máquina.
Este artigo analisará rapidamente o data lakehouse, seus recursos e as ferramentas disponíveis.
Introdução ao Data Lakehouse
Um novo tipo de arquitetura de dados chamado de “casa do lago de dados” combina um data lake e um data warehouse para abordar os pontos fracos de cada um de forma independente.
O sistema lakehouse, como os data lakes, usa armazenamento de baixo custo para manter grandes quantidades de dados em sua forma original.
A adição de uma camada de metadados na parte superior da loja também fornece estrutura de dados e capacita ferramentas de gerenciamento de dados semelhantes às encontradas em data warehouses.
Ele contém grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados obtidos de vários aplicativos, sistemas e dispositivos de negócios utilizados em toda a empresa.
Como resultado, ao contrário dos data lakes, o sistema lakehouse pode gerenciar e otimizar esses dados para desempenho do SQL.
Ele também tem a capacidade de armazenar e processar grandes quantidades de dados diversos a um custo mais barato do que os data warehouses.
Um data lakehouse é útil quando você precisa executar qualquer acesso ou análise de dados em relação a qualquer dado, mas não tem certeza dos dados ou das análises recomendadas.
Uma arquitetura lakehouse funcionará muito bem se o desempenho não for a principal preocupação.
Isso não significa que você deva basear toda a sua estrutura em uma casa do lago.
Mais informações sobre como selecionar um data lake, lakehouse, data warehouse ou banco de dados de análise especializado para cada caso de uso podem ser encontradas SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.
Características do Data Lakehouse
- Leitura e gravação de dados simultâneos
- Adaptabilidade e escalabilidade
- Assistência de esquema com ferramentas de governança de dados
- Leitura e gravação de dados simultâneos
- Armazenamento acessível
- Todos os tipos de dados e formatos de arquivo são suportados.
- Acesso a ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina otimizados
- Suas equipes de dados se beneficiarão de ter acesso a apenas um sistema para transferir cargas de trabalho com mais rapidez e precisão.
- Recursos em tempo real para iniciativas em ciência de dados, aprendizado de máquina e análise
As 5 principais ferramentas do Data Lakehouse
Bancos de dados
Databricks, que foi fundado pela pessoa que desenvolveu o Apache Spark e o tornou open source, fornece um serviço Apache Spark gerenciado e está posicionado como uma plataforma para data lakes.
Os componentes de data lake, delta lake e delta engine da arquitetura Databricks lakehouse permitem casos de uso de inteligência de negócios, ciência de dados e aprendizado de máquina.
O data lake é um repositório de armazenamento em nuvem pública.
Com suporte para gerenciamento de metadados, processamento de dados em lote e fluxo para conjuntos de dados multiestruturados, descoberta de dados, controles de acesso seguro e análise SQL.
O Databricks oferece a maioria das funções de armazenamento de dados que se espera ver em uma plataforma de data lakehouse.
A Databricks lançou recentemente seu Auto Loader, que automatiza ETL e entrada de dados e aproveita a amostragem de dados para inferir o esquema para uma variedade de tipos de dados, a fim de fornecer os componentes essenciais da estratégia de armazenamento de data lake.
Como alternativa, os usuários podem criar pipelines ETL entre o data lake de nuvem pública e o Delta Lake usando o Delta Live Tables.
No papel, o Databricks parece ter todas as vantagens, mas configurar a solução e criar seus pipelines de dados requer muito trabalho humano de desenvolvedores qualificados.
Em escala, a resposta também se torna mais complexa. É mais complicado do que parece.
Ahana
Um data lake é um local único e central onde você pode armazenar qualquer tipo de dados que escolher em escala, incluindo dados não estruturados e estruturados. AWS S3, Microsoft Azure e Google Cloud Storage são três data lakes comuns.
Os data lakes são incrivelmente populares porque são muito acessíveis e simples de usar; você pode armazenar praticamente qualquer tipo de dados que desejar por muito pouco dinheiro.
Mas o data lake não oferece ferramentas integradas, como análise, consulta, etc.
Você precisa de um mecanismo de consulta e catálogo de dados no topo do data lake (onde o Ahana Cloud entra) para consultar seus dados e usá-los.
Com o melhor do Data Warehouse e do Data Lake, um novo design de data lakehouse foi desenvolvido.
Isso indica que é transparente, adaptável, tem bom preço/desempenho, escala como um data lake suporta transações e tem um alto nível de segurança comparável a um data warehouse.
Seu mecanismo de consulta SQL de alto desempenho é o cérebro por trás do Data Lakehouse. Por isso, você pode executar análises de alto desempenho em seus dados de data lake.
Ahana Cloud for Presto é SaaS para Presto na AWS, tornando incrivelmente simples começar a usar o Presto na nuvem.
Para seu data lake baseado em S3, o Ahana já possui um catálogo de dados e armazenamento em cache integrados. Ahana oferece os recursos do Presto sem exigir que você lide com a sobrecarga, pois faz isso internamente.
AWS Lake Formation, Apache Hudi e Delta Lake são apenas alguns dos gerenciadores de transações que fazem parte da pilha e se integram a ela.
Drêmio
As organizações procuram avaliar de forma rápida, simples e eficiente grandes quantidades de dados em rápido crescimento.
A Dremio acredita que um data lakehouse aberto combina os benefícios de data lakes e data warehouses em uma base aberta é a melhor abordagem para conseguir isso.
A plataforma lakehouse da Dremio oferece uma experiência que funciona para todos, com uma interface de usuário fácil que permite aos usuários concluir análises em uma fração do tempo.
Dremio Cloud, uma plataforma de data lakehouse totalmente gerenciada, e o lançamento de dois novos serviços: Dremio Sonar, um mecanismo de consulta de lakehouse, e Dremio Arctic, uma megastore inteligente para Apache Iceberg que oferece uma experiência única semelhante ao Git para o lakehouse.
Todas as cargas de trabalho SQL de uma organização podem ser executadas na plataforma Dremio Cloud sem atrito e infinitamente escalável, que também automatiza as tarefas de gerenciamento de dados.
Ele foi desenvolvido para SQL, oferece uma experiência semelhante ao Git, é de código aberto e é sempre gratuito.
Eles a criaram para ser a plataforma lakehouse que as equipes de dados adoram.
Utilizando tabelas de código aberto e formatos de arquivo como Apache Iceberg e Apache Parquet, seus dados são persistentes em seu próprio armazenamento de data lake ao usar o Dremio Cloud.
Inovações futuras podem ser facilmente adotadas e o mecanismo adequado pode ser escolhido com base em sua carga de trabalho.
Floco de neve
O Snowflake é uma plataforma de análise e dados em nuvem que pode atender às necessidades de data lakes e armazéns.
Começou como um sistema de data warehouse construído em infraestrutura de nuvem.
A plataforma é composta por um repositório de armazenamento centralizado que fica no topo do armazenamento em nuvem pública da AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP).
Em seguida, há uma camada de computação de vários clusters, na qual os usuários podem iniciar um data warehouse virtual e realizar consultas SQL em seu armazenamento de dados.
A arquitetura permite desacoplar recursos de armazenamento e computação, permitindo que as organizações dimensionem os dois independentemente, conforme necessário.
Por fim, o Snowflake fornece uma camada de serviço com categorização de metadados, gerenciamento de recursos, governança de dados, transações e outros recursos.
Conectores de ferramentas de BI, gerenciamento de metadados, controles de acesso e consultas SQL são apenas algumas das funcionalidades de data warehouse que a plataforma se destaca em oferecer.
O Snowflake, no entanto, está restrito a um único mecanismo de consulta relacional baseado em SQL.
Como resultado, torna-se mais simples de administrar, mas menos adaptável, e a visão de data lake multimodelo não é realizada.
Além disso, antes que os dados do armazenamento em nuvem possam ser pesquisados ou analisados, o Snowflake exige que as empresas os carreguem em uma camada de armazenamento centralizada.
O procedimento de pipeline de dados manual requer ETL, provisionamento e formatação de dados prévios antes que possam ser examinados. Ampliar esses processos manuais os torna frustrantes.
Outra opção que parece se encaixar bem no papel, mas na verdade se desvia do princípio do data lake de entrada de dados simples é o data lakehouse do Snowflake.
Oracle
A arquitetura moderna e aberta conhecida como “data lakehouse” possibilita armazenar, compreender e analisar todos os seus dados.
A amplitude e a flexibilidade das soluções de data lake de código aberto mais populares são combinadas com a força e a profundidade dos data warehouses.
As estruturas de IA mais recentes e os serviços de IA pré-criados podem ser usados com um data lakehouse no Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
É viável trabalhar com tipos adicionais de dados ao usar um data lake de código aberto. Mas o tempo e o esforço necessários para gerenciá-lo podem ser uma desvantagem persistente.
A OCI oferece serviços lakehouse de código aberto totalmente gerenciados a taxas mais baixas e com menos gerenciamento, permitindo que você preveja despesas operacionais mais baixas, melhor escalabilidade e segurança e a capacidade de consolidar todos os seus dados existentes em um único local.
Um data lakehouse aumentará o valor de data warehouses e marts, que são essenciais para empresas de sucesso.
Os dados podem ser recuperados usando um lakehouse de vários locais com apenas uma consulta SQL.
Os programas e ferramentas existentes recebem acesso transparente a todos os dados sem exigir ajustes ou adquirir novas habilidades.
Conclusão
A introdução de soluções de data lakehouse é um reflexo de uma tendência maior em big data, que é a integração de análises e armazenamento de dados em plataformas de dados unificadas para maximizar o valor comercial dos dados, reduzindo o tempo, o custo e a complexidade da extração de valor.
Plataformas como Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio e Oracle foram todas ligadas à ideia de um “data lakehouse”, mas cada uma delas tem um conjunto único de recursos e uma tendência a funcionar mais como um data warehouse do que um verdadeiro data lake como um todo.
Quando uma solução é comercializada como um “data lakehouse”, as empresas devem ter cuidado com o que isso realmente significa.
As empresas precisam olhar além do jargão de marketing como “data lakehouse” e, em vez disso, analisar os recursos de cada plataforma para selecionar a melhor plataforma de dados que expandirá com seus negócios no futuro.
Deixe um comentário