Содержание[Скрывать][Показывать]
Озера данных сочетают в себе концепции хранилища данных и озера данных для бизнеса.
Эти инструменты позволяют создавать экономичные решения для хранения данных, объединяя возможности управления озерами данных с архитектурой данных, используемой в хранилищах данных.
Кроме того, сокращается миграция данных и избыточность, меньше времени тратится на администрирование, а более короткие схемы и процедуры управления данными становятся реальностью.
У одного озера данных есть много преимуществ по сравнению с системой хранения с несколькими решениями.
Эти инструменты до сих пор используются специалистами по обработке и анализу данных для улучшения понимания процессов бизнес-аналитики и машинного обучения.
В этой статье мы кратко рассмотрим хранилище данных, его возможности и доступные инструменты.
Введение в Data Lakehouse
Новый тип архитектуры данных, называемый «дом у озера данных” сочетает в себе озеро данных и хранилище данных для независимого устранения недостатков каждого из них.
Система Lakehouse, как и озера данных, использует недорогое хранилище для хранения огромных объемов данных в их первоначальном виде.
Добавление слоя метаданных поверх хранилища также обеспечивает структуру данных и расширяет возможности инструментов управления данными, аналогичных тем, которые используются в хранилищах данных.
Он содержит огромные объемы структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, полученных из различных бизнес-приложений, систем и устройств, используемых на предприятии.
В результате, в отличие от озер данных, система Lakehouse может управлять этими данными и оптимизировать их для повышения производительности SQL.
Он также имеет возможность хранить и обрабатывать большие объемы разнообразных данных по более низкой цене, чем хранилища данных.
Озеро данных пригодится, когда вам нужно выполнить любой доступ к данным или аналитику для любых данных, но вы не уверены в данных или рекомендуемой аналитике.
Архитектура домика у озера будет работать достаточно хорошо, если производительность не является главной задачей.
Это не означает, что вы должны основывать всю свою структуру на домике у озера.
Дополнительную информацию о том, как выбрать озеро данных, дом озера, хранилище данных или специализированную аналитическую базу данных для каждого варианта использования, можно найти здесь. здесь.
Особенности Data Lakehouse
- Одновременное чтение и запись данных
- Адаптивность и масштабируемость
- Помощь по схеме с инструментами управления данными
- Одновременное чтение и запись данных
- Хранилище по доступной цене
- Поддерживаются все типы данных и форматы файлов.
- Оптимизированный доступ к инструментам обработки данных и машинного обучения
- Ваши группы обработки данных выиграют от доступа только к одной системе для более быстрой и точной передачи рабочих нагрузок через нее.
- Возможности в режиме реального времени для инициатив в области науки о данных, машинного обучения и аналитики
5 лучших инструментов Data Lakehouse
Databricks
Databricks, основанная человеком, который первым разработал Apache Spark и сделал его с открытым исходным кодом, предоставляет управляемый сервис Apache Spark и позиционируется как платформа для озер данных.
Озеро данных, дельта-озеро и компоненты дельта-механизма архитектуры озера Databricks позволяют использовать бизнес-аналитику, науку о данных и машинное обучение.
Озеро данных — это общедоступное облачное хранилище.
С поддержкой управления метаданными, пакетной и потоковой обработки данных для многоструктурных наборов данных, обнаружения данных, безопасного контроля доступа и аналитики SQL.
Databricks предлагает большинство функций хранилища данных, которые можно ожидать от платформы хранилища данных.
Databricks недавно представила свой Auto Loader, который автоматизирует ETL и ввод данных и использует выборку данных для вывода схемы для различных типов данных, чтобы реализовать основные компоненты стратегии хранения озера данных.
В качестве альтернативы пользователи могут создавать конвейеры ETL между своим общедоступным облачным озером данных и Delta Lake с помощью Delta Live Tables.
На бумаге кажется, что Databricks обладает всеми преимуществами, но настройка решения и создание его конвейеров данных требует большого человеческого труда от квалифицированных разработчиков.
При масштабировании ответ также становится более сложным. Это сложнее, чем кажется.
Ахана
Озеро данных — это единое центральное место, где вы можете хранить любой тип данных в нужном масштабе, включая неструктурированные и структурированные данные. AWS S3, Microsoft Azure и Google Cloud Storage — это три общих озера данных.
Озера данных невероятно популярны, потому что они очень доступны и просты в использовании; по сути, вы можете хранить столько данных любого типа, сколько захотите, за очень небольшие деньги.
Но озеро данных не предлагает встроенных инструментов, таких как аналитика, запросы и т. д.
Вам нужен механизм запросов и каталог данных поверх озера данных (куда входит Ahana Cloud), чтобы запрашивать ваши данные и использовать их.
Используя лучшее из хранилища данных и озера данных, был разработан новый дизайн хранилища данных.
Это указывает на то, что он прозрачен, адаптируется, имеет хорошее соотношение цены и производительности, масштабируется так же, как озеро данных, поддерживает транзакции и имеет высокий уровень безопасности, сравнимый с хранилищем данных.
Ваш высокопроизводительный механизм SQL-запросов — это мозг Data Lakehouse. Благодаря этому вы можете выполнять высокопроизводительную аналитику данных озера данных.
Ahana Cloud for Presto — это SaaS для Presto на AWS, благодаря которому начать использовать Presto в облаке невероятно просто.
Для вашего озера данных на основе S3 в Ahana уже есть встроенный каталог данных и кэширование. Ahana предоставляет вам функции Presto, не требуя от вас обработки накладных расходов, потому что она делает это внутри себя.
AWS Lake Formation, Apache Hudi и Delta Lake — это лишь некоторые из диспетчеров транзакций, которые являются частью стека и интегрируются с ним.
Дремио
Организации стремятся быстро, просто и эффективно оценивать огромные объемы быстрорастущих данных.
Дремио считает, что хранилище открытых данных, сочетающее в себе преимущества озер данных и хранилищ данных на открытой основе, является лучшим подходом для достижения этой цели.
Платформа озерного домика Dremio предлагает опыт, который подходит для всех, с простым пользовательским интерфейсом, который позволяет пользователям выполнять анализ за долю времени.
Dremio Cloud, полностью управляемая платформа хранилища данных, а также запуск двух новых сервисов: Dremio Sonar, движка запросов к озеру, и Dremio Arctic, интеллектуального мегахранилища для Apache Iceberg, которое предоставляет уникальные возможности Git для домика у озера.
Все рабочие нагрузки SQL организации могут выполняться на надежной, бесконечно масштабируемой платформе Dremio Cloud, которая также автоматизирует задачи управления данными.
Он создан для SQL, предлагает возможности, подобные Git, имеет открытый исходный код и всегда бесплатен.
Они создали его, чтобы стать платформой для озер, которую обожают команды обработки данных.
Используя форматы таблиц и файлов с открытым исходным кодом, такие как Apache Iceberg и Apache Parquet, ваши данные сохраняются в вашем собственном хранилище озера данных при использовании Dremio Cloud.
Будущие инновации могут быть легко внедрены, и правильный двигатель может быть выбран в зависимости от вашей рабочей нагрузки.
Снежинка
Snowflake — это облачная платформа данных и аналитики, которая может удовлетворить потребности озер и хранилищ данных.
Он начинался как система хранилища данных, построенная на облачной инфраструктуре.
Платформа состоит из централизованного репозитория, расположенного поверх общедоступного облачного хранилища от AWS, Microsoft Azure или Google Cloud Platform (GCP).
За ним следует уровень многокластерных вычислений, где пользователи могут запускать виртуальное хранилище данных и выполнять SQL-запросы к своему хранилищу данных.
Архитектура позволяет отделить ресурсы хранения и вычислений, позволяя организациям независимо масштабировать их по мере необходимости.
Наконец, Snowflake предоставляет сервисный уровень с категоризацией метаданных, управлением ресурсами, управлением данными, транзакциями и другими функциями.
Коннекторы инструментов BI, управление метаданными, контроль доступа и SQL-запросы — это лишь некоторые из функциональных возможностей хранилища данных, которые предлагает платформа.
Однако Snowflake ограничена одним реляционным механизмом запросов на основе SQL.
В результате администрирование становится проще, но менее адаптируемым, а концепция озера данных с несколькими моделями не реализуется.
Кроме того, прежде чем данные из облачного хранилища можно будет искать или анализировать, Snowflake требует, чтобы компании загружали их в централизованный уровень хранения.
Процедура конвейерной обработки данных вручную требует предварительной ETL, подготовки и форматирования данных, прежде чем их можно будет проверить. Масштабирование этих ручных процессов делает их разочаровывающими.
Другой вариант, который кажется хорошим на бумаге, но на самом деле отклоняется от принципа простого ввода данных в озере данных, — это дом озера данных Snowflake.
Oracle
Современная открытая архитектура, известная как «хранилище данных», позволяет хранить, понимать и анализировать все ваши данные.
Широта и гибкость самых популярных решений для озера данных с открытым исходным кодом сочетаются с мощностью и глубиной хранилищ данных.
Новейшие платформы искусственного интеллекта и готовые сервисы искусственного интеллекта можно использовать с хранилищем данных в Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Можно работать с дополнительными типами данных при использовании озера данных с открытым исходным кодом. Но время и усилия, необходимые для управления им, могут быть постоянным недостатком.
OCI предлагает полностью управляемые услуги Lakehouse с открытым исходным кодом по более низким ценам и с меньшими затратами на управление, что позволяет вам рассчитывать на более низкие операционные расходы, лучшую масштабируемость и безопасность, а также возможность консолидировать все ваши существующие данные в одном месте.
Озеро данных повысит ценность хранилищ данных и витрин, которые необходимы для успешных предприятий.
Данные можно получить с помощью домика у озера из нескольких мест с помощью всего одного SQL-запроса.
Существующие программы и инструменты получают прозрачный доступ ко всем данным, не требуя настройки или приобретения новых навыков.
Заключение
Внедрение решений хранилища данных является отражением более широкой тенденции в области больших данных, которая заключается в интеграции аналитики и хранения данных в унифицированных платформах данных, чтобы максимизировать ценность данных для бизнеса при одновременном снижении времени, затрат и сложности извлечения ценности.
Платформы, включая Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio и Oracle, были связаны с идеей «хранилища данных», но каждая из них имеет уникальный набор функций и тенденцию функционировать скорее как хранилище данных, чем как настоящее озеро данных. в целом.
Когда решение позиционируется как «хранилище данных», компаниям следует с осторожностью относиться к тому, что оно на самом деле означает.
Предприятиям необходимо выйти за рамки маркетингового жаргона, такого как «озерный дом данных», и вместо этого изучить функции каждой платформы, чтобы выбрать лучшую платформу данных, которая будет расширяться вместе с их бизнесом в будущем.
Оставьте комментарий