Podatkovne jezerce združujejo koncept podatkovnega skladišča in podatkovnega jezera za podjetja.
Ta orodja vam omogočajo, da zgradite stroškovno učinkovite rešitve za shranjevanje podatkov, tako da združite zmogljivosti upravljanja podatkovnih jezer s podatkovno arhitekturo, ki jo najdete v podatkovnih skladiščih.
Poleg tega je prišlo do zmanjšanja migracije in redundance podatkov, manj časa se porabi za administracijo, krajše sheme in postopki upravljanja podatkov pa dejansko postanejo resničnost.
Eno skladišče podatkov ima veliko prednosti v primerjavi s sistemom za shranjevanje z več rešitvami.
Ta orodja podatkovni znanstveniki še vedno uporabljajo za izboljšanje razumevanja postopkov poslovne inteligence in strojnega učenja.
Ta članek bo na hitro pregledal data lakehouse, njegove zmogljivosti in razpoložljiva orodja.
Uvod v Data Lakehouse
Nova vrsta podatkovne arhitekture, imenovana "podatkov Lakehouse” združuje podatkovno jezero in podatkovno skladišče za odpravo slabosti vsakega posebej.
Sistem lakehouse, tako kot podatkovna jezera, uporablja nizkocenovno shranjevanje za ohranjanje ogromnih količin podatkov v izvirni obliki.
Dodatek metapodatkovne plasti na vrhu shrambe zagotavlja tudi strukturo podatkov in omogoča orodja za upravljanje podatkov, podobna tistim v podatkovnih skladiščih.
Vsebuje ogromne količine strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov, pridobljenih iz različnih poslovnih aplikacij, sistemov in naprav, ki se uporabljajo v celotnem podjetju.
Posledično lahko za razliko od podatkovnih jezer sistem lakehouse upravlja in optimizira te podatke za zmogljivost SQL.
Ima tudi možnost shranjevanja in obdelave velikih količin različnih podatkov po nižji ceni kot podatkovna skladišča.
Jezero podatkov pride prav, ko morate izvesti kakršen koli dostop do podatkov ali analitiko za katere koli podatke, vendar niste prepričani o podatkih ali priporočeni analitiki.
Arhitektura jezerske hiše bo delovala precej dobro, če zmogljivost ne bo glavna skrb.
To ne pomeni, da bi morali svojo celotno strukturo postaviti na jezersko hišo.
Več informacij o tem, kako izbrati podatkovno jezero, jezero, skladišče podatkov ali specializirano analitično bazo podatkov za vsak primer uporabe, lahko najdete tukaj.
Značilnosti Data Lakehouse
- Sočasno branje in pisanje podatkov
- Prilagodljivost in razširljivost
- Pomoč pri shemah z orodji za upravljanje podatkov
- Sočasno branje in pisanje podatkov
- Shranjevanje, ki je cenovno ugodno
- Podprti so vsi tipi podatkov in formati datotek.
- Optimiziran dostop do podatkovne znanosti in orodij za strojno učenje
- Vaše podatkovne ekipe bodo imele koristi od dostopa do samo enega sistema za hitrejši in natančnejši prenos delovnih obremenitev prek njega.
- Zmogljivosti v realnem času za pobude na področju podatkovne znanosti, strojnega učenja in analitike
5 najboljših orodij Data Lakehouse
Podatkovne palice
Databricks, ki ga je ustanovil človek, ki je prvi razvil in naredil Apache Spark open source, zagotavlja upravljano storitev Apache Spark in je postavljen kot platforma za podatkovna jezera.
Komponente data lake, delta lake in delta engine arhitekture Databricks lakehouse omogočajo primere uporabe poslovne inteligence, podatkovne znanosti in strojnega učenja.
Podatkovno jezero je javno skladišče v oblaku.
S podporo za upravljanje metapodatkov, paketno in pretočno obdelavo podatkov za večstrukturirane nize podatkov, odkrivanje podatkov, nadzor varnega dostopa in analitiko SQL.
Databricks ponuja večino funkcij za shranjevanje podatkov, ki bi jih lahko pričakovali na platformi data lakehouse.
Databricks je pred kratkim predstavil svoj Auto Loader, ki avtomatizira ETL in vnos podatkov ter izkorišča vzorčenje podatkov za sklepanje sheme za različne tipe podatkov, da zagotovi bistvene komponente strategije shranjevanja podatkovnega jezera.
Namesto tega lahko uporabniki zgradijo cevovode ETL med svojim javnim podatkovnim jezerom v oblaku in Delta Lake z uporabo Delta Live Tables.
Na papirju se zdi, da ima Databricks vse prednosti, vendar nastavitev rešitve in ustvarjanje podatkovnih cevovodov zahteva veliko človeškega dela usposobljenih razvijalcev.
V obsegu postane tudi odgovor bolj zapleten. Je bolj zapleteno, kot se zdi.
Ahana
Podatkovno jezero je ena osrednja lokacija, kjer lahko shranite katero koli vrsto podatkov v velikem obsegu, vključno z nestrukturiranimi in strukturiranimi podatki. AWS S3, Microsoft Azure in Google Cloud Storage so tri običajna podatkovna jezera.
Podatkovna jezera so izjemno priljubljena, ker so zelo dostopna in enostavna za uporabo; v bistvu lahko shranite poljubno količino podatkov za zelo malo denarja.
Vendar podatkovno jezero ne ponuja vgrajenih orodij, kot so analitika, poizvedba itd.
Potrebujete mehanizem za poizvedovanje in katalog podatkov na vrhu podatkovnega jezera (kjer nastopi Ahana Cloud), da poizvedujete po svojih podatkih in jih uporabite.
Z najboljšim iz podatkovnega skladišča in podatkovnega jezera se je razvila nova zasnova podatkovnega jezera.
To pomeni, da je pregleden, prilagodljiv, ima dobro ceno/zmogljivost, obsega kot podatkovno jezero, ki podpira transakcije, in ima visoko raven varnosti, primerljivo s podatkovnim skladiščem.
Vaš visoko zmogljiv mehanizem poizvedb SQL je možgani za Data Lakehouse. Zaradi tega lahko izvedete visoko zmogljivo analitiko podatkov podatkovnega jezera.
Ahana Cloud for Presto je SaaS za Presto na AWS, zaradi česar je uporaba Presta v oblaku neverjetno preprosta.
Za vaše podatkovno jezero, ki temelji na S3, ima Ahana že vgrajen podatkovni katalog in predpomnjenje. Ahana vam nudi funkcije Presta, ne da bi morali upravljati režijske stroške, ker to počne interno.
AWS Lake Formation, Apache Hudi in Delta Lake je le nekaj upraviteljev transakcij, ki so del sklada in se z njim integrirajo.
Dremio
Organizacije si prizadevajo za hitro, preprosto in učinkovito ovrednotenje ogromnih količin hitro rastočih podatkov.
Dremio verjame, da je jezero odprtih podatkov, ki združuje prednosti podatkovnih jezer in skladišč podatkov na odprti osnovi, najboljši pristop za dosego tega.
Platforma Lakehouse podjetja Dremio zagotavlja izkušnjo, ki deluje za vse, s preprostim uporabniškim vmesnikom, ki uporabnikom omogoča dokončanje analiz v delčku časa.
Dremio Cloud, popolnoma upravljana podatkovna platforma lakehouse, in uvedba dveh novih storitev: Dremio Sonar, mehanizem za poizvedovanje lakehouse, in Dremio Arctic, inteligentna veletrgovina za Apache Iceberg, ki zagotavlja edinstveno izkušnjo, podobno Gitu, za lakehouse.
Vse delovne obremenitve SQL v organizaciji se lahko izvajajo na brezhibni, neskončno razširljivi platformi Dremio Cloud, ki prav tako avtomatizira naloge upravljanja podatkov.
Zgrajen je za SQL, ponuja izkušnjo, podobno Gitu, je odprtokoden in je vedno brezplačen.
Ustvarili so jo kot platformo Lakehouse, ki jo obožujejo podatkovne ekipe.
Z uporabo odprtokodnih formatov tabel in datotek, kot sta Apache Iceberg in Apache Parquet, so vaši podatki pri uporabi Dremio Cloud obstojni v vašem lastnem podatkovnem jezeru.
Prihodnje inovacije je mogoče zlahka sprejeti in ustrezen motor lahko izberete glede na vašo delovno obremenitev.
Snowflake
Snowflake je podatkovna in analitična platforma v oblaku, ki lahko zadovolji potrebe podatkovnih jezer in skladišč.
Začelo se je kot sistem skladišča podatkov, zgrajen na infrastrukturi v oblaku.
Platforma je sestavljena iz centraliziranega repozitorija za shranjevanje, ki se nahaja na vrhu javnega shranjevanja v oblaku iz AWS, Microsoft Azure ali Google Cloud Platform (GCP).
Temu sledi računska plast z več gručami, kjer lahko uporabniki zaženejo navidezno skladišče podatkov in izvajajo poizvedbe SQL glede na svojo shrambo podatkov.
Arhitektura omogoča ločevanje pomnilniških in računalniških virov, kar organizacijam omogoča neodvisno prilagajanje obeh po potrebi.
Nazadnje Snowflake zagotavlja storitveni sloj s kategorizacijo metapodatkov, upravljanjem virov, upravljanjem podatkov, transakcijami in drugimi funkcijami.
Konektorji orodij BI, upravljanje metapodatkov, nadzor dostopa in poizvedbe SQL so le nekatere od funkcionalnosti skladišča podatkov, ki jih platforma odlično ponuja.
Snowflake pa je omejen na en sam relacijski mehanizem poizvedb, ki temelji na SQL.
Posledično postane enostavnejši za upravljanje, vendar manj prilagodljiv, vizija podatkovnega jezera z več modeli pa ni uresničena.
Poleg tega Snowflake pred iskanjem ali analizo podatkov iz shrambe v oblaku zahteva, da jih podjetja naložijo v centralizirano plast shranjevanja.
Postopek ročnega cevovoda podatkov zahteva predhodni ETL, zagotavljanje in oblikovanje podatkov, preden jih je mogoče pregledati. Zaradi povečevanja teh ročnih postopkov so frustrirajoči.
Druga možnost, ki se zdi primerna na papirju, vendar v resnici odstopa od načela podatkovnega jezera preprostega vnosa podatkov, je Snowflake's data lakehouse.
Oracle
Sodobna, odprta arhitektura, znana kot "jezero podatkov", omogoča shranjevanje, razumevanje in analizo vseh vaših podatkov.
Širina in prilagodljivost najbolj priljubljenih odprtokodnih rešitev podatkovnega jezera sta združeni z močjo in globino podatkovnih skladišč.
Najnovejša ogrodja umetne inteligence in vnaprej zgrajene storitve umetne inteligence je mogoče uporabljati s podatkovnim jezerom na Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Med uporabo odprtokodnega podatkovnega jezera je mogoče delati z dodatnimi vrstami podatkov. Toda čas in trud, ki sta potrebna za njegovo upravljanje, sta lahko stalna pomanjkljivost.
OCI ponuja popolnoma upravljane odprtokodne storitve lakehouse po nižjih cenah in z manj upravljanja, kar vam omogoča predvidevanje nižjih operativnih stroškov, boljšo razširljivost in varnost ter zmogljivost za konsolidacijo vseh vaših obstoječih podatkov na eni lokaciji.
Podatkovno jezero bo povečalo vrednost podatkovnih skladišč in prodajaln, ki so bistvenega pomena za uspešna podjetja.
Podatke je mogoče pridobiti z uporabo lakehouse z več lokacij z eno samo poizvedbo SQL.
Obstoječi programi in orodja prejmejo transparenten dostop do vseh podatkov, ne da bi morali prilagajati ali pridobivati nove veščine.
zaključek
Uvedba rešitev data lakehouse je odraz večjega trenda na področju velikih podatkov, ki je integracija analitike in shranjevanja podatkov v poenotenih podatkovnih platformah za povečanje poslovne vrednosti podatkov ob zmanjšanju časa, stroškov in kompleksnosti pridobivanja vrednosti.
Platforme, vključno z Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio in Oracle, so vse povezane z idejo o »podatkovnem jezeru«, vendar ima vsaka edinstven nabor funkcij in težnjo, da delujejo bolj kot podatkovno skladišče kot pravo podatkovno jezero. kot celota.
Ko se rešitev trži kot »jezerišče podatkov«, morajo biti podjetja previdna, kaj to dejansko pomeni.
Podjetja morajo pogledati dlje od trženjskega žargona, kot je »jezero podatkov«, in namesto tega preučiti funkcije vsake platforme, da izberejo najboljšo podatkovno platformo, ki se bo v prihodnosti razširila z njihovimi podjetji.
Pustite Odgovori