Shtëpitë e liqeneve të të dhënave kombinojnë konceptet e magazinës së të dhënave dhe liqenit të të dhënave për bizneset.
Këto mjete ju lejojnë të ndërtoni zgjidhje me kosto efektive për ruajtjen e të dhënave duke kombinuar aftësitë e menaxhimit të liqeneve të të dhënave me arkitekturën e të dhënave që gjendet në magazinat e të dhënave.
Për më tepër, ka një reduktim në migrimin dhe tepricën e të dhënave, më pak kohë shpenzohet për administrimin dhe procedurat më të shkurtra të skemave dhe qeverisjes së të dhënave bëhen në fakt realitet.
Një shtëpi liqenore e të dhënave ka shumë përparësi në krahasim me një sistem ruajtjeje me disa zgjidhje.
Këto mjete përdoren ende nga shkencëtarët e të dhënave për të përmirësuar të kuptuarit e tyre të inteligjencës së biznesit dhe procedurave të mësimit të makinerive.
Ky artikull do të hedhë një vështrim të shpejtë te data lakehouse, aftësitë e tij dhe mjetet e disponueshme.
Hyrje në Data Lakehouse
Një lloj i ri i arkitekturës së të dhënave të quajtur "të dhënat lakehouse” kombinon një liqen të dhënash dhe një depo të dhënash për të trajtuar dobësitë e secilit në mënyrë të pavarur.
Sistemi lakehouse, si liqenet e të dhënave, përdor ruajtje me kosto të ulët për të mbajtur sasi të mëdha të dhënash në formën e tij origjinale.
Shtimi i një shtrese meta të dhënash në krye të dyqanit gjithashtu siguron strukturën e të dhënave dhe fuqizon mjetet e menaxhimit të të dhënave të ngjashme me ato që gjenden në magazinat e të dhënave.
Ai përmban sasi masive të të dhënave të strukturuara, gjysmë të strukturuara dhe të pastrukturuara të marra nga aplikacionet, sistemet dhe pajisjet e ndryshme të biznesit të përdorura në të gjithë ndërmarrjen.
Si rezultat, ndryshe nga liqenet e të dhënave, sistemi lakehouse mund të menaxhojë dhe optimizojë ato të dhëna për performancën SQL.
Ai gjithashtu ka aftësinë për të ruajtur dhe përpunuar sasi të mëdha të të dhënave të ndryshme me një kosto më të lirë se sa magazinat e të dhënave.
Një shtëpi liqenore e të dhënave është e dobishme kur ju duhet të ekzekutoni çdo akses të të dhënave ose analiza kundrejt çdo të dhënëje, por nuk jeni të sigurt për të dhënat ose analitikën e rekomanduar.
Një arkitekturë lakehouse do të funksionojë mjaft mirë nëse performanca nuk është shqetësimi kryesor.
Kjo nuk do të thotë që ju duhet ta bazoni të gjithë strukturën tuaj në një shtëpi liqeni.
Mund të gjeni më shumë informacione se si të zgjidhni një liqen të dhënash, lakehouse, depo të dhënash ose bazë të dhënash të specializuara analitike për çdo rast përdorimi këtu.
Karakteristikat e Data Lakehouse
- Leximi dhe shkrimi i njëkohshëm i të dhënave
- Përshtatshmëria dhe shkallëzueshmëria
- Asistencë për skemën me mjetet e qeverisjes së të dhënave
- Leximi dhe shkrimi i njëkohshëm i të dhënave
- Magazinimi që është i përballueshëm
- Të gjitha llojet e të dhënave dhe formatet e skedarëve mbështeten.
- Qasja në shkencën e të dhënave dhe mjetet e mësimit të makinerisë që është e optimizuar
- Ekipet tuaja të të dhënave do të përfitojnë nga aksesi në vetëm një sistem për të transferuar ngarkesat e punës përmes tij më shpejt dhe më saktë.
- Aftësi në kohë reale për iniciativa në shkencën e të dhënave, mësimin e makinerive dhe analitikën
5 mjetet kryesore të Data Lakehouse
Baza e të dhënave
Databricks, i cili u themelua nga personi që zhvilloi i pari Apache Spark dhe e bëri atë burim të hapur, ofron një shërbim të menaxhuar Apache Spark dhe pozicionohet si një platformë për liqenet e të dhënave.
Liqeni i të dhënave, liqeni delta dhe komponentët e motorit delta të arkitekturës së liqenit të Databricks mundësojnë inteligjencën e biznesit, shkencën e të dhënave dhe rastet e përdorimit të mësimit të makinerive.
Liqeni i të dhënave është një depo publike e ruajtjes së reve kompjuterike.
Me mbështetje për menaxhimin e meta të dhënave, përpunimin e grupeve dhe transmetimit të të dhënave për grupe të dhënash me shumë strukturime, zbulimin e të dhënave, kontrollet e aksesit të sigurt dhe analitikën SQL.
Databricks ofron shumicën e funksioneve të ruajtjes së të dhënave që mund të priten të shihen në një platformë lakehouse të të dhënave.
Databricks zbuloi kohët e fundit Auto Loader-in e tij, i cili automatizon ETL-në dhe futjen e të dhënave dhe shfrytëzon kampionimin e të dhënave për të nxjerrë në përfundim skemën për një sërë llojesh të dhënash, në mënyrë që të ofrojë komponentët thelbësorë të strategjisë së ruajtjes së liqenit të të dhënave.
Në mënyrë alternative, përdoruesit mund të ndërtojnë tubacione ETL midis liqenit të tyre të të dhënave publike të cloud dhe Liqenit Delta duke përdorur Tabelat e Live Delta.
Në letër, Databricks duket se i ka të gjitha avantazhet, por vendosja e zgjidhjes dhe krijimi i tubacioneve të saj të të dhënave kërkon shumë punë njerëzore nga zhvillues të aftë.
Në shkallë, përgjigja gjithashtu bëhet më komplekse. Është më e ndërlikuar nga sa duket.
Ndëshkimi
Një liqen i të dhënave është një vend i vetëm qendror ku mund të ruani çfarëdo lloji të të dhënave që zgjidhni në shkallë, duke përfshirë të dhëna të pastrukturuara dhe të strukturuara. AWS S3, Microsoft Azure dhe Google Cloud Storage janë tre liqene të zakonshme të të dhënave.
Liqenet e të dhënave janë tepër të pëlqyera sepse janë shumë të përballueshëm dhe të thjeshtë për t'u përdorur; ju mund të ruani në thelb çdo lloj të dhënash që dëshironi për shumë pak para.
Por liqeni i të dhënave nuk ofron mjete të integruara si analitikë, pyetje, etj.
Ju duhet një motor kërkimi dhe katalog i të dhënave në majë të liqenit të të dhënave (ku hyn Ahana Cloud) për të kërkuar të dhënat tuaja dhe për t'i përdorur ato.
Me më të mirën nga Data Warehouse dhe Data Lake, është zhvilluar një dizajn i ri i të dhënave lakehouse.
Kjo tregon se është transparent, i adaptueshëm, ka çmim/performancë të mirë, shkallëzohet si një liqen i të dhënave që mbështet transaksionet dhe ka një nivel të lartë sigurie të krahasueshme me një depo të dhënash.
Motori juaj i kërkimit SQL me performancë të lartë është truri prapa Data Lakehouse. Për shkak të kësaj, ju mund të ekzekutoni analitikë me performancë të lartë në të dhënat tuaja të liqenit të të dhënave.
Ahana Cloud për Presto është SaaS për Presto në AWS, duke e bërë tepër të thjeshtë fillimin e përdorimit të Presto në re.
Për liqenin tuaj të të dhënave të bazuar në S3, Ahana tashmë ka një katalog të integruar të të dhënave dhe memorie. Ahana ju jep veçoritë e Presto-s pa kërkuar që ju të trajtoni shpenzimet e sipërme sepse e bën atë nga brenda.
AWS Lake Formation, Apache Hudi dhe Delta Lake janë vetëm disa nga menaxherët e transaksioneve që janë pjesë e pirgut dhe integrohen me të.
Dremio
Organizatat kërkojnë të vlerësojnë shpejt, thjesht dhe me efikasitet sasi masive të të dhënave që rriten me shpejtësi.
Dremio beson se një lakehouse me të dhëna të hapura kombinon përfitimet e liqeneve të të dhënave dhe magazinat e të dhënave në baza të hapura është qasja më e mirë për ta arritur këtë.
Platforma Lakehouse e Dremio ofron një përvojë që funksionon për të gjithë, me një ndërfaqe të lehtë që lejon përdoruesit të kryejnë analizat në një pjesë të kohës.
Dremio Cloud, një platformë e menaxhuar plotësisht e të dhënave lakehouse dhe lëshimi i dy shërbimeve të reja: Dremio Sonar, një motor kërkimi i lakehouse dhe Dremio Arctic, një megastore inteligjente për Apache Iceberg që ofron një përvojë unike të ngjashme me Git për lakehouse.
Të gjitha ngarkesat e punës SQL të një organizate mund të ekzekutohen në platformën Dremio Cloud pa fërkime dhe pafundësisht të shkallëzuar, e cila gjithashtu automatizon detyrat e menaxhimit të të dhënave.
Është ndërtuar për SQL, ofron një përvojë të ngjashme me Git, është me burim të hapur dhe është gjithmonë falas.
Ata e krijuan atë për të qenë platforma lakehouse që ekipet e të dhënave adhurojnë.
Duke përdorur tabelat me burim të hapur dhe formatet e skedarëve si Apache Iceberg dhe Apache Parquet, të dhënat tuaja janë të qëndrueshme në ruajtjen e liqenit tuaj të të dhënave kur përdorni Dremio Cloud.
Inovacionet e ardhshme mund të miratohen lehtësisht dhe motori i duhur mund të zgjidhet bazuar në ngarkesën tuaj të punës.
Flok dëbore
Snowflake është një platformë të dhënash dhe analitike cloud që mund të plotësojë nevojat e liqeneve të të dhënave dhe të depove.
Filloi si një sistem i depove të të dhënave i ndërtuar në infrastrukturën cloud.
Platforma përbëhet nga një depo e centralizuar e ruajtjes që ndodhet në krye të ruajtjes publike të cloud nga AWS, Microsoft Azure ose Google Cloud Platform (GCP).
Pas kësaj është një shtresë llogaritëse me shumë grupime, ku përdoruesit mund të nisin një depo virtuale të të dhënave dhe të kryejnë pyetje SQL kundër ruajtjes së të dhënave të tyre.
Arkitektura lejon ndarjen e burimeve të ruajtjes dhe llogaritjes, duke i lejuar organizatat të shkallëzojnë të dyja në mënyrë të pavarur sipas nevojës.
Së fundi, Snowflake ofron një shtresë shërbimi me kategorizimin e meta të dhënave, menaxhimin e burimeve, qeverisjen e të dhënave, transaksionet dhe veçori të tjera.
Lidhësit e veglave BI, menaxhimi i meta të dhënave, kontrollet e aksesit dhe pyetjet SQL janë vetëm disa nga funksionet e magazinës së të dhënave që platforma shquhet për të ofruar.
Snowflake, sidoqoftë, është i kufizuar në një motor kërkimi të vetëm relacional të bazuar në SQL.
Si rezultat, bëhet më e thjeshtë për t'u administruar, por më pak e adaptueshme dhe vizioni i liqenit të të dhënave me shumë modele nuk realizohet.
Për më tepër, përpara se të dhënat nga ruajtja në re të mund të kërkohen ose analizohen, Snowflake kërkon që bizneset t'i ngarkojnë ato në një shtresë të centralizuar ruajtjeje.
Procedura e bërjes manuale të të dhënave kërkon ETL paraprake, sigurimin dhe formatimin e të dhënave përpara se të ekzaminohet. Rritja e këtyre proceseve manuale i bën ato zhgënjyese.
Një tjetër opsion që duket se përshtatet mirë në letër, por në fakt, devijon nga parimi i të dhënave të liqenit të futjes së thjeshtë të të dhënave është shtëpia e të dhënave të Snowflake.
Orakull
Arkitektura moderne dhe e hapur e njohur si "data lakehouse" bën të mundur ruajtjen, kuptimin dhe analizimin e të gjitha të dhënave tuaja.
Gjerësia dhe fleksibiliteti i zgjidhjeve më të pëlqyera me burim të hapur të të dhënave të liqenit kombinohen me forcën dhe thellësinë e depove të të dhënave.
Kornizat më të reja të inteligjencës artificiale dhe shërbimet e para-ndërtuara të AI mund të përdoren me një shtëpi liqeni të dhënash në Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Është e mundur të punohet me lloje shtesë të dhënash gjatë përdorimit të një liqeni të dhënash me burim të hapur. Por koha dhe përpjekja e nevojshme për ta menaxhuar atë mund të jetë një pengesë e vazhdueshme.
OCI ofron shërbime plotësisht të menaxhuara me burim të hapur lakehouse me tarifa më të ulëta dhe me më pak menaxhim, duke ju lejuar të parashikoni shpenzime më të ulëta operacionale, shkallëzim dhe siguri më të mirë dhe aftësi për të konsoliduar të gjitha të dhënat tuaja ekzistuese në një vend.
Një shtëpi liqenore e të dhënave do të rrisë vlerën e magazinave të të dhënave dhe martes, të cilat janë thelbësore për ndërmarrjet e suksesshme.
Të dhënat mund të merren duke përdorur një shtëpi liqeni nga disa vendndodhje me vetëm një pyetje SQL.
Programet dhe mjetet ekzistuese marrin qasje transparente në të gjitha të dhënat pa kërkuar rregullime ose përvetësim të aftësive të reja.
Përfundim
Prezantimi i zgjidhjeve të të dhënave lakehouse është një reflektim i një tendence më të madhe në të dhënat e mëdha, që është integrimi i analitikës dhe ruajtjes së të dhënave në platformat e unifikuara të të dhënave për të maksimizuar vlerën e biznesit nga të dhënat duke ulur kohën, koston dhe kompleksitetin e nxjerrjes së vlerës.
Platformat duke përfshirë Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio dhe Oracle janë të gjitha të lidhura me idenë e një "data lakehouse", por secila prej tyre ka një grup karakteristikash unike dhe një tendencë për të funksionuar më shumë si një depo të dhënash sesa një liqen i vërtetë të dhënash. në tërësi.
Kur një zgjidhje tregtohet si "shtëpi e të dhënave", bizneset duhet të jenë të kujdesshëm se çfarë do të thotë në të vërtetë.
Ndërmarrjet duhet të shikojnë përtej zhargonit të marketingut si "data lakehouse" dhe në vend të kësaj të shikojnë veçoritë e secilës platformë për të zgjedhur platformën më të mirë të të dhënave që do të zgjerohet me bizneset e tyre në të ardhmen.
Lini një Përgjigju