Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
Kompanitë po kapin më shumë të dhëna se kurrë, ndërsa mbështeten gjithnjë e më shumë në to për të informuar vendimet e rëndësishme të biznesit, për të përmirësuar ofertat e produkteve dhe për të ofruar shërbim më të mirë ndaj klientit.
Me sasinë e të dhënave që krijohet me një shpejtësi eksponenciale, cloud ofron disa avantazhe për përpunimin dhe analitikën e të dhënave, duke përfshirë shkallëzueshmërinë, besueshmërinë dhe disponueshmërinë.
Në ekosistemin cloud, ekzistojnë gjithashtu disa mjete dhe teknologji për përpunimin dhe analitikën e të dhënave. Dy llojet e strukturave të ruajtjes së të dhënave të mëdha që përdoren më shpesh janë magazinat e të dhënave dhe liqenet e të dhënave.
Megjithëse përdorimi i një liqeni të dhënash është më pak tërheqës pasi nuk mund të pyesni modelin dhe të dhënat ndërsa janë ende relevante, përdorimi i një magazine të dhënash për ruajtjen e të dhënave të transmetimit është i kotë.
Wçfarë lloj arkitekture të reve zgjedhim ne?
A duhet të konsiderojmë koncepte më të reja për lakehouse-in e të dhënave, apo duhet të jemi të kënaqur me kufizimet e magazinës apo kufizimet e liqenit?
Një arkitekturë e re e ruajtjes së të dhënave e quajtur "data lakehouse" kombinon përshtatshmërinë e liqeneve të të dhënave me menaxhimin e të dhënave të depove të të dhënave.
Kuptimi i metodave të ndryshme të ruajtjes së të dhënave të mëdha është thelbësor për ndërtimin e një tubacioni të besueshëm të ruajtjes së të dhënave për inteligjencën e biznesit (BI), analitikën e të dhënave dhe Mësimi makinë (ML) ngarkesat e punës, në varësi të kërkesave të kompanisë suaj.
Në këtë postim, ne do të shikojmë nga afër Data Warehouse, Data Lake dhe Data Lakehouse, me përfitimet, kufizimet si dhe të mirat dhe të këqijat e tyre. Le të fillojmë.
Çfarë është Data Warehouse?
Një depo e të dhënave është një depo e centralizuar e të dhënave që përdoret nga një organizatë për të mbajtur vëllime të mëdha të dhënash nga shumë burime. Një depo e të dhënave vepron si burimi i vetëm i një organizate për "të vërtetën e të dhënave" dhe është thelbësor për raportimin dhe analitikën e biznesit.
Në mënyrë tipike, magazinat e të dhënave kombinojnë grupe të dhënash relacionale nga disa burime, të tilla si të dhënat e aplikacionit, biznesit dhe transaksioneve, për të ruajtur të dhënat historike. Para se të ngarkohen në sistemin e magazinimit, të dhënat transformohen dhe pastrohen në magazinat e të dhënave në mënyrë që të mund të përdoren si një burim i vetëm i së vërtetës së të dhënave.
Për shkak të kapacitetit të tyre për të ofruar me shpejtësi njohuri biznesi nga të gjitha fushat e kompanisë, bizneset investojnë në depo të të dhënave. Me përdorimin e mjeteve të BI, klientëve SQL dhe zgjidhjeve të tjera analitike më pak të sofistikuara (d.m.th., pa shkencën e të dhënave), analistë të biznesit, inxhinierët e të dhënave dhe vendimmarrësit mund të kenë akses në të dhëna nga magazinat e të dhënave.
Është e shtrenjtë të mirëmbash një magazinë me një vëllim gjithnjë në rritje të të dhënave dhe një depo e të dhënave nuk mund të trajtojë të dhëna të papërpunuara ose të pastrukturuara. Për më tepër, nuk është opsioni ideal për teknikat e sofistikuara të analizës së të dhënave si mësimi i makinerive ose modelimi parashikues.
Prandaj, një depo e të dhënave ofron përgjigje më të shpejta të pyetjeve dhe të dhëna të një cilësie më të lartë. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse dhe Snowflake janë shërbime cloud që janë të disponueshme për magazinat e të dhënave.
Përfitimet e Depove të të Dhënave
- Rritja e efikasitetit dhe shpejtësisë së inteligjencës së biznesit dhe ngarkesave të analitikës së të dhënave: Depot e të dhënave shkurtojnë kohën e nevojshme për përgatitjen dhe analizën e të dhënave. Ata mund të lidhen lehtësisht me analitikën e të dhënave dhe mjetet e inteligjencës së biznesit pasi të dhënat nga depoja e të dhënave janë të besueshme dhe të qëndrueshme. Për më tepër, magazinat e të dhënave kursejnë kohën e nevojshme për mbledhjen e të dhënave dhe u ofrojnë ekipeve mundësinë për të përdorur të dhëna për raporte, panele kontrolli dhe kërkesa të tjera analitike.
- Rritja e konsistencës, cilësisë dhe standardizimit të të dhënave: Organizatat mbledhin të dhëna nga një shumëllojshmëri burimesh, duke përfshirë të dhënat e përdoruesve, të shitjeve dhe të transaksioneve. Firma mund t'u besojë të dhënave për kërkesat e biznesit, sepse magazinimi i të dhënave përmbledh të dhënat e korporatës në një format uniform dhe të standardizuar që mund të veprojë si një burim i vetëm i së vërtetës së të dhënave.
- Rritja e vendimmarrjes në përgjithësi: Magazinimi i të dhënave lehtëson vendimmarrjen më të mirë duke ofruar një dyqan të centralizuar si për të dhënat e fundit ashtu edhe për ato të vjetra. Duke përpunuar të dhënat në magazinat e të dhënave për njohuri të sakta, vendimmarrësit mund të vlerësojnë rreziqet, të kuptojnë dëshirat e klientëve dhe të përmirësojnë mallrat dhe shërbimet.
- Sigurimi i inteligjencës më të mirë të biznesit: Magazinimi i të dhënave mbush hendekun midis të dhënave masive të papërpunuara, të cilat shpesh mblidhen në mënyrë rutinore si një çështje e natyrshme, dhe të dhënave të kuruara që ofrojnë njohuri. Ato veprojnë si bazë për ruajtjen e të dhënave të një organizate, duke i mundësuar asaj t'u përgjigjet pyetjeve të ndërlikuara në lidhje me të dhënat e saj dhe të përdorë përgjigjet për të marrë vendime të mbrojtura biznesi.
Kufizimet e Depove të të Dhënave
- Mungesa e fleksibilitetit të të dhënave: Ndërsa magazinat e të dhënave shkëlqejnë në trajtimin e të dhënave të strukturuara, formatet e të dhënave gjysmë të strukturuara dhe të pastrukturuara si analitika e regjistrave, transmetimi dhe të dhënat e mediave sociale mund të jenë sfiduese për ta. Kjo bën që të rekomandohen depo të dhënash për rastet e përdorimit që përfshijnë mësimin e makinerive dhe inteligjencës artificiale vështirë.
- I kushtueshëm për t'u instaluar dhe mirëmbajtur: Depot e të dhënave mund të jenë të shtrenjta për t'u instaluar dhe mirëmbajtur. Për më tepër, depoja e të dhënave shpesh nuk është statike; plaket dhe ka nevojë për mirëmbajtje të shpeshtë, gjë që është e shtrenjtë.
rekuizitë
- Të dhënat janë të thjeshta për t'u gjetur, marrë dhe kërkuar.
- Për sa kohë që të dhënat janë tashmë të pastra, përgatitja e të dhënave SQL është e thjeshtë.
Cons
- Jeni të detyruar të përdorni vetëm një shitës analitik.
- Analizimi dhe ruajtja e të dhënave të pastrukturuara ose rrjedhëse është mjaft e kushtueshme.
Çfarë është Data Lake?
Çdo lloj i të dhënave premtohet dhe bëhet i mundur nga liqenet e të dhënave. Është e dobishme të keni të dhëna në një mënyrë të arritshme të vendosura në qendër dhe të disponueshme për lexim.
Një liqen i të dhënave është një hapësirë ruajtëse e centralizuar, jashtëzakonisht e adaptueshme, ku mbahen vëllime masive të të dhënave të organizuara dhe të pastrukturuara në format e tyre të papërpunuara, të pandryshuara dhe të paformatuara.
Një liqen i të dhënave përdor një arkitekturë të sheshtë dhe objekte të ruajtura në gjendjen e tij të papërpunuar për të ruajtur të dhënat, në krahasim me magazinat e të dhënave, të cilat ruajnë të dhëna relacionale që më parë janë "pastruar".
Liqenet e të dhënave, në krahasim me magazinat e të dhënave, të cilat kanë vështirësi në trajtimin e të dhënave në këtë format, janë të adaptueshëm, të besueshëm dhe të përballueshëm dhe u lejojnë ndërmarrjeve të marrin njohuri të zgjeruara nga të dhënat e pastrukturuara.
Në liqenet e të dhënave, të dhënat nxirren, ngarkohen dhe transformohen (ELT) për qëllime analitike në vend që të vendoset skema ose të dhënat në kohën e mbledhjes së të dhënave.
Përdorimi i teknologjive për shumë lloje të të dhënave nga pajisjet IoT, Mediat sociale, dhe transmetimi i të dhënave, liqenet e të dhënave mundësojnë mësimin e makinerive dhe analitikën parashikuese.
Për më tepër, një shkencëtar i të dhënave që mund të përpunojë të dhëna të papërpunuara mund të përdorë liqenin e të dhënave. Një depo e të dhënave, nga ana tjetër, është më e lehtë për t'u përdorur nga bizneset. Është perfekt për profilizimin e përdoruesve, analitike parashikuese, mësimin e makinerive dhe detyra të tjera.
Megjithëse liqenet e të dhënave adresojnë disa çështje me magazinat e të dhënave, cilësia e të dhënave të tyre është e dobët dhe shpejtësia e pyetjes së tyre është e pamjaftueshme. Për më tepër, nevojiten mjete shtesë për përdoruesit e biznesit për të kryer pyetje SQL. Një liqen i të dhënave që është i strukturuar dobët mund të përjetojë një problem me stagnimin e të dhënave.
Përfitimet e Data Lake
- Mbështetje për një gamë të gjerë rastesh aplikimi të mësimit të makinerive dhe shkencës së të dhënave Është më e thjeshtë të përdorësh një makinë të ndryshme dhe algoritme të mësimit të thellë për të trajtuar të dhënat në liqenet e të dhënave pasi të dhënat mbahen në një mënyrë të hapur dhe të papërpunuar.
- Shkathtësia e të dhënave të liqeneve, e cila ju lejon të ruani të dhëna në çdo format ose media pa kërkesën për një skemë të paracaktuar, është një avantazh i madh. Rastet e ardhshme të përdorimit të të dhënave mund të mbështeten dhe më shumë të dhëna mund të analizohen nëse të dhënat lihen në gjendjen e tyre origjinale.
- Për të shmangur ruajtjen e të dy llojeve të të dhënave në kontekste të ndryshme, liqenet e të dhënave mund të përmbajnë të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara. Për ruajtjen e llojeve të ndryshme të të dhënave organizative, ato ofrojnë një vendndodhje të vetme.
- Krahasuar me magazinat tradicionale të të dhënave, liqenet e të dhënave janë më pak të kushtueshme, sepse ato janë ndërtuar për t'u mbajtur në pajisje të lira të mallrave, siç është ruajtja e objekteve, e cila shpesh është e përshtatur për një kosto më të ulët për gigabajt të ruajtur.
Kufizimet e Liqenit të të Dhënave
- Rastet e përdorimit të analitikës së të dhënave dhe inteligjencës së biznesit kanë rezultate të dobëta: Liqenet e të dhënave mund të bëhen të paorganizuara nëse nuk mirëmbahen siç duhet, gjë që e bën të vështirë lidhjen e tyre me inteligjencën e biznesit dhe mjetet analitike. Për më tepër, kur është e nevojshme për rastet e përdorimit të raportimit dhe analitikës, mungesa e konsistencës strukturat e të dhënave Mbështetja transaksionale dhe ACID (atomiciteti, konsistenca, izolimi dhe qëndrueshmëria) mund të çojë në performancë jooptimale të pyetjeve.
- Mospërputhja e të dhënave të liqeneve e bën të pamundur zbatimin e besueshmërisë dhe sigurisë së të dhënave, gjë që rezulton në mungesë të të dyjave. Mund të jetë e vështirë të zhvillohen standarde të përshtatshme të sigurisë dhe qeverisjes së të dhënave për t'u kujdesur për llojet e ndjeshme të të dhënave, pasi liqenet e të dhënave mund të trajtojnë çdo formë të dhënash.
rekuizitë
- Zgjidhje që janë të përballueshme për të gjitha llojet e të dhënave.
- Në gjendje të trajtojë të dhëna që janë të organizuara dhe gjysmë të strukturuara.
- Ideale për përpunimin dhe transmetimin e ndërlikuar të të dhënave.
Cons
- Duhet një tubacion i sofistikuar për t'u ndërtuar.
- Jepini të dhënave pak kohë për t'u bërë pyetje.
- Kërkon kohë për të garantuar besueshmërinë dhe cilësinë e të dhënave.
Çfarë është Data Lakehouse?
Një arkitekturë e re e ruajtjes së të dhënave të mëdha e quajtur "data lakehouse" kombinon aspektet më të mëdha të liqeneve të të dhënave dhe depove të të dhënave. Të gjitha të dhënat tuaja, qofshin të strukturuara, gjysmë të strukturuara ose të pastrukturuara, mund të ruhen në një vend me aftësitë më të mira të mësimit të makinerive, inteligjencës së biznesit dhe transmetimit falë një shtëpie liqenore të të dhënave.
Liqenet e të dhënave të të gjitha llojeve janë shpesh pika fillestare për shtëpitë e liqeneve të të dhënave; pas kësaj, të dhënat transformohen në formatin Delta Lake (një shtresë ruajtëse me burim të hapur që sjell besueshmëri në liqenet e të dhënave).
Liqenet e të dhënave me liqene delta mundësojnë procedurat e transaksionit ACID nga magazinat konvencionale të të dhënave. Në thelb, sistemi lakehouse përdor ruajtje të lirë për të mbajtur sasi masive të të dhënave në format e tyre origjinale, njësoj si liqenet e të dhënave.
Shtimi i shtresës së meta të dhënave në krye të dyqanit gjithashtu jep strukturën e të dhënave dhe fuqizon mjetet e menaxhimit të të dhënave si ato që gjenden në magazinat e të dhënave.
Kjo bën të mundur që shumë ekipe të kenë akses në të gjitha të dhënat e kompanisë përmes një sistemi të vetëm për një sërë iniciativash, si shkenca e të dhënave, mësimi i makinerive dhe inteligjenca e biznesit.
Përfitimet e Data Lakehouse
- Mbështetje për një gamë më të madhe ngarkesash pune: Për të lehtësuar analizat e sofistikuara, shtëpitë e të dhënave lakehouse u japin përdoruesve akses të drejtpërdrejtë në disa nga mjetet më të njohura të inteligjencës së biznesit (Tableau, PowerBI). Për më tepër, shkencëtarët e të dhënave dhe inxhinierët e mësimit të makinerive mund t'i përdorin lehtësisht të dhënat pasi shtëpitë e të dhënave përdorin formate të të dhënave të hapura (siç është Parquet) së bashku me API-të dhe kornizat e mësimit të makinerive, si Python/R.
- Kosto-efektiviteti: Shtëpitë e liqeneve të të dhënave përdorin zgjidhje të lira të ruajtjes së objekteve për të zbatuar karakteristikat e ruajtjes me kosto efektive të liqeneve të të dhënave. Duke ofruar një zgjidhje të vetme, shtëpitë e liqeneve të të dhënave heqin gjithashtu shpenzimet dhe kohën që lidhen me menaxhimin e sistemeve të ndryshme të ruajtjes së të dhënave.
- Dizajni i të dhënave lakehouse siguron skemën dhe integritetin e të dhënave, duke e bërë më të thjeshtë ndërtimin e sistemeve efektive të sigurisë dhe qeverisjes së të dhënave. Lehtësia e versionimi i të dhënave, qeverisja dhe siguria.
- Shtëpitë e liqeneve të të dhënave ofrojnë një platformë të vetme të ruajtjes së të dhënave me shumë qëllime që mund të strehojë të gjitha kërkesat e të dhënave të kompanisë, gjë që redukton dyfishimin e të dhënave. Shumica e bizneseve zgjedhin një zgjidhje hibride për shkak të përfitimeve si nga magazina e të dhënave ashtu edhe nga liqeni i të dhënave. Kjo strategji, ndërkohë, mund të rezultojë në dyfishim të kushtueshëm të të dhënave.
- Mbështetja e formateve të hapura. Formatet e hapura janë lloje skedarësh që mund të përdoren nga shumë aplikacione softuerike dhe specifikimet e të cilave janë të disponueshme publikisht. Sipas raporteve, Lakehouses janë në gjendje të ruajnë të dhëna në formate të zakonshme skedarësh si Apache Parquet dhe ORC (Optimized Row Columnar).
Kufizimet e Data Lakehouse
Pengesa më e madhe e një lakehouse të të dhënave është se ajo është ende një teknologji e re dhe në zhvillim. Është e pasigurt nëse do të përmbushë angazhimet e saj si rezultat. Përpara se shtëpitë e liqeneve të të dhënave të mund të konkurrojnë me sistemet e krijuara të ruajtjes së të dhënave të mëdha, mund të duhen vite.
Megjithatë, duke pasur parasysh shkallën me të cilën po ndodh inovacioni modern, është e vështirë të thuhet nëse një sistem tjetër i ruajtjes së të dhënave nuk do ta zëvendësojë përfundimisht atë.
rekuizitë
- Një platformë ka të gjitha të dhënat, që do të thotë se ka më pak emra pritës për të ruajtur.
- Atomiciteti, qëndrueshmëria, izolimi dhe qëndrueshmëria nuk preken.
- Është dukshëm më e përballueshme.
- Një platformë ka të gjitha të dhënat, që do të thotë se ka më pak emra pritës për të ruajtur.
- E thjeshtë për t'u menaxhuar dhe e shpejtë për të korrigjuar çdo problem
- Bëni më të thjeshtë ndërtimin e një tubacioni
Cons
- Konfigurimi mund të marrë pak kohë.
- Është shumë i ri dhe shumë larg për t'u kualifikuar si një sistem i vendosur ruajtjeje.
Data Warehouse Vs Data Lake Vs Data Lakehouse
Magazina e të dhënave ka një histori të gjatë në aplikacionet e inteligjencës, raportimit dhe analitikës së korporatës dhe është teknologjia e parë e ruajtjes së të dhënave të mëdha.
Depot e të dhënave, nga ana tjetër, janë të kushtueshme dhe kanë probleme me trajtimin e të dhënave të ndryshme dhe të pastrukturuara, siç janë transmetimi i të dhënave. Për ngarkesat e punës për mësimin e makinerive dhe shkencën e të dhënave, liqenet e të dhënave u zhvilluan për të menaxhuar të dhënat e papërpunuara në forma të ndryshme në ruajtje të përballueshme.
Megjithëse liqenet e të dhënave janë efektive me të dhëna të pastrukturuara, atyre u mungojnë aftësitë transaksionale ACID të depove të të dhënave, duke e bërë të vështirë garantimin e qëndrueshmërisë dhe besueshmërisë së të dhënave.
Arkitektura më e re e ruajtjes së të dhënave, e njohur si "data Lakehouse", kombinon besueshmërinë dhe qëndrueshmërinë e magazinës së të dhënave me përballueshmërinë dhe përshtatshmërinë e liqeneve të të dhënave.
Përfundim
Si përfundim, ndërtimi i një shtëpie liqenore të të dhënave nga e para mund të jetë i vështirë. Për më tepër, pothuajse me siguri do të përdorni një platformë të krijuar për të mundësuar arkitekturën e të dhënave të hapura lakehouse.
Prandaj, tregohuni të kujdesshëm për të hetuar shumë veçori dhe zbatime të secilës platformë përpara se të bëni një blerje. Kompanitë që kërkojnë një zgjidhje të pjekur, të strukturuar të të dhënave me fokus në inteligjencën e biznesit dhe rastet e përdorimit të analitikës së të dhënave mund të konsiderojnë një depo të dhënash.
Sidoqoftë, ndërmarrjet që kërkojnë një zgjidhje të shkallëzueshme dhe të përballueshme të të dhënave të mëdha për të fuqizuar ngarkesat e punës për shkencën e të dhënave dhe mësimin e makinerive në të dhëna të pastrukturuara duhet të marrin në konsideratë liqenet e të dhënave.
Kini parasysh se biznesi juaj ka nevojë për më shumë të dhëna sesa mund të sigurojë depoja e të dhënave dhe teknologjitë e liqenit të të dhënave, ose që po kërkoni një zgjidhje për të integruar analitikë të sofistikuar dhe operacione të mësimit të makinerive në të dhënat tuaja. A të dhënat lakehouse është një opsion i arsyeshëm në situatë.
Lini një Përgjigju