Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Hifadhi za data huchanganya ghala la data na dhana za ziwa la data kwa biashara.
Zana hizi hukuruhusu kuunda masuluhisho ya uhifadhi wa data ya gharama nafuu kwa kuchanganya uwezo wa usimamizi wa maziwa ya data na usanifu wa data unaopatikana katika maghala ya data.
Zaidi ya hayo, kuna kupungua kwa uhamaji na upunguzaji wa data, muda mfupi unatumika kusimamia, na taratibu fupi za taratibu na usimamizi wa data huwa ukweli.
Hifadhi moja ya data ina faida nyingi ikilinganishwa na mfumo wa kuhifadhi na suluhu kadhaa.
Zana hizi bado zinatumiwa na wanasayansi wa data kuboresha uelewa wao wa akili ya biashara na taratibu za kujifunza mashine.
Makala haya yataangalia kwa haraka hifadhi ya data, uwezo wake, na zana zinazopatikana.
Utangulizi wa Data Lakehouse
Aina mpya ya usanifu wa data inayoitwa "hifadhi ya data” inachanganya ziwa la data na ghala la data ili kushughulikia udhaifu wa kila moja kwa kujitegemea.
Mfumo wa ziwa, kama maziwa ya data, hutumia hifadhi ya gharama ya chini kuweka kiasi kikubwa cha data katika umbo lake asili.
Kuongezwa kwa safu ya metadata juu ya duka pia hutoa muundo wa data na kuwezesha zana za usimamizi wa data sawa na zile zinazopatikana kwenye ghala za data.
Ina kiasi kikubwa cha data iliyopangwa, iliyopangwa nusu, na isiyo na muundo inayopatikana kutoka kwa programu mbalimbali za biashara, mifumo na vifaa vinavyotumiwa katika biashara.
Kwa hivyo, tofauti na maziwa ya data, mfumo wa ziwa unaweza kudhibiti na kuboresha data hiyo kwa utendakazi wa SQL.
Pia ina uwezo wa kuhifadhi na kuchakata kiasi kikubwa cha data mbalimbali kwa gharama nafuu kuliko maghala ya data.
Hifadhi ya data huja kwa manufaa unapohitaji kutekeleza ufikiaji wowote wa data au uchanganuzi dhidi ya data yoyote lakini huna uhakika wa data au uchanganuzi unaopendekezwa.
Usanifu wa ziwa utafanya kazi vizuri ikiwa utendakazi sio jambo la msingi.
Hiyo haimaanishi kwamba unapaswa kuweka muundo wako wote kwenye ziwa.
Maelezo zaidi kuhusu jinsi ya kuchagua ziwa la data, ziwa, ghala la data, au hifadhidata maalum ya uchanganuzi kwa kila kesi ya matumizi inaweza kupatikana. hapa.
Vipengele vya Data Lakehouse
- Kusoma na kuandika data kwa wakati mmoja
- Kubadilika na scalability
- Usaidizi wa schema na zana za usimamizi wa data
- Kusoma na kuandika data kwa wakati mmoja
- Hifadhi ambayo ni nafuu
- Aina zote za data na fomati za faili zinatumika.
- Ufikiaji wa sayansi ya data na zana za kujifunza mashine ambazo zimeboreshwa
- Timu zako za data zitafaidika kwa kuwa na ufikiaji wa mfumo mmoja tu wa kuhamisha mzigo wa kazi kupitia huo haraka na kwa usahihi zaidi.
- Uwezo wa wakati halisi wa mipango katika sayansi ya data, kujifunza kwa mashine na uchanganuzi
Zana 5 za Juu za Data Lakehouse
matofali ya data
Databricks, ambayo ilianzishwa na mtu ambaye kwanza alianzisha Apache Spark na kuifanya wazi chanzo, hutoa huduma inayosimamiwa ya Apache Spark na imewekwa kama jukwaa la maziwa ya data.
Ziwa la data, ziwa la delta, na vijenzi vya injini ya delta vya usanifu wa ziwa la Databricks huwezesha akili ya biashara, sayansi ya data, na kesi za utumiaji wa mashine kujifunza.
Ziwa la data ni hazina ya umma ya kuhifadhi wingu.
Kwa usaidizi wa usimamizi wa metadata, kundi na kutiririsha usindikaji wa data kwa seti za data zenye miundo mingi, ugunduzi wa data, vidhibiti salama vya ufikiaji na uchanganuzi wa SQL.
Databricks hutoa kazi nyingi za kuhifadhi data ambazo mtu anaweza kutarajia kuona katika jukwaa la lakehouse la data.
Hivi majuzi Databricks ilizindua Auto Loader yake, ambayo huendesha kiotomatiki ETL na uingizaji wa data na kutumia sampuli za data ili kukisia utaratibu wa aina mbalimbali za data, ili kutoa vipengele muhimu vya mkakati wa kuhifadhi data ziwa.
Vinginevyo, watumiaji wanaweza kuunda mabomba ya ETL kati ya ziwa lao la umma la data ya wingu na Delta Lake kwa kutumia Delta Live Tables.
Kwenye karatasi, Databricks inaonekana kuwa na faida zote, lakini kuanzisha suluhisho na kuunda mabomba yake ya data kunahitaji kazi nyingi za kibinadamu kutoka kwa watengenezaji wenye ujuzi.
Kwa kiwango, jibu pia inakuwa ngumu zaidi. Ni ngumu zaidi kuliko inaonekana.
Ahana
Ziwa la data ni eneo moja, la kati ambapo unaweza kuhifadhi aina yoyote ya data unayochagua kwa kiwango, ikiwa ni pamoja na data isiyo na muundo na muundo. AWS S3, Microsoft Azure, na Hifadhi ya Wingu la Google ni maziwa matatu ya kawaida ya data.
Maziwa ya data yanapendwa sana kwa sababu yana bei nafuu na ni rahisi kutumia; kimsingi unaweza kuhifadhi data ya aina yoyote upendavyo kwa pesa kidogo sana.
Lakini ziwa la data halitoi zana zilizojengewa ndani kama vile uchanganuzi, hoja, n.k.
Unahitaji injini ya hoja na katalogi ya data juu ya ziwa la data (ambapo Ahana Cloud inapoingia) ili kuuliza data yako na kuitumia.
Pamoja na bora kati ya Ghala la Data na Ziwa la Data, muundo mpya wa hifadhi ya data umeundwa.
Hii inaonyesha kuwa ni wazi, inaweza kubadilika, ina bei/utendaji mzuri, mizani kama ziwa la data huauni miamala, na ina kiwango cha juu cha usalama kulinganishwa na ghala la data.
Injini yako ya utendakazi ya SQL ya utendakazi wa juu ndiyo wataalam walio nyuma ya Data Lakehouse. Kwa sababu hii, unaweza kutekeleza uchanganuzi wa utendakazi wa hali ya juu kwenye data yako ya ziwa.
Ahana Cloud kwa Presto ni SaaS kwa Presto kwenye AWS, na kuifanya iwe rahisi sana kuanza kutumia Presto kwenye wingu.
Kwa ziwa lako la data lenye msingi wa S3, Ahana tayari ina katalogi ya data iliyojengewa ndani na akiba. Ahana inakupa vipengele vya Presto bila kukuhitaji ushughulikie mambo ya juu kwa sababu inaifanya ndani.
AWS Lake Formation, Apache Hudi, na Delta Lake ni baadhi tu ya wasimamizi wa shughuli ambao ni sehemu ya rafu na kuunganishwa nayo.
Dremio
Mashirika yanatafuta kutathmini kwa haraka, kwa urahisi, na kwa ufanisi idadi kubwa ya data inayoongezeka kwa kasi.
Dremio anaamini kuwa hifadhi ya data iliyo wazi inachanganya manufaa ya maziwa ya data na ghala za data kwa msingi wazi ndiyo mbinu bora zaidi ya kukamilisha hili.
Jukwaa la lakehouse la Dremio hutoa matumizi ambayo yanafaa kwa kila mtu, yenye UI rahisi ambayo inaruhusu watumiaji kukamilisha uchanganuzi kwa muda mfupi.
Dremio Cloud, jukwaa la kuhifadhi data linalosimamiwa kikamilifu, na kuzinduliwa kwa huduma mbili mpya: Dremio Sonar, injini ya uulizaji ya ziwa, na Dremio Arctic, duka mahiri la Apache Iceberg ambalo hutoa matumizi ya kipekee kama Git kwa ziwa hilo.
Mizigo yote ya kazi ya SQL ya shirika inaweza kuendeshwa kwenye jukwaa la Wingu la Dremio lisilo na msuguano, ambalo pia huendesha shughuli za usimamizi wa data kiotomatiki.
Imeundwa kwa SQL, inatoa uzoefu kama wa Git, ni chanzo wazi, na ni bure kila wakati.
Waliiunda kuwa jukwaa la ziwa ambalo timu za data zinaabudu.
Kwa kutumia jedwali la programu huria na miundo ya faili kama vile Apache Iceberg na Apache Parquet, data yako hudumu katika hifadhi yako ya data ziwa unapotumia Dremio Cloud.
Ubunifu wa siku zijazo unaweza kupitishwa kwa urahisi, na injini inayofaa inaweza kuchaguliwa kulingana na mzigo wako wa kazi.
Snowflake
Snowflake ni jukwaa la data na uchanganuzi la wingu ambalo linaweza kukidhi mahitaji ya maziwa na maghala.
Ilianza kama mfumo wa ghala la data uliojengwa kwenye miundombinu ya wingu.
Mfumo huu unajumuisha hazina ya kati ya hifadhi ambayo iko juu ya hifadhi ya wingu ya umma kutoka kwa AWS, Microsoft Azure, au Google Cloud Platform (GCP).
Ifuatayo ni safu ya kukokotoa ya vishada vingi, ambapo watumiaji wanaweza kuzindua ghala pepe la data na kuuliza maswali ya SQL dhidi ya uhifadhi wao wa data.
Usanifu huruhusu kuunganishwa kwa rasilimali za uhifadhi na kukokotoa, kuruhusu mashirika kuongeza viwango viwili kwa kujitegemea kama inahitajika.
Hatimaye, Snowflake hutoa safu ya huduma yenye uainishaji wa metadata, usimamizi wa rasilimali, usimamizi wa data, miamala na vipengele vingine.
Viunganishi vya zana za BI, usimamizi wa metadata, vidhibiti vya ufikiaji, na hoja za SQL ni baadhi tu ya utendaji wa ghala la data ambao jukwaa hufaulu kutoa.
Snowflake, hata hivyo, inazuiliwa kwa injini moja ya uhusiano inayotegemea SQL.
Kwa hivyo, inakuwa rahisi zaidi kusimamia lakini haiwezi kubadilika, na data ya mifano mingi ya maono ya ziwa haijafikiwa.
Zaidi ya hayo, kabla ya data kutoka kwa hifadhi ya wingu kutafutwa au kuchanganuliwa, Snowflake inahitaji wafanyabiashara kuipakia kwenye safu kuu ya hifadhi.
Utaratibu wa uwekaji bomba wa data kwa mikono unahitajika kabla ya ETL, utoaji, na umbizo la data kabla ya kuchunguzwa. Kuongeza michakato hii ya mwongozo huwafanya kuwa wa kukatisha tamaa.
Chaguo jingine ambalo linaonekana kuwa sawa kwenye karatasi lakini kwa kweli, linapotoka kwenye kanuni ya ziwa la data ya uingizaji data rahisi ni hifadhi ya data ya Snowflake.
Oracle
Usanifu wa kisasa na wazi unaojulikana kama "lakehouse" hufanya iwezekane kuhifadhi, kuelewa na kuchambua data yako yote.
Upana na unyumbufu wa data wa chanzo huria unaopendwa zaidi umeunganishwa na nguvu na kina cha maghala ya data.
Mifumo mipya zaidi ya AI na huduma zilizoundwa awali za AI zinaweza kutumika pamoja na hifadhi ya data kwenye Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Inawezekana kufanya kazi na aina za ziada za data ukitumia ziwa la data huria. Lakini wakati na juhudi zinazohitajika kuisimamia inaweza kuwa shida inayoendelea.
OCI inatoa huduma za chanzo huria zinazodhibitiwa kikamilifu kwa viwango vya chini na kwa usimamizi mdogo, huku kuruhusu kutazamia gharama za chini za uendeshaji, usalama bora zaidi, na uwezo wa kuunganisha data zako zote zilizopo katika eneo moja.
Hifadhi ya data itaongeza thamani ya maghala ya data na soko, ambazo ni muhimu kwa biashara zilizofanikiwa.
Data inaweza kurejeshwa kwa kutumia ziwa kutoka maeneo kadhaa kwa swali moja tu la SQL.
Programu na zana zilizopo hupokea ufikiaji wa uwazi kwa data yote bila kuhitaji marekebisho au kupata ujuzi mpya.
Hitimisho
Utangulizi wa data suluhu za lakehouse ni onyesho la mwelekeo mkubwa zaidi wa data kubwa, ambayo ni ujumuishaji wa uchanganuzi na uhifadhi wa data katika majukwaa ya data yaliyounganishwa ili kuongeza thamani ya biashara kutoka kwa data huku ikipunguza muda, gharama, na utata wa uchimbaji wa thamani.
Majukwaa ikiwa ni pamoja na Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio, na Oracle yote yameunganishwa na wazo la "hifadhi ya data," lakini kila moja ina seti ya kipekee ya vipengele na tabia ya kufanya kazi zaidi kama ghala la data kuliko ziwa la data halisi. kwa ujumla.
Suluhisho linapouzwa kama "ghala la data," wafanyabiashara wanapaswa kuwa waangalifu kuhusu maana yake.
Biashara zinahitaji kuangalia zaidi ya jargon ya uuzaji kama vile "data lakehouse" na badala yake kuangalia vipengele vya kila jukwaa ili kuchagua jukwaa bora zaidi la data ambalo litapanuka na biashara zao katika siku zijazo.
Acha Reply