డేటా లేక్హౌస్లు వ్యాపారాల కోసం డేటా వేర్హౌస్ మరియు డేటా లేక్ కాన్సెప్ట్లను మిళితం చేస్తాయి.
డేటా సరస్సుల నిర్వహణ సామర్థ్యాలను డేటా వేర్హౌస్లలో కనిపించే డేటా ఆర్కిటెక్చర్తో కలపడం ద్వారా ఖర్చుతో కూడుకున్న డేటా నిల్వ పరిష్కారాలను రూపొందించడానికి ఈ సాధనాలు మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి.
అదనంగా, డేటా మైగ్రేషన్ మరియు రిడెండెన్సీలో తగ్గుదల ఉంది, తక్కువ సమయం నిర్వహణలో ఖర్చు చేయబడుతుంది మరియు తక్కువ స్కీమా మరియు డేటా గవర్నెన్స్ విధానాలు వాస్తవంగా మారతాయి.
అనేక పరిష్కారాలతో కూడిన నిల్వ వ్యవస్థతో పోలిస్తే ఒక డేటా లేక్హౌస్ అనేక ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది.
బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్ విధానాలపై తమ అవగాహనను మెరుగుపరచుకోవడానికి డేటా సైంటిస్టులు ఇప్పటికీ ఈ సాధనాలను ఉపయోగిస్తున్నారు.
ఈ కథనం డేటా లేక్హౌస్, దాని సామర్థ్యాలు మరియు అందుబాటులో ఉన్న సాధనాలను శీఘ్రంగా పరిశీలిస్తుంది.
డేటా లేక్హౌస్ పరిచయం
ఒక కొత్త రకమైన డేటా ఆర్కిటెక్చర్ "డేటా లేక్హౌస్” ప్రతి ఒక్కరి బలహీనతలను స్వతంత్రంగా పరిష్కరించడానికి డేటా సరస్సు మరియు డేటా గిడ్డంగిని మిళితం చేస్తుంది.
లేక్హౌస్ సిస్టమ్, డేటా లేక్ల వంటిది, భారీ మొత్తంలో డేటాను దాని అసలు రూపంలో ఉంచడానికి తక్కువ-ధర నిల్వను ఉపయోగిస్తుంది.
స్టోర్ పైన ఉన్న మెటాడేటా లేయర్ని జోడించడం వల్ల డేటా స్ట్రక్చర్ను అందిస్తుంది మరియు డేటా వేర్హౌస్లలో ఉన్నటువంటి డేటా మేనేజ్మెంట్ టూల్స్ను కూడా శక్తివంతం చేస్తుంది.
ఇది ఎంటర్ప్రైజ్ అంతటా ఉపయోగించిన వివిధ వ్యాపార అప్లికేషన్లు, సిస్టమ్లు మరియు పరికరాల నుండి పొందిన భారీ మొత్తంలో నిర్మాణాత్మక, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ మరియు అన్స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను కలిగి ఉంది.
ఫలితంగా, డేటా లేక్ల వలె కాకుండా, లేక్హౌస్ సిస్టమ్ SQL పనితీరు కోసం ఆ డేటాను నిర్వహించగలదు మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు.
ఇది డేటా గిడ్డంగుల కంటే తక్కువ ధరతో పెద్ద మొత్తంలో విభిన్న డేటాను నిల్వ చేసి ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యాన్ని కూడా కలిగి ఉంది.
మీరు ఏదైనా డేటాకు వ్యతిరేకంగా ఏదైనా డేటా యాక్సెస్ లేదా అనలిటిక్స్ని అమలు చేయవలసి వచ్చినప్పుడు డేటా లేక్హౌస్ ఉపయోగపడుతుంది, అయితే డేటా లేదా సిఫార్సు చేసిన విశ్లేషణల గురించి ఖచ్చితంగా తెలియకపోతే.
ఒక లేక్హౌస్ ఆర్కిటెక్చర్ పనితీరు ప్రాథమిక ఆందోళన కానట్లయితే చాలా బాగా పని చేస్తుంది.
మీరు మీ మొత్తం నిర్మాణాన్ని లేక్హౌస్పై ఆధారం చేసుకోవాలని అది సూచించదు.
ప్రతి వినియోగ సందర్భం కోసం డేటా లేక్, లేక్హౌస్, డేటా వేర్హౌస్ లేదా ప్రత్యేకమైన అనలిటిక్స్ డేటాబేస్ను ఎలా ఎంచుకోవాలి అనే దానిపై మరింత సమాచారం కనుగొనవచ్చు <span style="font-family: Mandali; ">ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి .
డేటా లేక్హౌస్ యొక్క లక్షణాలు
- ఏకకాల డేటా చదవడం మరియు వ్రాయడం
- అనుకూలత మరియు స్కేలబిలిటీ
- డేటా గవర్నెన్స్ సాధనాలతో స్కీమా సహాయం
- ఏకకాల డేటా చదవడం మరియు వ్రాయడం
- అందుబాటు ధరలో ఉండే నిల్వ
- అన్ని డేటా రకాలు మరియు ఫైల్ ఫార్మాట్లకు మద్దతు ఉంది.
- ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ టూల్స్ యాక్సెస్
- మీ డేటా బృందాలు కేవలం ఒక సిస్టమ్ ద్వారా పనిభారాన్ని మరింత త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా బదిలీ చేయడానికి యాక్సెస్ని కలిగి ఉండటం ద్వారా ప్రయోజనం పొందుతాయి.
- డేటా సైన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు అనలిటిక్స్లో చొరవ కోసం నిజ-సమయ సామర్థ్యాలు
టాప్ 5 డేటా లేక్హౌస్ సాధనాలు
డేటాబ్రిక్స్
డేటాబ్రిక్స్, ఇది అపాచీ స్పార్క్ను మొదట అభివృద్ధి చేసి దానిని తయారు చేసిన వ్యక్తిచే స్థాపించబడింది ఓపెన్ సోర్స్, నిర్వహించబడే Apache Spark సేవను అందిస్తుంది మరియు డేటా లేక్ల కోసం వేదికగా ఉంచబడింది.
డేటాబ్రిక్స్ లేక్హౌస్ ఆర్కిటెక్చర్లోని డేటా లేక్, డెల్టా సరస్సు మరియు డెల్టా ఇంజిన్ భాగాలు వ్యాపార మేధస్సు, డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వినియోగ కేసులను ఎనేబుల్ చేస్తాయి.
డేటా లేక్ అనేది పబ్లిక్ క్లౌడ్ స్టోరేజ్ రిపోజిటరీ.
మెటాడేటా నిర్వహణకు మద్దతుతో, బహుళ-నిర్మాణాత్మక డేటాసెట్ల కోసం బ్యాచ్ మరియు స్ట్రీమ్ డేటా ప్రాసెసింగ్, డేటా డిస్కవరీ, సురక్షిత యాక్సెస్ నియంత్రణలు మరియు SQL విశ్లేషణలు.
డేటా లేక్హౌస్ ప్లాట్ఫారమ్లో చూడాలని భావించే చాలా డేటా వేర్హౌసింగ్ ఫంక్షన్లను డేటాబ్రిక్స్ అందిస్తుంది.
డేటాబ్రిక్స్ ఇటీవల తన ఆటో లోడర్ను ఆవిష్కరించింది, ఇది ETL మరియు డేటా ఇన్పుట్ను ఆటోమేట్ చేస్తుంది మరియు డేటా లేక్ స్టోరేజ్ స్ట్రాటజీ యొక్క ముఖ్యమైన భాగాలపై బట్వాడా చేయడానికి వివిధ రకాల డేటా రకాల కోసం స్కీమాను అంచనా వేయడానికి డేటా నమూనాను ప్రభావితం చేస్తుంది.
ప్రత్యామ్నాయంగా, వినియోగదారులు డెల్టా లైవ్ టేబుల్లను ఉపయోగించి వారి పబ్లిక్ క్లౌడ్ డేటా లేక్ మరియు డెల్టా లేక్ మధ్య ETL పైప్లైన్లను నిర్మించవచ్చు.
కాగితంపై, డేటాబ్రిక్స్ అన్ని ప్రయోజనాలను కలిగి ఉన్నట్లు కనిపిస్తుంది, అయితే పరిష్కారాన్ని సెటప్ చేయడం మరియు దాని డేటా పైప్లైన్లను రూపొందించడం కోసం నైపుణ్యం కలిగిన డెవలపర్ల నుండి చాలా మానవ శ్రమ అవసరం.
స్కేల్ వద్ద, సమాధానం మరింత క్లిష్టంగా మారుతుంది. ఇది కనిపించే దానికంటే చాలా క్లిష్టంగా ఉంది.
Ahana
డేటా లేక్ అనేది ఒకే కేంద్ర స్థానం, ఇక్కడ మీరు నిర్మాణాత్మకమైన మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాతో సహా మీరు ఎంచుకునే ఏ రకమైన డేటానైనా నిల్వ చేయవచ్చు. AWS S3, Microsoft Azure మరియు Google క్లౌడ్ స్టోరేజ్ మూడు సాధారణ డేటా లేక్లు.
డేటా లేక్లు చాలా సరసమైనవి మరియు ఉపయోగించడానికి సులభమైనవి కాబట్టి అవి చాలా బాగా నచ్చాయి; మీరు చాలా తక్కువ డబ్బుతో మీకు నచ్చినంత ఎక్కువ డేటాను నిల్వ చేయవచ్చు.
కానీ డేటా లేక్ విశ్లేషణలు, ప్రశ్న మొదలైన అంతర్నిర్మిత సాధనాలను అందించదు.
మీ డేటాను ప్రశ్నించడానికి మరియు దానిని ఉపయోగించడానికి మీకు డేటా లేక్ (అహానా క్లౌడ్ వచ్చే చోట) పైన క్వెరీ ఇంజిన్ మరియు డేటా కేటలాగ్ అవసరం.
డేటా వేర్హౌస్ మరియు డేటా లేక్ రెండింటిలో అత్యుత్తమమైన వాటితో, కొత్త డేటా లేక్హౌస్ డిజైన్ అభివృద్ధి చేయబడింది.
ఇది పారదర్శకంగా, అనుకూలించదగినదని, మంచి ధర/పనితీరును కలిగి ఉందని, డేటా సరస్సు వంటి స్కేల్లు లావాదేవీలకు మద్దతునిస్తుందని మరియు డేటా వేర్హౌస్తో పోల్చదగిన అధిక స్థాయి భద్రతను కలిగి ఉన్నాయని ఇది సూచిస్తుంది.
మీ అధిక-పనితీరు గల SQL క్వెరీ ఇంజిన్ డేటా లేక్హౌస్కు సంబంధించినది. దీని కారణంగా, మీరు మీ డేటా లేక్ డేటాపై అధిక-పనితీరు గల విశ్లేషణలను అమలు చేయవచ్చు.
ప్రెస్టో కోసం అహానా క్లౌడ్ అనేది AWSలో ప్రెస్టో కోసం SaaS, క్లౌడ్లో ప్రెస్టోని ఉపయోగించడం ప్రారంభించడం చాలా సులభం.
మీ S3-ఆధారిత డేటా లేక్ కోసం, Ahana ఇప్పటికే అంతర్నిర్మిత డేటా కేటలాగ్ మరియు కాషింగ్ను కలిగి ఉంది. మీరు ఓవర్హెడ్ను నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేకుండానే అహానా మీకు ప్రెస్టో ఫీచర్లను అందిస్తుంది ఎందుకంటే ఇది అంతర్గతంగా చేస్తుంది.
AWS లేక్ ఫార్మేషన్, అపాచీ హుడి మరియు డెల్టా లేక్ స్టాక్లో భాగమైన మరియు దానితో ఏకీకృతమైన లావాదేవీల నిర్వాహకులలో కొన్ని మాత్రమే.
డ్రేమియో
వేగంగా పెరుగుతున్న డేటా యొక్క భారీ మొత్తాలను త్వరగా, సరళంగా మరియు సమర్ధవంతంగా అంచనా వేయడానికి సంస్థలు ప్రయత్నిస్తాయి.
ఓపెన్ డేటా లేక్హౌస్ డేటా లేక్లు మరియు డేటా వేర్హౌస్ల ప్రయోజనాలను ఓపెన్ ప్రాతిపదికన మిళితం చేస్తుందని డ్రెమియో అభిప్రాయపడ్డారు.
డ్రెమియో యొక్క లేక్హౌస్ ప్లాట్ఫారమ్ ప్రతి ఒక్కరికీ పని చేసే అనుభవాన్ని అందిస్తుంది, సులభమైన UIతో వినియోగదారులు కొంత సమయం లో విశ్లేషణలను పూర్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
డ్రెమియో క్లౌడ్, పూర్తిగా నిర్వహించబడే డేటా లేక్హౌస్ ప్లాట్ఫారమ్ మరియు రెండు కొత్త సేవల ప్రారంభం: డ్రెమియో సోనార్, ఒక లేక్హౌస్ క్వెరీ ఇంజిన్ మరియు డ్రెమియో ఆర్కిటిక్, అపాచీ ఐస్బర్గ్ కోసం ఇంటెలిజెంట్ మెగాస్టోర్, ఇది లేక్హౌస్కు ప్రత్యేకమైన Git-వంటి అనుభవాన్ని అందిస్తుంది.
సంస్థ యొక్క అన్ని SQL వర్క్లోడ్లు ఘర్షణ లేని, అంతులేని స్కేలబుల్ డ్రేమియో క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్లో అమలు చేయబడతాయి, ఇది డేటా మేనేజ్మెంట్ టాస్క్లను కూడా ఆటోమేట్ చేస్తుంది.
ఇది SQL కోసం నిర్మించబడింది, Git లాంటి అనుభవాన్ని అందిస్తుంది, ఓపెన్ సోర్స్ మరియు ఎల్లప్పుడూ ఉచితం.
డేటా బృందాలు ఆరాధించే లేక్హౌస్ ప్లాట్ఫారమ్గా వారు దీన్ని సృష్టించారు.
ఓపెన్ సోర్స్ టేబుల్ మరియు Apache Iceberg మరియు Apache Parquet వంటి ఫైల్ ఫార్మాట్లను ఉపయోగించడం ద్వారా, Dremio క్లౌడ్ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు మీ డేటా మీ స్వంత డేటా లేక్ స్టోరేజ్లో స్థిరంగా ఉంటుంది.
భవిష్యత్ ఆవిష్కరణలను సులభంగా స్వీకరించవచ్చు మరియు మీ పనిభారం ఆధారంగా సరైన ఇంజిన్ను ఎంచుకోవచ్చు.
స్నోఫ్లేక్
స్నోఫ్లేక్ అనేది క్లౌడ్ డేటా మరియు అనలిటిక్స్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది డేటా లేక్లు మరియు గిడ్డంగుల అవసరాలను తీర్చగలదు.
ఇది క్లౌడ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్పై నిర్మించిన డేటా వేర్హౌస్ సిస్టమ్గా ప్రారంభమైంది.
ప్లాట్ఫారమ్ AWS, Microsoft Azure లేదా Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) నుండి పబ్లిక్ క్లౌడ్ స్టోరేజ్ పైన ఉండే కేంద్రీకృత నిల్వ రిపోజిటరీని కలిగి ఉంటుంది.
దానిని అనుసరించడం అనేది బహుళ-క్లస్టర్ కంప్యూటేషన్ లేయర్, ఇక్కడ వినియోగదారులు వర్చువల్ డేటా గిడ్డంగిని ప్రారంభించవచ్చు మరియు వారి డేటా నిల్వకు వ్యతిరేకంగా SQL ప్రశ్నలను నిర్వహించవచ్చు.
ఆర్కిటెక్చర్ నిల్వ మరియు గణన వనరులను విడదీయడానికి అనుమతిస్తుంది, అవసరమైన విధంగా రెండింటినీ స్వతంత్రంగా స్కేల్ చేయడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.
చివరగా, స్నోఫ్లేక్ మెటాడేటా వర్గీకరణ, వనరుల నిర్వహణ, డేటా గవర్నెన్స్, లావాదేవీలు మరియు ఇతర లక్షణాలతో ఒక సేవా పొరను అందిస్తుంది.
BI టూల్ కనెక్టర్లు, మెటాడేటా మేనేజ్మెంట్, యాక్సెస్ కంట్రోల్లు మరియు SQL క్వెరీలు ప్లాట్ఫారమ్ అందించడంలో అత్యుత్తమమైన డేటా వేర్హౌస్ కార్యాచరణలో కొన్ని మాత్రమే.
స్నోఫ్లేక్, అయితే, ఒకే రిలేషనల్ SQL-ఆధారిత ప్రశ్న ఇంజిన్కు పరిమితం చేయబడింది.
ఫలితంగా, ఇది నిర్వహించడం సులభతరం అవుతుంది కానీ తక్కువ అనుకూలమైనది, మరియు బహుళ-మోడల్ డేటా లేక్ విజన్ గ్రహించబడదు.
అదనంగా, క్లౌడ్ స్టోరేజ్ నుండి డేటాను శోధించడానికి లేదా విశ్లేషించడానికి ముందు, స్నోఫ్లేక్ దానిని కేంద్రీకృత నిల్వ లేయర్లోకి లోడ్ చేయడానికి వ్యాపారాలు అవసరం.
మాన్యువల్ డేటా పైప్లైనింగ్ ప్రక్రియను పరిశీలించడానికి ముందు ETL, ప్రొవిజనింగ్ మరియు డేటా ఫార్మాటింగ్ అవసరం. ఈ మాన్యువల్ ప్రక్రియలను స్కేల్ చేయడం వారిని నిరాశకు గురిచేస్తుంది.
కాగితంపై బాగా సరిపోయేలా కనిపించే మరొక ఎంపిక, వాస్తవానికి, సాధారణ డేటా ఇన్పుట్ యొక్క డేటా లేక్ సూత్రం నుండి వైదొలగడం స్నోఫ్లేక్ యొక్క డేటా లేక్హౌస్.
ఒరాకిల్
"డేటా లేక్హౌస్" అని పిలువబడే ఆధునిక, ఓపెన్ ఆర్కిటెక్చర్ మీ డేటా మొత్తాన్ని నిల్వ చేయడం, గ్రహించడం మరియు విశ్లేషించడం సాధ్యం చేస్తుంది.
బాగా ఇష్టపడే ఓపెన్ సోర్స్ డేటా లేక్ సొల్యూషన్ల వెడల్పు మరియు సౌలభ్యం డేటా గిడ్డంగుల బలం మరియు లోతుతో కలిపి ఉంటాయి.
ఒరాకిల్ క్లౌడ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ (OCI)లో డేటా లేక్హౌస్తో సరికొత్త AI ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు ప్రీబిల్ట్ AI సేవలను ఉపయోగించవచ్చు.
ఓపెన్ సోర్స్ డేటా లేక్ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు అదనపు రకాల డేటాతో పని చేయడం సాధ్యపడుతుంది. కానీ దానిని నిర్వహించడానికి అవసరమైన సమయం మరియు కృషి నిరంతర లోపం కావచ్చు.
OCI పూర్తిగా నిర్వహించబడే ఓపెన్ సోర్స్ లేక్హౌస్ సేవలను తక్కువ ధరలకు మరియు తక్కువ నిర్వహణతో అందిస్తుంది, తక్కువ కార్యాచరణ ఖర్చులు, మెరుగైన స్కేలబిలిటీ మరియు భద్రత మరియు మీ ప్రస్తుత డేటా మొత్తాన్ని ఒకే ప్రదేశంలో ఏకీకృతం చేసే సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
డేటా లేక్హౌస్ విజయవంతమైన సంస్థలకు అవసరమైన డేటా గిడ్డంగులు మరియు మార్ట్ల విలువను పెంచుతుంది.
కేవలం ఒక SQL ప్రశ్నతో అనేక స్థానాల నుండి లేక్హౌస్ని ఉపయోగించి డేటాను తిరిగి పొందవచ్చు.
ఇప్పటికే ఉన్న ప్రోగ్రామ్లు మరియు సాధనాలు సర్దుబాట్లు లేదా కొత్త నైపుణ్యాలను పొందడం అవసరం లేకుండా మొత్తం డేటాకు పారదర్శక ప్రాప్యతను పొందుతాయి.
ముగింపు
డేటా లేక్హౌస్ సొల్యూషన్ల పరిచయం అనేది బిగ్ డేటాలో పెద్ద ట్రెండ్కి ప్రతిబింబం, ఇది డేటా నుండి వ్యాపార విలువను పెంచడానికి ఏకీకృత డేటా ప్లాట్ఫారమ్లలో విశ్లేషణలు మరియు డేటా నిల్వ యొక్క ఏకీకరణ, అదే సమయంలో విలువ వెలికితీత సమయం, ఖర్చు మరియు సంక్లిష్టతను తగ్గిస్తుంది.
డేటాబ్రిక్స్, స్నోఫ్లేక్, అహానా, డ్రెమియో మరియు ఒరాకిల్తో సహా ప్లాట్ఫారమ్లు అన్నీ “డేటా లేక్హౌస్” ఆలోచనతో అనుసంధానించబడ్డాయి, అయితే వాటిలో ప్రతి ఒక్కటి ప్రత్యేకమైన లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు నిజమైన డేటా లేక్ కంటే డేటా గిడ్డంగిలా పని చేసే ధోరణిని కలిగి ఉంటాయి. మొత్తంగా.
ఒక పరిష్కారం "డేటా లేక్హౌస్"గా విక్రయించబడినప్పుడు, వ్యాపారాలు దాని అర్థం గురించి జాగ్రత్తగా ఉండాలి.
ఎంటర్ప్రైజ్లు “డేటా లేక్హౌస్” వంటి మార్కెటింగ్ పరిభాషకు అతీతంగా చూడాలి మరియు బదులుగా భవిష్యత్తులో తమ వ్యాపారాలతో విస్తరించే ఉత్తమ డేటా ప్లాట్ఫారమ్ను ఎంచుకోవడానికి ప్రతి ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క లక్షణాలను పరిశీలించాలి.
సమాధానం ఇవ్వూ