డేటా ప్లాట్ఫారమ్ల గురించి ఆలోచిస్తున్నప్పుడు అందుబాటులో ఉన్న అన్ని సేవలు మరియు నిర్మాణ ఎంపికలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం కొంచెం కష్టంగా ఉండవచ్చు.
ఎంటర్ప్రైజ్ డేటా ప్లాట్ఫారమ్ తరచుగా డేటా గిడ్డంగులు, డేటా మోడల్లు, డేటా లేక్లు మరియు నివేదికలను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి నిర్దిష్ట ప్రయోజనం మరియు అవసరమైన నైపుణ్యాల సమితిని కలిగి ఉంటుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా డేటా లేక్హౌస్ అనే కొత్త డిజైన్ ఉద్భవించింది.
డేటా లేక్లు మరియు డేటా వేర్హౌస్ డేటా మేనేజ్మెంట్ యొక్క బహుముఖ ప్రజ్ఞలు "డేటా లేక్హౌస్"గా పిలువబడే విప్లవాత్మక డేటా స్టోరేజ్ ఆర్కిటెక్చర్లో మిళితం చేయబడ్డాయి.
మేము ఈ పోస్ట్లో డేటా లేక్హౌస్ని దాని భాగాలు, ఫీచర్లు, ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ఇతర అంశాలతో సహా లోతుగా పరిశీలిస్తాము.
డేటా లేక్హౌస్ అంటే ఏమిటి?
పేరు సూచించినట్లుగా, డేటా లేక్హౌస్ అనేది ఒక కొత్త రకం డేటా ఆర్కిటెక్చర్, ఇది డేటా సరస్సును డేటా వేర్హౌస్తో కలిపి ప్రతి దానిలోని లోపాలను విడివిడిగా పరిష్కరించడం.
సారాంశంలో, లేక్హౌస్ వ్యవస్థ డేటా లేక్ల మాదిరిగానే భారీ మొత్తంలో డేటాను వాటి అసలు రూపాల్లో నిర్వహించడానికి చవకైన నిల్వను ఉపయోగిస్తుంది. స్టోర్ పైన మెటాడేటా లేయర్ని జోడించడం వల్ల డేటా స్ట్రక్చర్ను కూడా అందిస్తుంది మరియు డేటా వేర్హౌస్లలో కనిపించే వాటి వంటి డేటా మేనేజ్మెంట్ టూల్స్ను శక్తివంతం చేస్తుంది.
ఇది వారి సంస్థ అంతటా ఉపయోగించిన విభిన్న వ్యాపార అనువర్తనాలు, సిస్టమ్లు మరియు గాడ్జెట్ల నుండి వారు పొందే వ్యవస్థీకృత, సెమీ-స్ట్రక్చర్డ్ మరియు అన్స్ట్రక్చర్డ్ డేటా యొక్క అపారమైన వాల్యూమ్లను నిల్వ చేస్తుంది.
ఎక్కువ సమయం, డేటా లేక్లు ఓపెన్, జెనరిక్ ఫైల్ ఫార్మాట్లలో డేటాను నిల్వ చేయడానికి ఫైల్ అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్ఫేస్ (API)తో తక్కువ-ధర నిల్వ మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగిస్తాయి.
డేటా సైన్స్ వంటి విభిన్న కార్యక్రమాల కోసం ఒకే సిస్టమ్ ద్వారా కంపెనీ డేటా మొత్తాన్ని యాక్సెస్ చేయడం అనేక బృందాలకు ఇది సాధ్యపడుతుంది. యంత్ర అభ్యాసం, మరియు వ్యాపార మేధస్సు.
లక్షణాలు
- తక్కువ ధర నిల్వ. డేటా లేక్హౌస్ తప్పనిసరిగా డేటాను చవకైన వస్తువు నిల్వలో నిల్వ చేయగలగాలి Google మేఘం నిల్వ, అజూర్ బొట్టు నిల్వ, అమెజాన్ సింపుల్ స్టోరేజ్ సర్వీస్ లేదా స్థానికంగా ORC లేదా పార్కెట్ని ఉపయోగించడం.
- డేటా ఆప్టిమైజేషన్ కోసం సామర్ధ్యం: డేటా లేఅవుట్ ఆప్టిమైజేషన్, కాషింగ్ మరియు ఇండెక్సింగ్ అనేది డేటా లేక్హౌస్ డేటా యొక్క అసలు ఆకృతిని కొనసాగిస్తూ డేటాను ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు అనేదానికి కొన్ని ఉదాహరణలు.
- లావాదేవీ మెటాడేటా యొక్క పొర: అవసరమైన తక్కువ-ధర నిల్వ పైన, ఇది డేటా వేర్హౌస్ పనితీరు కోసం కీలకమైన డేటా నిర్వహణ సామర్థ్యాలను ప్రారంభిస్తుంది.
- డిక్లరేటివ్ డేటాఫ్రేమ్ API కోసం మద్దతు: AI సాధనాల్లో ఎక్కువ భాగం ముడి వస్తువు స్టోర్ డేటాను తిరిగి పొందడానికి డేటాఫ్రేమ్లను ఉపయోగించవచ్చు. డిక్లరేటివ్ డేటాఫ్రేమ్ API కోసం మద్దతు నిర్దిష్ట డేటా సైన్స్ లేదా AI టాస్క్కు ప్రతిస్పందనగా డేటా ప్రదర్శన మరియు నిర్మాణాన్ని డైనమిక్గా మెరుగుపరచగల సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
- ACID లావాదేవీలకు మద్దతు: పరమాణుత్వం, స్థిరత్వం, ఐసోలేషన్ మరియు మన్నికను సూచించే ఎక్రోనిం ACID, లావాదేవీని నిర్వచించడంలో మరియు డేటా యొక్క స్థిరత్వం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడంలో కీలకమైన భాగం. ఇటువంటి లావాదేవీలు గతంలో డేటా గిడ్డంగులలో మాత్రమే సాధ్యమయ్యేవి, కానీ లేక్హౌస్ వాటిని డేటా సరస్సులతో ఉపయోగించుకునే అవకాశాన్ని అందిస్తుంది అలాగే. ఏకకాల డేటా రీడ్ మరియు రైట్లతో సహా అనేక డేటా పైప్లైన్లతో, ఇది రెండోది తక్కువ డేటా నాణ్యత సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది.
డేటా లేక్హౌస్ యొక్క అంశాలు
డేటా లేక్హౌస్ నిర్మాణం ఉన్నత స్థాయిలో రెండు ప్రధాన శ్రేణులుగా విభజించబడింది. నిల్వ లేయర్ యొక్క డేటా తీసుకోవడం లేక్హౌస్ ప్లాట్ఫారమ్ (అంటే, డేటా లేక్) ద్వారా నియంత్రించబడుతుంది.
డేటాను డేటా వేర్హౌస్లోకి లోడ్ చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా లేదా యాజమాన్య ఫార్మాట్లోకి మార్చాల్సిన అవసరం లేకుండా, ప్రాసెసింగ్ లేయర్ అనేక రకాల సాధనాలను ఉపయోగించి నేరుగా నిల్వ లేయర్లోని డేటాను ప్రశ్నించగలదు.
అప్పుడు, BI యాప్లు, అలాగే AI మరియు ML టెక్నాలజీలు డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. డేటా సరస్సు యొక్క ఆర్థిక శాస్త్రం ఈ డిజైన్ ద్వారా అందించబడుతుంది, అయితే ఏదైనా ప్రాసెసింగ్ ఇంజన్ ఈ డేటాను చదవగలదు కాబట్టి, అనేక రకాల సిస్టమ్ల ద్వారా విశ్లేషణ కోసం సిద్ధం చేసిన డేటాను అందుబాటులో ఉంచే స్వేచ్ఛ వ్యాపారాలకు ఉంటుంది. ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణ కోసం ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రాసెసర్ పనితీరు మరియు ధర రెండింటినీ మెరుగుపరచవచ్చు.
కింది ACID (పరమాణువు, స్థిరత్వం, ఐసోలేషన్ మరియు మన్నిక) ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉండే డేటాబేస్ లావాదేవీలకు దాని మద్దతు కారణంగా, ఆర్కిటెక్చర్ అనేక పార్టీలను సిస్టమ్లో డేటాను ఒకేసారి యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు వ్రాయడానికి అనుమతిస్తుంది:
- అణుత్వం లావాదేవీని పూర్తి చేస్తున్నప్పుడు పూర్తి లావాదేవీ లేదా ఏదీ విజయవంతమవుతుందనే వాస్తవాన్ని సూచిస్తుంది. ప్రక్రియకు అంతరాయం ఏర్పడిన సందర్భంలో, ఇది డేటా నష్టం లేదా అవినీతిని నివారించడంలో సహాయపడుతుంది.
- క్రమబద్ధత లావాదేవీలు ఊహించదగిన, స్థిరమైన పద్ధతిలో జరుగుతాయని హామీ ఇస్తుంది. ఇది ముందుగా నిర్ణయించిన నియమాలకు అనుగుణంగా ప్రతి డేటా చట్టబద్ధమైనదని నిర్ధారించడం ద్వారా డేటా యొక్క సమగ్రతను నిర్వహిస్తుంది.
- ఇన్సులేషన్ ఇది పూర్తయ్యే వరకు, సిస్టమ్లోని మరే ఇతర లావాదేవీల ద్వారా లావాదేవీలు ప్రభావితం కావు అని నిర్ధారిస్తుంది. ఇది అనేక పార్టీలు ఒకదానికొకటి జోక్యం చేసుకోకుండా ఒకే సిస్టమ్ నుండి ఒకేసారి చదవడానికి మరియు వ్రాయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- మన్నిక సిస్టమ్ వైఫల్యం సంభవించినప్పుడు కూడా, లావాదేవీ పూర్తయిన తర్వాత సిస్టమ్లోని డేటాలో మార్పులు కొనసాగుతాయని హామీ ఇస్తుంది. లావాదేవీ ద్వారా ఏవైనా మార్పులు చేసినా అవి ఎప్పటికీ ఫైల్లో ఉంచబడతాయి.
డేటా లేక్హౌస్ ఆర్కిటెక్చర్
డేటాబ్రిక్స్ (వారి డెల్టా లేక్ కాన్సెప్ట్ యొక్క ఆవిష్కర్త మరియు రూపకర్త) మరియు AWS డేటా లేక్హౌస్ భావనకు ఇద్దరు ప్రధాన న్యాయవాదులు. లేక్హౌస్ల నిర్మాణ ఆకృతిని వివరించడానికి మేము వారి జ్ఞానం మరియు అంతర్దృష్టిపై ఆధారపడతాము.
డేటా లేక్హౌస్ వ్యవస్థ సాధారణంగా ఐదు పొరలను కలిగి ఉంటుంది:
- ఇంజెక్షన్ పొర
- నిల్వ పొర
- మెటాడేటా పొర
- API లేయర్
- వినియోగం పొర
ఇంజెక్షన్ పొర
సిస్టమ్ యొక్క మొదటి లేయర్ వివిధ మూలాల నుండి డేటాను సేకరించి నిల్వ లేయర్కు పంపే బాధ్యతను కలిగి ఉంటుంది. బ్యాచ్ మరియు స్ట్రీమింగ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను కలపడం వంటి అనేక అంతర్గత మరియు బాహ్య మూలాలకు కనెక్ట్ చేయడానికి లేయర్ అనేక ప్రోటోకాల్లను ఉపయోగించుకోవచ్చు.
- NoSQL డేటాబేస్లు,
- ఫైల్ షేర్లు
- CRM అప్లికేషన్లు,
- వెబ్సైట్లు,
- IoT సెన్సార్లు,
- సోషల్ మీడియా,
- సేవగా సాఫ్ట్వేర్ (SaaS) అప్లికేషన్లు మరియు
- రిలేషనల్ డేటాబేస్ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్స్ మొదలైనవి.
ఈ సమయంలో, డేటా స్ట్రీమింగ్ కోసం Apache Kafka మరియు RDBMSలు మరియు NoSQL డేటాబేస్ల నుండి డేటాను దిగుమతి చేసుకోవడానికి Amazon Data Migration Service (Amazon DMS) వంటి భాగాలు ఉపయోగించబడతాయి.
నిల్వ పొర
లేక్హౌస్ ఆర్కిటెక్చర్ అనేది AWS S3 వంటి చవకైన ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్లలో వస్తువులుగా వివిధ రకాల డేటాను నిల్వ చేయడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఓపెన్ ఫైల్ ఫార్మాట్లను ఉపయోగించి, క్లయింట్ సాధనాలు స్టోర్ నుండి నేరుగా ఈ అంశాలను చదవగలవు.
ఇది అనేక APIలు మరియు వినియోగ లేయర్ భాగాలు ఒకే డేటాను యాక్సెస్ చేయడం మరియు ఉపయోగించడం సాధ్యపడుతుంది. మెటాడేటా లేయర్ స్ట్రక్చర్డ్ మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటాసెట్ల కోసం స్కీమాలను నిల్వ చేస్తుంది, తద్వారా భాగాలు వాటిని చదివేటప్పుడు డేటాకు వర్తింపజేయవచ్చు.
హడూప్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఫైల్ సిస్టమ్ (HDFS) ప్లాట్ఫారమ్, ఉదాహరణకు, కంప్యూటింగ్ మరియు స్టోరేజ్ ఆన్-ప్రాంగణంలో విభజించబడే క్లౌడ్ రిపోజిటరీ సేవలను నిర్మించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఈ సేవలకు లేక్హౌస్ అనువైనది.
మెటాడేటా పొర
మెటాడేటా లేయర్ అనేది ఈ డిజైన్ను వేరుచేసే డేటా లేక్హౌస్ యొక్క ప్రాథమిక భాగం. ఇది సరస్సులో నిల్వ చేయబడిన అన్ని వస్తువుల కోసం మెటాడేటా (ఇతర డేటా ముక్కల గురించి సమాచారం) అందించే ఒకే కేటలాగ్ మరియు వినియోగదారులు వంటి పరిపాలనా సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది:
- డేటాబేస్ యొక్క స్థిరమైన సంస్కరణ ACID లావాదేవీల కారణంగా ఏకకాల లావాదేవీల ద్వారా కనిపిస్తుంది;
- క్లౌడ్ ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్ ఫైల్లను సేవ్ చేయడానికి కాషింగ్;
- ప్రశ్న ప్రాసెసింగ్ని వేగవంతం చేయడానికి ఇండెక్సింగ్ని ఉపయోగించి డేటా స్ట్రక్చర్ ఇండెక్స్లను జోడించడం;
- డేటా వస్తువులను నకిలీ చేయడానికి జీరో-కాపీ క్లోనింగ్ని ఉపయోగించడం; మరియు
- డేటా యొక్క నిర్దిష్ట సంస్కరణలు మొదలైన వాటిని నిల్వ చేయడానికి, డేటా సంస్కరణను ఉపయోగించండి.
అదనంగా, మెటాడేటా లేయర్ స్కీమా మేనేజ్మెంట్ అమలును, స్టార్/స్నోఫ్లేక్ స్కీమాల వంటి DW స్కీమా టోపోలాజీలను ఉపయోగించడం మరియు డేటా సరస్సుపై నేరుగా డేటా గవర్నెన్స్ మరియు ఆడిటింగ్ సామర్థ్యాన్ని అందించడం, మొత్తం డేటా పైప్లైన్ యొక్క సమగ్రతను మెరుగుపరుస్తుంది.
స్కీమా ఎవల్యూషన్ మరియు ఎన్ఫోర్స్మెంట్ కోసం ఫీచర్లు స్కీమా మేనేజ్మెంట్లో చేర్చబడ్డాయి. పట్టిక యొక్క స్కీమాకు అనుగుణంగా లేని ఏవైనా వ్రాతలను తిరస్కరించడం ద్వారా, స్కీమా అమలు డేటా సమగ్రతను మరియు నాణ్యతను నిర్వహించడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది.
స్కీమా పరిణామం మారుతున్న డేటాకు అనుగుణంగా పట్టిక యొక్క ప్రస్తుత స్కీమాను సవరించడానికి అనుమతిస్తుంది. డేటా లేక్ పైన ఒకే అడ్మినిస్ట్రేషన్ ఇంటర్ఫేస్ కారణంగా, యాక్సెస్ కంట్రోల్ మరియు ఆడిటింగ్ అవకాశాలు కూడా ఉన్నాయి.
API లేయర్
ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క మరొక కీలకమైన పొర ఇప్పుడు అందుబాటులో ఉంది, అన్ని తుది వినియోగదారులందరూ ఉద్యోగాలను మరింత త్వరగా నిర్వహించడానికి మరియు మరింత అధునాతన గణాంకాలను పొందడానికి ఉపయోగించే అనేక APIలను హోస్ట్ చేస్తోంది.
మెటాడేటా APIల ఉపయోగం ఇచ్చిన అప్లికేషన్కు అవసరమైన డేటా అంశాలను గుర్తించడం మరియు యాక్సెస్ చేయడం సులభం చేస్తుంది.
మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీల పరంగా, వాటిలో కొన్ని, TensorFlow మరియు Spark MLlib వంటివి, Parquet వంటి ఓపెన్ ఫైల్ ఫార్మాట్లను చదవగలవు మరియు మెటాడేటా లేయర్ను నేరుగా యాక్సెస్ చేయగలవు.
అదే సమయంలో, డేటాఫ్రేమ్ APIలు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఎక్కువ అవకాశాలను అందిస్తాయి, ప్రోగ్రామర్లు చెదరగొట్టబడిన డేటాను నిర్వహించడానికి మరియు మార్చడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
వినియోగం పొర
పవర్ BI, పట్టిక మరియు ఇతర సాధనాలు మరియు యాప్లు వినియోగ లేయర్లో హోస్ట్ చేయబడ్డాయి. లేక్హౌస్ డిజైన్తో, మొత్తం మెటాడేటా మరియు సరస్సులో ఉంచబడిన మొత్తం డేటా క్లయింట్ యాప్లకు అందుబాటులో ఉంటాయి.
లేక్హౌస్ను కంపెనీలోని వినియోగదారులందరూ అన్ని రకాల పనులు చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు విశ్లేషణ కార్యకలాపాలు, బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ డ్యాష్బోర్డ్లను సృష్టించడం మరియు SQL ప్రశ్నలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లను అమలు చేయడంతో సహా.
డేటా లేక్హౌస్ యొక్క ప్రయోజనాలు
సంస్థలు తమ ప్రస్తుత డేటా ప్లాట్ఫారమ్ను ఏకీకృతం చేయడానికి మరియు వారి మొత్తం డేటా నిర్వహణ ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి డేటా లేక్హౌస్ను సృష్టించవచ్చు. వివిధ మూలాధారాలను అనుసంధానించే సిలో అడ్డంకులను తొలగించడం ద్వారా, డేటా లేక్హౌస్ విభిన్న పరిష్కారాల అవసరాన్ని భర్తీ చేయగలదు.
క్యూరేటెడ్ డేటా సోర్సెస్తో పోలిస్తే, ఈ ఇంటిగ్రేషన్ మరింత ప్రభావవంతమైన ఎండ్-టు-ఎండ్ విధానాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఇది అనేక ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది:
- తక్కువ పరిపాలన: ముడి డేటా నుండి డేటాను సంగ్రహించి, డేటా వేర్హౌస్లో ఉపయోగం కోసం సిద్ధం చేయడానికి బదులుగా, డేటా లేక్హౌస్ దానితో లింక్ చేయబడిన ఏదైనా మూలాధారాలను వారి డేటాను అందుబాటులో ఉంచడానికి మరియు వినియోగానికి నిర్వహించేందుకు అనుమతిస్తుంది.
- పెరిగిన ఖర్చు-ప్రభావం: డేటా లేక్హౌస్లు గణన మరియు నిల్వను విభజించే సమకాలీన మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించి నిర్మించబడ్డాయి, గణన శక్తిని పెంచకుండా నిల్వను విస్తరించడం సులభం చేస్తుంది. కేవలం చవకైన డేటా నిల్వను ఉపయోగించడం వల్ల ఖర్చుతో కూడుకున్న స్కేలబిలిటీ వస్తుంది.
- మెరుగైన డేటా గవర్నెన్స్: డేటా లేక్హౌస్లు ప్రామాణికమైన ఓపెన్ ఆర్కిటెక్చర్తో నిర్మించబడ్డాయి, భద్రత, కొలమానాలు, పాత్ర-ఆధారిత యాక్సెస్ మరియు ఇతర ముఖ్యమైన నిర్వహణ భాగాలపై మరింత నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది. వనరులు మరియు డేటా మూలాలను ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా, అవి పాలనను సులభతరం చేస్తాయి మరియు మెరుగుపరుస్తాయి.
- సరళీకృత ప్రమాణాలు: 1980లలో కనెక్షన్ చాలా పరిమితం చేయబడినందున, డేటా గిడ్డంగులు మొదట అభివృద్ధి చేయబడినప్పుడు, వ్యాపారాలలో, విభాగాలలో కూడా స్థానికీకరించిన స్కీమా ప్రమాణాలు తరచుగా అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. డేటా లేక్హౌస్లు అనేక రకాల డేటా ఇప్పుడు స్కీమా కోసం ఓపెన్ స్టాండర్డ్లను కలిగి ఉన్నాయి అనే వాస్తవాన్ని ఉపయోగించుకుంటాయి, విధానాలను క్రమబద్ధీకరించడానికి అతివ్యాప్తి చెందుతున్న ఏకరీతి స్కీమాతో అనేక డేటా మూలాలను తీసుకోవడం ద్వారా.
డేటా లేక్హౌస్ యొక్క ప్రతికూలతలు
డేటా లేక్హౌస్ల చుట్టూ అన్ని హూప్లా ఉన్నప్పటికీ, ఆలోచన ఇప్పటికీ చాలా కొత్తదని గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం. ఈ కొత్త డిజైన్కు పూర్తిగా కట్టుబడి ఉండే ముందు ప్రతికూలతలను అంచనా వేయండి.
- ఏకశిలా నిర్మాణం: లేక్హౌస్ యొక్క అన్నీ కలిసిన డిజైన్ అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, అయితే ఇది కొన్ని సమస్యలను కూడా లేవనెత్తుతుంది. మోనోలిథిక్ ఆర్కిటెక్చర్ తరచుగా వినియోగదారులందరికీ పేలవమైన సేవకు దారి తీస్తుంది మరియు దృఢంగా మరియు నిర్వహించడానికి కష్టంగా ఉంటుంది. సాధారణంగా, ఆర్కిటెక్ట్లు మరియు డిజైనర్లు మరింత మాడ్యులర్ ఆర్కిటెక్చర్ను ఇష్టపడతారు, వారు వివిధ వినియోగ సందర్భాలలో అనుకూలీకరించవచ్చు.
- సాంకేతికత ఇంకా అంతగా లేదు: అంతిమ లక్ష్యం గణనీయమైన మొత్తంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సును కలిగి ఉంటుంది. లేక్హౌస్లు ఊహించినట్లుగా పని చేయడానికి ముందు, ఈ సాంకేతికతలు మరింత అభివృద్ధి చెందాలి.
- ఇప్పటికే ఉన్న నిర్మాణాల కంటే గణనీయమైన పురోగతి లేదు: లేక్హౌస్లు వాస్తవానికి ఎంత ఎక్కువ విలువను అందిస్తాయనే దానిపై ఇప్పటికీ గణనీయమైన సందేహం ఉంది. సముచితమైన స్వయంచాలక పరికరాలతో జత చేయబడిన సరస్సు-గిడ్డంగి రూపకల్పన పోల్చదగిన సామర్థ్యాన్ని సాధించగలదని కొందరు వ్యతిరేకులు వాదించారు.
డేటా లేక్హౌస్ యొక్క సవాళ్లు
డేటా లేక్హౌస్ సాంకేతికతను అవలంబించడం కష్టం. దాని కాంపోనెంట్ ముక్కల సంక్లిష్టత కారణంగా, డేటా లేక్హౌస్ను అన్నింటిని కలిగి ఉన్న ఆదర్శ నిర్మాణంగా లేదా "ప్రతిదానికీ ఒక వేదిక"గా వీక్షించడం సరికాదు.
అదనంగా, డేటా సరస్సుల యొక్క పెరుగుతున్న స్వీకరణ కారణంగా, వ్యాపారాలు తమ ప్రస్తుత డేటా గిడ్డంగులను వాటికి తరలించవలసి ఉంటుంది, ఎటువంటి ప్రదర్శింపదగిన ఆర్థిక ప్రయోజనం లేకుండా విజయానికి సంబంధించిన వాగ్దానంపై మాత్రమే ఆధారపడుతుంది.
బదిలీ ప్రక్రియ అంతటా ఏవైనా జాప్యం సమస్యలు లేదా అంతరాయాలు ఉంటే, ఇది ఖరీదైనది, సమయం తీసుకుంటుంది మరియు బహుశా సురక్షితం కాదు.
డేటా లేక్హౌస్లుగా పరిష్కారాలను స్పష్టంగా లేదా పరోక్షంగా మార్కెట్ చేసే నిర్దిష్ట విక్రేతల ప్రకారం వ్యాపార వినియోగదారులు తప్పనిసరిగా అత్యంత ప్రత్యేకమైన సాంకేతికతలను స్వీకరించాలి. సిస్టమ్ మధ్యలో ఉన్న డేటా లేక్కి లింక్ చేయబడిన ఇతర సాధనాలతో ఇవి ఎల్లప్పుడూ పని చేయకపోవచ్చు, సమస్యలను జోడిస్తుంది.
అదనంగా, వ్యాపార-క్లిష్టమైన పనిభారాన్ని అమలు చేస్తున్నప్పుడు 24/7 విశ్లేషణలను సరఫరా చేయడం కష్టం కావచ్చు, ఇది ఖర్చుతో కూడుకున్న స్కేలబిలిటీతో మౌలిక సదుపాయాల కోసం పిలుపునిస్తుంది.
ముగింపు
ఇటీవలి సంవత్సరాలలో సరికొత్త డేటా సెంటర్లు డేటా లేక్హౌస్. ఇది ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీ, ఓపెన్ సోర్స్ సాఫ్ట్వేర్ వంటి విభిన్న రంగాలను ఏకీకృతం చేస్తుంది. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, మరియు పంపిణీ చేయబడిన నిల్వ ప్రోటోకాల్లు.
నిర్వహణ మరియు విశ్లేషణను సులభతరం చేయడం ద్వారా ఏ ప్రదేశం నుండి అయినా అన్ని డేటా రకాలను కేంద్రీయంగా నిల్వ చేయడానికి ఇది వ్యాపారాలను అనుమతిస్తుంది. డేటా లేక్హౌస్ అనేది చాలా చమత్కారమైన భావన.
డేటా సరస్సు వలె అనువైనదిగా ఉన్నప్పుడు, డేటా గిడ్డంగి వలె త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా ఉండే ఆల్-ఇన్-వన్ డేటా ప్లాట్ఫారమ్కు ప్రాప్యత కలిగి ఉంటే ఏదైనా సంస్థ గణనీయమైన పోటీతత్వాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
ఆలోచన ఇప్పటికీ అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు సాపేక్షంగా కొత్తది. ఫలితంగా, ఏదైనా విస్తృతంగా వ్యాపించవచ్చో లేదో తెలుసుకోవడానికి కొంత సమయం పట్టవచ్చు.
లేక్హౌస్ ఆర్కిటెక్చర్ ఏ దిశలో వెళ్తుందో మనమందరం ఆసక్తిగా ఉండాలి.
సమాధానం ఇవ్వూ