విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
కంపెనీలు ముఖ్యమైన వ్యాపార నిర్ణయాలను తెలియజేయడానికి, ఉత్పత్తి ఆఫర్లను మెరుగుపరచడానికి మరియు మెరుగైన కస్టమర్ సేవను అందించడానికి దానిపై ఎక్కువగా ఆధారపడటం వలన కంపెనీలు గతంలో కంటే ఎక్కువ డేటాను సంగ్రహిస్తున్నాయి.
ఘాతాంక రేటుతో సృష్టించబడిన డేటా పరిమాణంతో, క్లౌడ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణల కోసం స్కేలబిలిటీ, డిపెండబిలిటీ మరియు లభ్యతతో సహా అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.
క్లౌడ్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో, డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణల కోసం అనేక సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలు కూడా ఉన్నాయి. డేటా గిడ్డంగులు మరియు డేటా లేక్లు అనే రెండు రకాల పెద్ద డేటా నిల్వ నిర్మాణాలు తరచుగా ఉపయోగించబడతాయి.
డేటా సరస్సును ఉపయోగించడం తక్కువ ఆకర్షణీయంగా ఉన్నప్పటికీ, మోడల్ మరియు డేటా సంబంధితంగా ఉన్నప్పుడు మీరు దాన్ని ప్రశ్నించలేరు, డేటా నిల్వను ప్రసారం చేయడానికి డేటా వేర్హౌస్ని ఉపయోగించడం వృధా.
Wమేము ఏ రకమైన క్లౌడ్ ఆర్కిటెక్చర్ని ఎంచుకుంటాము?
మేము డేటా లేక్హౌస్ కోసం కొత్త భావనలను పరిగణించాలా లేదా గిడ్డంగి యొక్క పరిమితులు లేదా సరస్సు యొక్క పరిమితులతో సంతృప్తి చెందాలా?
"డేటా లేక్హౌస్" అని పిలువబడే ఒక నవల డేటా స్టోరేజ్ ఆర్కిటెక్చర్ డేటా సరస్సుల అనుకూలతను డేటా వేర్హౌస్ల డేటా మేనేజ్మెంట్తో మిళితం చేస్తుంది.
బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (BI), డేటా అనలిటిక్స్ మరియు యంత్ర అభ్యాసం (ML) పనిభారం, మీ కంపెనీ డిమాండ్లను బట్టి.
ఈ పోస్ట్లో, మేము డేటా వేర్హౌస్, డేటా లేక్ మరియు డేటా లేక్హౌస్లను నిశితంగా పరిశీలిస్తాము, వాటి ప్రయోజనాలు, పరిమితులు అలాగే లాభాలు మరియు నష్టాలు ఉన్నాయి. ప్రారంభిద్దాం.
డేటా వేర్హౌస్ అంటే ఏమిటి?
డేటా వేర్హౌస్ అనేది అనేక మూలాల నుండి అపారమైన డేటాను ఉంచడానికి ఒక సంస్థచే ఉపయోగించబడే కేంద్రీకృత డేటా రిపోజిటరీ. డేటా వేర్హౌస్ సంస్థ యొక్క "డేటా ట్రూత్" యొక్క ఏకైక మూలంగా పనిచేస్తుంది మరియు రిపోర్టింగ్ మరియు వ్యాపార విశ్లేషణలకు ఇది అవసరం.
సాధారణంగా, డేటా గిడ్డంగులు చారిత్రక డేటాను నిల్వ చేయడానికి అప్లికేషన్, వ్యాపారం మరియు లావాదేవీల డేటా వంటి అనేక మూలాల నుండి రిలేషనల్ డేటా సెట్లను మిళితం చేస్తాయి. వేర్హౌసింగ్ సిస్టమ్లోకి లోడ్ చేయడానికి ముందు, డేటా వేర్హౌస్లలో డేటా రూపాంతరం చెందుతుంది మరియు శుభ్రం చేయబడుతుంది, తద్వారా ఇది డేటా సత్యం యొక్క ఒకే మూలంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
కంపెనీ యొక్క అన్ని ప్రాంతాల నుండి వ్యాపార అంతర్దృష్టులను వేగంగా అందించే వారి సామర్థ్యం కారణంగా, వ్యాపారాలు డేటా వేర్హౌస్లలో పెట్టుబడి పెడతాయి. BI సాధనాలు, SQL క్లయింట్లు మరియు ఇతర తక్కువ అధునాతన (అంటే, నాన్-డేటా సైన్స్) విశ్లేషణ పరిష్కారాల ఉపయోగంతో, వ్యాపార విశ్లేషకులు, డేటా ఇంజనీర్లు మరియు నిర్ణయాధికారులు డేటా గిడ్డంగుల నుండి డేటాను యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న డేటా పరిమాణంతో గిడ్డంగిని నిర్వహించడం ఖరీదైనది మరియు డేటా వేర్హౌస్ ముడి లేదా నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్వహించదు. అదనంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ లేదా ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ వంటి అధునాతన డేటా విశ్లేషణ పద్ధతులకు ఇది సరైన ఎంపిక కాదు.
డేటా వేర్హౌస్, కాబట్టి, వేగవంతమైన ప్రశ్న ప్రతిస్పందనలను మరియు అధిక నాణ్యత గల డేటాను అందిస్తుంది. Google బిగ్ క్వెరీ, అమెజాన్ రెడ్షిఫ్ట్, అజూర్ SQL డేటా వేర్హౌస్ మరియు స్నోఫ్లేక్ డేటా గిడ్డంగుల కోసం అందుబాటులో ఉన్న క్లౌడ్ సేవలు.
డేటా వేర్హౌస్ యొక్క ప్రయోజనాలు
- బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు డేటా అనలిటిక్స్ వర్క్లోడ్ల సామర్థ్యం మరియు వేగాన్ని పెంచడం: డేటా గిడ్డంగులు డేటా తయారీ మరియు విశ్లేషణకు అవసరమైన సమయాన్ని తగ్గిస్తాయి. డేటా వేర్హౌస్ నుండి డేటా విశ్వసనీయంగా మరియు స్థిరంగా ఉన్నందున వారు డేటా అనలిటిక్స్ మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ సాధనాలకు సులభంగా లింక్ చేయవచ్చు. అదనంగా, డేటా వేర్హౌస్లు డేటా సేకరణకు అవసరమైన సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి మరియు నివేదికలు, డ్యాష్బోర్డ్లు మరియు ఇతర విశ్లేషణల అవసరాల కోసం డేటాను ఉపయోగించగల సామర్థ్యాన్ని బృందాలకు అందిస్తాయి.
- డేటా యొక్క స్థిరత్వం, నాణ్యత మరియు ప్రామాణీకరణను పెంచడం: సంస్థలు వినియోగదారు, విక్రయాలు మరియు లావాదేవీల డేటాతో సహా వివిధ మూలాల నుండి డేటాను సేకరిస్తాయి. సంస్థ వ్యాపార అవసరాల కోసం డేటాను విశ్వసించగలదు ఎందుకంటే డేటా వేర్హౌసింగ్ కార్పొరేట్ డేటాను ఏకరీతిగా, ప్రామాణికమైన ఆకృతిలో సంకలనం చేస్తుంది, ఇది డేటా సత్యం యొక్క ఒకే మూలంగా పని చేస్తుంది.
- సాధారణంగా నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడం: డేటా వేర్హౌసింగ్ ఇటీవలి మరియు పాత డేటా రెండింటికీ కేంద్రీకృత స్టోర్ను అందించడం ద్వారా మెరుగైన నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. ఖచ్చితమైన అంతర్దృష్టుల కోసం డేటా వేర్హౌస్లలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా, నిర్ణయాధికారులు నష్టాలను అంచనా వేయగలరు, క్లయింట్ కోరికలను గ్రహించగలరు మరియు వస్తువులు మరియు సేవలను మెరుగుపరచగలరు.
- మెరుగైన వ్యాపార మేధస్సును అందించడం: డేటా వేర్హౌసింగ్ భారీ ముడి డేటా మధ్య అంతరాన్ని తగ్గిస్తుంది, ఇది తరచుగా సాధారణంగా సేకరిస్తారు మరియు అంతర్దృష్టులను అందించే క్యూరేటెడ్ డేటా. అవి సంస్థ యొక్క డేటా నిల్వకు పునాదిగా పనిచేస్తాయి, దాని డేటా గురించిన సంక్లిష్టమైన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి మరియు రక్షణాత్మక వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ప్రతిస్పందనలను ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుంది.
డేటా వేర్హౌస్ పరిమితులు
- డేటా వశ్యత లేకపోవడం: డేటా వేర్హౌస్లు నిర్మాణాత్మక డేటాను నిర్వహించడంలో రాణిస్తున్నప్పటికీ, లాగ్ అనలిటిక్స్, స్ట్రీమింగ్ మరియు సోషల్ మీడియా డేటా వంటి సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ మరియు అన్స్ట్రక్చర్డ్ డేటా ఫార్మాట్లు వారికి సవాలుగా ఉంటాయి. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సంబంధిత వినియోగ కేసుల కోసం డేటా గిడ్డంగులను సిఫార్సు చేస్తుంది కృత్రిమ మేధస్సు కష్టం.
- వ్యవస్థాపించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి ఖర్చుతో కూడుకున్నది: డేటా గిడ్డంగులను వ్యవస్థాపించడం మరియు నిర్వహించడం చాలా ఖరీదైనది. ఇంకా, డేటా గిడ్డంగి తరచుగా స్థిరంగా ఉండదు; ఇది వృద్ధాప్యం మరియు తరచుగా నిర్వహణ అవసరం, ఇది ఖరీదైనది.
ప్రోస్
- డేటాను కనుగొనడం, తిరిగి పొందడం మరియు ప్రశ్నించడం సులభం.
- డేటా ఇప్పటికే శుభ్రంగా ఉన్నంత కాలం, SQL డేటా తయారీ చాలా సులభం.
కాన్స్
- మీరు ఒక విశ్లేషణల విక్రేతను మాత్రమే ఉపయోగించవలసి వచ్చింది.
- నిర్మాణాత్మకంగా లేని లేదా ప్రవహించే డేటాను విశ్లేషించడం మరియు నిల్వ చేయడం చాలా ఖరీదైనది.
డేటా లేక్ అంటే ఏమిటి?
ప్రతి రకమైన డేటా వాగ్దానం చేయబడింది మరియు డేటా లేక్ల ద్వారా సాధ్యమవుతుంది. డేటాను యాక్సెస్ చేయగల పద్ధతిలో కేంద్రంగా ఉంచడం మరియు చదవడానికి అందుబాటులో ఉండటం ప్రయోజనకరం.
డేటా లేక్ అనేది కేంద్రీకృత, అత్యంత అనుకూలమైన నిల్వ స్థలం, ఇక్కడ భారీ పరిమాణంలో వ్యవస్థీకృత మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాను వాటి ప్రాసెస్ చేయని, మార్చబడని మరియు ఫార్మాట్ చేయని రూపాల్లో ఉంచబడుతుంది.
డేటా సరస్సు ఒక ఫ్లాట్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు డేటాను నిల్వ చేయడానికి దాని ప్రాసెస్ చేయని స్థితిలో నిల్వ చేయబడిన వస్తువులను ఉపయోగిస్తుంది, డేటా గిడ్డంగులకు విరుద్ధంగా, ఇది గతంలో "క్లీన్ చేయబడిన" రిలేషనల్ డేటాను సేవ్ చేస్తుంది.
డేటా లేక్లు, డేటా వేర్హౌస్లకు విరుద్ధంగా, ఈ ఫార్మాట్లో డేటాను హ్యాండిల్ చేయడంలో ఇబ్బందిని కలిగి ఉంటాయి, ఇవి అనుకూలమైనవి, నమ్మదగినవి మరియు సరసమైనవి మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి మెరుగైన అంతర్దృష్టిని పొందేందుకు వ్యాపారాలను అనుమతిస్తాయి.
డేటా సరస్సులలో, డేటా సేకరణ సమయంలో స్కీమా లేదా డేటాను ఏర్పాటు చేయడం కంటే విశ్లేషణాత్మక ప్రయోజనాల కోసం డేటా సంగ్రహించబడుతుంది, లోడ్ చేయబడుతుంది మరియు రూపాంతరం చెందుతుంది (ELT).
IoT పరికరాల నుండి అనేక రకాల డేటా కోసం సాంకేతికతలను ఉపయోగించడం, సాంఘిక ప్రసార మాధ్యమం, మరియు స్ట్రీమింగ్ డేటా, డేటా లేక్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ని ఎనేబుల్ చేస్తాయి.
అదనంగా, ముడి డేటాను ప్రాసెస్ చేయగల డేటా శాస్త్రవేత్త డేటా సరస్సును ఉపయోగించవచ్చు. మరోవైపు, డేటా గిడ్డంగిని వ్యాపారాలు ఉపయోగించడం సులభం. ఇది వినియోగదారు ప్రొఫైలింగ్ కోసం ఖచ్చితంగా ఉంది, ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఇతర పనులు.
డేటా సరస్సులు డేటా గిడ్డంగులతో అనేక సమస్యలను పరిష్కరించినప్పటికీ, వాటి డేటా నాణ్యత తక్కువగా ఉంది మరియు వాటి ప్రశ్న వేగం సరిపోదు. అదనంగా, SQL ప్రశ్నలను నిర్వహించడానికి వ్యాపార వినియోగదారులకు అదనపు సాధనాలు అవసరం. పేలవంగా నిర్మాణాత్మకంగా ఉన్న డేటా లేక్ డేటా స్తబ్దతతో సమస్యను ఎదుర్కొంటుంది.
డేటా లేక్ యొక్క ప్రయోజనాలు
- విస్తృత శ్రేణి మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ అప్లికేషన్ కేసులకు మద్దతు డేటా సరస్సులలో డేటాను హ్యాండిల్ చేయడానికి వేరే మెషీన్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం సులభం, ఎందుకంటే డేటా ఓపెన్గా, ముడి పద్ధతిలో ఉంచబడుతుంది.
- ప్రీసెట్ స్కీమా అవసరం లేకుండా ఏదైనా ఫార్మాట్ లేదా మీడియాలో డేటాను నిల్వ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే డేటా లేక్ల బహుముఖ ప్రజ్ఞ ఒక పెద్ద ప్రయోజనం. భవిష్యత్తులో డేటా వినియోగ కేసులకు మద్దతు ఇవ్వబడుతుంది మరియు డేటాను దాని అసలు స్థితిలో ఉంచినట్లయితే మరింత డేటాను విశ్లేషించవచ్చు.
- వివిధ సందర్భాలలో రెండు రకాల డేటాను నిల్వ చేయకుండా ఉండటానికి, డేటా లేక్లు నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా రెండింటినీ కలిగి ఉంటాయి. వివిధ రకాల సంస్థాగత డేటా నిల్వ కోసం, వారు ఒకే స్థానాన్ని అందిస్తారు.
- సాంప్రదాయ డేటా గిడ్డంగులతో పోలిస్తే, డేటా లేక్లు తక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్నవి, ఎందుకంటే అవి తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన వస్తువు నిల్వ వంటి చవకైన వస్తువుల హార్డ్వేర్లో ఉంచబడతాయి, ఇవి తరచుగా నిల్వ చేయబడిన గిగాబైట్కు తక్కువ ధరకు ఉపయోగించబడతాయి.
డేటా లేక్ పరిమితులు
- డేటా అనలిటిక్స్ మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ వినియోగ కేసుల స్కోర్ పేలవంగా ఉంది: డేటా లేక్లు తగినంతగా నిర్వహించబడకపోతే అవి అసంఘటితమవుతాయి, ఇది వాటిని వ్యాపార మేధస్సు మరియు విశ్లేషణ సాధనాలకు లింక్ చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది. అదనంగా, రిపోర్టింగ్ మరియు విశ్లేషణల వినియోగ కేసులకు అవసరమైనప్పుడు, స్థిరంగా లేకపోవడం డేటా నిర్మాణాలు మరియు ACID (పరమాణువు, స్థిరత్వం, ఐసోలేషన్ మరియు మన్నిక) లావాదేవీల మద్దతు ఉపశీర్షిక ప్రశ్న పనితీరుకు దారి తీస్తుంది.
- డేటా లేక్ల అస్థిరత డేటా డిపెండబిలిటీ మరియు సెక్యూరిటీని అమలు చేయడం అసాధ్యం, దీని ఫలితంగా రెండూ లేకపోవడం. డేటా లేక్లు ఏదైనా డేటా ఫారమ్ను హ్యాండిల్ చేయగలవు కాబట్టి, సున్నితమైన డేటా రకాలను తీర్చడానికి తగిన డేటా భద్రత మరియు పాలనా ప్రమాణాలను అభివృద్ధి చేయడం కష్టంగా ఉండవచ్చు.
ప్రోస్
- అన్ని రకాల డేటాకు అందుబాటులో ఉండే సొల్యూషన్స్.
- ఆర్గనైజ్డ్ మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ డేటాను హ్యాండిల్ చేయగలదు.
- సంక్లిష్టమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు స్ట్రీమింగ్ కోసం అనువైనది.
కాన్స్
- అధునాతన పైప్లైన్ నిర్మించాలి.
- డేటా ప్రశ్నించదగినదిగా మారడానికి కొంత సమయం ఇవ్వండి.
- డేటా విశ్వసనీయత మరియు నాణ్యతకు హామీ ఇవ్వడానికి సమయం పడుతుంది.
డేటా లేక్హౌస్ అంటే ఏమిటి?
"డేటా లేక్హౌస్" అనే నవల బిగ్-డేటా స్టోరేజ్ ఆర్కిటెక్చర్ డేటా లేక్లు మరియు డేటా వేర్హౌస్ల యొక్క గొప్ప అంశాలను మిళితం చేస్తుంది. మీ డేటా అంతా, స్ట్రక్చర్డ్, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ లేదా అన్స్ట్రక్చర్డ్ అయినా, అత్యుత్తమ మెషీన్ లెర్నింగ్, బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు స్ట్రీమింగ్ సామర్థ్యాలతో డేటా లేక్హౌస్కి కృతజ్ఞతలు తెలుపుతూ ఒకే ప్రదేశంలో నిల్వ చేయవచ్చు.
అన్ని రకాల డేటా లేక్లు తరచుగా డేటా లేక్హౌస్లకు ప్రారంభ స్థానం; ఆ తర్వాత, డేటా డెల్టా లేక్ ఫార్మాట్గా రూపాంతరం చెందుతుంది (డేటా లేక్లకు విశ్వసనీయతను తీసుకువచ్చే ఓపెన్ సోర్స్ స్టోరేజ్ లేయర్).
డెల్టా సరస్సులతో కూడిన డేటా లేక్లు సాంప్రదాయ డేటా గిడ్డంగుల నుండి ACID లావాదేవీ విధానాలను ప్రారంభిస్తాయి. సారాంశంలో, లేక్హౌస్ వ్యవస్థ డేటా లేక్ల మాదిరిగానే భారీ మొత్తంలో డేటాను వాటి అసలు రూపాల్లో నిర్వహించడానికి చవకైన నిల్వను ఉపయోగిస్తుంది.
స్టోర్ పైన మెటాడేటా లేయర్ని జోడించడం వల్ల డేటా స్ట్రక్చర్ను అందించడంతోపాటు డేటా వేర్హౌస్లలో ఉన్నటువంటి డేటా మేనేజ్మెంట్ టూల్స్ను శక్తివంతం చేస్తుంది.
డేటా సైన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ వంటి విభిన్న కార్యక్రమాల కోసం ఒకే సిస్టమ్ ద్వారా కంపెనీ డేటా మొత్తాన్ని యాక్సెస్ చేయడం అనేక బృందాలకు ఇది సాధ్యం చేస్తుంది.
డేటా లేక్హౌస్ యొక్క ప్రయోజనాలు
- పనిభారం యొక్క పెద్ద శ్రేణికి మద్దతు: అధునాతన విశ్లేషణలను సులభతరం చేయడానికి, డేటా లేక్హౌస్లు వినియోగదారులకు అత్యంత జనాదరణ పొందిన కొన్ని వ్యాపార గూఢచార సాధనాలకు (టేబుల్యు, పవర్బిఐ) ప్రత్యక్ష ప్రాప్యతను అందిస్తాయి. అదనంగా, డేటా లేక్హౌస్లు APIలు మరియు పైథాన్/R వంటి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లతో పాటు ఓపెన్-డేటా ఫార్మాట్లను (పార్కెట్ వంటివి) ఉపయోగిస్తాయి కాబట్టి డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు సులభంగా డేటాను ఉపయోగించవచ్చు.
- వ్యయ-సమర్థత: డేటా లేక్హౌస్లు డేటా లేక్ల ఖర్చు-సమర్థవంతమైన నిల్వ లక్షణాలను అమలు చేయడానికి చవకైన వస్తువు నిల్వ పరిష్కారాలను ఉపయోగిస్తాయి. ఒకే పరిష్కారాన్ని అందించడం ద్వారా, డేటా లేక్హౌస్లు వివిధ డేటా నిల్వ వ్యవస్థల నిర్వహణకు సంబంధించిన ఖర్చులు మరియు సమయాన్ని కూడా దూరం చేస్తాయి.
- డేటా లేక్హౌస్ డిజైన్ స్కీమా మరియు డేటా సమగ్రతను నిర్ధారిస్తుంది, ఇది సమర్థవంతమైన డేటా భద్రత మరియు పాలనా వ్యవస్థలను నిర్మించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. సౌలభ్యం డేటా సంస్కరణ, పాలన మరియు భద్రత.
- డేటా లేక్హౌస్లు ఒకే, బహుళార్ధసాధక డేటా నిల్వ ప్లాట్ఫారమ్ను అందిస్తాయి, ఇది అన్ని కంపెనీ డేటా డిమాండ్లకు అనుగుణంగా ఉంటుంది, ఇది డేటా డూప్లికేషన్ను తగ్గిస్తుంది. డేటా వేర్హౌస్ మరియు డేటా లేక్ రెండింటి ప్రయోజనాల కారణంగా మెజారిటీ వ్యాపారాలు హైబ్రిడ్ పరిష్కారాన్ని ఎంచుకుంటాయి. ఈ వ్యూహం, అదే సమయంలో, ఖరీదైన డేటా డూప్లికేషన్కు దారితీయవచ్చు.
- ఓపెన్ ఫార్మాట్ల మద్దతు. ఓపెన్ ఫార్మాట్లు అనేవి అనేక సాఫ్ట్వేర్ అప్లికేషన్ల ద్వారా ఉపయోగించబడే ఫైల్ రకాలు మరియు వీటి స్పెసిఫికేషన్లు పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉంటాయి. నివేదికల ప్రకారం, Lakehouses Apache Parquet మరియు ORC (ఆప్టిమైజ్డ్ రో కాలమ్నార్) వంటి సాధారణ ఫైల్ ఫార్మాట్లలో డేటాను నిల్వ చేయగలవు.
డేటా లేక్హౌస్ పరిమితులు
డేటా లేక్హౌస్ యొక్క అతిపెద్ద లోపం ఏమిటంటే ఇది ఇప్పటికీ యువ మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికత. ఫలితంగా అది తన కట్టుబాట్లను నెరవేరుస్తుందో లేదో అనిశ్చితంగా ఉంది. డేటా లేక్హౌస్లు స్థాపించబడిన పెద్ద-డేటా స్టోరేజ్ సిస్టమ్లతో పోటీ పడటానికి ముందు, దీనికి సంవత్సరాలు పట్టవచ్చు.
ఏది ఏమైనప్పటికీ, ఆధునిక ఆవిష్కరణలు జరుగుతున్న రేటును బట్టి, వేరే డేటా స్టోరేజ్ సిస్టమ్ అంతిమంగా దానిని భర్తీ చేయదని చెప్పడం కష్టం.
ప్రోస్
- ఒక ప్లాట్ఫారమ్ మొత్తం డేటాను కలిగి ఉంది, అంటే నిర్వహించడానికి తక్కువ హోస్ట్ పేర్లు ఉన్నాయి.
- పరమాణుత్వం, స్థిరత్వం, ఒంటరితనం మరియు దృఢత్వం ప్రభావితం కాదు.
- ఇది గణనీయంగా మరింత సరసమైనది.
- ఒక ప్లాట్ఫారమ్ మొత్తం డేటాను కలిగి ఉంది, అంటే నిర్వహించడానికి తక్కువ హోస్ట్ పేర్లు ఉన్నాయి.
- నిర్వహించడం సులభం మరియు ఏవైనా సమస్యలను త్వరగా పరిష్కరించవచ్చు
- పైప్లైన్ నిర్మించడాన్ని సులభతరం చేయండి
కాన్స్
- సెటప్ చేయడానికి కొంత సమయం పట్టవచ్చు.
- స్థాపించబడిన నిల్వ వ్యవస్థగా అర్హత సాధించడానికి ఇది చాలా చిన్నది మరియు చాలా దూరంగా ఉంది.
డేటా వేర్హౌస్ Vs డేటా లేక్ Vs డేటా లేక్హౌస్
డేటా వేర్హౌస్కు కార్పొరేట్ ఇంటెలిజెన్స్, రిపోర్టింగ్ మరియు అనలిటిక్స్ అప్లికేషన్లలో సుదీర్ఘ చరిత్ర ఉంది మరియు ఇది మొదటి పెద్ద-డేటా స్టోరేజ్ టెక్నాలజీ.
మరోవైపు, డేటా గిడ్డంగులు చాలా ఖరీదైనవి మరియు స్ట్రీమింగ్ డేటా వంటి విభిన్నమైన మరియు నిర్మాణాత్మకమైన డేటాను నిర్వహించడంలో ఇబ్బందిని కలిగి ఉంటాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ వర్క్లోడ్ల కోసం, సరసమైన నిల్వపై వివిధ రూపాల్లో ముడి డేటాను నిర్వహించడానికి డేటా లేక్లు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి.
డేటా లేక్లు నిర్మాణాత్మక డేటాతో ప్రభావవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, డేటా గిడ్డంగుల యొక్క ACID లావాదేవీల సామర్థ్యాలను కలిగి ఉండవు, డేటా స్థిరత్వం మరియు విశ్వసనీయతకు హామీ ఇవ్వడం సవాలుగా మారింది.
"డేటా లేక్హౌస్" అని పిలువబడే సరికొత్త డేటా స్టోరేజ్ ఆర్కిటెక్చర్, డేటా సరస్సుల స్థోమత మరియు అనుకూలతతో డేటా గిడ్డంగుల విశ్వసనీయత మరియు స్థిరత్వాన్ని మిళితం చేస్తుంది.
ముగింపు
ముగింపులో, మొదటి నుండి డేటా లేక్హౌస్ను నిర్మించడం కష్టం కావచ్చు. ఇంకా, మీరు ఖచ్చితంగా ఓపెన్ డేటా లేక్హౌస్ ఆర్కిటెక్చర్ను ఎనేబుల్ చేయడానికి రూపొందించిన ప్లాట్ఫారమ్ను ఉపయోగిస్తున్నారు.
అందువల్ల, కొనుగోలు చేయడానికి ముందు ప్రతి ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క అనేక ఫీచర్లు మరియు అమలులను పరిశోధించడానికి జాగ్రత్తగా ఉండండి. వ్యాపార మేధస్సు మరియు డేటా అనలిటిక్స్ వినియోగ కేసులపై దృష్టి సారించి పరిణతి చెందిన, నిర్మాణాత్మక డేటా పరిష్కారం కోసం చూస్తున్న కంపెనీలు డేటా గిడ్డంగిని పరిగణించవచ్చు.
అయినప్పటికీ, డేటా సైన్స్ మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాపై మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పవర్ వర్క్లోడ్లకు స్కేలబుల్, సరసమైన బిగ్ డేటా సొల్యూషన్ కోసం చూస్తున్న ఎంటర్ప్రైజెస్ డేటా లేక్లను పరిగణించాలి.
మీ వ్యాపారానికి డేటా వేర్హౌస్ మరియు డేటా లేక్ టెక్నాలజీలు అందించగల దానికంటే ఎక్కువ డేటా అవసరమని లేదా మీ డేటాపై అధునాతన విశ్లేషణలు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆపరేషన్లను ఏకీకృతం చేయడానికి మీరు పరిష్కారం కోసం వెతుకుతున్నారని పరిగణించండి. ఎ డేటా లేక్హౌస్ పరిస్థితిలో సరైన ఎంపిక.
సమాధానం ఇవ్వూ