Data Lakehouse รวมแนวคิดคลังข้อมูลและ Data Lake สำหรับธุรกิจ
เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้คุณสร้างโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่คุ้มค่าโดยการรวมความสามารถในการจัดการ Data Lake เข้ากับสถาปัตยกรรมข้อมูลที่พบในคลังข้อมูล
นอกจากนี้ยังมีการโยกย้ายข้อมูลและความซ้ำซ้อนลดลง ใช้เวลาน้อยลงในการดูแลระบบ และสคีมาที่สั้นลงและขั้นตอนการกำกับดูแลข้อมูลกลายเป็นจริง
data lakehouse หนึ่งแห่งมีข้อดีหลายประการเมื่อเทียบกับระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีโซลูชันหลากหลาย
เครื่องมือเหล่านี้ยังคงใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่อปรับปรุงความเข้าใจในธุรกิจอัจฉริยะและขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่อง
บทความนี้จะกล่าวถึง Data Lakehouse อย่างรวดเร็ว ความสามารถ และเครื่องมือที่มีอยู่
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Data Lakehouse
สถาปัตยกรรมข้อมูลรูปแบบใหม่ที่เรียกว่า “ดาต้าเลคเฮาส์” รวม data lake และ data data เพื่อแก้ไขจุดอ่อนของแต่ละรายการอย่างอิสระ
ระบบ Lakehouse เช่น Data Lake ใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลราคาประหยัดเพื่อเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบดั้งเดิม
การเพิ่มชั้นข้อมูลเมตาที่ด้านบนของสโตร์ยังช่วยให้มีโครงสร้างข้อมูลและช่วยให้เครื่องมือการจัดการข้อมูลมีความคล้ายคลึงกับที่พบในคลังข้อมูล
ประกอบด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างจำนวนมากที่ได้รับจากแอปพลิเคชัน ระบบ และอุปกรณ์ทางธุรกิจต่างๆ ที่ใช้ทั่วทั้งองค์กร
ผลลัพธ์ที่ได้จึงไม่เหมือนกับ Data Lake เนื่องจากระบบ Lakehouse สามารถจัดการและปรับข้อมูลนั้นให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพของ SQL
นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมากด้วยต้นทุนที่ถูกกว่าคลังข้อมูล
Data Lakehouse มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการดำเนินการเข้าถึงข้อมูลหรือการวิเคราะห์กับข้อมูลใดๆ แต่ไม่แน่ใจในข้อมูลหรือการวิเคราะห์ที่แนะนำ
สถาปัตยกรรมแบบบ้านริมทะเลสาบจะทำงานได้ดีหากไม่มีปัญหาเรื่องประสิทธิภาพเป็นหลัก
นั่นไม่ได้หมายความว่าคุณควรวางโครงสร้างทั้งหมดของคุณบนบ้านริมทะเลสาบ
สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการเลือก data lake, lakehouse, data data หรือฐานข้อมูลการวิเคราะห์เฉพาะสำหรับแต่ละกรณีการใช้งานได้ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.
คุณสมบัติของ Data Lakehouse
- การอ่านและเขียนข้อมูลพร้อมกัน
- การปรับตัวและความยืดหยุ่น
- ความช่วยเหลือสคีมาด้วยเครื่องมือกำกับดูแลข้อมูล
- การอ่านและเขียนข้อมูลพร้อมกัน
- ที่เก็บของในราคาประหยัด
- รองรับประเภทข้อมูลและรูปแบบไฟล์ทั้งหมด
- การเข้าถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม
- ทีมข้อมูลของคุณจะได้รับประโยชน์จากการเข้าถึงเพียงระบบเดียวเพื่อถ่ายโอนปริมาณงานผ่านระบบอย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
- ความสามารถแบบเรียลไทม์สำหรับการริเริ่มในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง และการวิเคราะห์
เครื่องมือ Data Lakehouse 5 อันดับแรก
อิฐข้อมูล
Databricks ซึ่งก่อตั้งโดยบุคคลที่พัฒนา Apache Spark เป็นครั้งแรกและสร้างขึ้น โอเพนซอร์สให้บริการ Apache Spark ที่ได้รับการจัดการและจัดวางให้เป็นแพลตฟอร์มสำหรับ Data Lake
ส่วนประกอบ Data Lake, เดลต้าเลค และเดลต้าเอ็นจิ้นของสถาปัตยกรรม Databricks lakehouse เปิดใช้งานกรณีการใช้งานระบบธุรกิจอัจฉริยะ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง
Data Lake เป็นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์สาธารณะ
ด้วยการสนับสนุนการจัดการข้อมูลเมตา การประมวลผลแบบแบตช์และสตรีมสำหรับชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างหลายชั้น การค้นหาข้อมูล การควบคุมการเข้าถึงที่ปลอดภัย และการวิเคราะห์ SQL
Databricks นำเสนอฟังก์ชันคลังข้อมูลส่วนใหญ่ที่คาดว่าจะเห็นในแพลตฟอร์ม data lakehouse
เมื่อเร็วๆ นี้ Databricks ได้เปิดตัว Auto Loader ซึ่งทำให้ ETL และการป้อนข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ และใช้ประโยชน์จากการสุ่มตัวอย่างข้อมูลเพื่อสรุปสคีมาสำหรับประเภทข้อมูลที่หลากหลาย เพื่อนำเสนอองค์ประกอบที่สำคัญของกลยุทธ์การจัดเก็บข้อมูลใน Data Lake
อีกวิธีหนึ่ง ผู้ใช้สามารถสร้างท่อส่ง ETL ระหว่าง Data Lake คลาวด์สาธารณะและ Delta Lake โดยใช้ Delta Live Tables
บนกระดาษ Databricks ดูเหมือนจะมีข้อดีทั้งหมด แต่การตั้งค่าโซลูชันและการสร้างท่อข้อมูลต้องใช้แรงงานคนจำนวนมากจากนักพัฒนาที่มีทักษะ
ในระดับ คำตอบก็ซับซ้อนมากขึ้นเช่นกัน มันซับซ้อนกว่าที่คิด
Ahana
Data Lake คือตำแหน่งศูนย์กลางแห่งเดียวที่คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลประเภทใดก็ได้ที่คุณเลือกตามขนาด ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและแบบมีโครงสร้าง AWS S3, Microsoft Azure และ Google Cloud Storage เป็น data lake ทั่วไปสามแห่ง
Data Lake เป็นที่ชื่นชอบอย่างเหลือเชื่อเนื่องจากมีราคาไม่แพงและใช้งานง่าย คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลประเภทใดก็ได้ตามต้องการด้วยเงินเพียงเล็กน้อย
แต่ Data Lake ไม่มีเครื่องมือในตัว เช่น การวิเคราะห์ แบบสอบถาม ฯลฯ
คุณต้องมีเครื่องมือสืบค้นข้อมูลและแค็ตตาล็อกข้อมูลที่ด้านบนของ Data Lake (ที่ Ahana Cloud เข้ามา) เพื่อสืบค้นข้อมูลของคุณและใช้งาน
ด้วยสิ่งที่ดีที่สุดของทั้ง Data Warehouse และ Data Lake การออกแบบ data lakehouse ใหม่จึงได้รับการพัฒนา
สิ่งนี้บ่งชี้ว่ามีความโปร่งใส ปรับเปลี่ยนได้ มีราคา/ประสิทธิภาพที่ดี สเกลเหมือนดาต้าเลครองรับธุรกรรม และมีความปลอดภัยระดับสูงเทียบเท่ากับคลังข้อมูล
เอ็นจิ้นการสืบค้น SQL ประสิทธิภาพสูงของคุณคือสมองที่อยู่เบื้องหลัง Data Lakehouse ด้วยเหตุนี้ คุณจึงสามารถดำเนินการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสูงใน Data Lake ของคุณได้
Ahana Cloud for Presto คือ SaaS สำหรับ Presto บน AWS ทำให้การเริ่มต้นใช้ Presto ในระบบคลาวด์เป็นเรื่องง่ายอย่างเหลือเชื่อ
สำหรับ Data Lake แบบ S3 ของคุณ Ahana มีแค็ตตาล็อกข้อมูลและการแคชในตัวอยู่แล้ว Ahana ให้คุณสมบัติของ Presto แก่คุณโดยที่คุณไม่ต้องจัดการกับค่าใช้จ่ายเพราะมันทำงานภายใน
AWS Lake Formation, Apache Hudi และ Delta Lake เป็นเพียงเครื่องมือจัดการธุรกรรมบางส่วนที่เป็นส่วนหนึ่งของสแต็กและผสานรวมเข้ากับมัน
เดรมิโอ
องค์กรพยายามประเมินข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วอย่างรวดเร็ว ง่ายดาย และมีประสิทธิภาพ
Dremio เชื่อว่า data lakehouse แบบเปิดรวมประโยชน์ของ data lake และ data data บนพื้นฐานแบบเปิดเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการบรรลุเป้าหมายนี้
แพลตฟอร์มบ้านริมทะเลสาบของ Dremio มอบประสบการณ์ที่เหมาะกับทุกคน ด้วย UI ที่ใช้งานง่าย ซึ่งให้ผู้ใช้ทำการวิเคราะห์ให้เสร็จได้ในเวลาเพียงเสี้ยววินาที
Dremio Cloud แพลตฟอร์ม data lakehouse ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ และการเปิดตัวบริการใหม่สองบริการ: Dremio Sonar เครื่องมือสืบค้นบ้านริมทะเลสาบ และ Dremio Arctic เมกะสโตร์อัจฉริยะสำหรับ Apache Iceberg ที่มอบประสบการณ์ Git ที่ไม่เหมือนใครสำหรับบ้านริมทะเลสาบ
ปริมาณงาน SQL ทั้งหมดขององค์กรสามารถทำงานบนแพลตฟอร์ม Dremio Cloud ที่ปรับขนาดได้ไม่สิ้นสุด ซึ่งทำให้งานการจัดการข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ
มันถูกสร้างขึ้นสำหรับ SQL ให้ประสบการณ์เหมือน Git เป็นโอเพ่นซอร์สและฟรีเสมอ
พวกเขาสร้างให้เป็นแพลตฟอร์ม Lakehouse ที่ทีมข้อมูลชื่นชอบ
การใช้ตารางโอเพ่นซอร์สและรูปแบบไฟล์ เช่น Apache Iceberg และ Apache Parquet ข้อมูลของคุณจะยังคงอยู่ในที่จัดเก็บข้อมูล Data Lake ของคุณเองเมื่อใช้ Dremio Cloud
นวัตกรรมในอนาคตสามารถนำไปปรับใช้ได้ง่าย และสามารถเลือกเอ็นจิ้นที่เหมาะสมตามปริมาณงานของคุณ
เกล็ดหิมะ
Snowflake เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลและการวิเคราะห์บนคลาวด์ที่สามารถตอบสนองความต้องการของ data lake และคลังสินค้าได้
เริ่มจากระบบคลังข้อมูลที่สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
แพลตฟอร์มนี้ประกอบด้วยพื้นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางที่อยู่บนพื้นที่จัดเก็บบนคลาวด์สาธารณะจาก AWS, Microsoft Azure หรือ Google Cloud Platform (GCP)
ตามมาด้วยชั้นการคำนวณแบบหลายคลัสเตอร์ ซึ่งผู้ใช้สามารถเปิดคลังข้อมูลเสมือนและดำเนินการสืบค้น SQL กับที่จัดเก็บข้อมูลของตนได้
สถาปัตยกรรมนี้อนุญาตให้แยกการแยกสตอเรจและทรัพยากรการคำนวณ ทำให้องค์กรสามารถปรับขนาดทั้งสองได้อย่างอิสระตามต้องการ
สุดท้าย Snowflake มอบชั้นบริการที่มีการจัดหมวดหมู่ข้อมูลเมตา การจัดการทรัพยากร การกำกับดูแลข้อมูล ธุรกรรม และคุณสมบัติอื่นๆ
ตัวเชื่อมต่อเครื่องมือ BI การจัดการข้อมูลเมตา การควบคุมการเข้าถึง และการสืบค้น SQL เป็นเพียงส่วนหนึ่งของฟังก์ชันคลังข้อมูลที่แพลตฟอร์มมีให้
อย่างไรก็ตาม Snowflake ถูกจำกัดไว้สำหรับเอ็นจินการสืบค้นที่ใช้ SQL เชิงสัมพันธ์เพียงเครื่องเดียว
ด้วยเหตุนี้ การจัดการจึงง่ายขึ้นแต่ปรับเปลี่ยนได้น้อยลง และไม่ได้ตระหนักถึงวิสัยทัศน์ Data Lake แบบหลายโมเดล
นอกจากนี้ ก่อนที่จะสามารถค้นหาหรือวิเคราะห์ข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ Snowflake ต้องการให้ธุรกิจโหลดข้อมูลนั้นลงในเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์
ขั้นตอนการวางท่อข้อมูลแบบแมนนวลจำเป็นต้องมี ETL, การจัดเตรียม และการจัดรูปแบบข้อมูลก่อนจึงจะสามารถตรวจสอบได้ การขยายขนาดกระบวนการแบบแมนนวลเหล่านี้ทำให้กระบวนการเหล่านี้น่าหงุดหงิด
อีกทางเลือกหนึ่งที่ดูเหมือนจะเข้ากับกระดาษได้ดี แต่ที่จริงแล้ว เบี่ยงเบนไปจากหลักการของ data lake ของการป้อนข้อมูลอย่างง่ายคือ data lakehouse ของ Snowflake
คำพยากรณ์
สถาปัตยกรรมแบบเปิดสมัยใหม่ที่เรียกว่า "data lakehouse" ทำให้สามารถจัดเก็บ ทำความเข้าใจ และวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดของคุณได้
ความกว้างและความยืดหยุ่นของโซลูชันโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมมากที่สุดถูกรวมเข้ากับความแข็งแกร่งและความลึกของคลังข้อมูล
เฟรมเวิร์ก AI ใหม่ล่าสุดและบริการ AI ที่สร้างไว้ล่วงหน้าสามารถใช้กับ data lakehouse บน Oracle Cloud Infrastructure (OCI)
เป็นไปได้ที่จะทำงานกับข้อมูลประเภทอื่นๆ เพิ่มเติมในขณะที่ใช้ Data Lake แบบโอเพ่นซอร์ส แต่เวลาและความพยายามในการจัดการมันอาจเป็นอุปสรรคที่คงอยู่ตลอดไป
OCI นำเสนอบริการโอเพ่นซอร์สเลคเฮาส์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบในอัตราที่ต่ำกว่าและมีการจัดการที่น้อยกว่า ช่วยให้คุณคาดการณ์ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ลดลง ความสามารถในการปรับขนาดและความปลอดภัยที่ดีขึ้น และความสามารถในการรวบรวมข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดของคุณไว้ในที่เดียว
Data Lakehouse จะเพิ่มมูลค่าของคลังข้อมูลและมาร์ท ซึ่งจำเป็นต่อองค์กรที่ประสบความสำเร็จ
สามารถดึงข้อมูลได้โดยใช้ Lakehouse จากหลายตำแหน่งด้วยแบบสอบถาม SQL เพียงรายการเดียว
โปรแกรมและเครื่องมือที่มีอยู่จะได้รับการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดอย่างโปร่งใสโดยไม่ต้องมีการปรับเปลี่ยนหรือรับทักษะใหม่
สรุป
การนำโซลูชัน data lakehouse มาใช้เป็นภาพสะท้อนของแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นในข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งก็คือการรวมการวิเคราะห์และการจัดเก็บข้อมูลในแพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์เพื่อเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจจากข้อมูลให้สูงสุด ในขณะที่ลดเวลา ต้นทุน และความซับซ้อนของการแยกมูลค่า
แพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึง Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio และ Oracle ล้วนเชื่อมโยงกับแนวคิดของ "data lakehouse" แต่แต่ละแพลตฟอร์มต่างก็มีชุดคุณลักษณะเฉพาะและมีแนวโน้มที่จะทำงานเหมือนคลังข้อมูลมากกว่าดาต้าเลคจริง โดยรวม
เมื่อมีการวางตลาดโซลูชันเป็น "data lakehouse" ธุรกิจต่างๆ ควรระมัดระวังในความหมายที่แท้จริง
องค์กรจำเป็นต้องมองข้ามศัพท์แสงทางการตลาด เช่น “data lakehouse” และแทนที่จะพิจารณาคุณสมบัติของแต่ละแพลตฟอร์มเพื่อเลือกแพลตฟอร์มข้อมูลที่ดีที่สุดที่จะขยายไปพร้อมกับธุรกิจของพวกเขาในอนาคต
เขียนความเห็น