İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Veri göl evleri, işletmeler için veri ambarı ve veri gölü kavramlarını birleştirir.
Bu araçlar, veri göllerinin yönetim özelliklerini veri ambarlarında bulunan veri mimarisiyle birleştirerek uygun maliyetli veri depolama çözümleri oluşturmanıza olanak tanır.
Ek olarak, veri geçişi ve yedekliliği azalır, yönetim için daha az zaman harcanır ve daha kısa şema ve veri yönetişim prosedürleri gerçek olur.
Bir veri göl evi, çeşitli çözümlere sahip bir depolama sistemine kıyasla birçok avantaja sahiptir.
Bu araçlar, veri bilimcileri tarafından iş zekası ve makine öğrenimi prosedürlerine ilişkin anlayışlarını geliştirmek için hala kullanılmaktadır.
Bu makale data lakehouse'a, yeteneklerine ve mevcut araçlara hızlıca göz atacaktır.
Data Lakehouse'a Giriş
olarak adlandırılan yeni bir tür veri mimarisidir.veri paylaşımı”, her birinin zayıf yönlerini bağımsız olarak ele almak için bir veri gölü ve bir veri ambarını birleştirir.
Göl evi sistemi, veri gölleri gibi, büyük miktarda veriyi orijinal biçiminde tutmak için düşük maliyetli depolama kullanır.
Mağazanın üstüne bir meta veri katmanının eklenmesi de veri yapısı sağlar ve veri ambarlarında bulunanlara benzer veri yönetimi araçlarını güçlendirir.
Kuruluş genelinde kullanılan çeşitli iş uygulamalarından, sistemlerinden ve cihazlardan elde edilen büyük miktarda yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri içerir.
Sonuç olarak, veri göllerinden farklı olarak, göl evi sistemi bu verileri SQL performansı için yönetebilir ve optimize edebilir.
Ayrıca, büyük miktarda çeşitli verileri veri ambarlarından daha ucuz bir maliyetle depolama ve işleme yeteneğine de sahiptir.
Bir veri göl evi, herhangi bir veriye karşı herhangi bir veri erişimi veya analitiği yürütmeniz gerektiğinde, ancak verilerden veya önerilen analitikten emin değilseniz kullanışlı olur.
Performans birincil endişe değilse, bir göl evi mimarisi oldukça iyi çalışacaktır.
Bu, tüm yapınızı bir göl evine dayandırmanız gerektiği anlamına gelmez.
Her bir kullanım durumu için bir veri gölü, göl evi, veri ambarı veya özel analitik veri tabanının nasıl seçileceği hakkında daha fazla bilgi bulunabilir. okuyun.
Data Lakehouse'un Özellikleri
- Eşzamanlı veri okuma ve yazma
- Uyarlanabilirlik ve ölçeklenebilirlik
- Veri yönetişimi araçlarıyla şema yardımı
- Eşzamanlı veri okuma ve yazma
- Uygun fiyatlı depolama
- Tüm veri türleri ve dosya biçimleri desteklenir.
- Optimize edilmiş veri bilimi ve makine öğrenimi araçlarına erişim
- Veri ekipleriniz, iş yüklerini daha hızlı ve doğru bir şekilde aktarmak için tek bir sisteme erişimden faydalanacaktır.
- Veri bilimi, makine öğrenimi ve analitikteki girişimler için gerçek zamanlı yetenekler
En iyi 5 Data Lakehouse aracı
veri tuğlaları
Apache Spark'ı ilk geliştiren ve onu yapan kişi tarafından kurulan Databricks açık kaynak, yönetilen bir Apache Spark hizmeti sağlar ve veri gölleri için bir platform olarak konumlandırılmıştır.
Databricks göl evi mimarisinin veri gölü, delta gölü ve delta motoru bileşenleri, iş zekası, veri bilimi ve makine öğrenimi kullanım senaryolarına olanak tanır.
Veri gölü, genel bir bulut depolama deposudur.
Meta veri yönetimi, çoklu yapılandırılmış veri kümeleri için toplu ve akış veri işleme, veri keşfi, güvenli erişim kontrolleri ve SQL analitiği desteği ile.
Databricks, bir veri göl evi platformunda görmeyi bekleyebileceğiniz veri ambarı işlevlerinin çoğunu sunar.
Databricks kısa süre önce, veri gölü depolama stratejisinin temel bileşenlerini sağlamak amacıyla ETL'yi ve veri girişini otomatikleştiren ve çeşitli veri türleri için şemayı çıkarmak için veri örneklemesinden yararlanan Otomatik Yükleyicisini tanıttı.
Alternatif olarak, kullanıcılar Delta Live Tables kullanarak genel bulut veri gölleri ile Delta Lake arasında ETL ardışık düzenleri oluşturabilir.
Kağıt üzerinde Databricks tüm avantajlara sahip gibi görünüyor, ancak çözümü kurmak ve veri boru hatlarını oluşturmak, yetenekli geliştiricilerden çok fazla insan emeği gerektiriyor.
Ölçekte, cevap da daha karmaşık hale gelir. Göründüğünden daha karmaşık.
Ahana
Veri gölü, yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veriler dahil olmak üzere, seçtiğiniz her tür veriyi ölçekte depolayabileceğiniz tek ve merkezi bir konumdur. AWS S3, Microsoft Azure ve Google Cloud Storage, yaygın olarak kullanılan üç veri gölüdür.
Veri gölleri, son derece uygun fiyatlı ve kullanımı basit oldukları için inanılmaz derecede beğenilmektedir; aslında çok az parayla istediğiniz kadar veriyi depolayabilirsiniz.
Ancak veri gölü, analitik, sorgu vb. yerleşik araçlar sunmaz.
Verilerinizi sorgulamak ve kullanmak için veri gölünün (Ahana Cloud'un geldiği yer) üzerinde bir sorgu motoruna ve veri kataloğuna ihtiyacınız var.
Hem Veri Ambarı hem de Veri Gölü'nün en iyileri ile yeni bir veri göl evi tasarımı geliştirildi.
Bu, şeffaf, uyarlanabilir, iyi bir fiyat/performans oranına sahip olduğunu, işlemleri destekleyen bir veri gölü gibi ölçeklendiğini ve bir veri ambarına kıyasla yüksek düzeyde bir güvenlik düzeyine sahip olduğunu gösterir.
Yüksek performanslı SQL sorgu motorunuz, Data Lakehouse'un arkasındaki beyindir. Bu nedenle, data lake verileriniz üzerinde yüksek performanslı analizler yürütebilirsiniz.
Presto için Ahana Cloud, AWS'de Presto için SaaS'dir ve Presto'yu bulutta kullanmaya başlamayı inanılmaz derecede kolaylaştırır.
S3 tabanlı veri gölünüz için Ahana'da zaten yerleşik bir veri kataloğu ve önbelleğe alma vardır. Ahana, Presto'nun özelliklerini, dahili olarak yaptığı için, genel giderleri halletmenizi gerektirmeden size sunar.
AWS Lake Formation, Apache Hudi ve Delta Lake, yığının parçası olan ve yığınla entegre olan işlem yöneticilerinden yalnızca birkaçıdır.
dremio
Kuruluşlar, hızla artan büyük miktardaki verileri hızlı, basit ve verimli bir şekilde değerlendirmeye çalışır.
Dremio, açık bir veri göl evinin, veri göllerinin ve veri ambarlarının faydalarını açık bir temelde birleştirmesinin bunu başarmak için en iyi yaklaşım olduğuna inanıyor.
Dremio'nun göl evi platformu, kullanıcıların analizleri çok kısa sürede tamamlamasına olanak tanıyan kolay bir kullanıcı arayüzü ile herkes için işe yarayan bir deneyim sunar.
Tam olarak yönetilen bir göl evi platformu olan Dremio Cloud ve iki yeni hizmetin lansmanı: bir göl evi sorgulama motoru olan Dremio Sonar ve göl evi için benzersiz bir Git benzeri deneyim sunan Apache Iceberg için akıllı bir megastore olan Dremio Arctic.
Bir kuruluşun tüm SQL iş yükleri, aynı zamanda veri yönetimi görevlerini de otomatikleştiren sorunsuz, sonsuz ölçeklenebilir Dremio Cloud platformunda çalıştırılabilir.
SQL için oluşturulmuştur, Git benzeri bir deneyim sunar, açık kaynaktır ve her zaman ücretsizdir.
Veri ekiplerinin bayıldığı göl evi platformu olarak yarattılar.
Apache Iceberg ve Apache Parquet gibi açık kaynaklı tablo ve dosya biçimlerini kullanan verileriniz, Dremio Cloud'u kullanırken kendi data lake depolama alanınızda kalıcıdır.
Gelecekteki yenilikler kolayca benimsenebilir ve iş yükünüze göre uygun motor seçilebilir.
Kar taneciği
Snowflake, veri göllerinin ve ambarların ihtiyaçlarını karşılayabilen bir bulut veri ve analitik platformudur.
Bulut altyapısı üzerine kurulu bir veri ambarı sistemi olarak başladı.
Platform, AWS, Microsoft Azure veya Google Cloud Platform'dan (GCP) genel bulut depolamanın üzerine oturan merkezi bir depolama havuzundan oluşur.
Bunu, kullanıcıların bir sanal veri ambarı başlatabilecekleri ve veri depolamalarına karşı SQL sorguları yürütebilecekleri çok kümeli bir hesaplama katmanı takip eder.
Mimari, depolama ve hesaplama kaynaklarını ayırmaya izin vererek kuruluşların ikisini gerektiği gibi bağımsız olarak ölçeklendirmesine olanak tanır.
Son olarak, Snowflake meta veri kategorizasyonu, kaynak yönetimi, veri yönetimi, işlemler ve diğer özellikleri içeren bir hizmet katmanı sağlar.
BI aracı bağlayıcıları, meta veri yönetimi, erişim kontrolleri ve SQL sorguları, platformun sunduğu veri ambarı işlevlerinden yalnızca birkaçıdır.
Ancak Snowflake, tek bir ilişkisel SQL tabanlı sorgu motoruyla sınırlıdır.
Sonuç olarak, yönetimi daha basit ama daha az uyarlanabilir hale gelir ve çok modelli veri gölü vizyonu gerçekleşmez.
Ayrıca, bulut depolamadaki veriler aranmadan veya analiz edilmeden önce Snowflake, işletmelerin verileri merkezi bir depolama katmanına yüklemesini gerektirir.
Manuel veri boru hattı prosedürü, incelenebilmesi için önceden ETL, sağlama ve veri biçimlendirmesi gerektirir. Bu manuel süreçleri büyütmek onları sinir bozucu hale getirir.
Kağıt üzerinde iyi bir uyum gibi görünen ancak aslında basit veri girişinin veri gölü ilkesinden sapan bir başka seçenek de Snowflake'in veri göl evidir.
Kehanet
“Veri göl evi” olarak bilinen modern, açık mimari, tüm verilerinizi depolamayı, kavramayı ve analiz etmeyi mümkün kılar.
En beğenilen açık kaynak veri gölü çözümlerinin genişliği ve esnekliği, veri ambarlarının gücü ve derinliği ile birleşiyor.
En yeni AI çerçeveleri ve önceden oluşturulmuş AI hizmetleri, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) üzerinde bir veri göl evi ile kullanılabilir.
Açık kaynaklı bir veri gölü kullanırken ek veri türleri ile çalışmak mümkündür. Ancak bunu yönetmek için gereken zaman ve çaba kalıcı bir dezavantaj olabilir.
OCI, daha düşük oranlarda ve daha az yönetimle tam olarak yönetilen açık kaynaklı göl evi hizmetleri sunarak, daha düşük işletme giderlerini, daha iyi ölçeklenebilirliği ve güvenliği ve mevcut tüm verilerinizi tek bir yerde birleştirme kapasitesini öngörmenize olanak tanır.
Bir veri göl evi, başarılı işletmeler için gerekli olan veri ambarlarının ve marketlerin değerini artıracaktır.
Veriler, yalnızca bir SQL sorgusu ile çeşitli konumlardan bir göl evi kullanılarak alınabilir.
Mevcut programlar ve araçlar, ayarlamalar veya yeni beceriler edinmeden tüm verilere şeffaf erişim sağlar.
Sonuç
Veri göl evi çözümlerinin tanıtımı, zaman, maliyet ve değer çıkarmanın karmaşıklığını azaltırken verilerden iş değerini en üst düzeye çıkarmak için analitik ve veri depolamanın birleşik veri platformlarında entegrasyonu olan büyük verideki daha büyük bir eğilimin bir yansımasıdır.
Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio ve Oracle gibi platformların tümü bir "veri göl evi" fikriyle bağlantılıdır, ancak her birinin benzersiz bir dizi özelliği ve gerçek bir veri gölünden çok bir veri ambarı gibi çalışma eğilimi vardır. bir bütün olarak.
Bir çözüm "veri göl evi" olarak pazarlandığında, işletmeler bunun gerçekte ne anlama geldiği konusunda dikkatli olmalıdır.
İşletmeler, "data lakehouse" gibi pazarlama jargonunun ötesine bakmalı ve bunun yerine gelecekte işleriyle birlikte genişleyecek en iyi veri platformunu seçmek için her bir platformun özelliklerine bakmalıdır.
Yorum bırak