Зміст[Сховати][Показати]
Компанії збирають більше даних, ніж будь-коли, оскільки вони все більше покладаються на них для прийняття важливих бізнес-рішень, розширення пропозиції продуктів і надання кращого обслуговування клієнтам.
Оскільки кількість даних створюється з експоненціальною швидкістю, хмара пропонує кілька переваг для обробки даних і аналітики, зокрема масштабованість, надійність і доступність.
У хмарній екосистемі також є кілька інструментів і технологій для обробки та аналітики даних. Два типи структур зберігання великих даних, які найчастіше використовуються, це сховища даних і озера даних.
Хоча використання озера даних є менш привабливим, оскільки ви не можете запитувати модель і дані, поки вони все ще актуальні, використання сховища даних для потокового зберігання даних є марнотратним.
Wякий тип хмарної архітектури ми обираємо?
Чи варто нам розглядати нові концепції для сховища даних, чи нам слід задовольнитися обмеженнями сховища чи озера?
Нова архітектура зберігання даних під назвою «озеро даних» поєднує адаптивність озер даних із керуванням даними сховищ даних.
Розуміння різних методів зберігання великих даних має важливе значення для створення надійного конвеєра зберігання даних для бізнес-аналітики (BI), аналітики даних і навчання за допомогою машини (ML) робочих навантажень залежно від вимог вашої компанії.
У цій публікації ми детально розглянемо Data Warehouse, Data Lake та Data Lakehouse, а також їх переваги, обмеження, а також плюси та мінуси. Давайте почнемо.
Що таке сховище даних?
Сховище даних — це централізоване сховище даних, яке використовується організацією для зберігання величезних обсягів даних із багатьох джерел. Сховище даних діє як єдине джерело «правдивих даних» організації та має важливе значення для звітності та бізнес-аналітики.
Як правило, сховища даних поєднують набори реляційних даних із кількох джерел, таких як прикладні, бізнес-дані та дані транзакцій, для зберігання історичних даних. Перед завантаженням у систему зберігання дані трансформуються та очищаються в сховищах даних, щоб їх можна було використовувати як єдине джерело правдивих даних.
Завдяки своїй здатності швидко пропонувати інформацію про бізнес з усіх сфер діяльності компанії компанії інвестують у сховища даних. З використанням інструментів BI, клієнтів SQL та інших менш складних (тобто не пов’язаних із наукою даних) аналітичних рішень, бізнес-аналітики, інженери обробки даних і особи, які приймають рішення, можуть отримувати доступ до даних із сховищ даних.
Обслуговувати сховище з постійно зростаючим обсягом даних дорого, а сховище даних не може обробляти необроблені або неструктуровані дані. Крім того, це не ідеальний варіант для складних методів аналізу даних, таких як машинне навчання чи прогнозне моделювання.
Таким чином, сховище даних забезпечує швидші відповіді на запити та дані вищої якості. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse та Snowflake — це хмарні служби, доступні для сховищ даних.
Переваги сховища даних
- Підвищення ефективності та швидкості робочих навантажень бізнес-аналітики та аналізу даних: Сховища даних скорочують час, необхідний для підготовки та аналізу даних. Вони можуть легко підключатися до інструментів аналітики даних і бізнес-аналітики, оскільки дані зі сховища даних є надійними та послідовними. Крім того, сховища даних заощаджують час, необхідний для збору даних, і надають командам можливість використовувати дані для звітів, інформаційних панелей та інших аналітичних вимог.
- Підвищення узгодженості, якості та стандартизації даних: організації збирають дані з різних джерел, зокрема дані про користувачів, продажі та транзакції. Фірма може довіряти даним для бізнес-вимог, оскільки сховища даних збирають корпоративні дані в уніфікований стандартизований формат, який може виступати як єдине джерело правдивих даних.
- Покращення процесу прийняття рішень загалом: Сховище даних полегшує прийняття рішень, пропонуючи централізоване сховище для останніх і старих даних. Обробляючи дані в сховищах даних для точного розуміння, особи, які приймають рішення, можуть оцінювати ризики, розуміти бажання клієнтів і вдосконалювати товари та послуги.
- Надання кращої бізнес-аналітики: сховище даних усуває розрив між масивними необробленими даними, які часто збираються регулярно, і підібраними даними, які забезпечують розуміння. Вони служать основою для зберігання даних організації, дозволяючи їй відповідати на складні запитання щодо своїх даних і використовувати відповіді для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень.
Обмеження сховища даних
- Відсутність гнучкості даних: хоча сховища даних чудово справляються з обробкою структурованих даних, напівструктуровані та неструктуровані формати даних, як-от аналіз журналів, потокове передавання та дані соціальних мереж, можуть бути складними для них. Це змушує рекомендувати сховища даних для випадків використання, пов’язаних із машинним навчанням і штучний інтелект трудність.
- Дорого в установці та обслуговуванні: встановлення та обслуговування сховищ даних може бути дорогим. Крім того, сховище даних часто не є статичним; він старіє і потребує частого обслуговування, яке дорого коштує.
профі
- Дані легко знаходити, отримувати та запитувати.
- Поки дані вже чисті, підготовка даних SQL проста.
мінуси
- Ви змушені використовувати лише одного постачальника аналітики.
- Аналіз і зберігання неструктурованих або поточних даних є досить дорогим.
Що таке озеро даних?
Усі типи даних обіцяють і стають можливими завдяки озерам даних. Вигідно мати дані в доступному вигляді в центрі та доступні для читання.
Озеро даних — це централізоване, надзвичайно адаптоване сховище, де зберігаються величезні обсяги організованих і неструктурованих даних у необроблених, незмінених і неформатованих формах.
Озеро даних використовує плоску архітектуру та об’єкти, що зберігаються в необробленому стані для зберігання даних, на відміну від сховищ даних, які зберігають реляційні дані, які раніше були «очищені».
Озера даних, на відміну від сховищ даних, які мають труднощі з обробкою даних у цьому форматі, є адаптивними, надійними та доступними й дозволяють підприємствам отримувати розширене розуміння неструктурованих даних.
В озерах даних дані витягуються, завантажуються та перетворюються (ELT) для аналітичних цілей, а не для встановлення схеми чи даних під час збору даних.
Використовуючи технології для багатьох типів даних із пристроїв IoT, соціальні медіа, потокові дані, озера даних дозволяють машинне навчання та прогнозну аналітику.
Крім того, спеціаліст із обробки даних, який може обробляти необроблені дані, може використовувати озеро даних. З іншого боку, компаніям легше використовувати сховище даних. Він ідеально підходить для профілювання користувачів, прогностична аналітика, машинне навчання та інші завдання.
Хоча озера даних вирішують кілька проблем зі сховищами даних, їх якість даних низька, а швидкість запитів недостатня. Крім того, бізнес-користувачам потрібні додаткові інструменти для виконання запитів SQL. Погано структуроване озеро даних може мати проблеми із застоєм даних.
Переваги Data Lake
- Підтримка широкого спектру застосувань машинного навчання та науки про дані Простіше використовувати іншу машину та алгоритми глибокого навчання для обробки даних в озерах даних, оскільки дані зберігаються у відкритому, необробленому вигляді.
- Універсальність озер даних, що дозволяє зберігати дані в будь-якому форматі чи на носії без попередньо встановленої схеми, є великою перевагою. Майбутні сценарії використання даних можна підтримувати, і більше даних можна аналізувати, якщо залишити їх у вихідному стані.
- Щоб уникнути необхідності зберігати обидва типи даних у різних контекстах, озера даних можуть містити як структуровані, так і неструктуровані дані. Для зберігання різноманітних організаційних даних вони пропонують єдине місце.
- Порівняно з традиційними сховищами даних, озера даних є менш дорогими, оскільки вони створені для зберігання на недорогому стандартному апаратному забезпеченні, такому як сховище об’єктів, яке часто орієнтоване на нижчу вартість збереженого гігабайта.
Обмеження Data Lake
- Випадки використання аналітики даних і бізнес-аналітики мають низькі оцінки: озера даних можуть стати неорганізованими, якщо їх не обслуговувати належним чином, що ускладнює їх зв’язування з інструментами бізнес-аналітики та аналітики. Крім того, коли це необхідно для звітності та аналітики, випадки використання, відсутність узгодженості структури даних і підтримка транзакцій ACID (атомність, послідовність, ізоляція та довговічність) може призвести до неоптимальної продуктивності запитів.
- Неузгодженість озер даних унеможливлює забезпечення надійності та безпеки даних, що призводить до відсутності обох. Може бути складно розробити відповідні стандарти безпеки та управління даними для конфіденційних типів даних, оскільки озера даних можуть обробляти будь-яку форму даних.
профі
- Доступні рішення для всіх типів даних.
- Здатний обробляти організовані та напівструктуровані дані.
- Ідеально підходить для обробки складних даних і потокової передачі.
мінуси
- Потрібно побудувати складний трубопровід.
- Дайте деякий час, щоб дані стали доступними для запиту.
- Потрібен час, щоб гарантувати надійність і якість даних.
Що таке Data Lakehouse?
Нова архітектура зберігання великих даних під назвою «озеро даних» поєднує найкращі аспекти озер даних і сховищ даних. Усі ваші дані, будь то структуровані, напівструктуровані чи неструктуровані, можна зберігати в одному місці з найкращим машинним навчанням, бізнес-аналітикою та можливостями потокового передавання завдяки озеру даних.
Озера даних усіх видів часто є відправною точкою для озер даних; після цього дані перетворюються у формат Delta Lake (рівень зберігання з відкритим кодом, який забезпечує надійність озер даних).
Озера даних із дельта-озерами дозволяють транзакційні процедури ACID зі звичайних сховищ даних. По суті, система lakehouse використовує недороге сховище для підтримки величезних обсягів даних у їхній початковій формі, подібно до озер даних.
Додавання рівня метаданих поверх сховища також забезпечує структуру даних і розширює можливості інструментів керування даними, подібних до тих, що є в сховищах даних.
Це дає змогу багатьом командам отримувати доступ до всіх даних компанії через єдину систему для різноманітних ініціатив, таких як наука про дані, машинне навчання та бізнес-аналітика.
Переваги Data Lakehouse
- Підтримка більшого діапазону робочих навантажень: щоб полегшити складний аналіз, озерця даних надають користувачам прямий доступ до деяких із найпопулярніших інструментів бізнес-аналітики (Tableau, PowerBI). Крім того, вчені з обробки даних та інженери з машинного навчання можуть легко використовувати ці дані, оскільки озерця даних використовують формати відкритих даних (наприклад, Parquet) разом із API та платформами машинного навчання, такими як Python/R.
- Економічна ефективність: озера даних використовують недорогі рішення для зберігання об’єктів для впровадження рентабельних характеристик зберігання озер даних. Пропонуючи єдине рішення, озерця даних також усувають витрати та час, пов’язані з керуванням різними системами зберігання даних.
- Конструкція озерця даних забезпечує цілісність схем і даних, спрощуючи створення ефективних систем безпеки та керування даними. Легкість версії даних, управління та безпеки.
- Data lakehouses пропонують єдину багатоцільову платформу зберігання даних, яка може задовольнити всі вимоги компанії до даних, що зменшує дублювання даних. Більшість підприємств обирають гібридне рішення завдяки перевагам як сховища даних, так і озера даних. Тим часом ця стратегія може призвести до дорогого дублювання даних.
- Підтримка відкритих форматів. Відкриті формати — це типи файлів, які можуть використовуватися багатьма програмними програмами та чиї характеристики є загальнодоступними. Згідно з повідомленнями, Lakehouses здатні зберігати дані в поширених форматах файлів, таких як Apache Parquet і ORC (Optimized Row Columnar).
Обмеження Data Lakehouse
Найбільшим недоліком data lakehouse є те, що це все ще молода технологія, яка розвивається. Невідомо, чи в результаті він виконає свої зобов’язання. Перш ніж озерця даних зможуть конкурувати з усталеними системами зберігання великих даних, можуть пройти роки.
Однак, враховуючи швидкість, з якою відбуваються сучасні інновації, важко сказати, чи інша система зберігання даних не замінить її зрештою.
профі
- Одна платформа має всі дані, що означає, що потрібно підтримувати менше імен хостів.
- Атомарність, консистенція, ізоляція та міцність залишаються незмінними.
- Це значно доступніше.
- Одна платформа має всі дані, що означає, що потрібно підтримувати менше імен хостів.
- Простий в управлінні та швидкий у вирішенні будь-яких проблем
- Спростити будівництво трубопроводу
мінуси
- Налаштування може зайняти деякий час.
- Вона надто молода і надто далека, щоб вважатися усталеною системою зберігання.
Сховище даних проти озера даних проти озера даних
Сховище даних має довгу історію в корпоративних програмах аналізу, звітності та аналітики та є першою технологією зберігання великих даних.
З іншого боку, сховища даних є дорогими та мають проблеми з обробкою різноманітних і неструктурованих даних, таких як потокові дані. Для роботи з машинним навчанням і наукою про дані були розроблені озера даних для керування необробленими даними в різноманітних формах у доступному сховищі.
Хоча озера даних ефективні з неструктурованими даними, їм бракує транзакційних можливостей ACID сховищ даних, що ускладнює гарантування узгодженості та надійності даних.
Найновіша архітектура зберігання даних, відома як «озеро даних», поєднує в собі надійність і послідовність сховищ даних із доступністю та адаптивністю озер даних.
Висновок
Підсумовуючи, побудувати базу даних з нуля може бути важко. Крім того, ви майже напевно будете використовувати платформу, розроблену для забезпечення архітектури озера з відкритими даними.
Тому будьте обережні, досліджуючи численні функції та реалізації кожної платформи, перш ніж робити покупку. Компанії, які шукають зріле, структуроване рішення для даних із акцентом на бізнес-аналітиці та аналітиці даних, можуть розглянути сховище даних.
Однак підприємствам, які шукають масштабоване, доступне рішення для великих даних для забезпечення робочих навантажень для науки про дані та машинного навчання на неструктурованих даних, слід розглянути озера даних.
Подумайте, що вашому бізнесу потрібно більше даних, ніж можуть надати технології сховища даних і озер даних, або що ви шукаєте рішення для інтеграції складної аналітики та операцій машинного навчання ваших даних. А озеро даних є розумним варіантом у цій ситуації.
залишити коментар