Data lakehouses поєднує концепцію сховища даних і озера даних для бізнесу.
Ці інструменти дозволяють створювати економічно ефективні рішення для зберігання даних, поєднуючи можливості керування озерами даних із архітектурою даних у сховищах даних.
Крім того, зменшується міграція даних і резервування, менше часу витрачається на адміністрування, а коротші схеми та процедури керування даними фактично стають реальністю.
Одна система зберігання даних має багато переваг порівняно з системою зберігання з кількома рішеннями.
Ці інструменти досі використовуються дослідниками даних, щоб покращити своє розуміння процедур бізнес-аналітики та машинного навчання.
У цій статті буде коротко розглянуто Data Lakehouse, його можливості та доступні інструменти.
Знайомство з Data Lakehouse
Новий вид архітектури даних під назвою «озеро даних” поєднує озеро даних і сховище даних, щоб усунути недоліки кожного окремо.
Система lakehouse, як і озера даних, використовує недороге сховище для збереження величезних обсягів даних у вихідному вигляді.
Додавання рівня метаданих поверх сховища також забезпечує структуру даних і розширює можливості інструментів керування даними, подібних до тих, що є в сховищах даних.
Він містить величезну кількість структурованих, напівструктурованих і неструктурованих даних, отриманих із різних бізнес-додатків, систем і пристроїв, які використовуються на підприємстві.
У результаті, на відміну від озер даних, система Lakehouse може керувати цими даними та оптимізувати їх для продуктивності SQL.
Він також має можливість зберігати та обробляти великі обсяги різноманітних даних за нижчою ціною, ніж сховища даних.
Data lakehouse стане в нагоді, коли вам потрібно виконати будь-який доступ до даних або аналітику будь-яких даних, але ви не впевнені в даних або рекомендованій аналітиці.
Архітектура Lakehouse функціонуватиме досить добре, якщо продуктивність не є основною проблемою.
Це не означає, що ви повинні базувати всю свою конструкцію на озерному будиночку.
Додаткову інформацію про те, як вибрати озеро даних, базу даних, сховище даних або спеціалізовану аналітичну базу даних для кожного випадку використання, можна знайти. тут.
Особливості Data Lakehouse
- Одночасне читання та запис даних
- Адаптивність і масштабованість
- Допомога в схемі з інструментами керування даними
- Одночасне читання та запис даних
- Доступне зберігання
- Підтримуються всі типи даних і формати файлів.
- Оптимізований доступ до інструментів обробки даних і машинного навчання
- Ваші групи обробки даних отримають переваги від доступу лише до однієї системи, щоб швидше й точніше передавати через неї робочі навантаження.
- Можливості в реальному часі для ініціатив у галузі даних, машинного навчання та аналітики
Топ-5 інструментів Data Lakehouse
Збір даних
Databricks, яку заснував той, хто першим розробив і зробив Apache Spark з відкритим вихідним кодом, надає керований сервіс Apache Spark і позиціонується як платформа для озер даних.
Data lake, delta lake і delta engine компоненти архітектури Lakehouse Databricks дають змогу використовувати бізнес-аналітику, науку про дані та машинне навчання.
Озеро даних — це публічне хмарне сховище даних.
З підтримкою керування метаданими, пакетної та потокової обробки даних для багатоструктурованих наборів даних, виявлення даних, безпечного контролю доступу та аналітики SQL.
Databricks пропонує більшість функцій сховища даних, які можна очікувати від платформи data lakehouse.
Databricks нещодавно представила свій Auto Loader, який автоматизує ETL і введення даних, а також використовує вибірку даних для визначення схеми для різних типів даних, щоб забезпечити основні компоненти стратегії зберігання озера даних.
Крім того, користувачі можуть створювати конвеєри ETL між своїм загальнодоступним хмарним озером даних і Delta Lake за допомогою Delta Live Tables.
На папері здається, що Databricks має всі переваги, але налаштування рішення та створення його конвеєрів даних вимагає багато людської праці від кваліфікованих розробників.
У масштабі відповідь також стає складнішою. Це складніше, ніж здається.
Ахана
Озеро даних — це єдине центральне місце, де ви можете зберігати будь-які типи даних у великому масштабі, включаючи неструктуровані та структуровані дані. AWS S3, Microsoft Azure і Google Cloud Storage є трьома поширеними озерами даних.
Озера даних неймовірно популярні, тому що вони дуже доступні та прості у використанні; Ви можете зберігати скільки завгодно даних будь-якого типу за дуже невеликі гроші.
Але озеро даних не пропонує вбудованих інструментів, таких як аналітика, запити тощо.
Вам потрібен механізм запитів і каталог даних на вершині озера даних (куди входить Ahana Cloud), щоб запитувати ваші дані та використовувати їх.
Завдяки найкращим можливостям Data Warehouse та Data Lake було розроблено новий дизайн data lakehouse.
Це вказує на те, що він є прозорим, адаптованим, має гарне співвідношення ціна/продуктивність, масштабується, як озеро даних, підтримує транзакції, і має високий рівень безпеки, який можна порівняти зі сховищем даних.
Ваш високопродуктивний механізм запитів SQL — це мозок Data Lakehouse. Завдяки цьому ви можете виконувати високопродуктивну аналітику даних вашого озера даних.
Ahana Cloud for Presto — це SaaS для Presto на AWS, що робить неймовірно простим початок використання Presto у хмарі.
Для вашого озера даних на базі S3 Ahana вже має вбудований каталог даних і кешування. Ahana надає вам функції Presto, не вимагаючи від вас обробки накладних витрат, оскільки вона робить це внутрішньо.
AWS Lake Formation, Apache Hudi та Delta Lake – це лише деякі з менеджерів транзакцій, які є частиною стеку та інтегруються з ним.
Дреміо
Організації прагнуть швидко, просто та ефективно оцінювати величезні обсяги даних, що швидко зростають.
Dremio вважає, що відкрите сховище даних, яке поєднує в собі переваги озер даних і відкритих сховищ даних, є найкращим підходом для досягнення цієї мети.
Платформа Lakehouse від Dremio надає досвід, який підходить для всіх, із простим інтерфейсом користувача, який дозволяє користувачам виконувати аналізи за частку часу.
Dremio Cloud, повністю керована платформа даних lakehouse, і запуск двох нових сервісів: Dremio Sonar, механізм запитів lakehouse, і Dremio Arctic, інтелектуальний мегамагазин для Apache Iceberg, який забезпечує унікальний досвід Git для lakehouse.
Усі робочі навантаження SQL організації можна запускати на безперервній, нескінченно масштабованій платформі Dremio Cloud, яка також автоматизує завдання керування даними.
Він створений для SQL, пропонує досвід, схожий на Git, має відкритий код і завжди безкоштовний.
Вони створили його, щоб стати платформою Lakehouse, яку обожнюють команди обробки даних.
За допомогою відкритих форматів таблиць і файлів, таких як Apache Iceberg і Apache Parquet, ваші дані постійно зберігаються у вашому власному сховищі даних під час використання Dremio Cloud.
Майбутні інновації можна легко застосувати, а правильний механізм можна вибрати залежно від вашого робочого навантаження.
Сніжинка
Snowflake — це хмарна платформа даних і аналітики, яка може задовольнити потреби озер і сховищ даних.
Він починався як система сховища даних, побудована на хмарній інфраструктурі.
Платформа складається з централізованого сховища, розташованого поверх публічного хмарного сховища від AWS, Microsoft Azure або Google Cloud Platform (GCP).
Далі йде багатокластерний обчислювальний рівень, де користувачі можуть запускати віртуальне сховище даних і виконувати запити SQL до свого сховища даних.
Архітектура дозволяє відокремити сховище та обчислювальні ресурси, дозволяючи організаціям масштабувати обидва незалежно за потреби.
Нарешті, Snowflake надає сервісний рівень із категоризацією метаданих, керуванням ресурсами, управлінням даними, транзакціями та іншими функціями.
З’єднувачі інструментів BI, керування метаданими, елементи керування доступом і запити SQL – це лише деякі з функцій сховища даних, які чудово пропонує платформа.
Snowflake, однак, обмежується одним механізмом запитів на основі реляційного SQL.
Як наслідок, його стає простіше в адмініструванні, але менш адаптованим, і бачення багатомодельного озера даних не реалізується.
Крім того, перш ніж дані з хмарного сховища можна буде шукати або аналізувати, Snowflake вимагає від компаній завантажити їх у централізований рівень зберігання.
Процедура конвеєрної обробки даних вручну вимагає попереднього ETL, підготовки та форматування даних, перш ніж їх можна буде перевірити. Масштабування цих ручних процесів викликає розчарування.
Ще один варіант, який добре підходить на папері, але насправді відхиляється від принципу озера даних, що полягає в простому введенні даних, – це озеро даних Snowflake.
оракул
Сучасна відкрита архітектура, відома як «озеро даних», дає змогу зберігати, розуміти й аналізувати всі ваші дані.
Широта та гнучкість найулюбленіших рішень для озер даних з відкритим кодом поєднуються з потужністю та глибиною сховищ даних.
Найновіші фреймворки штучного інтелекту та готові служби штучного інтелекту можна використовувати з базою даних на Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
При використанні озера даних з відкритим вихідним кодом можна працювати з додатковими типами даних. Але час і зусилля, необхідні для керування цим, можуть бути постійним недоліком.
OCI пропонує повністю керовані послуги Lakehouse з відкритим вихідним кодом за нижчими тарифами та з меншим рівнем керування, що дозволяє вам передбачити менші операційні витрати, кращу масштабованість і безпеку, а також можливість консолідувати всі наявні дані в одному місці.
Озеро даних підвищить цінність сховищ даних і вітрин, які є важливими для успішних підприємств.
Дані можна отримати за допомогою Lakehouse з кількох місць за допомогою лише одного запиту SQL.
Існуючі програми та інструменти отримують прозорий доступ до всіх даних, не вимагаючи коригування або отримання нових навичок.
Висновок
Запровадження рішень Data Lakehouse є відображенням ширшої тенденції у сфері великих даних, яка полягає в інтеграції аналітики та зберігання даних в уніфіковані платформи даних, щоб максимізувати цінність даних для бізнесу, одночасно зменшуючи час, вартість і складність вилучення цінності.
Платформи, зокрема Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio та Oracle, пов’язані з ідеєю «озера даних», але кожна з них має унікальний набір функцій і тенденцію функціонувати більше як сховище даних, ніж справжнє озеро даних. в цілому.
Коли рішення продається як «озеро даних», компаніям слід бути обережними щодо того, що це насправді означає.
Підприємствам потрібно виходити за рамки маркетингового жаргону, як-от «озеро даних», і натомість вивчати особливості кожної платформи, щоб вибрати найкращу платформу даних, яка розширюватиметься разом із їхнім бізнесом у майбутньому.
залишити коментар