کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
ڈیٹا لیک ہاؤسز کاروبار کے لیے ڈیٹا گودام اور ڈیٹا لیک کے تصورات کو یکجا کرتے ہیں۔
یہ ٹولز آپ کو ڈیٹا گوداموں میں پائے جانے والے ڈیٹا آرکیٹیکچر کے ساتھ ڈیٹا لیکس کی انتظامی صلاحیتوں کو ملا کر لاگت سے موثر ڈیٹا اسٹوریج حل تیار کرنے دیتے ہیں۔
مزید برآں، ڈیٹا کی منتقلی اور فالتو پن میں کمی واقع ہوتی ہے، انتظام کرنے میں کم وقت صرف ہوتا ہے، اور مختصر اسکیما اور ڈیٹا گورننس کے طریقہ کار دراصل حقیقت بن جاتے ہیں۔
ایک ڈیٹا لیک ہاؤس کے کئی حل والے اسٹوریج سسٹم کے مقابلے میں بہت سے فوائد ہیں۔
یہ ٹولز اب بھی ڈیٹا سائنسدانوں کے ذریعے کاروباری ذہانت اور مشین لرننگ کے طریقہ کار کے بارے میں اپنی سمجھ کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔
یہ مضمون ڈیٹا لیک ہاؤس، اس کی صلاحیتوں اور دستیاب ٹولز پر ایک سرسری نظر ڈالے گا۔
ڈیٹا لیک ہاؤس کا تعارف
ڈیٹا فن تعمیر کی ایک نئی قسم جسے "ڈیٹا لیک ہاؤسہر ایک کی کمزوریوں کو آزادانہ طور پر دور کرنے کے لیے ڈیٹا لیک اور ڈیٹا گودام کو یکجا کرتا ہے۔
لیک ہاؤس سسٹم، ڈیٹا لیکس کی طرح، بڑی مقدار میں ڈیٹا کو اس کی اصل شکل میں رکھنے کے لیے کم لاگت والے اسٹوریج کا استعمال کرتا ہے۔
اسٹور کے اوپر میٹا ڈیٹا پرت کا اضافہ ڈیٹا کا ڈھانچہ بھی فراہم کرتا ہے اور ڈیٹا کے گوداموں میں پائے جانے والے ڈیٹا مینجمنٹ ٹولز کی طرح بااختیار بناتا ہے۔
اس میں پورے انٹرپرائز میں استعمال ہونے والی مختلف کاروباری ایپلی کیشنز، سسٹمز اور آلات سے حاصل کردہ ساختہ، نیم ساختہ، اور غیر ساختہ ڈیٹا کی بڑی مقدار شامل ہے۔
نتیجے کے طور پر، ڈیٹا لیکس کے برعکس، لیک ہاؤس سسٹم SQL کارکردگی کے لیے اس ڈیٹا کو منظم اور بہتر بنا سکتا ہے۔
یہ ڈیٹا گوداموں کے مقابلے میں سستی قیمت پر متنوع ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ذخیرہ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کی صلاحیت بھی رکھتا ہے۔
ڈیٹا لیک ہاؤس اس وقت کام آتا ہے جب آپ کو کسی بھی ڈیٹا کے خلاف کسی بھی ڈیٹا تک رسائی یا تجزیات کو انجام دینے کی ضرورت ہو لیکن ڈیٹا یا تجویز کردہ تجزیات کے بارے میں یقین نہ ہو۔
اگر کارکردگی بنیادی تشویش نہیں ہے تو جھیل ہاؤس کا فن تعمیر بہت اچھی طرح سے کام کرے گا۔
اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ آپ کو اپنے پورے ڈھانچے کی بنیاد جھیل ہاؤس پر رکھنی چاہیے۔
ڈیٹا لیک، لیک ہاؤس، ڈیٹا گودام، یا ہر استعمال کے کیس کے لیے خصوصی تجزیاتی ڈیٹا بیس کو منتخب کرنے کے طریقے کے بارے میں مزید معلومات مل سکتی ہیں۔ یہاں.
ڈیٹا لیک ہاؤس کی خصوصیات
- سمورتی ڈیٹا پڑھنا اور لکھنا
- موافقت اور توسیع پذیری۔
- ڈیٹا گورننس ٹولز کے ساتھ سکیما کی مدد
- سمورتی ڈیٹا پڑھنا اور لکھنا
- ذخیرہ جو کہ سستی ہو۔
- تمام ڈیٹا کی اقسام اور فائل فارمیٹس تعاون یافتہ ہیں۔
- ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ٹولز تک رسائی جو آپٹمائزڈ ہے۔
- آپ کی ڈیٹا ٹیموں کو اس کے ذریعے کام کے بوجھ کو زیادہ تیزی اور درست طریقے سے منتقل کرنے کے لیے صرف ایک سسٹم تک رسائی حاصل کرنے سے فائدہ ہوگا۔
- ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، اور تجزیات میں اقدامات کے لیے حقیقی وقت کی صلاحیتیں۔
ٹاپ 5 ڈیٹا لیک ہاؤس ٹولز
ڈیٹا بکس
ڈیٹابرکس، جس کی بنیاد اس شخص نے رکھی تھی جس نے سب سے پہلے اپاچی اسپارک کو تیار کیا اور اسے بنایا اوپن سورس، ایک منظم Apache Spark سروس فراہم کرتا ہے اور ڈیٹا لیکس کے لیے ایک پلیٹ فارم کے طور پر پوزیشن میں ہے۔
ڈیٹا برکس لیک ہاؤس آرکیٹیکچر کے ڈیٹا لیک، ڈیلٹا لیک، اور ڈیلٹا انجن کے اجزاء کاروباری ذہانت، ڈیٹا سائنس، اور مشین لرننگ کے استعمال کے معاملات کو قابل بناتے ہیں۔
ڈیٹا لیک ایک عوامی کلاؤڈ اسٹوریج ریپوزٹری ہے۔
میٹا ڈیٹا مینجمنٹ، کثیر ساختہ ڈیٹاسیٹس، ڈیٹا کی دریافت، محفوظ رسائی کنٹرولز، اور SQL تجزیات کے لیے بیچ اور اسٹریم ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے تعاون کے ساتھ۔
ڈیٹا برکس زیادہ تر ڈیٹا ویئر ہاؤسنگ فنکشنز پیش کرتا ہے جسے آپ ڈیٹا لیک ہاؤس پلیٹ فارم میں دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں۔
ڈیٹابرکس نے حال ہی میں اپنے آٹو لوڈر کی نقاب کشائی کی ہے، جو ETL اور ڈیٹا ان پٹ کو خود کار بناتا ہے اور ڈیٹا لیک اسٹوریج کی حکمت عملی کے ضروری اجزاء کو فراہم کرنے کے لیے ڈیٹا کی مختلف اقسام کے لیے اسکیما کا اندازہ لگانے کے لیے ڈیٹا سیمپلنگ کا فائدہ اٹھاتا ہے۔
متبادل طور پر، صارفین ڈیلٹا لائیو ٹیبلز کا استعمال کرتے ہوئے اپنی پبلک کلاؤڈ ڈیٹا لیک اور ڈیلٹا جھیل کے درمیان ETL پائپ لائنیں بنا سکتے ہیں۔
کاغذ پر، ڈیٹا برکس کے تمام فوائد نظر آتے ہیں، لیکن حل کو ترتیب دینے اور اس کی ڈیٹا پائپ لائنوں کو بنانے کے لیے ہنر مند ڈویلپرز سے بہت زیادہ انسانی محنت درکار ہوتی ہے۔
پیمانے پر، جواب بھی زیادہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔ یہ جتنا لگتا ہے اس سے زیادہ پیچیدہ ہے۔
آحنا۔
ڈیٹا لیک ایک واحد، مرکزی مقام ہے جہاں آپ کسی بھی قسم کے ڈیٹا کو اپنے پیمانے پر ذخیرہ کر سکتے ہیں، بشمول غیر ساختہ اور منظم ڈیٹا۔ AWS S3، Microsoft Azure، اور Google Cloud Storage تین عام ڈیٹا لیکس ہیں۔
ڈیٹا لیکس کو ناقابل یقین حد تک پسند کیا جاتا ہے کیونکہ وہ بہت سستی اور استعمال میں آسان ہیں۔ آپ بنیادی طور پر بہت کم پیسوں میں کسی بھی قسم کا زیادہ سے زیادہ ڈیٹا اسٹور کر سکتے ہیں۔
لیکن ڈیٹا لیک بلٹ ان ٹولز جیسے تجزیات، استفسار وغیرہ پیش نہیں کرتی ہے۔
اپنے ڈیٹا سے استفسار کرنے اور اسے استعمال کرنے کے لیے آپ کو ڈیٹا لیک (جہاں اہانہ کلاؤڈ آتا ہے) کے اوپر ایک استفسار انجن اور ڈیٹا کیٹلاگ کی ضرورت ہے۔
ڈیٹا ویئر ہاؤس اور ڈیٹا لیک دونوں میں سے بہترین کے ساتھ، ایک نیا ڈیٹا لیک ہاؤس ڈیزائن تیار ہوا ہے۔
اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ یہ شفاف، موافقت پذیر، اچھی قیمت/کارکردگی کا حامل ہے، ڈیٹا لیک جیسے پیمانے لین دین کو سپورٹ کرتا ہے، اور ڈیٹا گودام کے مقابلے میں اعلیٰ سطح کی سیکیورٹی رکھتا ہے۔
آپ کا اعلی کارکردگی والا SQL استفسار انجن ڈیٹا لیک ہاؤس کے پیچھے دماغ ہے۔ اس کی وجہ سے، آپ اپنے ڈیٹا لیک ڈیٹا پر اعلیٰ کارکردگی کے تجزیات کو انجام دے سکتے ہیں۔
Ahana Cloud for Presto AWS پر پریسٹو کے لیے SaaS ہے، جس سے کلاؤڈ میں پریسٹو کا استعمال شروع کرنا ناقابل یقین حد تک آسان ہے۔
آپ کی S3 پر مبنی ڈیٹا لیک کے لیے، آہنا کے پاس پہلے سے ہی ایک بلٹ ان ڈیٹا کیٹلاگ اور کیشنگ ہے۔ آہانہ آپ کو پریسٹو کی خصوصیات فراہم کرتی ہے بغیر آپ کو اوور ہیڈ کو سنبھالنے کی ضرورت ہے کیونکہ یہ اندرونی طور پر کرتا ہے۔
AWS Lake Formation، Apache Hudi، اور Delta Lake صرف چند ٹرانزیکشن مینیجرز ہیں جو اسٹیک کا حصہ ہیں اور اس کے ساتھ مربوط ہیں۔
ڈریمیو
تنظیمیں تیزی سے بڑھتے ہوئے ڈیٹا کی بڑی مقدار کا فوری، سادہ اور مؤثر طریقے سے جائزہ لینا چاہتی ہیں۔
ڈریمیو کا خیال ہے کہ ایک اوپن ڈیٹا لیک ہاؤس ڈیٹا لیکس اور ڈیٹا گوداموں کے فوائد کو ایک کھلی بنیاد پر یکجا کرتا ہے اسے پورا کرنے کا بہترین طریقہ ہے۔
Dremio کا lakehouse پلیٹ فارم ایک ایسا تجربہ فراہم کرتا ہے جو ہر ایک کے لیے کام کرتا ہے، ایک آسان UI کے ساتھ جو صارفین کو وقت کے ایک حصے میں تجزیہ مکمل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
Dremio Cloud، مکمل طور پر منظم ڈیٹا لیک ہاؤس پلیٹ فارم، اور دو نئی سروسز کا آغاز: Dremio Sonar، a lakehouse query engine، اور Dremio Arctic، Apache Iceberg کے لیے ایک ذہین میگا اسٹور جو lakehouse کے لیے Git جیسا منفرد تجربہ فراہم کرتا ہے۔
کسی تنظیم کے تمام ایس کیو ایل ورک بوجھ بغیر رگڑ کے، نہ ختم ہونے والے ڈریمیو کلاؤڈ پلیٹ فارم پر چلائے جا سکتے ہیں، جو ڈیٹا مینجمنٹ کے کاموں کو بھی خودکار کرتا ہے۔
یہ SQL کے لیے بنایا گیا ہے، گٹ جیسا تجربہ پیش کرتا ہے، اوپن سورس ہے، اور ہمیشہ مفت ہے۔
انہوں نے اسے لیک ہاؤس پلیٹ فارم بنانے کے لیے بنایا جسے ڈیٹا ٹیمیں پسند کرتی ہیں۔
اوپن سورس ٹیبل اور فائل فارمیٹس جیسے Apache Iceberg اور Apache Parquet کا استعمال کرتے ہوئے، Dremio Cloud کا استعمال کرتے وقت آپ کا ڈیٹا آپ کے اپنے ڈیٹا لیک اسٹوریج میں مستقل رہتا ہے۔
مستقبل کی اختراعات کو آسانی سے اپنایا جا سکتا ہے، اور آپ کے کام کے بوجھ کی بنیاد پر مناسب انجن کا انتخاب کیا جا سکتا ہے۔
میں Snowflake
Snowflake ایک کلاؤڈ ڈیٹا اور تجزیاتی پلیٹ فارم ہے جو ڈیٹا لیکس اور گوداموں کی ضروریات کو پورا کر سکتا ہے۔
یہ کلاؤڈ انفراسٹرکچر پر بنائے گئے ڈیٹا گودام کے نظام کے طور پر شروع ہوا۔
پلیٹ فارم ایک مرکزی اسٹوریج ریپوزٹری پر مشتمل ہے جو AWS، Microsoft Azure، یا Google Cloud Platform (GCP) سے عوامی کلاؤڈ اسٹوریج کے اوپر بیٹھتا ہے۔
اس کے بعد ایک ملٹی کلسٹر کمپیوٹیشن لیئر ہے، جہاں صارفین ورچوئل ڈیٹا گودام شروع کر سکتے ہیں اور اپنے ڈیٹا اسٹوریج کے خلاف ایس کیو ایل کے سوالات کر سکتے ہیں۔
فن تعمیر سٹوریج اور کمپیوٹنگ کے وسائل کو ڈیکپلنگ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے تنظیموں کو ضرورت کے مطابق آزادانہ طور پر ان دونوں کو پیمانہ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
آخر میں، Snowflake میٹا ڈیٹا کی درجہ بندی، وسائل کے انتظام، ڈیٹا گورننس، لین دین، اور دیگر خصوصیات کے ساتھ ایک سروس پرت فراہم کرتا ہے۔
BI ٹول کنیکٹرز، میٹا ڈیٹا مینجمنٹ، ایکسیس کنٹرولز، اور ایس کیو ایل کے سوالات ڈیٹا گودام کی فعالیت میں سے صرف چند ایک ہیں جو پلیٹ فارم پیش کرنے میں بہترین ہے۔
Snowflake، تاہم، ایک واحد رشتہ دار SQL پر مبنی استفسار انجن تک محدود ہے۔
نتیجے کے طور پر، یہ انتظام کرنا آسان ہو جاتا ہے لیکن کم موافقت پذیر ہوتا ہے، اور ملٹی ماڈل ڈیٹا لیک ویژن کا ادراک نہیں ہوتا ہے۔
مزید برآں، اس سے پہلے کہ کلاؤڈ سٹوریج سے ڈیٹا کو تلاش یا تجزیہ کیا جا سکے، Snowflake کے لیے کاروباریوں کو اسے مرکزی اسٹوریج کی تہہ میں لوڈ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
دستی ڈیٹا پائپ لائننگ کے طریقہ کار کو جانچنے سے پہلے پہلے سے ETL، پروویژننگ، اور ڈیٹا فارمیٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان دستی عملوں کو بڑھانا انہیں مایوس کن بنا دیتا ہے۔
ایک اور آپشن جو بظاہر کاغذ پر اچھا لگتا ہے لیکن درحقیقت، سادہ ڈیٹا ان پٹ کے ڈیٹا لیک اصول سے انحراف کرتا ہے وہ ہے Snowflake's data lakehouse.
اوریکل
جدید، کھلا فن تعمیر جسے "ڈیٹا لیک ہاؤس" کہا جاتا ہے آپ کے تمام ڈیٹا کو ذخیرہ کرنا، سمجھنا اور تجزیہ کرنا ممکن بناتا ہے۔
سب سے زیادہ پسند کردہ اوپن سورس ڈیٹا لیک سلوشنز کی وسعت اور لچک کو ڈیٹا گوداموں کی مضبوطی اور گہرائی کے ساتھ ملایا گیا ہے۔
جدید ترین AI فریم ورک اور پہلے سے تیار کردہ AI سروسز کو اوریکل کلاؤڈ انفراسٹرکچر (OCI) پر ڈیٹا لیک ہاؤس کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اوپن سورس ڈیٹا لیک کا استعمال کرتے ہوئے اضافی قسم کے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا ممکن ہے۔ لیکن اس کا انتظام کرنے کے لیے درکار وقت اور کوشش ایک مستقل خرابی ہو سکتی ہے۔
OCI کم شرحوں اور کم انتظام کے ساتھ مکمل طور پر منظم اوپن سورس لیک ہاؤس سروسز پیش کرتا ہے، جس سے آپ کو کم آپریشنل اخراجات، بہتر اسکیل ایبلٹی اور سیکیورٹی، اور آپ کے تمام موجودہ ڈیٹا کو ایک جگہ پر اکٹھا کرنے کی صلاحیت کا اندازہ ہوتا ہے۔
ڈیٹا لیک ہاؤس ڈیٹا گوداموں اور مارٹس کی قدر میں اضافہ کرے گا، جو کامیاب کاروباری اداروں کے لیے ضروری ہیں۔
صرف ایک SQL استفسار کے ساتھ متعدد مقامات سے لیک ہاؤس کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا حاصل کیا جا سکتا ہے۔
موجودہ پروگرام اور ٹولز کو ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت کے بغیر یا نئی مہارتیں حاصل کیے بغیر تمام ڈیٹا تک شفاف رسائی حاصل ہوتی ہے۔
نتیجہ
ڈیٹا لیک ہاؤس سلوشنز کا تعارف بڑے ڈیٹا میں ایک بڑے رجحان کی عکاسی کرتا ہے، جو کہ یونیفائیڈ ڈیٹا پلیٹ فارمز میں تجزیات اور ڈیٹا اسٹوریج کا انضمام ہے تاکہ ڈیٹا سے کاروباری قدر کو زیادہ سے زیادہ حاصل کیا جا سکے جبکہ قیمت نکالنے کے وقت، لاگت اور پیچیدگی کو کم کیا جا سکے۔
Databricks، Snowflake، Ahana، Dremio اور Oracle سمیت سبھی پلیٹ فارمز کو ایک "ڈیٹا لیک ہاؤس" کے خیال سے جوڑا گیا ہے، لیکن ان میں سے ہر ایک کی خصوصیات کا ایک منفرد مجموعہ ہے اور ایک حقیقی ڈیٹا جھیل سے زیادہ ڈیٹا گودام کی طرح کام کرنے کا رجحان ہے۔ مجموعی طور پر.
جب کسی حل کو "ڈیٹا لیک ہاؤس" کے طور پر فروخت کیا جاتا ہے، تو کاروبار کو اس بات سے محتاط رہنا چاہیے کہ اس کا اصل مطلب کیا ہے۔
انٹرپرائزز کو "ڈیٹا لیک ہاؤس" جیسے مارکیٹنگ کے لفظ سے آگے دیکھنے کی ضرورت ہے اور اس کے بجائے ہر پلیٹ فارم کی خصوصیات کو تلاش کرنے کی ضرورت ہے تاکہ وہ بہترین ڈیٹا پلیٹ فارم منتخب کریں جو مستقبل میں ان کے کاروبار کے ساتھ پھیلے گا۔
جواب دیجئے