Co to jest data lakehouse?
Data lakehouse to architektura zarządzania danymi, która łączy najlepsze cechy jezior danych (data lake) i magazynów danych (data warehouse). Zapewnia elastyczność, rentowność i skalowalność jezior danych oraz oferuje zarządzanie danymi, transakcje ACID i strukturę magazynów danych.
Pozwala to na korzystanie z Business Intelligence (BI) i Machine Learning (ML) na wszystkich typach danych, w tym danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych. Dzięki połączeniu możliwości obu systemów w jedną platformę, zespoły danych mogą skuteczniej uzyskiwać do nich dostęp i je wykorzystywać bez potrzeby przełączania się między wieloma systemami.
Architektura data lakehouse
Architektura data lakehouse łączy w jednej platformie najlepsze cechy jezior danych i magazynów danych. Zazwyczaj składa się ona z pięciu warstw:
- Warstwa gromadzenia: umożliwia gromadzenie dużych ilości ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych z różnych źródeł do architektury data lakehouse
- Warstwa przechowywania: wykorzystuje niedrogą usługę przechowywania obiektowego w chmurze do przechowywania każdego typu danych, zapewniając elastyczność i skalowalność jezior danych
- Warstwa metadanych: zarządzanie metadanymi, takimi jak informacje o schemacie, przepływ danych i ich pochodzenie, pozwala na lepszą organizację i zarządzanie danymi
- Warstwa API: zapewnia ujednolicony interfejs udostępniania i przetwarzania danych, obsługujący różne języki zapytań, takie jak SQL, oraz narzędzia, takie jak Python i notebooki
- Warstwa użycia: umożliwia użytkownikom wykonywanie na danych zadań analitycznych, uczenia maszynowego i Business Intelligence, zapewniając jeden, kompleksowy widok danych
Dzięki warstwowemu podejściu do ujednolicenia możliwości jezior danych i magazynów danych, data lakehouses umożliwiają organizacjom bardziej wydajny dostęp do danych i ich wykorzystanie bez konieczności przełączania się między wieloma systemami.
Funkcje Data Lakehouse
Data lakehouses umożliwiają zastosowanie struktur i schematów, takich jak te używane w magazynie danych, do nieustrukturyzowanych danych, które zwykle są przechowywane w jeziorze danych. Dzięki temu użytkownicy danych mają szybszy dostęp do informacji.
W porównaniu z magazynem danych, skalowanie magazynu danych jest niedrogie, ponieważ integracja nowych źródeł danych jest bardziej zautomatyzowana. Zapytania mogą pochodzić z dowolnego miejsca oraz korzystać z dowolnego narzędzia i nie są ograniczone do aplikacji, które mogą przetwarzać tylko ustrukturyzowane dane.
Wiele wyróżniających się cech data lakehouse istnieje po to, aby zniwelować lukę między jeziorem danych a magazynem danych. Niektóre z tych kluczowych funkcji to:
Warstwy metadanych
Warstwy te pomagają w organizowaniu i zarządzaniu danymi, ułatwiając ich lokalizację i używanie
Wykonywanie SQL o wysokiej wydajności
Pozwala to na skuteczne wysyłanie zapytań do danych i ich pobieranie oraz zoptymalizowany dostęp do narzędzi data science i machine learning
Wsparcie różnorodnych typów danych
Data lakehouses mogą przetwarzać ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane, co umożliwia przechowywanie, udostępnianie, udoskonalanie i analizę szerokiej gamy typów danych i aplikacji
Równoległy odczyt i zapis
Wielu użytkowników może jednocześnie odczytywać i zapisywać transakcje zgodne z zasadami ACID
Mniejszy ruch danych
Łącząc najlepsze cechy magazynów danych i jezior danych, data lakehouses mogą zmniejszyć ruch i redundancję danych, co prowadzi do bardziej efektywnego wykorzystania zasobów
Wsparcie dla zaawansowanej analityki
Data lakehouses są doskonale przystosowane do zaawansowanej analizy i uczenia maszynowego, ponieważ mogą przetwarzać duże ilości danych z wielu źródeł
Funkcje te zmniejszają potrzebę dostępu do wielu systemów, zapewniając zespołom najbardziej kompletne i aktualne dane dostępne na potrzeby projektów data science, machine learning i analityki biznesowej.
Ponadto, data lakehouse oferuje solidniejszą kontrolę nad danymi niż tradycyjne jeziora danych lub magazyny, co zapewnia ich jakość i zgodność z przepisami.
Zalety data lakehouse
Funkcje te mają wiele zalet. Prostota, elastyczność i niskie koszty to podstawa, ponieważ data lakehouses wdrażają podobne struktury i funkcje zarządzania danymi jak magazyny danych, bezpośrednio w rodzaju niedrogiego magazynu używanego do przechowywania jezior danych.
Data lakehouse oferuje ustrukturyzowane funkcje i możliwości typowe dla magazynów danych, zachowując jednocześnie elastyczność jezior danych. Model hybrydowy jest również bardziej ekonomiczny niż konwencjonalne rozwiązania magazynowania danych.
Firmy coraz częściej sięgają po model data lakehouse, aby przezwyciężyć ograniczenia charakterystyczne dla tradycyjnych magazynów danych i jezior danych. Podejście to zapewnia zrównoważone rozwiązanie, łączące zalety systemów przechowywania danych i zarządzania nimi.
Kolejną kluczową zaletą jest elastyczność. Data lakehouses umożliwiają przetwarzanie różnych typów danych, w tym danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Ta wszechstronności jest przydatna dla szerokiego zakresu aplikacji, od klasycznej analityki danych i inteligencji biznesowej po bardziej zaawansowane zastosowania w uczeniu maszynowym, sztucznej inteligencji i strumieniowym przesyłaniu danych w czasie rzeczywistym.
Dodatkowo, jeziora danych umożliwiają dostosowanie przy użyciu popularnych języków programowania, takich jak Python i R, co jeszcze bardziej zwiększa ich atrakcyjność dla organizacji.
Przykłady data lakehouse
Data lakehouses są wykorzystywane w różnych branżach do wielu zastosowań, ponieważ umożliwiają łączenie najlepszych cech jezior danych i magazynów danych. Oto kilka przykładów zastosowania data lakehouse:
Opieka medyczna
Data lakehouses mogą przechowywać i analizować dane z elektronicznej dokumentacji medycznej, urządzeń medycznych i innych źródeł, pomagając organizacjom służby zdrowia w poprawie opieki nad pacjentami i ich zdrowia.
Finanse
Ponadto lakehouses mogą być wykorzystywane do przechowywania i analizy różnorodnych danych pochodzących z transakcji finansowych, systemów zarządzania ryzykiem i innych źródeł, co pomaga organizacjom świadczącym usługi finansowe w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących inwestycji i zarządzania ryzykiem.
Modernizacja analityki danych
Data lakehouses danych mogą być wykorzystywane do modernizacji istniejących systemów danych, poprawy ich wydajności, zarządzania oraz efektywności kosztowej. Obejmują one migrację z infrastruktury danych lokalnych do chmury, odciążenie magazynów danych oraz udostępnienie nowych możliwości w zakresie danych, takich jak wirtualizacja danych i aplikacje danych, do których dostęp mają klienci.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Lakehouse obsługuje zarówno przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, jak i wsadowe, umożliwiając organizacjom analizę generowanych danych. Pozwala to na raportowanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, eliminując potrzebę stosowania oddzielnych systemów dedykowanych do obsługi aplikacji danych w takim trybie.
Tak duży zakres obsługiwanych aplikacji wynika z tego, że data lakehouses mogą przetwarzać ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane, co umożliwia organizacjom dostęp do szerokiej gamy typów danych, takich jak dane IoT, tekst, obrazy, audio, wideo, logi systemowe i dane relacyjne, oraz ich udoskonalanie i analizowanie.
Data lakehouses mogą być skalowane po niskich kosztach, ponieważ integracja nowych źródeł danych jest zautomatyzowana. Nie trzeba ich ręcznie dopasowywać do formatów danych i schematu organizacji, co pozwala zaoszczędzić czas i zasoby.
Magazyn danych a jezioro danych i data lakehouse
Każda z tych architektur oferuje różne cechy i spełnia różne potrzeby w zakresie przetwarzania i analizy danych. Zrozumienie ich niuansów jest kluczowe dla firm, które chcą skutecznie wykorzystywać swoje dane.
Magazyny danych
Hurtownia danych to ustrukturyzowane repozytorium danych, starannie zorganizowane i zoptymalizowane do obsługi zapytań oraz raportowania. Jest to fundament inteligencji biznesowej, zapewniający scentralizowaną platformę, na której dane z różnych źródeł, takich jak systemy ERP i CRM, strony WWW i media społecznościowe, są zintegrowane, przekształcane i przechowywane.
Struktura ta jest szczególnie dostosowana do zwiększania możliwości w zakresie raportowania i analizy, usprawniania procesów decyzyjnych poprzez udostępnianie danych historycznych oraz zwiększania wydajności przetwarzania i analizy danych.
Magazyny danych mają jednak swoje ograniczenia. Często nie mają one wystarczającej elastyczności, aby radzić sobie z nieustrukturyzowanymi danymi, takimi jak media społecznościowe czy dane strumieniowe. Koszt utrzymania magazynu danych może być wysoki. Istnieją ponadto obawy dotyczące bezpieczeństwa, zwłaszcza w przypadku informacji wrażliwych lub zastrzeżonych. Co więcej, mogą się pojawić problemy z kompatybilnością, wynikające z integracji danych z różnych źródeł, o różnych formatach i pomiarach.
Jeziora danych
Z kolei jeziora danych oferują bardziej elastyczne podejście do przechowywania danych. Są to ogromne zbiory surowych, nieprzetworzonych danych przechowywanych w ich natywnym formacie. Architektura ta jest zaprojektowana do przetwarzania bardzo różnorodnych typów danych - ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.
Kluczową zaletą jezior danych jest ich zdolność do przechowywania ogromnych ilości danych w sposób efektywny kosztowo, co sprawia, że są one szczególnie przydatne dla aplikacji uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej.
Oprócz tych zalet, jeziora danych mają też swoje minusy. Trudno jest nimi skutecznie zarządzać, a jeśli nie są właściwie zorganizowane, mogą przekształcić się w coś, co potocznie określa się mianem „bagien danych".
Źle zarządzane jeziora danych mogą prowadzić do problemów z odzyskiwaniem danych i ich integracją z narzędziami Business Intelligence. Dodatkowo brak spójnych struktur danych może skutkować niedokładnymi wynikami zapytań, a otwarty charakter jezior danych może stwarzać poważne wyzwania dla bezpieczeństwa danych.
Data Lakehouse
Data lakehouse to nowsze, hybrydowe podejście, łączące najlepsze elementy magazynów danych i jezior danych. Oferują one ujednoliconą platformę dla danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, zapewniając elastyczność jeziora danych przy ustrukturyzowanym środowisku magazynu danych.
Architektura ta jest szczególnie atrakcyjna ze względu na efektywność kosztów i ograniczenie powielania danych. Obsługuje szeroką gamę narzędzi Business Intelligence i Machine Learning, zapewniając lepsze zarządzanie i bezpieczeństwo danych w porównaniu z tradycyjnymi jeziorami danych.
Warto jednak pamiętać, że koncepcja data lakehouse jest stosunkowo nowa i wciąż się rozwija. Te architektury mogą stawać przed wyzwaniem mniejszej funkcjonalności w porównaniu do bardziej specjalistycznych systemów i wymagają dalszego rozwoju, aby można było w pełni wykorzystać ich potencjał.
Dokonanie właściwego wyboru
Magazyny danych są idealne dla firm, które potrzebują solidnych, ustrukturyzowanych funkcji do analityki danych i Business Intelligence. Jeziora danych są bardziej odpowiednie dla organizacji, które potrzebują elastycznego, ekonomicznego rozwiązania do przechowywania i analizy dużych ilości różnych typów danych, zwłaszcza w przypadku aplikacji machine learning. Data lakehouses, jako połączenie tych dwóch elementów, oferują wszechstronne rozwiązanie, które może zaspokoić szeroką gamę potrzeb w zakresie przechowywania i analizy danych.
Dziedzina Big Data nieustannie się rozwija, podobnie jak rozwiązania przechowywania danych. Każda architektura ma swoje miejsce w ekosystemie danych, a wybór rozwiązania zależy od konkretnych wymagań, typów danych i strategicznych celów organizacji. Zrozumienie mocnych stron i ograniczeń każdej architektury jest kluczowe dla podjęcia świadomej decyzji zgodnej ze strategią firmy dotyczącą danych i planami przyszłego wzrostu.
Pełen zakres usług pozwalających najpełniej korzystać Twoich danych
Poza rozwiązaniami dotyczącymi przechowywania i machine learning, OVHcloud oferuje portfel usług analityki danych, pozwalających na ich łatwą analizę. Opracowaliśmy rozwiązania, które pomagają w kontroli kosztów i sprawnym rozpoczęciu procesów, od gromadzenia po używanie.
Szybka i prosta analiza danych za pomocą Apache Spark
Kiedy przetwarzamy dane biznesowe, mamy określoną ilość danych w jednym miejscu, a zapytanie w innym, w formie kilku linii kodu. OVHcloud wdraża w ciągu kilku minut klaster Apache Spark, co pozwala odpowiedzieć na zapytanie.
Menedżer danych
Bezserwerowa hurtownia danych przeznaczona do analityki Big Data.
Skorzystaj z bogatego pakietu wstępnie utworzonych łączników, aby mieć dostęp do danych z dowolnego miejsca. Połącz się z wewnętrznymi, statycznymi systemami firmowymi, pracującymi na wysokiej częstotliwości, Internetem rzeczy, zewnętrznymi danymi syndykatowymi lub z mediami społecznościowymi w ciągu kilku minut i w czasie rzeczywistym.