Data Lakehouse yhdistää yksinkertaisimmillaan datajärven ja tietovaraston parhaat toiminnot. Se tarjoaa yhtenäisen alustan sekä strukturoidun että strukturoimattoman tiedon saumaiseen integrointiin, mikä tarjoaa yrityksille ketteryyttä, skaalautuvuutta ja joustavuutta data-analytiikkaprosesseihinsa. Toisin kuin perinteiset tietovarastot, jotka käyttävät jäykkiä skeemoja strukturoidun tiedon järjestämiseen ja tallentamiseen, datajärvi käyttää joustava schema-on-read -lähestymistapa. 

Tämä tarkoittaa, että raakaa, käsittelemätöntä dataa voidaan syöttää järjestelmään ilman ennalta määritettyä rakennetta, mikä mahdollistaa nopean analyysin ja tutkimisen. Lisäksi Data Lakehousen tärkein etu on sen kyky hyödyntää sekä erä- että reaaliaikaisia ​​käsittelyominaisuuksia. Yhdistämällä nämä kaksi käsittelytapaa samaan arkkitehtuuriin, organisaatiot voivat saada arvokkaita oivalluksia sekä historiallisista että ajankohtaisista suoratoistotietosarjoista.

Yksi tärkeä näkökohta, joka tekee data Lakehouse -arkkitehtuurista tehokkaan, on sen integrointi Spark-pohjaiseen analytiikkaan. Vipuvaikutuksen avulla Sparkin prosessointiteho, organisaatiot voivat suorittaa monimutkaisia ​​analyyttisiä tehtäviä järven taloon tallennetuille tiedoille. Tämä sisältää juoksemisen edistyneenä koneoppiminen algoritmeja, suorittaa monimutkaisia ​​aggregaatioita ja muunnoksia ja suorittaa iteratiivisia laskelmia. Lisäksi datajärvi mahdollistaa reaaliaikaisen suoratoistoanalytiikan integroitumalla saumattomasti suoratoistokehyksiin, kuten Apache Kafka tai Apache Flink. Näin yritykset voivat analysoida ja saada oivalluksia jatkuvasti virtaavista datavirroista niiden saapuessa.

Mitä ovat yleiset Data Lakehouse -haasteet?

Data Lakehouse tarjoaa lukuisista eduistaan ​​huolimatta useita dataan liittyviä haasteita hallintoa, turvallisuutta, yksityisyyttä ja vaatimustenmukaisuutta joihin on puututtava. Tietojen hallinta on ratkaisevan tärkeää datan tarkkuuden, johdonmukaisuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi datajärvirakennuksessa. Organisaatioiden on laadittava selkeät käytännöt ja prosessit hallitakseen tietojen laadun valvontaa, metatietojen hallintaa ja pääsyn valvontaa koko ekosysteemissä.

Turvallisuus on toinen merkittävä huolenaihe käsiteltäessä suuria tietomääriä. Kun datajärvirakennuksessa on arkaluontoisia tietoja, organisaatioiden on otettava käyttöön vankat suojaustoimenpiteet, kuten salaustekniikat ja pääsynvalvonta, suojautuakseen luvattomalta käytöltä tai tietomurroilta. Tietosuojamääräykset kuten GDPR tai CCPA vaativat organisaatioita suojaamaan henkilötietoja asianmukaisesti. 

Mitkä ovat Data Lakehouse -arkkitehtuurin tärkeimmät ominaisuudet?

Tietovarastoarkkitehtuurin eri kerrokset

Data Lakehouse -arkkitehtuurin ytimessä on kolme kerrosta: tallennus, laskeminen ja luettelo. Varastointikerros varastoi raakana jäsennelty ja jäsentämätön tiedot ilman muutoksia. Laskentakerros mahdollistaa käsittely- ja analysointiominaisuudet tämän tallennettujen tietojen lisäksi hyödyntämällä erilaisia ​​moottoreita, kuten Apache Sparkia tai Prestoa. Lopuksi luettelokerros toimii metatietovarastona, joka tarjoaa järjestetyn näkymän käytettävissä olevista tietojoukoista arkkitehtuurin sisällä. 

Tallennus, käsittely ja integrointi Data Lakehousessa

Data Lakehousen keskeiset osat ovat tallennus, käsittely ja integrointi. Data Lakehousen tallennuskomponentti antaa organisaatioille mahdollisuuden tallentaa valtavia määriä erityyppistä dataa alkuperäisissä muodoissaan. Tämä joustavuus mahdollistaa helpon pääsyn ja analyysin molempiin historialliset ja reaaliaikaiset tiedot. 

Käsittely on toinen kriittinen komponentti, joka antaa käyttäjille mahdollisuuden saada arvokkaita oivalluksia tallennetuista tiedoista. Hyödyntämällä hajautettuja laskentatekniikoita, kuten Apache Sparkia tai Prestoa, organisaatiot voivat suorittaa monimutkaisia ​​analytiikkatehtäviä, kuten koneoppimista, ad-hoc-kyselyjä tai eräkäsittelyä tietojärvillään. Integraatiolla on tärkeä rooli erilaisten järjestelmien ja sovellusten yhdistämisessä organisaation infrastruktuurissa. Se mahdollistaa saumattoman tiedon vastaanottamisen useista lähteistä, kuten tietokantoja, pilvipalveluita tai suoratoistoalustoja data Lakehouseen.

Data Lakehouse -arkkitehtuurin skaalautuvuus ja joustavuus  

Yksi Data Lakehouse -arkkitehtuurin tärkeimmistä eduista on sen skaalautuvuus. Perinteisillä tietovarastoilla on usein vaikeuksia käsitellä nykyajan datan jatkuvasti kasvavaa määrää, vaihtelua ja nopeutta. Data Lakehousen avulla organisaatiot voivat kuitenkin skaalata tallennuskapasiteettiaan saumattomasti horisontaalisesti lisäämällä klusteriinsa lisää solmuja. Tämä jaettu lähestymistapa tarjoaa valtavien tietomäärien tehokkaan käsittelyn suorituskyvystä tinkimättä. 

Arkkitehtuurin tarjoama joustavuus on ratkaisevan tärkeää sopeutuessa muuttuviin liiketoiminnan tarpeisiin. Järvirakennuksen tiedot voidaan tallentaa raakamuodossaan ilman ennalta määriteltyä skeemaa tai rakennetta, mikä helpottaa uudentyyppisten tietojen vastaanottamista sitä mukaa, kun sitä syntyy. Tämän joustavuuden ansiosta organisaatiot voivat kaapata ja tallentaa erilaisia ​​tietojoukkoja eri lähteistä huolehtimatta ennakkomuutoksista tai skeeman muutoksista.

Data Lakehouse -arkkitehtuurin tarjoama skaalautuvuus ja joustavuus antavat yrityksille mahdollisuuden tallentaa tehokkaasti valtavia määriä strukturoitua ja strukturoimatonta tietoa samalla kun ne ovat mukautuvia analyyttisten vaatimustensa tuleviin muutoksiin.     

Datan käsittely ja muuntaminen Data Lakehousessa

Reaaliaikainen analytiikka ja eräkäsittely ovat datajärvi-arkkitehtuurin tärkeitä osia, joiden avulla organisaatiot voivat hyödyntää datan voimaa. nieleminen ja transformaatio. Nämä ominaisuudet helpottavat arvokkaiden oivallusten poimimista sekä reaaliaikaisista että historiallisista tiedoista, mikä varmistaa oikea-aikaisen päätöksenteon ja parantaa liiketoiminnan yleistä ketteryyttä. 

Datan hallinta ja laadunhallinta Data Lakehousesissa 

Tietojen hallinta ja laatu ovat kaksi keskeistä osa-aluetta data Lakehouse -arkkitehtuurissa – ne sisältävät useita avainkomponentteja, kuten skeeman täytäntöönpanon, metadata hallinta ja tiedonhallinta. 

Kaavojen täytäntöönpanolla on tärkeä rooli tietojen johdonmukaisuuden ja luotettavuuden ylläpitämisessä datajärven sisällä. Se sisältää ennalta määritettyjen skeemojen määrittelyn ja täytäntöönpanon eri tietojoukoille sen varmistamiseksi, että tietojen rakenne ja muoto noudattavat tiettyjä standardeja. Valvomalla skeemasääntöjä organisaatiot voivat estää tietojoukkojensa epäjohdonmukaisuudet tai eroavaisuudet, mikä mahdollistaa saumattoman integroinnin ja analyysin. 

Metadatan hallinta on toinen olennainen komponentti, joka auttaa järjestämään ja kuvaamaan datajärvitaloon tallennettuja tietoja. Se sisältää kattavien metatietojen keräämisen, mukaan lukien tiedot tiedon lähteestä, rakenteesta, suhteista ja käyttötavoista. Tehokas metatietojen hallinta mahdollistaa saatavilla olevien tietojoukkojen paremman ymmärtämisen ja löytämisen sekä helpottaa tehokkaita kysely- ja hakutoimintoja. 

Tietohallinto on olennainen osa säännösten, tietosuojakäytäntöjen, turvatoimien ja eettisten näkökohtien noudattamisen varmistamista. Se sisältää käytäntöjen, menettelyjen, roolejen, vastuiden ja puitteiden määrittämisen, jotka ohjaavat tietojen yleistä hallintaa organisaatiossa. Tietojen hallinta varmistaa, että asianmukaiset hallintalaitteet ovat käytössä kulunvalvontaa, valtuutusmekanismeja, kirjausketjuja, säilytyskäytäntöjä ja muita tietoturvaan liittyviä näkökohtia varten.

Integroitu kyselymoottori ja Unified Data Access

Integroitu kyselymoottori mahdollistaa saumattoman kyselyn ja datajärven taloon tallennettujen suurien tietomäärien käsittelyn. Tämä antaa organisaatioille mahdollisuuden suorittaa reaaliaikaista analytiikkaa erilaisille tietojoukoille ilman, että niitä tarvitsee siirtää tai muuttaa erilliseksi järjestelmäksi. 

Lisäksi yhtenäinen tietojen käyttöominaisuus varmistaa, että kaikentyyppisiä tietoja voidaan käyttää yhdellä kyselykielellä tai käyttöliittymällä. Tämä yksinkertaistaa yleistä tiedonhallintaprosessia ja vähentää analyytikoiden ja insinöörien oppimiskäyrää. 

Analyysin ja suojauksen lisäominaisuudet

Data Lakehouse -arkkitehtuuri sisältää edistyneitä analytiikkaominaisuuksia ja suojausominaisuuksia. Yksi keskeinen näkökohta on kyky valjastaa reaaliaikaista suoratoistodataa, jonka avulla organisaatiot voivat käsitellä ja analysoida tietoa sen saapuessa, mikä mahdollistaa oikea-aikaisen päätöksenteon. 

ML-integraatio on toinen tärkeä osa data Lakehouse -arkkitehtuuria, jonka avulla organisaatiot voivat paljastaa arvokkaita malleja ja trendejä, saada käyttökelpoisia oivalluksia ja tehdä tarkkoja ennusteita. 

Tietoturvaloukkausten ja tietosuojaloukkausten lisääntyessä turvallisuustoimenpiteet ovat globaalien organisaatioiden ensisijainen tavoite. Data Lakehouses tarjoaa edistyneitä suojaustoimenpiteitä, kuten edistyneitä salausmenetelmiä, roolipohjaisia ​​käyttöoikeuksia, auditointiominaisuuksia ja alan standardien noudattamista. 

Mitkä ovat Data Lakehouse -arkkitehtuurin edut?

Tässä on yhteenveto data Lakehousen tärkeimmistä eduista:

• Keskitetty tietojen tallennus: Tämä ominaisuus tarjoaa useita etuja paremman tiedonhallinnan ja virtaviivaistetun tietojen integroinnin kannalta. Keskitetyn lähestymistavan avulla organisaatiot voivat tallentaa valtavia määriä strukturoitua ja strukturoimatonta tietoa yhteen paikkaan, mikä eliminoi useiden siilotettujen järjestelmien tarpeen. 

• Pääsy useisiin tietolähteisiin: Eri osastojen, sovellusten ja ulkoisten lähteiden dataa voidaan syöttää tietojärvitaloon, mikä luo kokonaisvaltaisen kuvan organisaation tietoresursseista. Organisaatiot voivat valvoa johdonmukaisia ​​käytäntöjä ja valvontaa kaikessa tallennetussa tiedossa ja varmistaa näin säädöstenmukaisuuden. 

• Parannettu tietojen laadunhallinta: Tietojen puhdistus- ja muunnosprosesseja voidaan soveltaa yhtenäisesti.     

• Skaalautuvuus ja joustavuus: Data Lakehouse -arkkitehtuurin skaalautuvuus ja joustavuus antavat organisaatioille mahdollisuuden vapauttaa kustannustehokkaan tiedonhallinnan voimat. Data Lakehousen avulla yritykset voivat helposti tallentaa ja käsitellä valtavia määriä erilaisia ​​tietojoukkoja ilman laajoja muunnoksia tai ennalta määritettyjä skeemoja. 

• Pilven etu: Pilvipohjaisia ​​alustoja hyödyntämällä organisaatiot voivat skaalata tallennustilaa ja laskea resurssejaan dynaamisesti kysynnän mukaan, optimoida kustannukset ja säilyttää samalla korkean suorituskyvyn. 

• Reaaliaikainen analytiikka ja nopeampi päätöksenteko: Data Lakehouse -arkkitehtuurin käyttöönotto tuo etuja reaaliaikaiseen analytiikkaan ja nopeampiin päätöksentekoprosesseihin. Reaaliaikainen analytiikka tulee mahdolliseksi, kun tiedot syötetään ja käsitellään lähes reaaliajassa, mikä eliminoi aikaa vievän ETL:n tarpeen. Yhdistämällä jäsennellyt ja strukturoimattomat tiedot yhteen tietovarastoon, datajärvi mahdollistaa yritysten pääsyn suuriin tietomääriin nopeasti ja tehokkaasti.

• Tehostettu yhteistyö ja datan demokratisointi: Data Lakehouse -arkkitehtuuri tarjoaa myös parannettuja yhteistyöominaisuuksia. Perinteisissä tietoarkkitehtuureissa datasiilot usein haittaavat viestintää ja yhteistyötä organisaation eri osastojen tai tiimien välillä. Data Lakehousessa kaikki tiedot kuitenkin tallennetaan keskitettyyn arkistoon, mikä poistaa nämä siilot ja edistää yhteistyötä. 

• Optimoitu resurssien käyttö ja ML-ominaisuudet: Data Lakehouse hyödyntää pilvitekniikan tehoa tallentaakseen ja käsitelläkseen tehokkaasti valtavia määriä dataa sen raakamuodossa. Yhdistämällä jäsennellyt ja jäsentelemättömät tiedot yhdeksi arkistoon, yritykset voivat saada kaiken irti olemassa olevista resursseistaan. 

Mikä on Data Lakehouse -arkkitehtuurin tulevaisuus?

Tietotekniikalla tulee olemaan keskeinen rooli sen muotoilussa Data Lakehousen tulevaisuus. Tietosuunnittelijoilla on ratkaiseva rooli onnistuneiden Data Lakehouse -toteutusten edellyttämän infrastruktuurin suunnittelussa, rakentamisessa ja ylläpidossa. He ovat vastuussa skaalautuvien ja tehokkaiden tietoputkien kehittämisestä, jotka ottavat, muuntavat ja tallentavat valtavia määriä strukturoitua ja strukturoimatonta dataa. 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/