A Data Lakehouse a legegyszerűbb megfogalmazásban az adattó és az adattárház legjobb funkcióit egyesíti. Egységes platformot kínál mind a strukturált, mind a strukturálatlan adatok zökkenőmentes integrálásához, agilitást, skálázhatóságot és rugalmasságot biztosítva a vállalkozásoknak adatelemzési folyamataik során. A hagyományos adattárházaktól eltérően, amelyek merev sémákra támaszkodnak a strukturált adatok rendszerezésére és tárolására, az adattárház rugalmas séma-olvasási megközelítés. 

Ez azt jelenti, hogy a nyers, feldolgozatlan adatok bármilyen előre meghatározott struktúra nélkül bevihetők a rendszerbe, lehetővé téve a menet közbeni elemzést és feltárást. Ezen túlmenően a Data Lakehouse egyik fő előnye, hogy képes a kötegelt és a valós idejű feldolgozási képességeket egyaránt kihasználni. E két feldolgozási megközelítés egyetlen architektúrán belüli kombinálásával a szervezetek értékes betekintést nyerhetnek mind a történeti, mind a legfrissebb streaming adatkészletekből.

Az egyik kulcsfontosságú szempont, amely a Data Lakehouse architektúrát erőteljessé teszi, a Spark-alapú elemzésekkel való integráció. A tőkeáttétellel A Spark feldolgozási teljesítménye, a szervezetek összetett elemzési feladatokat végezhetnek a tóházban tárolt adatokon. Ez magában foglalja a haladó futást is gépi tanulás algoritmusok, összetett aggregációk és transzformációk végrehajtása, valamint iteratív számítások végrehajtása. Ezenkívül egy Data Lakehouse valós idejű adatfolyam-elemzést tesz lehetővé azáltal, hogy zökkenőmentesen integrálódik az olyan streaming keretrendszerekkel, mint az Apache Kafka vagy az Apache Flink. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy elemezzék és betekintést nyerjenek az állandóan áramló adatfolyamokból, amint azok megérkeznek.

Mik a gyakori Data Lakehouse kihívások?

A Data Lakehouse számos előnye ellenére számos kihívást jelent az adatokkal kapcsolatban kormányzás, biztonság, adatvédelem és megfelelés amivel foglalkozni kell. Az adatkezelés kulcsfontosságú az adatok pontosságának, konzisztenciájának és megbízhatóságának biztosításához egy adattóházon belül. A szervezeteknek világos szabályzatokat és folyamatokat kell kialakítaniuk az adatminőség-ellenőrzés, a metaadatkezelés és a hozzáférés-szabályozás kezeléséhez a teljes ökoszisztémában.

A biztonság egy másik jelentős probléma a hatalmas adatmennyiség kezelésekor. Az adattárolóban található érzékeny információk miatt a szervezeteknek robusztus biztonsági intézkedéseket kell bevezetniük, például titkosítási technikákat és hozzáférés-szabályozást, hogy megvédjék a jogosulatlan hozzáférést és a jogsértéseket. Adatvédelmi szabályzat mint például a GDPR vagy a CCPA megköveteli a szervezetektől a személyes adatok megfelelő védelmét. 

Melyek a Data Lakehouse Architecture legfontosabb jellemzői?

Az adattárház-architektúra különböző rétegei

A Data Lakehouse architektúrája lényegében három rétegből áll: tárolási, számítási és katalógusból. A tárolóréteg nyersen tárolja strukturált és strukturálatlan adatok módosítás nélkül. A számítási réteg feldolgozási és elemzési képességeket tesz lehetővé a tárolt információkon felül a különféle motorok, például az Apache Spark vagy a Presto kihasználásával. Végül a katalógusréteg metaadattárként működik, amely szervezett nézetet biztosít az architektúrán belül elérhető adatkészletekről. 

Tárolás, feldolgozás és integráció egy Data Lakehouse-ban

A Data Lakehouse kulcsfontosságú összetevői a tárolás, a feldolgozás és az integráció. A Data Lakehouse tárolási összetevője lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy hatalmas mennyiségű, különféle típusú adatot tároljanak natív formátumukban. Ez a rugalmasság lehetővé teszi mindkettő egyszerű elérését és elemzését történelmi és valós idejű adatok. 

A feldolgozás egy másik kritikus összetevő, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy értékes betekintést nyerjenek a tárolt adatokból. Az elosztott számítási technológiák, például az Apache Spark vagy a Presto kihasználásával a szervezetek olyan összetett elemzési feladatokat hajthatnak végre, mint például a gépi tanulás, az ad-hoc lekérdezések vagy a kötegelt feldolgozás az adattárhelyükön. Az integráció létfontosságú szerepet játszik a különböző rendszerek és alkalmazások összekapcsolásában a szervezet infrastruktúráján belül. Ez lehetővé teszi az adatok zökkenőmentes feldolgozását több forrásból, például adatbázisok, felhőszolgáltatások vagy streaming platformok az adattóházba.

Az adatok skálázhatósága és rugalmassága Lakehouse Architecture  

A Data Lakehouse architektúra egyik elsődleges előnye a méretezhetősége. A hagyományos adattárházak gyakran nehezen kezelik a modern kori adatok egyre növekvő mennyiségét, változatosságát és sebességét. Az adattórendszerrel azonban a szervezetek zökkenőmentesen méretezhetik tárolókapacitásukat vízszintesen, ha további csomópontokat adnak hozzá a fürthöz. Ez megosztott megközelítés hatalmas mennyiségű adat hatékony kezelését kínálja a teljesítmény csökkenése nélkül. 

Az architektúra által kínált rugalmasság kulcsfontosságú a változó üzleti igényekhez való alkalmazkodásban. A lakehouse-ban lévő adatok nyers formában tárolhatók előre meghatározott séma vagy struktúra nélkül, ami megkönnyíti a felmerülő új típusú információk befogadását. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy különféle forrásokból származó különféle adatkészleteket rögzítsenek és tároljanak anélkül, hogy az előzetes átalakítások vagy sémamódosítások miatt kellene aggódniuk.

A Data Lakehouse architektúra által biztosított skálázhatóság és rugalmasság lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy hatékonyan tároljanak hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan információt, miközben továbbra is alkalmazkodnak az elemzési követelményeik jövőbeni változásaihoz.     

Adatfeldolgozás és -átalakítás a Data Lakehouse-ban

A valós idejű elemzés és a kötegelt feldolgozás az adattó-architektúra kulcsfontosságú összetevői, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy kihasználják az adatok erejét. táplálékfelvétel és átalakulás. Ezek a képességek lehetővé teszik az értékes betekintések kinyerését mind a valós idejű, mind a múltbeli adatokból, biztosítva az időben történő döntéshozatalt és javítva az általános üzleti agilitást. 

Adatirányítás és minőségirányítás a Data Lakehouses-ban 

Az adatkezelés és a minőség az adattóház-architektúra két kulcsfontosságú aspektusa – olyan kulcsfontosságú összetevőket foglal magában, mint például a séma érvényesítése, metaadatok menedzsment és adatkezelés. 

A séma érvényesítése létfontosságú szerepet játszik az adatok konzisztenciájának és megbízhatóságának megőrzésében az adattóban. Ez magában foglalja a különböző adatkészletekhez előre definiált sémák meghatározását és érvényesítését annak biztosítása érdekében, hogy az adatok szerkezete és formátuma megfeleljen a meghatározott szabványoknak. A sémaszabályok érvényre juttatásával a szervezetek megakadályozhatják az adatkészleteikben előforduló következetlenségeket vagy eltéréseket, lehetővé téve a zökkenőmentes integrációt és elemzést. 

A metaadatkezelés egy másik lényeges összetevő, amely segít az adattóházban tárolt adatok rendszerezésében és leírásában. Ez magában foglalja az átfogó metaadatok rögzítését, beleértve az adatok forrására, szerkezetére, kapcsolataira és használati mintáira vonatkozó információkat. A hatékony metaadat-kezelés lehetővé teszi az elérhető adatkészletek jobb megértését és felfedezését, miközben megkönnyíti a hatékony lekérdezési és visszakeresési műveleteket. 

Adatirányítás szerves részét képezi a szabályozási követelményeknek, az adatvédelmi szabályzatoknak, a biztonsági intézkedéseknek és az etikai szempontoknak való megfelelés biztosításának. Ez magában foglalja irányelvek, eljárások, szerepek, felelősségi körök és keretek meghatározását a szervezeten belüli általános adatkezelés szabályozására. Az adatkezelés biztosítja, hogy megfelelő ellenőrzések legyenek érvényben a hozzáférés-szabályozás, az engedélyezési mechanizmusok, az ellenőrzési nyomvonalak, a megőrzési szabályzatok és az adatbiztonsággal kapcsolatos egyéb szempontok tekintetében.

Integrált lekérdezőmotor és egységes adathozzáférés

Az integrált lekérdezőmotor zökkenőmentes lekérdezést és a Data Lakehouse-ban tárolt hatalmas mennyiségű adat feldolgozását teszi lehetővé. Ez lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy valós idejű elemzést végezzenek különféle adatkészleteken anélkül, hogy át kellene őket helyezni vagy külön rendszerré alakítani. 

Továbbá az egységes adatelérési funkció biztosítja, hogy minden adattípus egyetlen lekérdezési nyelven vagy felületen elérhető legyen. Ez leegyszerűsíti az általános adatkezelési folyamatot, és csökkenti az elemzők és mérnökök tanulási görbéjét. 

Speciális lehetőségek az elemzéshez és a biztonsághoz

A Data Lakehouse architektúrája fejlett elemzési képességeket és biztonsági funkciókat tartalmaz. Az egyik kulcsfontosságú szempont a valós idejű streaming adatok hasznosításának képessége, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy feldolgozzák és elemezzék az információkat, miközben azok befolynak, lehetővé téve az időben történő döntéshozatalt. 

Az ML-integráció egy másik létfontosságú eleme az adattóház-architektúrának, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy értékes mintákat és trendeket fedezzenek fel, használható betekintést nyerjenek, és pontos előrejelzéseket készítsenek. 

Az adat- és adatvédelmi incidensek számának növekedésével a biztonsági intézkedések kiemelt prioritást élveznek a globális szervezetek számára. A Data Lakehouses fejlett biztonsági intézkedéseket, például fejlett titkosítási módszereket, szerepkör-alapú hozzáférés-szabályozást, auditálási képességeket és az iparági szabványoknak való megfelelést kínál. 

Mik a Data Lakehouse Architecture előnyei?

Íme egy összefoglaló a Data Lakehouse legfontosabb előnyeiről:

• Központi adattárolás: Ez a funkció számos előnnyel jár a jobb adatkezelés és az egyszerűsített adatintegráció terén. A központosított megközelítéssel a szervezetek hatalmas mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot tárolhatnak egyetlen helyen, így nincs szükség több szilárd rendszerre. 

• Hozzáférés több adatforráshoz: A különböző részlegekből, alkalmazásokból és külső forrásokból származó adatok bekerülhetnek az adattóházba, így holisztikus képet alkotva a szervezet információs eszközeiről. A szervezetek következetes irányelveket és ellenőrzéseket érvényesíthetnek az összes tárolt információra vonatkozóan, biztosítva a szabályozási követelményeknek való megfelelést. 

• Továbbfejlesztett adatminőség-kezelés: Az adattisztítási és -átalakítási folyamatok egységesen alkalmazhatók.     

• Skálázhatóság és rugalmasság: A Data Lakehouse architektúra méretezhetősége és rugalmassága lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy szabadjára engedjék a költséghatékony adatkezelés erejét. A Data Lakehouse segítségével a vállalkozások könnyedén tárolhatnak és dolgozhatnak fel hatalmas mennyiségű különféle adatkészletet anélkül, hogy kiterjedt átalakításokra vagy előre meghatározott sémákra lenne szükségük. 

• A felhő előnyei: A felhőalapú platformok kihasználásával a szervezetek dinamikusan méretezhetik tárhelyüket, és az igényeknek megfelelően számíthatják ki az erőforrásaikat, optimalizálva a költségeket, miközben fenntartják a magas teljesítményszintet. 

• Valós idejű elemzés és gyorsabb döntéshozatal: A Data Lakehouse architektúra alkalmazása a valós idejű elemzés és a gyorsabb döntéshozatali folyamatok előnyeit kínálja. A valós idejű elemzés lehetővé válik, mivel az adatok bevitele és feldolgozása közel valós időben történik, így nincs szükség időigényes ETL-re. A strukturált és strukturálatlan adatok egyetlen tárolóban történő összevonásával a Data Lakehouse lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy gyorsan és hatékonyan hozzáférjenek hatalmas mennyiségű információhoz.

• Továbbfejlesztett együttműködés és adatdemokratizálás: A Data Lakehouse architektúra továbbfejlesztett együttműködési funkciókat is kínál. A hagyományos adatarchitektúrákban az adatsilók gyakran akadályozzák a kommunikációt és az együttműködést a szervezeten belüli különböző részlegek vagy csapatok között. Az adattóháznál azonban minden adatot egy központi tárolóban tárolnak, megszüntetve ezeket a silókat, és elősegítve az együttműködést. 

• Optimalizált erőforrás-kihasználás és ML képességek: A Data Lakehouse a felhőalapú számítástechnika erejét kihasználva hatalmas mennyiségű adatot hatékonyan tárol és dolgoz fel nyers formában. A strukturált és strukturálatlan adatok egyetlen adattárba történő összevonásával a vállalkozások a legtöbbet hozhatják ki meglévő erőforrásaikból. 

Mi a Data Lakehouse architektúra jövője?

Az adattechnika kulcsszerepet fog játszani a kialakításában egy data Lakehouse jövője. Az adatmérnökök döntő szerepet játszanak a sikeres Data Lakehouse megvalósításokhoz szükséges infrastruktúra tervezésében, kiépítésében és karbantartásában. Ők felelősek olyan méretezhető és hatékony adatfolyamok kifejlesztéséért, amelyek nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot foglalnak be, alakítanak át és tárolnak. 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/