データ レイクハウスは、最も簡単に言うと、データ レイクとデータ ウェアハウスの最良の機能を組み合わせたものです。構造化データと非構造化データの両方をシームレスに統合するための統合プラットフォームを提供し、企業のデータ分析プロセスにおける俊敏性、拡張性、柔軟性を提供します。構造化データの整理と保存に厳格なスキーマに依存する従来のデータ ウェアハウスとは異なり、データ レイクハウスは フレキシブル スキーマオンリードアプローチ。
これは、事前定義された構造なしで生の未処理データをシステムに取り込むことができ、オンザフライの分析と探索が可能になることを意味します。さらに、データ レイクハウスの主な利点は、バッチ処理機能とリアルタイム処理機能の両方を活用できることです。これら 2 つの処理アプローチを単一のアーキテクチャ内で組み合わせることで、組織は過去のストリーミング データセットと最新のストリーミング データセットの両方から貴重な洞察を引き出すことができます。
データ レイクハウス アーキテクチャを強力にする重要な側面の 1 つは、Spark ベースの分析との統合です。活用することで Spark の処理能力, 組織は、レイクハウスに保存されているデータに対して複雑な分析タスクを実行できます。これには高度な実行が含まれます 機械学習 アルゴリズム、複雑な集計と変換の実行、反復計算の実行。さらに、データ レイクハウスは、Apache Kafka や Apache Flink などのストリーミング フレームワークとシームレスに統合することで、リアルタイムのストリーミング分析を可能にします。これにより、企業は、絶えず流れるデータのストリームを到着時に分析し、そこから洞察を得ることができます。
データ レイクハウスの一般的な課題とは何ですか?
データ レイクハウスには多くの利点があるにもかかわらず、データに関連するいくつかの課題があります。 ガバナンス、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス 対処する必要があります。データ ガバナンスは、データ レイクハウス内のデータの正確性、一貫性、信頼性を確保するために重要です。組織は、エコシステム全体にわたるデータ品質管理、メタデータ管理、アクセス制御を管理するための明確なポリシーとプロセスを確立する必要があります。
膨大な量のデータを扱う場合、セキュリティも大きな懸念事項になります。機密情報がデータ レイクハウスに存在するため、組織は暗号化技術やアクセス制御などの堅牢なセキュリティ対策を実装して、不正なアクセスや侵害から保護する必要があります。 プライバシー規制 GDPR や CCPA のように、組織は個人情報を適切に保護することが求められます。
データ レイクハウス アーキテクチャの主な特徴は何ですか?
データ ウェアハウス アーキテクチャのさまざまなレイヤー
データ レイクハウス アーキテクチャの中核は、ストレージ、コンピューティング、カタログの 3 つのレイヤーで構成されます。ストレージ層は生のまま保存します 構造化されたものと非構造化されたもの 何も変更を加えていないデータ。コンピューティング レイヤーは、Apache Spark や Presto などのさまざまなエンジンを活用することで、この保存された情報に基づく処理および分析機能を有効にします。最後に、カタログ レイヤーは、アーキテクチャ内で利用可能なデータセットの体系的なビューを提供するメタデータ リポジトリとして機能します。
データ レイクハウスでのストレージ、処理、統合
データ レイクハウスの主要なコンポーネントは、ストレージ、処理、統合です。データ レイクハウスのストレージ コンポーネントを使用すると、組織は膨大な量のさまざまな種類のデータをネイティブ形式で保存できます。この柔軟性により、両方の情報に簡単にアクセスして分析できるようになります。 履歴データとリアルタイムデータ.
処理は、ユーザーが保存されたデータから貴重な洞察を導き出せるようにするもう 1 つの重要なコンポーネントです。 Apache Spark や Presto などの分散コンピューティング テクノロジーを活用することで、組織はデータ レイクハウスで機械学習、アドホック クエリ、バッチ処理などの複雑な分析タスクを実行できます。統合は、組織のインフラストラクチャ内のさまざまなシステムやアプリケーションを接続する上で重要な役割を果たします。などの複数のソースからのシームレスなデータ取り込みが可能になります。 データベース、クラウド サービス、またはストリーミング プラットフォーム データレイクハウスへ。
データ レイクハウス アーキテクチャのスケーラビリティと柔軟性
データ レイクハウス アーキテクチャの主な利点の 1 つは、そのスケーラビリティです。従来のデータ ウェアハウスは、増え続ける現代のデータの量、種類、速度を処理するのに苦労することがよくあります。ただし、データ レイクハウスを使用すると、クラスターにノードを追加することで、組織はストレージ容量を水平方向にシームレスに拡張できます。これ 配布 このアプローチにより、パフォーマンスを損なうことなく大量のデータを効率的に処理できます。
アーキテクチャによって提供される柔軟性は、進化するビジネス ニーズに適応するために非常に重要です。レイクハウス内のデータは、事前定義されたスキーマや構造なしで生の形式で保存できるため、新しいタイプの情報が発生したときに簡単に対応できます。この柔軟性により、組織は事前の変換やスキーマの変更を心配することなく、さまざまなソースからさまざまなデータセットを取得して保存できます。
データ レイクハウス アーキテクチャが提供するスケーラビリティと柔軟性により、企業は分析要件の将来の変化にも適応しながら、膨大な量の構造化情報と非構造化情報を効率的に保存できるようになります。
Data Lakehouse でのデータの取り込みと変換
リアルタイム分析とバッチ処理は、データ レイクハウス アーキテクチャの重要なコンポーネントであり、組織がデータの力を活用できるようにします。 摂取 そして変身。これらの機能により、リアルタイム データと履歴データの両方から貴重な洞察を容易に抽出できるため、タイムリーな意思決定が保証され、ビジネス全体の機敏性が向上します。
データ レイクハウスにおけるデータ ガバナンスと品質管理
データ ガバナンスと品質は、データ レイクハウス アーキテクチャの 2 つの重要な側面であり、スキーマの適用、 管理とデータガバナンス。
スキーマの適用は、データ レイクハウス内のデータの一貫性と信頼性を維持する上で重要な役割を果たします。これには、データの構造と形式が特定の標準に準拠していることを確認するために、さまざまなデータセットに対して事前定義されたスキーマを定義して適用することが含まれます。スキーマ ルールを強制することで、組織はデータセット内の不整合や不一致を防ぎ、シームレスな統合と分析を可能にすることができます。
メタデータ管理は、データ レイクハウスに保存されているデータの整理と説明を支援するもう 1 つの重要なコンポーネントです。これには、データのソース、構造、関係、使用パターンに関する情報を含む、包括的なメタデータの取得が含まれます。効果的なメタデータ管理により、効率的なクエリと取得操作を促進しながら、利用可能なデータセットをより深く理解して発見できるようになります。
データガバナンス 規制要件、プライバシー ポリシー、セキュリティ対策、倫理的考慮事項へのコンプライアンスを確保するために不可欠です。これには、組織内のデータの全体的な管理を管理するためのポリシー、手順、役割、責任、およびフレームワークを確立することが含まれます。データ ガバナンスにより、アクセス制御、認可メカニズム、監査証跡、保持ポリシー、およびデータ セキュリティに関連するその他の側面に対して適切な制御が確実に導入されます。
統合されたクエリ エンジンと統合データ アクセス
統合されたクエリ エンジンにより、データ レイクハウス内に保存されている膨大な量のデータのシームレスなクエリと処理が可能になります。これにより、組織はさまざまなデータセットを別のシステムに移動したり変換したりすることなく、それらのデータセットに対してリアルタイム分析を実行できるようになります。
さらに、統合データ アクセス機能により、単一のクエリ言語またはインターフェイスを使用してすべての種類のデータにアクセスできるようになります。これにより、データ管理プロセス全体が簡素化され、アナリストやエンジニアの学習曲線が短縮されます。
分析とセキュリティのための高度な機能
データ レイクハウス アーキテクチャには、高度な分析機能とセキュリティ機能が含まれています。重要な側面の 1 つは、リアルタイムのストリーミング データを活用する機能です。これにより、組織は情報が流入するたびに処理および分析できるようになり、タイムリーな意思決定が可能になります。
ML 統合はデータ レイクハウス アーキテクチャのもう 1 つの重要なコンポーネントであり、これにより組織は貴重なパターンと傾向を明らかにし、実用的な洞察を導き出し、正確な予測を行うことができます。
データ侵害やプライバシー侵害の事例が増加しているため、セキュリティ対策はグローバル組織にとって最優先事項です。データ レイクハウスは、高度な暗号化方法、ロールベースのアクセス制御、監査機能、業界標準への準拠などの高度なセキュリティ対策を提供します。
データ レイクハウス アーキテクチャの利点は何ですか?
データ レイクハウスの主な利点の概要は次のとおりです。
- 一元化されたデータストレージ: この機能は、データ管理の向上とデータ統合の合理化にいくつかの利点をもたらします。一元化されたアプローチにより、組織は膨大な量の構造化データと非構造化データを 1 か所に保存できるため、複数のサイロ化されたシステムが不要になります。
- 複数のデータ ソースへのアクセス: さまざまな部門、アプリケーション、外部ソースからのデータをデータ レイクハウスに取り込むことができ、組織の情報資産の全体的なビューを作成できます。組織は、保存されているすべての情報に対して一貫したポリシーと制御を適用し、規制要件へのコンプライアンスを確保できます。
- データ品質管理の向上: データのクレンジングと変換のプロセスを均一に適用できます。
- スケーラビリティと柔軟性: データ レイクハウス アーキテクチャのスケーラビリティと柔軟性により、組織はコスト効率の高いデータ管理の力を解き放つことができます。データ レイクハウスを使用すると、企業は大規模な変換や事前定義されたスキーマを必要とせずに、大量の多様なデータセットを簡単に保存および処理できます。
- クラウドの利点: クラウドベースのプラットフォームを活用することで、組織は需要に応じてストレージとコンピューティング リソースを動的に拡張し、高いパフォーマンス レベルを維持しながらコストを最適化できます。
- リアルタイム分析と迅速な意思決定: データ レイクハウス アーキテクチャの採用により、リアルタイム分析と意思決定プロセスの迅速化にメリットがもたらされます。データがほぼリアルタイムで取り込まれて処理されるため、時間のかかる ETL の必要性がなくなり、リアルタイム分析が可能になります。データ レイクハウスを使用すると、構造化データと非構造化データを 1 つのリポジトリに統合することで、企業が大量の情報に迅速かつ効率的にアクセスできるようになります。
- コラボレーションとデータの民主化の強化: データ レイクハウス アーキテクチャでは、強化されたコラボレーション機能も提供します。従来のデータ アーキテクチャでは、データ サイロが組織内の異なる部門やチーム間のコミュニケーションやコラボレーションを妨げることがよくありました。ただし、データ レイクハウスを使用すると、すべてのデータが集中リポジトリに保存されるため、これらのサイロが排除され、コラボレーションが促進されます。
- 最適化されたリソース利用と ML 機能: データ レイクハウスは、クラウド コンピューティングの力を活用して、大量のデータを生の形式で効率的に保存および処理します。構造化データと非構造化データを 1 つのリポジトリに統合することで、企業は既存のリソースを最大限に活用できます。
データ レイクハウス アーキテクチャの将来は何ですか?
データ エンジニアリングは、 データ レイクハウスの未来。データ エンジニアは、データ レイクハウスの実装を成功させるために必要なインフラストラクチャの設計、構築、保守において重要な役割を果たします。彼らは、膨大な量の構造化データと非構造化データを取り込み、変換し、保存する、スケーラブルで効率的なデータ パイプラインの開発を担当します。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/
