Data Lakehouse, najprościej mówiąc, łączy w sobie najlepsze funkcjonalności Data Lake i hurtowni danych. Oferuje ujednoliconą platformę do płynnej integracji zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, zapewniając firmom elastyczność, skalowalność i elastyczność procesów analizy danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych hurtowni danych, które opierają się na sztywnych schematach organizowania i przechowywania ustrukturyzowanych danych, data Lakehouse wykorzystuje elastyczne podejście oparte na schemacie podczas odczytu. 

Oznacza to, że surowe, nieprzetworzone dane można wprowadzać do systemu bez żadnej predefiniowanej struktury, co pozwala na ich analizę i eksplorację na bieżąco. Co więcej, kluczową zaletą Data Lakehouse jest możliwość wykorzystania możliwości przetwarzania zarówno wsadowego, jak i przetwarzania w czasie rzeczywistym. Łącząc te dwa podejścia do przetwarzania w ramach jednej architektury, organizacje mogą uzyskać cenne informacje zarówno z historycznych, jak i aktualnych zbiorów danych przesyłanych strumieniowo.

Jednym z kluczowych aspektów, który sprawia, że ​​architektura Lakehouse jest potężna, jest jej integracja z analityką opartą na platformie Spark. Poprzez wykorzystanie Moc obliczeniowa Sparkaorganizacje mogą wykonywać złożone zadania analityczne na danych przechowywanych w Lakehouse. Obejmuje to bieganie zaawansowane uczenie maszynowe algorytmów, wykonywania złożonych agregacji i transformacji oraz wykonywania obliczeń iteracyjnych. Co więcej, Data Lakehouse umożliwia analizę przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym poprzez płynną integrację z platformami przesyłania strumieniowego, takimi jak Apache Kafka lub Apache Flink. Dzięki temu firmy mogą analizować i wyciągać wnioski ze stale napływających strumieni danych.

Jakie są wyzwania związane z Common Data Lakehouse?

Data Lakehouse, pomimo wielu zalet, stwarza kilka wyzwań związanych z danymi zarządzanie, bezpieczeństwo, prywatność i zgodność którymi należy się zająć. Zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia dokładności, spójności i wiarygodności danych w ramach jeziora danych. Organizacje muszą ustanowić jasne zasady i procesy zarządzania kontrolą jakości danych, zarządzania metadanymi i kontrolą dostępu w całym ekosystemie.

Bezpieczeństwo to kolejna istotna kwestia związana z ogromnymi ilościami danych. Ponieważ w jeziorze danych znajdują się wrażliwe informacje, organizacje muszą wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa, takie jak techniki szyfrowania i kontrola dostępu, aby chronić przed nieautoryzowanym dostępem lub naruszeniami. Przepisy dotyczące prywatności takie jak RODO czy CCPA wymagają od organizacji odpowiedniego zabezpieczenia danych osobowych. 

Jakie są kluczowe cechy architektury Data Lakehouse?

Różne warstwy architektury hurtowni danych

W swej istocie architektura jeziora danych składa się z trzech warstw: magazynu, obliczeń i katalogu. Warstwa magazynująca przechowuje surowe strukturyzowane i niestrukturalne danych bez żadnych modyfikacji. Warstwa obliczeniowa umożliwia przetwarzanie i analizę przechowywanych informacji dzięki wykorzystaniu różnych silników, takich jak Apache Spark lub Presto. Wreszcie warstwa katalogu działa jako repozytorium metadanych, które zapewnia zorganizowany widok dostępnych zbiorów danych w ramach architektury. 

Przechowywanie, przetwarzanie i integracja w Data Lakehouse

Kluczowymi komponentami jeziora danych są przechowywanie, przetwarzanie i integracja. Komponent przechowywania danych Lakehouse umożliwia organizacjom przechowywanie ogromnych ilości różnorodnych typów danych w ich natywnych formatach. Ta elastyczność umożliwia łatwy dostęp i analizę obu dane historyczne i aktualne. 

Przetwarzanie to kolejny kluczowy element, który umożliwia użytkownikom wyciąganie cennych wniosków z przechowywanych danych. Wykorzystując technologie przetwarzania rozproszonego, takie jak Apache Spark lub Presto, organizacje mogą wykonywać złożone zadania analityczne, takie jak uczenie maszynowe, zapytania ad hoc lub przetwarzanie wsadowe w swoich jeziorach danych. Integracja odgrywa kluczową rolę w łączeniu różnych systemów i aplikacji w ramach infrastruktury organizacji. Umożliwia bezproblemowe pozyskiwanie danych z wielu źródeł, np bazy danych, usługi w chmurze lub platformy przesyłania strumieniowego do jeziora danych.

Skalowalność i elastyczność architektury Data Lakehouse  

Jedną z głównych zalet architektury Data Lakehouse jest jej skalowalność. Tradycyjne hurtownie danych często mają trudności z obsłużeniem stale rosnącej objętości, różnorodności i szybkości współczesnych danych. Jednak dzięki Data Lakehouse organizacje mogą bezproblemowo skalować swoją pojemność pamięci masowej w poziomie, dodając więcej węzłów do klastra. Ten dystrybuowane podejście zapewnia efektywną obsługę ogromnych ilości danych bez utraty wydajności. 

Elastyczność oferowana przez architekturę ma kluczowe znaczenie w dostosowywaniu się do zmieniających się potrzeb biznesowych. Dane w Lakehouse można przechowywać w postaci surowej, bez żadnego predefiniowanego schematu czy struktury, co ułatwia dodawanie nowych typów informacji w miarę ich pojawiania się. Ta elastyczność umożliwia organizacjom przechwytywanie i przechowywanie różnorodnych zbiorów danych z różnych źródeł bez martwienia się o wstępne transformacje lub modyfikacje schematu.

Skalowalność i elastyczność zapewniana przez architekturę Data Lakehouse umożliwiają firmom efektywne przechowywanie ogromnych ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych informacji, zachowując jednocześnie możliwość dostosowania się do przyszłych zmian w ich wymaganiach analitycznych.     

Pozyskiwanie i transformacja danych w Data Lakehouse

Analityka w czasie rzeczywistym i przetwarzanie wsadowe to kluczowe elementy architektury Data Lakehouse, umożliwiające organizacjom wykorzystanie mocy danych przyjmowanie pokarmu i transformacja. Funkcje te ułatwiają wydobywanie cennych spostrzeżeń zarówno z danych bieżących, jak i historycznych, zapewniając podejmowanie decyzji w odpowiednim czasie i zwiększając ogólną elastyczność biznesową. 

Zarządzanie danymi i zarządzanie jakością w Data Lakehouse 

Zarządzanie danymi i jakość to dwa kluczowe aspekty architektury jeziora danych – obejmujące różne kluczowe komponenty, takie jak egzekwowanie schematu, metadanych zarządzania i zarządzania danymi. 

Egzekwowanie schematu odgrywa kluczową rolę w utrzymaniu spójności i wiarygodności danych w jeziorze danych. Polega na definiowaniu i egzekwowaniu predefiniowanych schematów dla różnych zbiorów danych, aby zapewnić zgodność struktury i formatu danych z określonymi standardami. Egzekwując reguły schematu, organizacje mogą zapobiegać niespójnościom lub rozbieżnościom w swoich zbiorach danych, umożliwiając bezproblemową integrację i analizę. 

Zarządzanie metadanymi to kolejny istotny komponent pomagający w organizowaniu i opisywaniu danych przechowywanych w jeziorze danych. Polega na przechwytywaniu kompleksowych metadanych, w tym informacji o źródle, strukturze, relacjach i wzorcach wykorzystania danych. Efektywne zarządzanie metadanymi umożliwia lepsze zrozumienie i odkrycie dostępnych zbiorów danych, ułatwiając jednocześnie wydajne wykonywanie zapytań i operacji wyszukiwania. 

Zarządzanie danymi jest integralną częścią zapewnienia zgodności z wymogami regulacyjnymi, polityką prywatności, środkami bezpieczeństwa i względami etycznymi. Obejmuje ustalenie zasad, procedur, ról, obowiązków i ram regulujących ogólne zarządzanie danymi w organizacji. Zarządzanie danymi zapewnia wprowadzenie odpowiednich mechanizmów kontroli dostępu, mechanizmów autoryzacji, ścieżek audytu, zasad przechowywania i innych aspektów związanych z bezpieczeństwem danych.

Zintegrowany silnik zapytań i ujednolicony dostęp do danych

Zintegrowany silnik zapytań umożliwia bezproblemowe wykonywanie zapytań i przetwarzanie ogromnych ilości danych przechowywanych w Data Lakehouse. Umożliwia to organizacjom przeprowadzanie analiz w czasie rzeczywistym na różnych zbiorach danych bez konieczności przenoszenia lub przekształcania ich w oddzielny system. 

Co więcej, funkcja ujednoliconego dostępu do danych zapewnia dostęp do wszystkich typów danych przy użyciu jednego języka zapytań lub jednego interfejsu. Upraszcza to cały proces zarządzania danymi i skraca czas uczenia się analityków i inżynierów. 

Zaawansowane możliwości analityki i bezpieczeństwa

Architektura Data Lakehouse obejmuje zaawansowane możliwości analityczne i funkcje zabezpieczeń. Jednym z kluczowych aspektów jest możliwość wykorzystania danych przesyłanych strumieniowo w czasie rzeczywistym, co pozwala organizacjom przetwarzać i analizować napływające informacje, umożliwiając podejmowanie decyzji w odpowiednim czasie. 

Integracja ML to kolejny istotny element architektury Data Lakehouse, który umożliwia organizacjom odkrywanie cennych wzorców i trendów, uzyskiwanie przydatnych spostrzeżeń i dokonywanie dokładnych prognoz. 

W obliczu rosnącej liczby przypadków naruszeń danych i prywatności środki bezpieczeństwa są dla organizacji globalnych najwyższym priorytetem. Jeziora danych zapewniają zaawansowane środki bezpieczeństwa, takie jak zaawansowane metody szyfrowania, kontrola dostępu oparta na rolach, możliwości audytu i zgodność ze standardami branżowymi. 

Jakie są zalety architektury Data Lakehouse?

Oto podsumowanie kluczowych zalet jeziora danych:

• Scentralizowane przechowywanie danych: Ta funkcja oferuje kilka korzyści w zakresie lepszego zarządzania danymi i usprawnionej integracji danych. Dzięki scentralizowanemu podejściu organizacje mogą przechowywać ogromne ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w jednym miejscu, eliminując potrzebę stosowania wielu izolowanych systemów. 

• Dostęp do wielu źródeł danych: Dane z różnych działów, aplikacji i źródeł zewnętrznych można wprowadzać do jeziora danych, tworząc całościowy obraz zasobów informacyjnych organizacji. Organizacje mogą egzekwować spójne zasady i kontrole dotyczące wszystkich przechowywanych informacji, zapewniając zgodność z wymogami regulacyjnymi. 

• Ulepszone zarządzanie jakością danych: Procesy czyszczenia i transformacji danych mogą być stosowane jednolicie.     

• Skalowalność i elastyczność: Skalowalność i elastyczność architektury Data Lakehouse umożliwia organizacjom uwolnienie mocy ekonomicznego zarządzania danymi. Dzięki Data Lakehouse firmy mogą z łatwością przechowywać i przetwarzać ogromne ilości różnorodnych zbiorów danych bez konieczności przeprowadzania rozległych transformacji lub predefiniowanych schematów. 

• Przewaga chmury: Wykorzystując platformy oparte na chmurze, organizacje mogą dynamicznie skalować swoje zasoby pamięci masowej i obliczeniowe zgodnie z zapotrzebowaniem, optymalizując koszty przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego poziomu wydajności. 

• Analityka w czasie rzeczywistym i szybsze podejmowanie decyzji: Zastosowanie architektury Data Lakehouse przynosi korzyści w zakresie analiz w czasie rzeczywistym i szybszych procesów decyzyjnych. Analizy w czasie rzeczywistym stają się możliwe, ponieważ dane są pobierane i przetwarzane w czasie zbliżonym do rzeczywistego, co eliminuje potrzebę czasochłonnego ETL. Konsolidując dane strukturalne i nieustrukturyzowane w jednym repozytorium, Data Lakehouse umożliwia firmom szybki i skuteczny dostęp do ogromnych ilości informacji.

• Lepsza współpraca i demokratyzacja danych: Architektura Data Lakehouse oferuje również ulepszone funkcje współpracy. W tradycyjnych architekturach danych silosy danych często utrudniają komunikację i współpracę między różnymi działami lub zespołami w organizacji. Jednakże w przypadku jeziora danych wszystkie dane są przechowywane w scentralizowanym repozytorium, co eliminuje silosy i ułatwia współpracę. 

• Zoptymalizowane wykorzystanie zasobów i możliwości uczenia maszynowego: Data Lakehouse wykorzystuje moc przetwarzania w chmurze do wydajnego przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości danych w ich surowej formie. Konsolidując dane strukturalne i nieustrukturyzowane w jednym repozytorium, firmy mogą w pełni wykorzystać istniejące zasoby. 

Jaka jest przyszłość architektury Data Lakehouse?

Inżynieria danych będzie odgrywać kluczową rolę w kształtowaniu przyszłość jeziora danych. Inżynierowie danych odgrywają kluczową rolę w projektowaniu, budowaniu i utrzymywaniu infrastruktury wymaganej do pomyślnego wdrożenia Data Lakehouse. Są odpowiedzialni za opracowywanie skalowalnych i wydajnych potoków danych, które pozyskują, przekształcają i przechowują ogromne ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. 

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/