Проще говоря, озеро данных сочетает в себе лучшие функции озера данных и хранилища данных. Он предлагает единую платформу для плавной интеграции как структурированных, так и неструктурированных данных, обеспечивая предприятиям гибкость, масштабируемость и гибкость в процессах анализа данных. В отличие от традиционных хранилищ данных, в которых используются жесткие схемы организации и хранения структурированных данных, в озере данных используется гибкого подход «схема при чтении». 

Это означает, что необработанные, необработанные данные могут быть загружены в систему без какой-либо предопределенной структуры, что позволяет проводить анализ и исследование на лету. Более того, ключевым преимуществом хранилища данных является его способность использовать возможности как пакетной обработки, так и обработки в реальном времени. Объединив эти два подхода к обработке в рамках единой архитектуры, организации могут получить ценную информацию как из исторических, так и из самых последних наборов потоковых данных.

Одним из важнейших аспектов, делающих архитектуру озера данных мощной, является ее интеграция с аналитикой на основе Spark. Используя Вычислительная мощность Spark, организации могут выполнять сложные аналитические задачи над данными, хранящимися в Lakehouse. Это включает в себя запуск расширенных обучение с помощью машины алгоритмы, выполняющие сложные агрегаты и преобразования, а также выполняющие итеративные вычисления. Кроме того, хранилище данных обеспечивает потоковую аналитику в режиме реального времени за счет простой интеграции с такими платформами потоковой передачи, как Apache Kafka или Apache Flink. Это позволяет предприятиям анализировать и получать ценную информацию из постоянно текущих потоков данных по мере их поступления.

Каковы общие проблемы Data Lakehouse?

Озеро данных, несмотря на его многочисленные преимущества, создает ряд проблем, связанных с данными. управление, безопасность, конфиденциальность и соответствие требованиям это необходимо решить. Управление данными имеет решающее значение для обеспечения точности, согласованности и надежности данных в озере данных. Организации должны установить четкие политики и процессы для управления контролем качества данных, метаданными и контролем доступа во всей экосистеме.

Безопасность — еще одна важная проблема при работе с огромными объемами данных. Поскольку конфиденциальная информация находится в хранилище данных, организации должны применять надежные меры безопасности, такие как методы шифрования и средства контроля доступа, для защиты от несанкционированного доступа или взломов. Правила конфиденциальности например, GDPR или CCPA, требуют от организаций надлежащей защиты личной информации. 

Каковы ключевые особенности архитектуры Data Lakehouse?

Различные уровни архитектуры хранилища данных

По своей сути архитектура озера данных состоит из трех уровней: хранения, вычислений и каталога. Уровень хранения хранит необработанные структурированные и неструктурированные данные без каких-либо изменений. Уровень вычислений обеспечивает возможности обработки и анализа поверх этой хранимой информации, используя различные механизмы, такие как Apache Spark или Presto. Наконец, уровень каталога действует как хранилище метаданных, которое обеспечивает организованное представление доступных наборов данных в архитектуре. 

Хранение, обработка и интеграция в хранилище данных

Ключевыми компонентами озера данных являются хранение, обработка и интеграция. Компонент хранилища данных позволяет организациям хранить огромные объемы различных типов данных в их собственных форматах. Такая гибкость обеспечивает легкий доступ и анализ как исторические данные и данные в реальном времени. 

Обработка — еще один важный компонент, который позволяет пользователям извлекать ценную информацию из хранящихся данных. Используя технологии распределенных вычислений, такие как Apache Spark или Presto, организации могут выполнять сложные аналитические задачи, такие как машинное обучение, специальные запросы или пакетную обработку в своем озере данных. Интеграция играет жизненно важную роль в соединении различных систем и приложений в инфраструктуре организации. Это обеспечивает беспрепятственный прием данных из нескольких источников, таких как базы данных, облачные сервисы или потоковые платформы в хранилище данных.

Масштабируемость и гибкость архитектуры Data Lakehouse  

Одним из основных преимуществ архитектуры озера данных является ее масштабируемость. Традиционные хранилища данных часто с трудом справляются с постоянно растущим объемом, разнообразием и скоростью современных данных. Однако с помощью озера данных организации могут легко масштабировать свою емкость хранилища по горизонтали, добавляя дополнительные узлы в свой кластер. Этот распределенный Подход предлагает эффективную обработку огромных объемов данных без ущерба для производительности. 

Гибкость, предлагаемая архитектурой, имеет решающее значение для адаптации к меняющимся потребностям бизнеса. Данные в домике у озера могут храниться в необработанном виде без какой-либо предопределенной схемы или структуры, что позволяет легко адаптировать новые типы информации по мере ее возникновения. Такая гибкость позволяет организациям собирать и хранить разнообразные наборы данных из разных источников, не беспокоясь о предварительных преобразованиях или изменениях схемы.

Масштабируемость и гибкость, обеспечиваемые архитектурой озера данных, позволяют предприятиям эффективно хранить огромные объемы структурированной и неструктурированной информации, сохраняя при этом способность адаптироваться к будущим изменениям своих аналитических требований.     

Прием и преобразование данных в Data Lakehouse

Аналитика в реальном времени и пакетная обработка являются важнейшими компонентами архитектуры озера данных, позволяющими организациям использовать возможности данных. прием пищи и трансформация. Эти возможности облегчают извлечение ценной информации из данных как в реальном времени, так и из исторических данных, обеспечивая своевременное принятие решений и повышая общую гибкость бизнеса. 

Управление данными и управление качеством в хранилищах данных 

Управление данными и качество — два важнейших аспекта архитектуры озера данных, включающие в себя различные ключевые компоненты, такие как обеспечение соблюдения схемы, метаданных управление и управление данными. 

Применение схемы играет жизненно важную роль в поддержании согласованности и надежности данных в озере данных. Он включает в себя определение и применение предопределенных схем для различных наборов данных, чтобы гарантировать соответствие структуры и формата данных конкретным стандартам. Применяя правила схемы, организации могут предотвратить несоответствия или расхождения в своих наборах данных, обеспечивая плавную интеграцию и анализ. 

Управление метаданными — еще один важный компонент, который помогает организовать и описать данные, хранящиеся в озере данных. Он предполагает сбор комплексных метаданных, включая информацию об источнике, структуре, связях и шаблонах использования данных. Эффективное управление метаданными позволяет лучше понимать и обнаруживать доступные наборы данных, одновременно обеспечивая эффективные операции запроса и поиска. 

Управление данными является неотъемлемой частью обеспечения соблюдения нормативных требований, политики конфиденциальности, мер безопасности и этических соображений. Он включает в себя установление политик, процедур, ролей, обязанностей и рамок для управления общим управлением данными внутри организации. Управление данными гарантирует наличие соответствующих средств контроля доступа, механизмов авторизации, журналов аудита, политик хранения и других аспектов, связанных с безопасностью данных.

Интегрированная система запросов и унифицированный доступ к данным

Интегрированный механизм запросов позволяет беспрепятственно запрашивать и обрабатывать огромные объемы данных, хранящихся в озере данных. Это позволяет организациям выполнять анализ в реальном времени различных наборов данных без необходимости перемещать или преобразовывать их в отдельную систему. 

Более того, функция унифицированного доступа к данным гарантирует, что ко всем типам данных можно получить доступ с помощью единого языка запросов или интерфейса. Это упрощает общий процесс управления данными и сокращает время обучения аналитиков и инженеров. 

Расширенные возможности аналитики и безопасности

Архитектура озера данных включает расширенные возможности аналитики и функции безопасности. Одним из важнейших аспектов является возможность использовать потоковые данные в реальном времени, что позволяет организациям обрабатывать и анализировать информацию по мере ее поступления, обеспечивая своевременное принятие решений. 

Интеграция машинного обучения — еще один жизненно важный компонент архитектуры озера данных, который позволяет организациям выявлять ценные закономерности и тенденции, получать полезную информацию и делать точные прогнозы. 

В связи с ростом случаев утечки данных и нарушений конфиденциальности меры безопасности становятся главным приоритетом для глобальных организаций. Озера данных обеспечивают расширенные меры безопасности, такие как передовые методы шифрования, управление доступом на основе ролей, возможности аудита и соответствие отраслевым стандартам. 

Каковы преимущества архитектуры Data Lakehouse?

Вот краткое изложение основных преимуществ озера данных:

• Централизованное хранение данных: Эта функция предлагает несколько преимуществ для улучшения управления данными и оптимизации интеграции данных. Благодаря централизованному подходу организации могут хранить огромные объемы структурированных и неструктурированных данных в одном месте, устраняя необходимость в нескольких разрозненных системах. 

• Доступ к нескольким источникам данных: Данные из разных отделов, приложений и внешних источников могут поступать в озеро данных, создавая целостное представление информационных активов организации. Организации могут применять согласованные политики и средства контроля для всей хранимой информации, обеспечивая соответствие нормативным требованиям. 

• Улучшенное управление качеством данных: Процессы очистки и преобразования данных могут применяться единообразно.     

• Масштабируемость и гибкость: Масштабируемость и гибкость архитектуры озера данных позволяют организациям раскрыть возможности экономичного управления данными. Благодаря озеру данных предприятия могут легко хранить и обрабатывать огромные объемы разнообразных наборов данных без необходимости масштабных преобразований или предопределенных схем. 

• Преимущество облака: Используя облачные платформы, организации могут динамически масштабировать свои хранилища и вычислительные ресурсы в соответствии с потребностями, оптимизируя затраты при сохранении высокого уровня производительности. 

• Аналитика в реальном времени и более быстрое принятие решений: Внедрение архитектуры озера данных дает преимущества в аналитике в реальном времени и ускоряет процессы принятия решений. Аналитика в реальном времени становится возможной, поскольку данные принимаются и обрабатываются практически в реальном времени, что устраняет необходимость в трудоемком ETL. Консолидируя структурированные и неструктурированные данные в одном репозитории, хранилище данных позволяет предприятиям быстро и эффективно получать доступ к огромным объемам информации.

• Расширение сотрудничества и демократизация данных: Архитектура Data Lakehouse также предлагает расширенные функции совместной работы. В традиционных архитектурах данных хранилища данных часто препятствуют общению и сотрудничеству между различными отделами или командами внутри организации. Однако при использовании хранилища данных все данные хранятся в централизованном репозитории, что устраняет эту разрозненность и способствует сотрудничеству. 

• Оптимизированное использование ресурсов и возможности машинного обучения: Озеро данных использует возможности облачных вычислений для эффективного хранения и обработки огромных объемов данных в необработанном виде. Объединив структурированные и неструктурированные данные в одном хранилище, компании могут максимально эффективно использовать существующие ресурсы. 

Каково будущее архитектуры Data Lakehouse?

Инженерия данных будет играть ключевую роль в формировании будущее озера данных. Инженеры по обработке данных играют решающую роль в проектировании, создании и обслуживании инфраструктуры, необходимой для успешного внедрения озера данных. Они отвечают за разработку масштабируемых и эффективных конвейеров данных, которые принимают, преобразуют и хранят огромные объемы структурированных и неструктурированных данных. 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/