Ett datasjöhus kombinerar i enklaste termer de bästa funktionerna hos en datasjö och ett datalager. Det erbjuder en enhetlig plattform för att sömlöst integrera både strukturerad och ostrukturerad data, vilket ger företag smidighet, skalbarhet och flexibilitet i sina dataanalysprocesser. Till skillnad från traditionella datalager som förlitar sig på stela scheman för att organisera och lagra strukturerad data, använder ett datasjöhus en flexibel schema-på-läs-metoden. 

Detta innebär att rå, obearbetad data kan matas in i systemet utan någon fördefinierad struktur, vilket möjliggör direkt analys och utforskning. En viktig fördel med data Lakehouse är dessutom dess förmåga att utnyttja både batch- och realtidsbearbetningsmöjligheter. Genom att kombinera dessa två behandlingsmetoder inom en enda arkitektur kan organisationer hämta värdefulla insikter från både historiska och aktuella strömmande datauppsättningar.

En avgörande aspekt som gör data lakehouse-arkitektur kraftfull är dess integration med Spark-baserad analys. Genom att utnyttja Sparks processorkraft, kan organisationer utföra komplexa analytiska uppgifter på data som lagras i sjöhuset. Detta inkluderar att köra avancerat maskininlärning algoritmer, utföra komplexa aggregationer och transformationer, och exekvera iterativa beräkningar. Dessutom möjliggör ett datasjöhus strömningsanalys i realtid genom att sömlöst integreras med strömmande ramverk som Apache Kafka eller Apache Flink. Detta gör att företag kan analysera och få insikter från ständigt flödande dataströmmar när de anländer.

Vad är gemensamma data Lakehouse-utmaningar?

Data Lakehouse erbjuder, trots sina många fördelar, flera utmaningar relaterade till data styrning, säkerhet, integritet och efterlevnad som måste åtgärdas. Datastyrning är avgörande för att säkerställa noggrannheten, konsistensen och tillförlitligheten hos data i ett datasjöhus. Organisationer måste upprätta tydliga policyer och processer för att hantera datakvalitetskontroll, metadatahantering och åtkomstkontroller över hela ekosystemet.

Säkerhet är ett annat viktigt problem när man hanterar stora mängder data. Med känslig information som finns i datasjöhuset måste organisationer implementera robusta säkerhetsåtgärder såsom krypteringstekniker och åtkomstkontroller för att skydda mot obehörig åtkomst eller intrång. Regler för sekretess som GDPR eller CCPA kräver att organisationer skyddar personlig information på lämpligt sätt. 

Vilka är nyckelfunktionerna i Data Lakehouse-arkitekturen?

De olika lagren i en datalagerarkitektur

I sin kärna består en datasjöhusarkitektur av tre lager: lagring, beräkning och katalog. Lagringsskiktet lagrar rått strukturerad och ostrukturerad data utan några ändringar. Beräkningsskiktet möjliggör bearbetnings- och analysfunktioner ovanpå denna lagrade information genom att utnyttja olika motorer som Apache Spark eller Presto. Slutligen fungerar kataloglagret som ett metadatalager som ger en organiserad vy av tillgängliga datauppsättningar inom arkitekturen. 

Lagring, bearbetning och integration i ett datasjöhus

Nyckelkomponenterna i ett datasjöhus är lagring, bearbetning och integration. Lagringskomponenten i ett datasjöhus gör det möjligt för organisationer att lagra stora mängder olika typer av data i sina ursprungliga format. Denna flexibilitet möjliggör enkel åtkomst och analys av båda historiska data och realtidsdata. 

Bearbetning är en annan viktig komponent som gör det möjligt för användare att hämta värdefulla insikter från lagrad data. Genom att utnyttja distribuerade datortekniker som Apache Spark eller Presto kan organisationer utföra komplexa analysuppgifter som maskininlärning, ad-hoc-förfrågningar eller batchbearbetning i deras datasjöhus. Integration spelar en avgörande roll för att koppla ihop olika system och applikationer inom en organisations infrastruktur. Det möjliggör sömlös dataintag från flera källor som databaser, molntjänster eller streamingplattformar in i datasjöhuset.

Skalbarhet och flexibilitet för Data Lakehouse-arkitektur  

En av de främsta fördelarna med data lakehouse-arkitekturen är dess skalbarhet. Traditionella datalager kämpar ofta för att hantera den ständigt ökande volymen, variationen och hastigheten hos dagens data. Men med ett datasjöhus kan organisationer sömlöst skala sin lagringskapacitet horisontellt genom att lägga till fler noder i sitt kluster. Detta distribueras tillvägagångssätt erbjuder effektiv hantering av enorma mängder data utan att kompromissa med prestanda. 

Den flexibilitet som arkitekturen erbjuder är avgörande för att anpassa sig till förändrade affärsbehov. Data i ett sjöhus kan lagras i sin råa form utan något fördefinierat schema eller struktur, vilket gör det enkelt att ta emot nya typer av information när den uppstår. Denna flexibilitet gör det möjligt för organisationer att fånga och lagra olika datauppsättningar från olika källor utan att behöva oroa sig för förhandstransformationer eller schemaändringar.

Skalbarheten och flexibiliteten som tillhandahålls av data lakehouse-arkitekturen gör det möjligt för företag att effektivt lagra stora mängder strukturerad och ostrukturerad information samtidigt som de förblir anpassningsbara till framtida förändringar i deras analytiska krav.     

Dataintag och transformation i Data Lakehouse

Realtidsanalys och batchbearbetning är avgörande komponenter i en data lakehouse-arkitektur, vilket gör det möjligt för organisationer att utnyttja kraften i data intag och transformation. Dessa funktioner underlättar utvinningen av värdefulla insikter från både realtidsdata och historiska data, vilket säkerställer snabba beslutsfattande och förbättrar den övergripande affärsflexibiliteten. 

Datastyrning och kvalitetsledning i Data Lakehouses 

Datastyrning och kvalitet är två avgörande aspekter av en data lakehouse-arkitektur – som omfattar olika nyckelkomponenter som schematillämpning, metadata förvaltning och datastyrning. 

Schematillämpning spelar en viktig roll för att upprätthålla konsistensen och tillförlitligheten hos data i ett datasjöhus. Det innebär att definiera och genomdriva fördefinierade scheman för olika datamängder för att säkerställa att strukturen och formatet för datan följer specifika standarder. Genom att upprätthålla schemaregler kan organisationer förhindra inkonsekvenser eller diskrepanser i sina datauppsättningar, vilket möjliggör sömlös integrering och analys. 

Metadatahantering är en annan viktig komponent som hjälper till att organisera och beskriva data som lagras i ett datasjöhus. Det innebär att fånga in omfattande metadata, inklusive information om källan, strukturen, relationerna och användningsmönster för datan. Effektiv hantering av metadata möjliggör bättre förståelse och upptäckt av tillgängliga datauppsättningar samtidigt som det underlättar effektiva fråge- och hämtningsoperationer. 

Datastyrning är integrerad för att säkerställa efterlevnad av regulatoriska krav, integritetspolicyer, säkerhetsåtgärder och etiska överväganden. Det innebär att upprätta policyer, procedurer, roller, ansvar och ramar för att styra den övergripande hanteringen av data inom en organisation. Datastyrning säkerställer att lämpliga kontroller finns på plats för åtkomstkontroll, auktoriseringsmekanismer, granskningsspår, lagringspolicyer och andra aspekter relaterade till datasäkerhet.

Integrated Query Engine och Unified Data Access

Den integrerade frågemotorn möjliggör sömlös fråga och bearbetning av stora mängder data som lagras i datasjöhuset. Detta gör det möjligt för organisationer att utföra realtidsanalyser på olika datauppsättningar utan att behöva flytta eller omvandla dem till ett separat system. 

Dessutom säkerställer den enhetliga dataåtkomstfunktionen att alla typer av data kan nås med ett enda frågespråk eller gränssnitt. Detta förenklar den övergripande datahanteringsprocessen och minskar inlärningskurvan för analytiker och ingenjörer. 

Avancerade funktioner för analys och säkerhet

Data Lakehouse-arkitekturen inkluderar avancerade analysfunktioner och säkerhetsfunktioner. En avgörande aspekt är förmågan att utnyttja strömmande data i realtid, vilket gör att organisationer kan bearbeta och analysera information när den strömmar in, vilket möjliggör snabba beslutsfattande. 

ML-integration är en annan viktig komponent i en data lakehouse-arkitektur, som gör det möjligt för organisationer att upptäcka värdefulla mönster och trender, få handlingsbara insikter och göra korrekta förutsägelser. 

Med ökande fall av dataintrång och integritetsintrång är säkerhetsåtgärder en högsta prioritet för globala organisationer. Datasjöhus tillhandahåller avancerade säkerhetsåtgärder som avancerade krypteringsmetoder, rollbaserade åtkomstkontroller, revisionsmöjligheter och efterlevnad av industristandarder. 

Vilka är fördelarna med Data Lakehouse Architecture?

Här är en sammanfattning av de viktigaste fördelarna med ett datasjöhus:

• Centraliserad datalagring: Den här funktionen erbjuder flera fördelar för förbättrad datahantering och strömlinjeformad dataintegration. Med ett centraliserat tillvägagångssätt kan organisationer lagra stora mängder strukturerad och ostrukturerad data på en enda plats, vilket eliminerar behovet av flera siled system. 

• Tillgång till flera datakällor: Data från olika avdelningar, applikationer och externa källor kan matas in i datasjöhuset, vilket skapar en helhetsbild av organisationens informationstillgångar. Organisationer kan tillämpa konsekventa policyer och kontroller över all lagrad information, vilket säkerställer efterlevnad av regulatoriska krav. 

• Förbättrad datakvalitetshantering: Datarensnings- och transformationsprocesser kan tillämpas enhetligt.     

• Skalbarhet och flexibilitet: Skalbarhet och flexibilitet hos en data lakehouse-arkitektur gör det möjligt för organisationer att släppa lös kraften i kostnadseffektiv datahantering. Med ett datasjöhus kan företag enkelt lagra och bearbeta enorma volymer av olika datauppsättningar utan behov av omfattande transformationer eller fördefinierade scheman. 

• Molnfördel: Genom att utnyttja molnbaserade plattformar kan organisationer dynamiskt skala sin lagring och beräkna resurser efter efterfrågan, optimera kostnaderna samtidigt som höga prestandanivåer bibehålls. 

• Realtidsanalys och snabbare beslutsfattande: Antagandet av data lakehouse-arkitektur ger fördelar i realtidsanalys och snabbare beslutsprocesser. Realtidsanalys blir möjlig när data tas in och bearbetas i nästan realtid, vilket eliminerar behovet av tidskrävande ETL. Genom att konsolidera strukturerad och ostrukturerad data i ett enda arkiv gör datasjöhuset det möjligt för företag att snabbt och effektivt få tillgång till stora mängder information.

• Förbättrat samarbete och datademokratisering: Data Lakehouse-arkitekturen erbjuder också förbättrade samarbetsfunktioner. I traditionella dataarkitekturer hindrar datasilor ofta kommunikation och samarbete mellan olika avdelningar eller team inom en organisation. Men med ett datasjöhus lagras all data i ett centraliserat arkiv, vilket eliminerar dessa silos och främjar samarbete. 

• Optimerat resursutnyttjande och ML-funktioner: Data Lakehouse utnyttjar kraften i cloud computing för att effektivt lagra och bearbeta stora mängder data i sin råa form. Genom att konsolidera strukturerad och ostrukturerad data till ett enda arkiv kan företag få ut det mesta av sina befintliga resurser. 

Vad är framtiden för Data Lakehouse-arkitektur?

Datateknik kommer att spela en avgörande roll för att forma framtiden för ett datasjöhus. Dataingenjörer spelar en avgörande roll i att designa, bygga och underhålla den infrastruktur som krävs för framgångsrika implementeringar av datasjöhus. De är ansvariga för att utveckla skalbara och effektiva datapipelines som tar in, transformerar och lagrar stora mängder strukturerad och ostrukturerad data. 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/