กล่าวง่ายๆ ก็คือ Data Lakehouse ผสมผสานฟังก์ชันการทำงานของ Data Lake และคลังข้อมูลเข้าด้วยกัน โดยนำเสนอแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับการบูรณาการข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้อย่างราบรื่น ช่วยให้ธุรกิจมีความคล่องตัว ความสามารถในการปรับขนาด และความยืดหยุ่นในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล แตกต่างจากคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมที่ต้องอาศัยสคีมาที่เข้มงวดในการจัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง Data Lakehouse ใช้ มีความยืดหยุ่น วิธีการสคีมาเมื่ออ่าน 

ซึ่งหมายความว่าข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้ประมวลผลสามารถนำเข้าเข้าสู่ระบบได้โดยไม่ต้องมีโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และสำรวจได้ทันที นอกจากนี้ ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ Data Lakehouse ก็คือความสามารถในการใช้ประโยชน์จากความสามารถในการประมวลผลทั้งแบบแบตช์และแบบเรียลไทม์ ด้วยการรวมวิธีการประมวลผลทั้งสองนี้ไว้ในสถาปัตยกรรมเดียว องค์กรต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลการสตรีมทั้งในอดีตและแบบนาทีต่อนาที

สิ่งสำคัญประการหนึ่งที่ทำให้สถาปัตยกรรม Data Lakehouse มีประสิทธิภาพคือการผสานรวมกับการวิเคราะห์แบบ Spark โดยการใช้ประโยชน์ พลังการประมวลผลของสปาร์คองค์กรต่างๆ สามารถดำเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเกี่ยวกับข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน Lakehouse ได้ ซึ่งรวมถึงการทำงานขั้นสูงด้วย เรียนรู้เครื่อง อัลกอริธึม การดำเนินการรวมและการแปลงที่ซับซ้อน และการดำเนินการคำนวณซ้ำ นอกจากนี้ Data Lakehouse ยังช่วยให้สามารถวิเคราะห์การสตรีมแบบเรียลไทม์โดยการผสานรวมกับเฟรมเวิร์กการสตรีม เช่น Apache Kafka หรือ Apache Flink ได้อย่างราบรื่น ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์และรับข้อมูลเชิงลึกจากกระแสข้อมูลที่ไหลอย่างต่อเนื่องเมื่อมาถึง

อะไรคือความท้าทายของ Common Data Lakehouse?

Data Lakehouse แม้จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็นำเสนอความท้าทายหลายประการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล การกำกับดูแล ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนด ที่ต้องได้รับการแก้ไข การกำกับดูแลข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการรับรองความถูกต้อง ความสม่ำเสมอ และความน่าเชื่อถือของข้อมูลภายใน Data Lakehouse องค์กรต้องกำหนดนโยบายและกระบวนการที่ชัดเจนเพื่อจัดการการควบคุมคุณภาพข้อมูล การจัดการเมตาดาต้า และการควบคุมการเข้าถึงทั่วทั้งระบบนิเวศ

ความปลอดภัยเป็นอีกหนึ่งข้อกังวลที่สำคัญเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ด้วยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่อยู่ใน Data Lakehouse องค์กรต่างๆ ต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง เช่น เทคนิคการเข้ารหัสและการควบคุมการเข้าถึง เพื่อป้องกันการเข้าถึงหรือการละเมิดโดยไม่ได้รับอนุญาต กฎความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR หรือ CCPA กำหนดให้องค์กรปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลอย่างเหมาะสม 

คุณสมบัติหลักของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse คืออะไร?

เลเยอร์ต่างๆ ของสถาปัตยกรรมคลังข้อมูล

โดยแก่นของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse ประกอบด้วยสามชั้น ได้แก่ พื้นที่จัดเก็บข้อมูล การประมวลผล และแค็ตตาล็อก ชั้นจัดเก็บข้อมูลจะเก็บข้อมูลดิบ มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลโดยไม่มีการแก้ไขใดๆ เลเยอร์การประมวลผลช่วยให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์นอกเหนือจากข้อมูลที่เก็บไว้นี้โดยใช้ประโยชน์จากกลไกต่างๆ เช่น Apache Spark หรือ Presto สุดท้าย เลเยอร์แค็ตตาล็อกทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลเมตาที่ให้มุมมองที่จัดระเบียบของชุดข้อมูลที่มีอยู่ภายในสถาปัตยกรรม 

การจัดเก็บ การประมวลผล และการบูรณาการใน Data Lakehouse

ส่วนประกอบสำคัญของ Data Lakehouse คือการจัดเก็บ การประมวลผล และการบูรณาการ องค์ประกอบการจัดเก็บข้อมูลของ Data Lakehouse ช่วยให้องค์กรสามารถจัดเก็บข้อมูลประเภทต่างๆ จำนวนมหาศาลในรูปแบบดั้งเดิมของตนได้ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้เข้าถึงและวิเคราะห์ทั้งสองอย่างได้ง่าย ข้อมูลในอดีตและเรียลไทม์. 

การประมวลผลเป็นองค์ประกอบสำคัญอีกประการหนึ่งที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่เก็บไว้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการประมวลผลแบบกระจาย เช่น Apache Spark หรือ Presto องค์กรต่างๆ จึงสามารถดำเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การสืบค้นเฉพาะกิจ หรือการประมวลผลเป็นชุดบน Data Lakehouse การบูรณาการมีบทบาทสำคัญในการเชื่อมต่อระบบและแอพพลิเคชั่นต่างๆ ภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร ช่วยให้นำเข้าข้อมูลจากหลายแหล่งได้อย่างราบรื่น ฐานข้อมูล บริการคลาวด์ หรือแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง เข้าไปในคลังข้อมูล

ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse  

ประโยชน์หลักประการหนึ่งของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse คือความสามารถในการปรับขนาดได้ คลังข้อมูลแบบดั้งเดิมมักประสบปัญหาในการจัดการกับปริมาณ ความหลากหลาย และความรวดเร็วของข้อมูลสมัยใหม่ที่เพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ด้วย Data Lakehouse องค์กรต่างๆ สามารถปรับขนาดความจุพื้นที่จัดเก็บข้อมูลในแนวนอนได้อย่างราบรื่นโดยการเพิ่มโหนดเพิ่มเติมให้กับคลัสเตอร์ของตน นี้ กระจาย แนวทางนี้นำเสนอการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน 

ความยืดหยุ่นที่นำเสนอโดยสถาปัตยกรรมมีความสำคัญอย่างยิ่งในการปรับตัวให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป ข้อมูลใน Lakehouse สามารถจัดเก็บในรูปแบบ Raw ได้โดยไม่ต้องมีสคีมาหรือโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการรองรับข้อมูลประเภทใหม่ๆ ที่เกิดขึ้น ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวมและจัดเก็บชุดข้อมูลที่หลากหลายจากแหล่งต่างๆ โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงล่วงหน้าหรือการแก้ไขสคีมา

ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นที่ได้รับจากสถาปัตยกรรม Data Lakehouse ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ยังคงสามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในอนาคตในข้อกำหนดด้านการวิเคราะห์ของพวกเขาได้     

การนำเข้าและการแปลงข้อมูลใน Data Lakehouse

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการประมวลผลเป็นชุดเป็นองค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถควบคุมพลังของข้อมูลได้ การนำเข้าไปในร่างกาย และการเปลี่ยนแปลง ความสามารถเหล่านี้อำนวยความสะดวกในการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลทั้งแบบเรียลไทม์และข้อมูลในอดีต ช่วยให้มั่นใจในการตัดสินใจได้ทันเวลาและเพิ่มความคล่องตัวทางธุรกิจโดยรวม 

การกำกับดูแลข้อมูลและการจัดการคุณภาพใน Data Lakehouses 

การกำกับดูแลข้อมูลและคุณภาพเป็นสองส่วนสำคัญของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse ซึ่งครอบคลุมองค์ประกอบสำคัญต่างๆ เช่น การบังคับใช้สคีมา เมตาดาต้า การจัดการและการกำกับดูแลข้อมูล 

การบังคับใช้สคีมามีบทบาทสำคัญในการรักษาความสอดคล้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลภายใน Data Lakehouse โดยเกี่ยวข้องกับการกำหนดและการบังคับใช้สคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน เพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างและรูปแบบของข้อมูลเป็นไปตามมาตรฐานเฉพาะ ด้วยการบังคับใช้กฎสคีมา องค์กรสามารถป้องกันความไม่สอดคล้องกันหรือความคลาดเคลื่อนในชุดข้อมูลของตน ช่วยให้สามารถบูรณาการและวิเคราะห์ได้อย่างราบรื่น 

การจัดการเมตาดาต้าเป็นองค์ประกอบสำคัญอีกประการหนึ่งที่ช่วยในการจัดระเบียบและอธิบายข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน Data Lakehouse โดยเกี่ยวข้องกับการจับข้อมูลเมตาที่ครอบคลุม รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งที่มา โครงสร้าง ความสัมพันธ์ และรูปแบบการใช้งานของข้อมูล การจัดการเมตาดาต้าที่มีประสิทธิภาพช่วยให้เข้าใจและค้นพบชุดข้อมูลที่มีอยู่ได้ดีขึ้น ในขณะเดียวกันก็อำนวยความสะดวกในการสืบค้นและเรียกค้นข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ 

การกำกับดูแลข้อมูล เป็นส่วนสำคัญในการรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ นโยบายความเป็นส่วนตัว มาตรการรักษาความปลอดภัย และข้อพิจารณาด้านจริยธรรม โดยเกี่ยวข้องกับการกำหนดนโยบาย ขั้นตอน บทบาท ความรับผิดชอบ และกรอบการทำงานเพื่อควบคุมการจัดการข้อมูลโดยรวมภายในองค์กร การกำกับดูแลข้อมูลช่วยให้มั่นใจได้ว่ามีการควบคุมที่เหมาะสมสำหรับการควบคุมการเข้าถึง กลไกการอนุญาต เส้นทางการตรวจสอบ นโยบายการเก็บรักษา และด้านอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของข้อมูล

Query Engine แบบบูรณาการและการเข้าถึงข้อมูลแบบครบวงจร

กลไกสืบค้นแบบผสานรวมช่วยให้สามารถสืบค้นและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จัดเก็บไว้ใน Data Lakehouse ได้อย่างราบรื่น ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่หลากหลายได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องย้ายหรือแปลงให้เป็นระบบที่แยกจากกัน 

นอกจากนี้ คุณลักษณะการเข้าถึงข้อมูลแบบรวมช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลทุกประเภทสามารถเข้าถึงได้โดยใช้ภาษาหรืออินเทอร์เฟซการสืบค้นเดียว สิ่งนี้ทำให้กระบวนการจัดการข้อมูลโดยรวมง่ายขึ้น และลดช่วงการเรียนรู้สำหรับนักวิเคราะห์และวิศวกร 

ความสามารถขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์และความปลอดภัย

สถาปัตยกรรม Data Lakehouse ประกอบด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูงและคุณสมบัติด้านความปลอดภัย สิ่งสำคัญประการหนึ่งคือความสามารถในการควบคุมข้อมูลสตรีมมิ่งแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่ข้อมูลไหลเข้ามา ช่วยให้ตัดสินใจได้ทันท่วงที 

การบูรณาการ ML เป็นอีกหนึ่งองค์ประกอบที่สำคัญของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มอันทรงคุณค่า รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ 

ด้วยกรณีการละเมิดข้อมูลและการละเมิดความเป็นส่วนตัวที่เพิ่มขึ้น มาตรการรักษาความปลอดภัยจึงมีความสำคัญสูงสุดสำหรับองค์กรระดับโลก Data Lakehouses ให้มาตรการรักษาความปลอดภัยขั้นสูง เช่น วิธีการเข้ารหัสขั้นสูง การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท ความสามารถในการตรวจสอบ และการปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรม 

สถาปัตยกรรม Data Lakehouse มีประโยชน์อย่างไร?

ต่อไปนี้คือบทสรุปคุณประโยชน์หลักๆ ของ Data Lakehouse:

• การจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์: คุณสมบัตินี้มีประโยชน์หลายประการสำหรับการจัดการข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงและการรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ด้วยแนวทางแบบรวมศูนย์ องค์กรต่างๆ จึงสามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลไว้ในที่เดียว ช่วยลดความจำเป็นในการใช้ระบบแยกย่อยหลายระบบ 

• การเข้าถึงแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง: ข้อมูลจากแผนก แอปพลิเคชัน และแหล่งที่มาภายนอกต่างๆ สามารถนำเข้าไปยัง Data Lakehouse ได้ ทำให้เกิดมุมมองแบบองค์รวมของสินทรัพย์ข้อมูลขององค์กร องค์กรสามารถบังคับใช้นโยบายและการควบคุมที่สอดคล้องกันกับข้อมูลที่จัดเก็บทั้งหมด เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ 

• ปรับปรุงการจัดการคุณภาพข้อมูล: กระบวนการล้างข้อมูลและการแปลงข้อมูลสามารถนำไปใช้ได้อย่างสม่ำเสมอ     

• ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse ช่วยให้องค์กรต่างๆ ปลดปล่อยพลังของการจัดการข้อมูลที่คุ้มต้นทุนได้ ด้วย Data Lakehouse ธุรกิจต่างๆ สามารถจัดเก็บและประมวลผลชุดข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมหาศาลได้อย่างง่ายดาย โดยไม่จำเป็นต้องแปลงข้อมูลจำนวนมากหรือสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า 

• ข้อดีของระบบคลาวด์: ด้วยการใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มบนคลาวด์ องค์กรต่างๆ จึงสามารถปรับขนาดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและประมวลผลทรัพยากรได้ตามความต้องการ ปรับต้นทุนให้เหมาะสมโดยยังคงรักษาระดับประสิทธิภาพสูงไว้ได้ 

• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: การใช้สถาปัตยกรรม Data Lakehouse นำมาซึ่งประโยชน์ในการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และกระบวนการตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เกิดขึ้นได้เมื่อมีการนำเข้าและประมวลผลข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ ทำให้ไม่ต้องใช้ ETL ที่ใช้เวลานาน ด้วยการรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างไว้ในที่เก็บข้อมูลเดียว Data Lakehouse ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

• การทำงานร่วมกันที่ดีขึ้นและการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย: สถาปัตยกรรม Data Lakehouse ยังมีคุณสมบัติการทำงานร่วมกันที่ได้รับการปรับปรุงอีกด้วย ในสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบดั้งเดิม ไซโลข้อมูลมักจะขัดขวางการสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่างแผนกหรือทีมต่างๆ ภายในองค์กร อย่างไรก็ตาม ด้วย Data Lakehouse ข้อมูลทั้งหมดจะถูกจัดเก็บไว้ในพื้นที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ ซึ่งช่วยขจัดไซโลเหล่านี้และส่งเสริมการทำงานร่วมกัน 

• การใช้ทรัพยากรอย่างเหมาะสมและความสามารถ ML: Data Lakehouse ใช้ประโยชน์จากพลังของการประมวลผลแบบคลาวด์เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบดิบได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างไว้ในที่เก็บข้อมูลเดียว ธุรกิจจึงสามารถใช้ประโยชน์สูงสุดจากทรัพยากรที่มีอยู่ได้ 

อนาคตของสถาปัตยกรรม Data Lakehouse คืออะไร?

วิศวกรรมข้อมูลจะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดรูปแบบ อนาคตของ Data Lakehouse- วิศวกรข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน Data Lakehouse ที่ประสบความสำเร็จ พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาไปป์ไลน์ข้อมูลที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพ ซึ่งนำเข้า แปลง และจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล 

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/