Bir veri göl evi, en basit ifadeyle, bir veri gölünün ve bir veri ambarının en iyi işlevlerini birleştirir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri sorunsuz bir şekilde entegre etmek için birleşik bir platform sunarak işletmelere veri analizi süreçlerinde çeviklik, ölçeklenebilirlik ve esneklik sağlar. Yapılandırılmış verileri düzenlemek ve depolamak için katı şemalara dayanan geleneksel veri ambarlarından farklı olarak veri göl evi, esnek okuma sırasında şema yaklaşımı. 

Bu, ham, işlenmemiş verilerin herhangi bir önceden tanımlanmış yapı olmadan sisteme alınabileceği ve anında analiz ve araştırmaya olanak tanıyacağı anlamına gelir. Dahası, veri göl evinin önemli bir avantajı hem toplu hem de gerçek zamanlı işleme yeteneklerinden yararlanabilmesidir. Kuruluşlar, bu iki işleme yaklaşımını tek bir mimaride birleştirerek hem geçmiş hem de güncel akış veri kümelerinden değerli bilgiler elde edebilir.

Veri göl evi mimarisini güçlü kılan önemli yönlerden biri, Spark tabanlı analitiklerle entegrasyonudur. Kaldıraç gücüyle Spark'ın işlem gücükuruluşlar göl evinde depolanan veriler üzerinde karmaşık analitik görevleri gerçekleştirebilir. Buna ileri düzey çalıştırma da dahildir makine öğrenme algoritmalar, karmaşık toplamalar ve dönüşümler gerçekleştirme ve yinelemeli hesaplamalar yürütme. Ayrıca bir veri göl evi, Apache Kafka veya Apache Flink gibi akış çerçeveleriyle sorunsuz bir şekilde bütünleşerek gerçek zamanlı akış analitiğini mümkün kılar. Bu, işletmelerin sürekli olarak akan veri akışlarını geldikçe analiz etmelerine ve bunlardan içgörüler elde etmelerine olanak tanır.

Ortak Veri Lakehouse Zorlukları Nelerdir?

Veri göl evi, birçok faydasına rağmen, veriyle ilgili çeşitli zorlukları da beraberinde getiriyor yönetim, güvenlik, gizlilik ve uyumluluk bunun ele alınması gerekiyor. Veri yönetimi, bir veri gölü evindeki verilerin doğruluğunu, tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Kuruluşların tüm ekosistem genelinde veri kalitesi kontrolünü, meta veri yönetimini ve erişim kontrollerini yönetmek için net politikalar ve süreçler oluşturması gerekir.

Büyük miktarda veriyle uğraşırken güvenlik bir diğer önemli husustur. Veri gölünde bulunan hassas bilgiler nedeniyle kuruluşların, yetkisiz erişime veya ihlallere karşı koruma sağlamak için şifreleme teknikleri ve erişim kontrolleri gibi sağlam güvenlik önlemlerini uygulaması gerekir. Gizlilik düzenlemeleri GDPR veya CCPA gibi kuruluşların kişisel bilgileri uygun şekilde korumasını gerektirir. 

Data Lakehouse Mimarisinin Temel Özellikleri Nelerdir?

Veri Ambarı Mimarisinin Farklı Katmanları

Bir veri göl evi mimarisi özünde üç katmandan oluşur: depolama, bilgi işlem ve katalog. Depolama katmanı ham verileri depolar yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler herhangi bir değişiklik yapılmadan Bilgi işlem katmanı, Apache Spark veya Presto gibi çeşitli motorlardan yararlanarak bu depolanan bilgilerin üzerinde işleme ve analiz yetenekleri sağlar. Son olarak katalog katmanı, mimari içindeki mevcut veri kümelerinin düzenli bir görünümünü sağlayan bir meta veri deposu görevi görür. 

Data Lakehouse'da Depolama, İşleme ve Entegrasyon

Veri göl evinin temel bileşenleri depolama, işleme ve entegrasyondur. Veri göl evinin depolama bileşeni, kuruluşların çok büyük miktarda ve farklı türdeki verileri kendi yerel formatlarında depolamasına olanak tanır. Bu esneklik her ikisine de kolay erişim ve analiz sağlar. tarihsel ve gerçek zamanlı veriler. 

İşleme, kullanıcılara depolanan verilerden değerli bilgiler elde etme yetkisi veren bir diğer kritik bileşendir. Kuruluşlar, Apache Spark veya Presto gibi dağıtılmış bilgi işlem teknolojilerinden yararlanarak, veri gölevlerinde makine öğrenimi, anlık sorgulama veya toplu işleme gibi karmaşık analitik görevlerini gerçekleştirebilir. Entegrasyon, bir kuruluşun altyapısındaki çeşitli sistem ve uygulamaların birbirine bağlanmasında hayati bir rol oynar. Gibi birden fazla kaynaktan kesintisiz veri alımını sağlar. veritabanları, bulut hizmetleri veya akış platformları veri göl evine.

Data Lakehouse Mimarisinin Ölçeklenebilirliği ve Esnekliği  

Veri göl evi mimarisinin temel faydalarından biri ölçeklenebilirliğidir. Geleneksel veri ambarları, günümüz verilerinin sürekli artan hacmini, çeşitliliğini ve hızını idare etmekte sıklıkla zorluk çeker. Ancak bir veri göl evi ile kuruluşlar, kümelerine daha fazla düğüm ekleyerek depolama kapasitelerini yatay olarak sorunsuz bir şekilde ölçeklendirebilirler. Bu dağıtıldı yaklaşımı, performanstan ödün vermeden büyük miktarlardaki verilerin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar. 

Mimarinin sunduğu esneklik, gelişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamada çok önemlidir. Bir göl evindeki veriler, önceden tanımlanmış herhangi bir şema veya yapı olmadan ham haliyle saklanabilir, bu da ortaya çıktıkça yeni bilgi türlerinin uyumunu kolaylaştırır. Bu esneklik, kuruluşların, önceden dönüşümler veya şema değişiklikleri konusunda endişelenmeden, çeşitli kaynaklardan çeşitli veri kümelerini yakalayıp depolamasına olanak tanır.

Veri göl evi mimarisinin sağladığı ölçeklenebilirlik ve esneklik, işletmelerin analitik gereksinimlerinde gelecekteki değişikliklere uyum sağlamayı sürdürürken büyük miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgiyi verimli bir şekilde depolamasına olanak tanır.     

Data Lakehouse'da Veri Kullanımı ve Dönüşümü

Gerçek zamanlı analiz ve toplu işleme, veri göl evi mimarisinin önemli bileşenleridir ve kuruluşların verilerin gücünden yararlanmasını sağlar yeme ve dönüşüm. Bu yetenekler, hem gerçek zamanlı hem de geçmiş verilerden değerli içgörülerin elde edilmesini kolaylaştırarak zamanında karar alınmasını sağlar ve genel iş çevikliğini artırır. 

Veri Gölevlerinde Veri Yönetişimi ve Kalite Yönetimi 

Veri yönetişimi ve kalitesi, veri göl evi mimarisinin iki önemli unsurudur; şema uygulaması, meta yönetimi ve veri yönetimi. 

Şema uygulaması, bir veri göl evi içindeki verilerin tutarlılığını ve güvenilirliğini korumada hayati bir rol oynar. Verilerin yapısının ve formatının belirli standartlara uygun olmasını sağlamak amacıyla farklı veri kümeleri için önceden tanımlanmış şemaların tanımlanmasını ve uygulanmasını içerir. Kuruluşlar, şema kurallarını uygulayarak veri kümelerindeki tutarsızlıkları veya tutarsızlıkları önleyebilir ve sorunsuz entegrasyon ve analize olanak sağlayabilir. 

Meta veri yönetimi, bir veri göl evinde depolanan verilerin düzenlenmesine ve tanımlanmasına yardımcı olan bir diğer önemli bileşendir. Verilerin kaynağı, yapısı, ilişkileri ve kullanım kalıpları hakkında bilgiler dahil olmak üzere kapsamlı meta verilerin yakalanmasını içerir. Etkili meta veri yönetimi, verimli sorgulama ve alma işlemlerini kolaylaştırırken, mevcut veri kümelerinin daha iyi anlaşılmasını ve keşfedilmesini sağlar. 

Veri yönetimi Düzenleyici gerekliliklere, gizlilik politikalarına, güvenlik önlemlerine ve etik hususlara uygunluğun sağlanmasının ayrılmaz bir parçasıdır. Bir kuruluş içindeki verilerin genel yönetimini yönetmek için politikalar, prosedürler, roller, sorumluluklar ve çerçeveler oluşturmayı içerir. Veri yönetişimi, erişim kontrolü, yetkilendirme mekanizmaları, denetim izleri, saklama politikaları ve veri güvenliğiyle ilgili diğer hususlar için uygun kontrollerin mevcut olmasını sağlar.

Entegre Sorgu Motoru ve Birleşik Veri Erişimi

Entegre sorgu motoru, veri göletinde depolanan büyük miktarda verinin kesintisiz olarak sorgulanmasına ve işlenmesine olanak tanır. Bu, kuruluşların çeşitli veri kümelerini ayrı bir sisteme taşımaya veya dönüştürmeye gerek kalmadan bunlar üzerinde gerçek zamanlı analizler gerçekleştirmesine olanak tanır. 

Ayrıca, birleştirilmiş veri erişim özelliği, tek bir sorgulama dili veya arayüzü kullanılarak her türlü veriye erişilebilmesini sağlar. Bu, genel veri yönetimi sürecini basitleştirir ve analistler ile mühendisler için öğrenme eğrisini azaltır. 

Analitik ve Güvenlik için Gelişmiş Yetenekler

Veri göl evi mimarisi, gelişmiş analitik yetenekleri ve güvenlik özelliklerini içerir. Önemli yönlerden biri, kuruluşların bilgileri akarken işlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyan ve zamanında karar almayı mümkün kılan gerçek zamanlı akış verilerinden yararlanma yeteneğidir. 

ML entegrasyonu, kuruluşların değerli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmasına, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmesine ve doğru tahminler yapmasına olanak tanıyan veri göl evi mimarisinin bir diğer hayati bileşenidir. 

Artan veri ihlalleri ve gizlilik ihlalleri nedeniyle güvenlik önlemleri küresel kuruluşlar için en önemli önceliktir. Veri göl evleri, gelişmiş şifreleme yöntemleri, rol tabanlı erişim kontrolleri, denetim yetenekleri ve endüstri standartlarıyla uyumluluk gibi gelişmiş güvenlik önlemleri sağlar. 

Data Lakehouse Mimarisinin Faydaları Nelerdir?

Veri göl evinin temel faydalarının bir özetini burada bulabilirsiniz:

• Merkezi veri depolama: Bu özellik, gelişmiş veri yönetimi ve kolaylaştırılmış veri entegrasyonu için çeşitli avantajlar sunar. Merkezi bir yaklaşımla kuruluşlar, çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi tek bir konumda depolayabilir ve birden fazla silo sistemine olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir. 

• Birden fazla veri kaynağına erişim: Farklı departmanlardan, uygulamalardan ve dış kaynaklardan gelen veriler veri gölüne alınabilir ve böylece kuruluşun bilgi varlıklarının bütünsel bir görünümü oluşturulur. Kuruluşlar, depolanan tüm bilgiler üzerinde tutarlı politikalar ve kontroller uygulayabilir, böylece yasal gerekliliklere uygunluk sağlanır. 

• Geliştirilmiş veri kalitesi yönetimi: Veri temizleme ve dönüştürme işlemleri aynı şekilde uygulanabilir.     

• Ölçeklenebilirlik ve esneklik: Veri göl evi mimarisinin ölçeklenebilirliği ve esnekliği, kuruluşların uygun maliyetli veri yönetiminin gücünü açığa çıkarmasına olanak tanır. Bir veri göl evi ile işletmeler, kapsamlı dönüşümlere veya önceden tanımlanmış şemalara ihtiyaç duymadan çok büyük hacimlerde farklı veri kümelerini kolayca depolayabilir ve işleyebilir. 

• Bulut avantajı: Kuruluşlar, bulut tabanlı platformlardan yararlanarak depolama ve bilgi işlem kaynaklarını talebe göre dinamik olarak ölçeklendirebilir, yüksek performans seviyelerini korurken maliyetleri optimize edebilir. 

• Gerçek zamanlı analiz ve daha hızlı karar alma: Veri göl evi mimarisinin benimsenmesi, gerçek zamanlı analitik ve daha hızlı karar alma süreçlerinde fayda sağlar. Veriler neredeyse gerçek zamanlı olarak alınıp işlendiğinden, gerçek zamanlı analizler mümkün hale geliyor ve bu da zaman alıcı ETL ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tek bir depoda birleştiren veri göl evi, işletmelerin büyük miktardaki bilgiye hızlı ve verimli bir şekilde erişmesini sağlar.

• Gelişmiş işbirliği ve verilerin demokratikleştirilmesi: Veri göl evi mimarisi aynı zamanda gelişmiş işbirliği özellikleri de sunar. Geleneksel veri mimarilerinde veri siloları genellikle bir kuruluş içindeki farklı departmanlar veya ekipler arasındaki iletişimi ve işbirliğini engeller. Ancak veri göl evi ile tüm veriler merkezi bir depoda depolanır, bu silolar ortadan kaldırılır ve işbirliği teşvik edilir. 

• Optimize edilmiş kaynak kullanımı ve ML yetenekleri: Veri göl evi, büyük miktarlarda veriyi ham haliyle verimli bir şekilde depolamak ve işlemek için bulut bilişimin gücünden yararlanır. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tek bir veri deposunda birleştirerek işletmeler mevcut kaynaklarından en iyi şekilde yararlanabilirler. 

Data Lakehouse Mimarisinin Geleceği Nedir?

Veri mühendisliği, geleceğin şekillendirilmesinde önemli bir rol oynayacak. veri göl evinin geleceği. Veri mühendisleri, başarılı veri göl evi uygulamaları için gerekli altyapının tasarlanması, inşa edilmesi ve sürdürülmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır. Çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi alan, dönüştüren ve depolayan ölçeklenebilir ve verimli veri hatları geliştirmekten sorumludurlar. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/