Озеро даних, найпростіше кажучи, поєднує в собі найкращі функціональні можливості озера даних і сховища даних. Він пропонує уніфіковану платформу для бездоганної інтеграції як структурованих, так і неструктурованих даних, забезпечуючи підприємствам гнучкість, масштабованість і гнучкість у процесах аналітики даних. На відміну від традиційних сховищ даних, які покладаються на жорсткі схеми для організації та зберігання структурованих даних, озеро даних використовує гнучкий підхід схеми за читанням. 

Це означає, що сирі, необроблені дані можуть бути введені в систему без будь-якої попередньо визначеної структури, що дозволяє здійснювати аналіз і дослідження на льоту. Крім того, ключовою перевагою озерниці даних є її здатність використовувати можливості як пакетної обробки, так і обробки в реальному часі. Поєднуючи ці два підходи до обробки в одній архітектурі, організації можуть отримати цінну інформацію як з історичних, так і з останніх наборів потокових даних.

Одним з ключових аспектів, який робить потужну архітектуру data lakehouse, є її інтеграція з аналітикою на основі Spark. За допомогою левериджів Обчислювальна потужність Spark, організації можуть виконувати складні аналітичні завдання на даних, що зберігаються в Lakehouse. Це включає біг для просунутих навчання за допомогою машини алгоритми, виконання складних агрегацій і перетворень, а також виконання ітераційних обчислень. Крім того, озеро даних забезпечує потокову аналітику в реальному часі завдяки плавній інтеграції з потоковими фреймворками, такими як Apache Kafka або Apache Flink. Це дозволяє компаніям аналізувати та отримувати інформацію з потоків даних, що постійно надходять.

Які загальні виклики Lakehouse даних?

Озеро даних, незважаючи на численні переваги, створює кілька проблем, пов’язаних з даними управління, безпека, конфіденційність і відповідність які потрібно вирішити. Управління даними має вирішальне значення для забезпечення точності, послідовності та надійності даних у базі даних. Організації повинні встановити чіткі політики та процеси для контролю якості даних, метаданих і контролю доступу в усій екосистемі.

Безпека є ще однією важливою проблемою при роботі з величезними обсягами даних. Оскільки конфіденційна інформація зберігається в сховищі даних, організації повинні впроваджувати надійні заходи безпеки, такі як методи шифрування та контроль доступу, щоб захистити від несанкціонованого доступу або злому. Правила конфіденційності наприклад GDPR або CCPA вимагають від організацій належного захисту особистої інформації. 

Які ключові особливості архітектури Data Lakehouse?

Різні рівні архітектури сховища даних

За своєю суттю архітектура озера даних складається з трьох рівнів: сховище, обчислення та каталог. Рівень зберігання зберігає raw структуровані та неструктуровані дані без будь-яких змін. Обчислювальний рівень надає можливості обробки й аналізу на додаток до цієї збереженої інформації за допомогою різних механізмів, таких як Apache Spark або Presto. Нарешті, рівень каталогу діє як сховище метаданих, яке забезпечує впорядкований перегляд доступних наборів даних у межах архітектури. 

Зберігання, обробка та інтеграція в Data Lakehouse

Ключовими компонентами бази даних є зберігання, обробка та інтеграція. Компонент зберігання даних lakehouse дозволяє організаціям зберігати величезні обсяги різноманітних типів даних у своїх рідних форматах. Ця гнучкість забезпечує легкий доступ і аналіз обох історичні дані та дані в реальному часі. 

Обробка — ще один важливий компонент, який дає змогу користувачам отримувати цінну інформацію зі збережених даних. Використовуючи технології розподіленого обчислення, такі як Apache Spark або Presto, організації можуть виконувати складні аналітичні завдання, такі як машинне навчання, спеціальні запити або пакетна обробка на своєму базі даних. Інтеграція відіграє життєво важливу роль у з’єднанні різних систем і програм в інфраструктурі організації. Це забезпечує плавне надходження даних із багатьох джерел, наприклад баз даних, хмарних служб або потокових платформ у сховище даних.

Масштабованість і гнучкість архітектури Data Lakehouse  

Однією з головних переваг архітектури data lakehouse є її масштабованість. Традиційним сховищам даних часто важко обробляти постійно зростаючий обсяг, різноманітність і швидкість сучасних даних. Однак за допомогою озерця даних організації можуть плавно масштабувати свою ємність зберігання по горизонталі, додаючи більше вузлів до свого кластера. Це розподілений підхід пропонує ефективну обробку величезних обсягів даних без шкоди для продуктивності. 

Гнучкість, яку пропонує архітектура, має вирішальне значення для адаптації до мінливих потреб бізнесу. Дані в Lakehouse можна зберігати в необробленому вигляді без будь-якої попередньо визначеної схеми чи структури, що полегшує розміщення нових типів інформації, щойно вони з’являться. Ця гнучкість дозволяє організаціям отримувати та зберігати різноманітні набори даних із різних джерел, не турбуючись про попередні перетворення чи модифікації схеми.

Масштабованість і гнучкість, які забезпечує архітектура data lakehouse, дозволяють підприємствам ефективно зберігати величезні обсяги структурованої та неструктурованої інформації, залишаючись адаптованими до майбутніх змін у своїх аналітичних вимогах.     

Поглинання та перетворення даних у Data Lakehouse

Аналітика в реальному часі та пакетна обробка є ключовими компонентами архітектури озера даних, що дозволяє організаціям використовувати потужність даних прийом всередину і трансформація. Ці можливості полегшують отримання цінної інформації з даних у реальному часі та історичних даних, забезпечуючи своєчасне прийняття рішень і підвищуючи загальну гнучкість бізнесу. 

Управління даними та управління якістю в Data Lakehouses 

Управління та якість даних є двома ключовими аспектами архітектури озерця даних, що охоплює різні ключові компоненти, такі як забезпечення виконання схеми, метадані управління та управління даними. 

Застосування схеми відіграє життєво важливу роль у підтримці узгодженості та надійності даних у базі даних. Це передбачає визначення та застосування попередньо визначених схем для різних наборів даних, щоб забезпечити відповідність структури та формату даних певним стандартам. Застосовуючи правила схеми, організації можуть запобігти неузгодженості або розбіжностям у своїх наборах даних, забезпечуючи бездоганну інтеграцію та аналіз. 

Управління метаданими — ще один важливий компонент, який допомагає в організації та описі даних, що зберігаються в базі даних. Це передбачає збір комплексних метаданих, включаючи інформацію про джерело, структуру, зв’язки та шаблони використання даних. Ефективне керування метаданими дозволяє краще розуміти та відкривати доступні набори даних, одночасно сприяючи ефективним запитам і операціям пошуку. 

Управління даними є невід’ємною частиною забезпечення дотримання нормативних вимог, політики конфіденційності, заходів безпеки та етичних міркувань. Це передбачає встановлення політики, процедур, ролей, обов’язків і структур для управління загальним управлінням даними в організації. Управління даними гарантує наявність відповідних елементів контролю для контролю доступу, механізмів авторизації, журналів аудиту, політики збереження та інших аспектів, пов’язаних із безпекою даних.

Інтегрована система запитів і єдиний доступ до даних

Вбудований механізм запитів дозволяє безперебійно надсилати запити й обробляти великі обсяги даних, що зберігаються в базі даних. Це дає змогу організаціям виконувати аналітику в режимі реального часу на різноманітних наборах даних без необхідності переміщувати або трансформувати їх в окрему систему. 

Крім того, функція уніфікованого доступу до даних забезпечує доступ до всіх типів даних за допомогою єдиної мови запитів або інтерфейсу. Це спрощує загальний процес керування даними та скорочує час навчання для аналітиків та інженерів. 

Розширені можливості аналітики та безпеки

Архітектура Data Lakehouse включає розширені аналітичні можливості та функції безпеки. Одним з ключових аспектів є можливість використовувати потокові дані в реальному часі, що дозволяє організаціям обробляти й аналізувати інформацію, що надходить, що дозволяє своєчасно приймати рішення. 

Інтеграція машинного навчання — це ще один важливий компонент архітектури озерця даних, який дозволяє організаціям виявляти цінні закономірності та тенденції, отримувати корисну інформацію та робити точні прогнози. 

У зв’язку зі збільшенням випадків витоку даних і конфіденційності заходи безпеки є головним пріоритетом для глобальних організацій. Озера даних забезпечують розширені заходи безпеки, такі як передові методи шифрування, контроль доступу на основі ролей, можливості аудиту та відповідність галузевим стандартам. 

Які переваги архітектури Data Lakehouse?

Нижче наведено стислий перелік ключових переваг Data Lakehouse:

• Централізоване зберігання даних: Ця функція пропонує кілька переваг для покращеного керування даними та спрощеної інтеграції даних. Завдяки централізованому підходу організації можуть зберігати величезні обсяги структурованих і неструктурованих даних в одному розташуванні, усуваючи потребу в кількох ізольованих системах. 

• Доступ до кількох джерел даних: Дані з різних відділів, додатків і зовнішніх джерел можна завантажувати в базу даних, створюючи цілісне уявлення про інформаційні активи організації. Організації можуть застосовувати узгоджені політики та засоби контролю для всієї збереженої інформації, забезпечуючи дотримання нормативних вимог. 

• Покращене управління якістю даних: Процеси очищення та перетворення даних можна застосовувати однаково.     

• Масштабованість і гнучкість: Масштабованість і гнучкість архітектури озера даних дозволяють організаціям розкрити потужність економічно ефективного управління даними. Завдяки озеру даних підприємства можуть легко зберігати й обробляти величезні обсяги різноманітних наборів даних без необхідності масштабних перетворень або попередньо визначених схем. 

• Перевага хмари: Використовуючи хмарні платформи, організації можуть динамічно масштабувати свої сховища та обчислювальні ресурси відповідно до попиту, оптимізуючи витрати, зберігаючи при цьому високі рівні продуктивності. 

• Аналітика в реальному часі та швидке прийняття рішень: Прийняття архітектури озера даних приносить переваги в аналітиці в реальному часі та прискорює процеси прийняття рішень. Аналітика в режимі реального часу стає можливою, оскільки дані надходять і обробляються практично в режимі реального часу, усуваючи потребу в ETL, що забирає багато часу. Консолідуючи структуровані та неструктуровані дані в єдиному сховищі, озеро даних дозволяє підприємствам швидко та ефективно отримувати доступ до величезних обсягів інформації.

• Розширена співпраця та демократизація даних: Архітектура Data Lakehouse також пропонує розширені функції співпраці. У традиційних архітектурах даних розміщення даних часто перешкоджає спілкуванню та співпраці між різними відділами або групами в організації. Однак за допомогою озерця даних усі дані зберігаються в централізованому сховищі, усуваючи ці роз’єми та сприяючи співпраці. 

• Оптимізоване використання ресурсів і можливості ML: Data lakehouse використовує потужність хмарних обчислень для ефективного зберігання та обробки величезних обсягів даних у необробленому вигляді. Консолідуючи структуровані та неструктуровані дані в єдиному сховищі, компанії можуть максимально використати наявні ресурси. 

Яке майбутнє архітектури Data Lakehouse?

Інженерія даних відіграватиме ключову роль у формуванні майбутнє бази даних. Інженери з обробки даних відіграють вирішальну роль у проектуванні, створенні та підтримці інфраструктури, необхідної для успішного впровадження озер даних. Вони відповідають за розробку масштабованих і ефективних конвеєрів даних, які приймають, перетворюють і зберігають величезні обсяги структурованих і неструктурованих даних. 

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/