Một kho dữ liệu, theo cách hiểu đơn giản nhất, kết hợp các chức năng tốt nhất của hồ dữ liệu và kho dữ liệu. Nó cung cấp một nền tảng thống nhất để tích hợp liền mạch cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, mang lại cho doanh nghiệp sự linh hoạt, khả năng mở rộng và tính linh hoạt trong quy trình phân tích dữ liệu của họ. Không giống như các kho dữ liệu truyền thống dựa vào các lược đồ cứng nhắc để tổ chức và lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, kho dữ liệu sử dụng một linh hoạt cách tiếp cận lược đồ khi đọc. 

Điều này có nghĩa là dữ liệu thô, chưa được xử lý có thể được đưa vào hệ thống mà không cần bất kỳ cấu trúc nào được xác định trước, cho phép phân tích và khám phá nhanh chóng. Hơn nữa, lợi thế chính của data lakehouse là khả năng tận dụng cả khả năng xử lý hàng loạt và thời gian thực. Bằng cách kết hợp hai phương pháp xử lý này trong một kiến ​​trúc duy nhất, các tổ chức có thể rút ra những hiểu biết có giá trị từ cả bộ dữ liệu lịch sử và bộ dữ liệu phát trực tuyến cập nhật từng phút.

Một khía cạnh quan trọng giúp kiến ​​trúc data lakehouse trở nên mạnh mẽ là sự tích hợp của nó với các phân tích dựa trên Spark. Bằng cách tận dụng Sức mạnh xử lý của Spark, các tổ chức có thể thực hiện các nhiệm vụ phân tích phức tạp trên dữ liệu được lưu trữ trong Lakehouse. Điều này bao gồm việc chạy nâng cao học máy các thuật toán, thực hiện các phép tổng hợp và biến đổi phức tạp cũng như thực hiện các phép tính lặp. Hơn nữa, kho dữ liệu cho phép phân tích phát trực tuyến theo thời gian thực bằng cách tích hợp liền mạch với các khung phát trực tuyến như Apache Kafka hoặc Apache Flink. Điều này cho phép các doanh nghiệp phân tích và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ các luồng dữ liệu liên tục chảy khi chúng đến.

Những thách thức của Lakehouse về dữ liệu chung là gì?

Nhà lưu trữ dữ liệu, mặc dù có nhiều lợi ích nhưng vẫn đặt ra một số thách thức liên quan đến dữ liệu. quản trị, bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ cần được giải quyết. Quản trị dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu trong kho lưu trữ dữ liệu. Các tổ chức phải thiết lập các chính sách và quy trình rõ ràng để quản lý việc kiểm soát chất lượng dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập trên toàn bộ hệ sinh thái.

Bảo mật là một mối quan tâm đáng kể khác khi xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Với thông tin nhạy cảm nằm trong kho dữ liệu, các tổ chức phải triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như kỹ thuật mã hóa và kiểm soát quyền truy cập để bảo vệ khỏi hành vi truy cập hoặc vi phạm trái phép. Quy định về quyền riêng tư như GDPR hoặc CCPA yêu cầu các tổ chức bảo vệ thông tin cá nhân một cách thích hợp. 

Các tính năng chính của Kiến trúc Data Lakehouse là gì?

Các lớp khác nhau của kiến ​​trúc kho dữ liệu

Về cốt lõi, kiến ​​trúc data lakehouse bao gồm ba lớp: lưu trữ, tính toán và danh mục. Lớp lưu trữ lưu trữ dữ liệu thô có cấu trúc và không có cấu trúc dữ liệu mà không có bất kỳ sửa đổi nào. Lớp điện toán cho phép khả năng xử lý và phân tích dựa trên thông tin được lưu trữ này bằng cách tận dụng các công cụ khác nhau như Apache Spark hoặc Presto. Cuối cùng, lớp danh mục hoạt động như một kho lưu trữ siêu dữ liệu cung cấp chế độ xem có tổ chức về các bộ dữ liệu có sẵn trong kiến ​​trúc. 

Lưu trữ, xử lý và tích hợp trong Data Lakehouse

Các thành phần chính của kho dữ liệu là lưu trữ, xử lý và tích hợp. Thành phần lưu trữ của kho lưu trữ dữ liệu cho phép các tổ chức lưu trữ lượng lớn các loại dữ liệu đa dạng ở định dạng gốc của chúng. Tính linh hoạt này cho phép dễ dàng truy cập và phân tích cả hai dữ liệu lịch sử và thời gian thực. 

Xử lý là một thành phần quan trọng khác giúp trao quyền cho người dùng rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu được lưu trữ. Bằng cách tận dụng các công nghệ điện toán phân tán như Apache Spark hoặc Presto, các tổ chức có thể thực hiện các tác vụ phân tích phức tạp như học máy, truy vấn đặc biệt hoặc xử lý hàng loạt trên kho dữ liệu của họ. Tích hợp đóng một vai trò quan trọng trong việc kết nối các hệ thống và ứng dụng khác nhau trong cơ sở hạ tầng của tổ chức. Nó cho phép nhập dữ liệu liền mạch từ nhiều nguồn như cơ sở dữ liệu, dịch vụ đám mây hoặc nền tảng phát trực tuyến vào nhà lưu trữ dữ liệu.

Khả năng mở rộng và tính linh hoạt của kiến ​​trúc Data Lakehouse  

Một trong những lợi ích chính của kiến ​​trúc data lakehouse là khả năng mở rộng của nó. Kho dữ liệu truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý khối lượng, sự đa dạng và tốc độ ngày càng tăng của dữ liệu hiện đại. Tuy nhiên, với kho lưu trữ dữ liệu, các tổ chức có thể mở rộng quy mô dung lượng lưu trữ theo chiều ngang một cách liền mạch bằng cách thêm nhiều nút hơn vào cụm của họ. Cái này phân phối Cách tiếp cận này cung cấp khả năng xử lý hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. 

Tính linh hoạt được cung cấp bởi kiến ​​trúc là rất quan trọng trong việc thích ứng với nhu cầu kinh doanh đang phát triển. Dữ liệu trong Lakehouse có thể được lưu trữ ở dạng thô mà không cần bất kỳ lược đồ hoặc cấu trúc nào được xác định trước, giúp dễ dàng cung cấp các loại thông tin mới khi nó phát sinh. Tính linh hoạt này cho phép các tổ chức thu thập và lưu trữ các bộ dữ liệu đa dạng từ nhiều nguồn khác nhau mà không phải lo lắng về các chuyển đổi ban đầu hoặc sửa đổi lược đồ.

Khả năng mở rộng và tính linh hoạt do kiến ​​trúc data lakehouse mang lại cho phép các doanh nghiệp lưu trữ hiệu quả lượng lớn thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc trong khi vẫn có thể thích ứng với những thay đổi trong tương lai về yêu cầu phân tích của họ.     

Nhập và chuyển đổi dữ liệu trong Data Lakehouse

Phân tích thời gian thực và xử lý hàng loạt là những thành phần quan trọng của kiến ​​trúc kho dữ liệu, cho phép các tổ chức khai thác sức mạnh của dữ liệu tiêu hóa và sự biến đổi. Những khả năng này tạo điều kiện thuận lợi cho việc khai thác những hiểu biết có giá trị từ cả dữ liệu lịch sử và thời gian thực, đảm bảo đưa ra quyết định kịp thời và nâng cao tính linh hoạt tổng thể của doanh nghiệp. 

Quản trị dữ liệu và quản lý chất lượng trong Data Lakehouse 

Quản trị và chất lượng dữ liệu là hai khía cạnh quan trọng của kiến ​​trúc kho dữ liệu - bao gồm nhiều thành phần chính khác nhau như thực thi lược đồ, siêu dữ liệu quản lý và quản trị dữ liệu. 

Việc thực thi lược đồ đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu trong kho dữ liệu. Nó liên quan đến việc xác định và thực thi các lược đồ được xác định trước cho các bộ dữ liệu khác nhau để đảm bảo rằng cấu trúc và định dạng của dữ liệu tuân thủ các tiêu chuẩn cụ thể. Bằng cách thực thi các quy tắc lược đồ, các tổ chức có thể ngăn chặn sự không nhất quán hoặc khác biệt trong tập dữ liệu của mình, cho phép tích hợp và phân tích liền mạch. 

Quản lý siêu dữ liệu là một thành phần thiết yếu khác hỗ trợ tổ chức và mô tả dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu. Nó liên quan đến việc thu thập siêu dữ liệu toàn diện, bao gồm thông tin về nguồn, cấu trúc, mối quan hệ và kiểu sử dụng dữ liệu. Quản lý siêu dữ liệu hiệu quả cho phép hiểu rõ hơn và khám phá các bộ dữ liệu có sẵn đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho các hoạt động truy vấn và truy xuất hiệu quả. 

Quản trị dữ liệu là không thể thiếu để đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định, chính sách quyền riêng tư, biện pháp bảo mật và các cân nhắc về đạo đức. Nó liên quan đến việc thiết lập các chính sách, thủ tục, vai trò, trách nhiệm và khuôn khổ để quản lý việc quản lý dữ liệu tổng thể trong một tổ chức. Quản trị dữ liệu đảm bảo áp dụng các biện pháp kiểm soát phù hợp để kiểm soát quyền truy cập, cơ chế ủy quyền, quy trình kiểm toán, chính sách lưu giữ và các khía cạnh khác liên quan đến bảo mật dữ liệu.

Công cụ truy vấn tích hợp và truy cập dữ liệu hợp nhất

Công cụ truy vấn tích hợp cho phép truy vấn và xử lý liền mạch lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu. Điều này cho phép các tổ chức thực hiện phân tích theo thời gian thực trên các bộ dữ liệu đa dạng mà không cần phải di chuyển hoặc chuyển đổi chúng thành một hệ thống riêng biệt. 

Hơn nữa, tính năng truy cập dữ liệu hợp nhất đảm bảo rằng tất cả các loại dữ liệu có thể được truy cập bằng một ngôn ngữ truy vấn hoặc giao diện duy nhất. Điều này giúp đơn giản hóa quy trình quản lý dữ liệu tổng thể và giảm thời gian học tập cho các nhà phân tích và kỹ sư. 

Khả năng nâng cao cho phân tích và bảo mật

Kiến trúc data lakehouse bao gồm các khả năng phân tích nâng cao và các tính năng bảo mật. Một khía cạnh quan trọng là khả năng khai thác dữ liệu truyền phát theo thời gian thực, cho phép các tổ chức xử lý và phân tích thông tin khi nó truyền vào, cho phép đưa ra quyết định kịp thời. 

Tích hợp ML là một thành phần quan trọng khác của kiến ​​trúc kho dữ liệu, cho phép các tổ chức khám phá các mô hình và xu hướng có giá trị, rút ​​ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động và đưa ra dự đoán chính xác. 

Với các trường hợp vi phạm dữ liệu và vi phạm quyền riêng tư ngày càng gia tăng, các biện pháp bảo mật là ưu tiên hàng đầu của các tổ chức toàn cầu. Kho dữ liệu cung cấp các biện pháp bảo mật nâng cao như phương pháp mã hóa nâng cao, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, khả năng kiểm tra và tuân thủ các tiêu chuẩn ngành. 

Lợi ích của kiến ​​trúc Data Lakehouse là gì?

Dưới đây là tóm tắt về những lợi ích chính của kho lưu trữ dữ liệu:

• Lưu trữ dữ liệu tập trung: Tính năng này mang lại một số lợi ích để cải thiện việc quản lý dữ liệu và tích hợp dữ liệu hợp lý. Với cách tiếp cận tập trung, các tổ chức có thể lưu trữ một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở một vị trí duy nhất, loại bỏ nhu cầu về nhiều hệ thống riêng biệt. 

• Truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu: Dữ liệu từ các phòng ban, ứng dụng và nguồn bên ngoài khác nhau có thể được đưa vào kho dữ liệu, tạo ra cái nhìn toàn diện về tài sản thông tin của tổ chức. Các tổ chức có thể thực thi các chính sách và biện pháp kiểm soát nhất quán trên tất cả thông tin được lưu trữ, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định. 

• Cải thiện quản lý chất lượng dữ liệu: Quá trình làm sạch và chuyển đổi dữ liệu có thể được áp dụng thống nhất.     

• Khả năng mở rộng và linh hoạt: Khả năng mở rộng và tính linh hoạt của kiến ​​trúc data lakehouse cho phép các tổ chức giải phóng sức mạnh của việc quản lý dữ liệu hiệu quả về mặt chi phí. Với kho lưu trữ dữ liệu, doanh nghiệp có thể dễ dàng lưu trữ và xử lý khối lượng lớn các bộ dữ liệu đa dạng mà không cần phải chuyển đổi rộng rãi hoặc lược đồ được xác định trước. 

• Lợi thế của đám mây: Bằng cách tận dụng nền tảng dựa trên đám mây, các tổ chức có thể linh hoạt mở rộng quy mô lưu trữ và tính toán tài nguyên theo nhu cầu, tối ưu hóa chi phí trong khi vẫn duy trì mức hiệu suất cao. 

• Phân tích thời gian thực và ra quyết định nhanh hơn: Việc áp dụng kiến ​​trúc data lakehouse mang lại lợi ích trong phân tích thời gian thực và quy trình ra quyết định nhanh hơn. Phân tích thời gian thực trở nên khả thi khi dữ liệu được nhập và xử lý gần như thời gian thực, loại bỏ nhu cầu sử dụng ETL tốn thời gian. Bằng cách hợp nhất dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc trong một kho lưu trữ duy nhất, kho dữ liệu cho phép doanh nghiệp truy cập lượng thông tin khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả.

• Tăng cường hợp tác và dân chủ hóa dữ liệu: Kiến trúc data lakehouse cũng cung cấp các tính năng cộng tác nâng cao. Trong kiến ​​trúc dữ liệu truyền thống, silo dữ liệu thường cản trở việc liên lạc và cộng tác giữa các bộ phận hoặc nhóm khác nhau trong một tổ chức. Tuy nhiên, với kho lưu trữ dữ liệu, tất cả dữ liệu được lưu trữ trong một kho lưu trữ tập trung, loại bỏ các kho lưu trữ này và thúc đẩy sự cộng tác. 

• Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và khả năng ML: Kho dữ liệu tận dụng sức mạnh của điện toán đám mây để lưu trữ và xử lý hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ ở dạng thô. Bằng cách hợp nhất dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc vào một kho lưu trữ duy nhất, doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa các tài nguyên hiện có của mình. 

Tương lai của kiến ​​trúc Data Lakehouse là gì?

Kỹ thuật dữ liệu sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của một nhà hồ dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc thiết kế, xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng cần thiết để triển khai kho dữ liệu thành công. Họ chịu trách nhiệm phát triển các đường dẫn dữ liệu hiệu quả và có thể mở rộng để thu thập, chuyển đổi và lưu trữ lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/