Data Lakehouse: Ενισχύοντας το ταξίδι σας βάσει δεδομένων

Το Data Lakehouse είναι μια νέα και αναδυόμενη αρχιτεκτονική διαχείρισης δεδομένων που συνδυάζει τα καλύτερα μέρη μιας λίμνης δεδομένων και μιας αποθήκης δεδομένων. Χρησιμοποιώντας ένα data lakehouse, έχετε τη δυνατότητα να αποθηκεύετε διαφορετικούς τύπους δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα και να εκτελείτε ερωτήματα και αναλύσεις συμβατές με ACID.

Λοιπόν, γιατί να χρησιμοποιήσετε ένα data lakehouse; Ως ανώτερος μηχανικός λογισμικού, μπορώ να καταλάβω πόσο δύσκολο είναι όταν πρέπει να διαχειριστείς και να συντηρήσεις δύο ξεχωριστά συστήματα και να έχεις μεγάλο όγκο δεδομένων από το ένα στο άλλο.

Εάν θέλετε να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα σας για την εκτέλεση επιχειρηματικών αναλυτικών στοιχείων και τη δημιουργία αναφορών, πρέπει να αποθηκεύσετε δομημένα δεδομένα σε μια αποθήκη δεδομένων. Από την άλλη πλευρά, για να αποθηκεύσετε όλα τα δεδομένα που προέρχονται από διάφορες πηγές δεδομένων και στην αρχική τους μορφή, χρειάζεστε μια λίμνη δεδομένων. Έχοντας ένα ενιαίο σπίτι στη λίμνη εξαλείφεται αυτή η ανάγκη διατήρησης διαφορετικών συστημάτων καθώς φέρνει το καλύτερο και των δύο κόσμων.

Σημασία του Data Lakehouse

Για να αναπτύξετε τον οργανισμό και την επιχείρησή σας, πρέπει να είστε σε θέση να αποθηκεύετε και να αναλύετε δεδομένα ανεξάρτητα από τη μορφή ή τη δομή. Τα data lakehouses είναι σημαντικά για τη σύγχρονη διαχείριση δεδομένων επειδή αντιμετωπίζουν τους περιορισμούς τόσο των λιμνών δεδομένων όσο και των αποθηκών δεδομένων.

Οι λίμνες δεδομένων σας μπορούν συχνά να μετατραπούν σε βάλτους δεδομένων, όπου τα δεδομένα απορρίπτονται χωρίς καμία δομή ή διακυβέρνηση. Αυτό καθιστά δύσκολη την εύρεση και χρήση των δεδομένων και μπορεί επίσης να οδηγήσει σε προβλήματα ποιότητας δεδομένων. Από την άλλη πλευρά, η ύπαρξη μιας αποθήκης δεδομένων σας οδηγεί συχνά να είστε πολύ άκαμπτοι. Επίσης γίνεται ακριβό.

Ένα data lakehouse έχει το δικό του σύνολο χαρακτηριστικών. Ας τους ρίξουμε μια ματιά.

Χαρακτηριστικά ενός Data Lakehouse

Πριν βουτήξετε στην αρχιτεκτονική data lakehouse, ας δούμε τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά ή χαρακτηριστικά ενός data lakehouse.

Υποστηρίζει συναλλαγές – Όταν εκτελείτε ένα data lakehouse σε μέτρια κλίμακα, θα γίνονται πολλές αναγνώσεις και εγγραφές ταυτόχρονα. Η συμμόρφωση με το ACID διασφαλίζει ότι η ταυτόχρονη ανάγνωση και εγγραφή δεν παρεμποδίζει τα δεδομένα.

Υποστήριξη για Business Intelligence – Μπορείτε να προσθέσετε τα εργαλεία BI σας απευθείας στα δεδομένα ευρετηρίου. Η ανάγκη αντιγραφής των δεδομένων κάπου αλλού εξαλείφεται. Επιπλέον, λαμβάνετε τα πιο πρόσφατα δεδομένα σε μειωμένο χρόνο και με χαμηλότερο κόστος.

Το επίπεδο αποθήκευσης δεδομένων και το επίπεδο υπολογισμού διαχωρίζονται – Με διαχωρισμό των δύο επιπέδων, μπορείτε να κλιμακώσετε το ένα από αυτά χωρίς να επηρεάσετε το άλλο. Εάν χρειάζεστε περισσότερο αποθηκευτικό χώρο, μπορείτε να το προσθέσετε χωρίς επίσης να κλιμακώσετε τον υπολογισμό.

Υποστήριξη για διαφορετικούς τύπους δεδομένων – Επειδή ένα data lakehouse είναι χτισμένο πάνω σε μια λίμνη δεδομένων, υποστηρίζει διάφορους τύπους και μορφές δεδομένων. Μπορείτε να αποθηκεύσετε και να αναλύσετε διάφορους τύπους δεδομένων, όπως ήχο, βίντεο, εικόνες και κείμενο.

Ανοιχτότητα σε μορφές αποθήκευσης – Τα lakehouses δεδομένων χρησιμοποιούν ανοιχτές και τυποποιημένες μορφές αποθήκευσης, όπως π.χ Παρκέ Apache. Αυτό σας επιτρέπει να συνδέσετε διαφορετικά εργαλεία και βιβλιοθήκες για να έχετε πρόσβαση στα δεδομένα.

Υποστηρίζονται διάφοροι φόρτοι εργασίας – Χρησιμοποιώντας τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε ένα data lakehouse, μπορείτε να εκτελέσετε ένα ευρύ φάσμα φόρτων εργασίας. Αυτό περιλαμβάνει ερωτήματα μέσω SQL, καθώς και BI, αναλυτικά στοιχεία και μηχανική εκμάθηση.

Υποστήριξη για ροή σε πραγματικό χρόνο – Δεν χρειάζεται να δημιουργήσετε ξεχωριστό χώρο αποθήκευσης δεδομένων και να εκτελέσετε ξεχωριστή διοχέτευση για αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο.

Διακυβέρνηση σχήματος – Τα κέντρα δεδομένων προωθούν ισχυρή διακυβέρνηση και έλεγχο δεδομένων.

Data Lakehouse Architecture

Τώρα, ήρθε η ώρα να ρίξουμε μια ματιά στην αρχιτεκτονική ενός data lakehouse. Η κατανόηση της αρχιτεκτονικής lakehouse δεδομένων είναι το κλειδί για την κατανόηση του πώς λειτουργεί. Η αρχιτεκτονική των lakehouse δεδομένων έχει κατά κύριο λόγο πέντε βασικά στοιχεία. Ας τα δούμε ένα προς ένα.

Επίπεδο απορρόφησης δεδομένων

Αυτό είναι το επίπεδο όπου καταγράφονται όλα τα διαφορετικά δεδομένα στις διάφορες μορφές του. Αυτές μπορεί να είναι αλλαγές δεδομένων στην κύρια βάση δεδομένων σας, δεδομένα από διάφορους αισθητήρες IoT ή δεδομένα χρήστη σε πραγματικό χρόνο που ρέουν μέσω ροών δεδομένων.

Επίπεδο αποθήκευσης δεδομένων

Μόλις τα δεδομένα απορροφηθούν από τις διάφορες πηγές, ήρθε η ώρα να τα αποθηκεύσετε στη σωστή τους μορφή. Εδώ μπαίνει το επίπεδο αποθήκευσης. Τα δεδομένα μπορούν να αποθηκευτούν σε διάφορα μέσα όπως το AWS S3. Ουσιαστικά, αυτή είναι η λίμνη δεδομένων σας.

Μεταδεδομένα και επίπεδο προσωρινής αποθήκευσης

Τώρα που έχετε τοποθετήσει το επίπεδο αποθήκευσης δεδομένων σας, χρειάζεστε ένα επίπεδο διαχείρισης μεταδεδομένων και δεδομένων. Αυτό παρέχει μια ενοποιημένη άποψη όλων των δεδομένων που υπάρχουν στη λίμνη δεδομένων. Αυτό είναι επίσης το επίπεδο που προσθέτει συναλλαγές ACID στην υπάρχουσα λίμνη δεδομένων προκειμένου να τη μετατρέψει σε lakehouse δεδομένων.

Επίπεδο API

Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στα δεδομένα ευρετηρίου από το επίπεδο μεταδεδομένων χρησιμοποιώντας το επίπεδο API. Αυτά μπορεί να έχουν τη μορφή προγραμμάτων οδήγησης βάσης δεδομένων που σας επιτρέπουν να εκτελέσετε τα ερωτήματά σας μέσω κώδικα. Ή, αυτά θα μπορούσαν να εκτεθούν με τη μορφή τελικών σημείων στα οποία είναι δυνατή η πρόσβαση από οποιονδήποτε πελάτη.

Επίπεδο κατανάλωσης δεδομένων

Αυτό το επίπεδο περιλαμβάνει τα εργαλεία ανάλυσης και Business Intelligence, τα οποία είναι οι κύριοι χρήστες των δεδομένων από το data lakehouse. Μπορείτε να εκτελέσετε τα προγράμματα μηχανικής εκμάθησης εδώ για να αποκτήσετε πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα που έχετε αποθηκεύσει και ευρετηριάσει.

Έτσι, έχετε τώρα μια σαφή εικόνα της αρχιτεκτονικής του lakehouse. Πώς όμως κατασκευάζετε ένα;

Βήματα για την κατασκευή ενός Data Lakehouse

Ας δούμε πώς μπορείτε να φτιάξετε το δικό σας data lakehouse. Είτε έχετε μια υπάρχουσα λίμνη δεδομένων ή αποθήκη είτε χτίζετε ένα lakehouse από την αρχή, τα βήματα παραμένουν παρόμοια.

Προσδιορίστε τις Απαιτήσεις – Αυτό περιλαμβάνει τον προσδιορισμό των τύπων δεδομένων που θα αποθηκεύσετε και ποιες περιπτώσεις χρήσης θέλετε να στοχεύσετε. Αυτά μπορεί να είναι τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, οι επιχειρηματικές αναφορές ή τα αναλυτικά στοιχεία.

Δημιουργία αγωγού απορρόφησης – Η διοχέτευση απορρόφησης δεδομένων είναι υπεύθυνη για τη μεταφορά των δεδομένων στο σύστημά σας. Με βάση τα συστήματα πηγής που δημιουργούν τα δεδομένα, μπορεί να θέλετε να πάτε σε λεωφορεία ανταλλαγής μηνυμάτων όπως ο Apache Kafka ή να έχετε εκτεθειμένα τελικά σημεία API.

Δημιουργήστε το στρώμα αποθήκευσης – Εάν έχετε ήδη μια λίμνη δεδομένων, τότε αυτή μπορεί να λειτουργήσει ως στρώμα αποθήκευσης. Διαφορετικά, μπορείτε να επιλέξετε από διάφορες επιλογές όπως AWS S3, HDFS ή Λίμνη Δέλτα.

Εφαρμογή Επεξεργασίας Δεδομένων – Εδώ εξάγετε και μετασχηματίζετε τα δεδομένα με βάση τις απαιτήσεις της επιχείρησής σας. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία ανοιχτού κώδικα όπως Apache Spark για να εκτελέσετε προκαθορισμένες περιοδικές εργασίες που θα απορροφούν και θα επεξεργάζονται τα δεδομένα από το επίπεδο αποθήκευσης.

Δημιουργία διαχείρισης μεταδεδομένων – Πρέπει να παρακολουθείτε και να αποθηκεύετε τα διάφορα είδη δεδομένων και τις αντίστοιχες ιδιότητές τους, ώστε να μπορούν εύκολα να καταλογιστούν και να αναζητηθούν όταν απαιτείται. Μπορεί επίσης να θέλετε να δημιουργήσετε ένα επίπεδο προσωρινής αποθήκευσης.

Παρέχετε επιλογές ενσωμάτωσης – Τώρα που το κύριο σπίτι σας στη λίμνη είναι έτοιμο, θα πρέπει να παρέχετε γάντζους ενοποίησης όπου εξωτερικά εργαλεία μπορούν να συνδεθούν και να έχουν πρόσβαση στα δεδομένα. Αυτά μπορεί να είναι ερωτήματα SQL, εργαλεία μηχανικής εκμάθησης ή λύσεις Business Intelligence.

Εφαρμογή Διακυβέρνησης Δεδομένων – Επειδή θα εργάζεστε με διάφορα είδη δεδομένων από διαφορετικές πηγές, πρέπει να θεσπίσετε πολιτικές διακυβέρνησης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του ελέγχου πρόσβασης, της κρυπτογράφησης και του ελέγχου. Αυτό γίνεται για να διασφαλιστεί η ποιότητα των δεδομένων, η συνέπεια και η συμμόρφωση με τους κανονισμούς.

Στη συνέχεια, ας δούμε πώς μπορείτε να μετεγκαταστήσετε σε ένα data lakehouse εάν έχετε μια υπάρχουσα λύση διαχείρισης δεδομένων.

Βήματα για τη μετάβαση σε Data Lakehouse

Όταν μεταφέρετε το φόρτο εργασίας δεδομένων σας σε μια λύση data lakehouse, υπάρχουν ορισμένα βήματα που πρέπει να έχετε υπόψη σας. Η κατοχή ενός σχεδίου δράσης σάς επιτρέπει να αποφύγετε προβλήματα της τελευταίας στιγμής.

Βήμα 1: Αναλύστε τα Δεδομένα

Το αρχικό και ένα από τα πιο κρίσιμα βήματα για κάθε επιτυχημένη μετάβαση είναι η ανάλυση δεδομένων. Με την κατάλληλη ανάλυση, μπορείτε να ορίσετε το εύρος της μετεγκατάστασής σας. Επιπλέον, σας επιτρέπει να προσδιορίσετε όλες τις πρόσθετες εξαρτήσεις που μπορεί να έχετε. Τώρα, έχετε μια μεγαλύτερη επισκόπηση του περιβάλλοντος σας και του τι πρόκειται να μετεγκαταστήσετε. Αυτό σας δίνει τη δυνατότητα να ιεραρχήσετε καλύτερα τις εργασίες σας.

Βήμα 2: Προετοιμάστε τα δεδομένα για τις μετεγκαταστάσεις

Το επόμενο βήμα για μια επιτυχημένη μετεγκατάσταση είναι η προετοιμασία δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει τα δεδομένα που θα μετεγκαταστήσετε, καθώς και τα υποστηρικτικά πλαίσια δεδομένων που θα χρειαστείτε. Αντί να περιμένετε στα τυφλά όλα τα δεδομένα σας να είναι διαθέσιμα στο lakehouse σας, γνωρίζοντας ποια σύνολα δεδομένων και στήλες χρειάζεστε πραγματικά μπορεί να εξοικονομήσετε πολύτιμο χρόνο και πόρους.

Βήμα 3: Μετατρέψτε τα δεδομένα στην απαιτούμενη μορφή

Μπορείτε να αξιοποιήσετε την αυτόματη μετατροπή. Στην πραγματικότητα, θα πρέπει να προτιμάτε όσο το δυνατόν περισσότερο τα εργαλεία αυτόματης μετατροπής. Οι μετατροπές δεδομένων κατά τη μετάβαση στο data lakehouse μπορεί να είναι δύσκολες. Ευτυχώς, τα περισσότερα εργαλεία διαθέτουν εύκολα αναγνώσιμο κώδικα SQL ή λύσεις χαμηλού κώδικα. Εργαλεία όπως Αλχημιστής βοηθήστε σε αυτό.

Βήμα 4: Επικυρώστε τα δεδομένα μετά τη μετεγκατάσταση

Μόλις ολοκληρωθεί η μετεγκατάστασή σας, ήρθε η ώρα να επικυρώσετε τα δεδομένα. Εδώ, θα πρέπει να προσπαθήσετε να αυτοματοποιήσετε τη διαδικασία επικύρωσης όσο το δυνατόν περισσότερο. Διαφορετικά, η μη αυτόματη μετεγκατάσταση γίνεται κουραστική και σας επιβραδύνει. Θα πρέπει να χρησιμοποιείται μόνο ως έσχατη λύση. Είναι σημαντικό να επαληθεύσετε ότι οι επιχειρηματικές σας διαδικασίες και οι εργασίες δεδομένων παραμένουν ανεπηρέαστες μετά τη μετεγκατάσταση.

Βασικά χαρακτηριστικά του Data Lakehouse

🔷 Πλήρης διαχείριση δεδομένων – Λαμβάνετε λειτουργίες διαχείρισης δεδομένων που σας βοηθούν να αξιοποιήσετε στο έπακρο τα δεδομένα σας. Αυτά περιλαμβάνουν τον καθαρισμό δεδομένων, τη διαδικασία ETL ή Extract-Transform-Load και την επιβολή σχημάτων. Έτσι, μπορείτε εύκολα να απολυμάνετε και να προετοιμάσετε τα δεδομένα σας για περαιτέρω εργαλεία ανάλυσης και BI (Business Intelligence).

🔷 Open Storage Formats – Η μορφή αποθήκευσης στην οποία αποθηκεύονται τα δεδομένα σας είναι ανοιχτή και τυποποιημένη. Αυτό σημαίνει ότι τα δεδομένα που συλλέγετε από διαφορετικές πηγές δεδομένων αποθηκεύονται όλα με παρόμοιο τρόπο και μπορείτε να εργαστείτε μαζί τους από την αρχή. Υποστηρίζει μορφές όπως AVRO, ORC ή Parquet. Επιπλέον, υποστηρίζουν και μορφές δεδομένων σε πίνακα.

🔷 Διαχωρισμός χώρου αποθήκευσης – Μπορείτε να αποσυνδέσετε τον αποθηκευτικό χώρο σας από τους υπολογιστικούς πόρους. Αυτό επιτυγχάνεται με τη χρήση ξεχωριστών συστάδων και για τα δύο. Ως εκ τούτου, μπορείτε να κλιμακώσετε χωριστά τον αποθηκευτικό χώρο σας όπως απαιτείται, χωρίς να χρειάζεται να κάνετε άσκοπες αλλαγές στους υπολογιστικούς πόρους σας.

🔷 Υποστήριξη ροής δεδομένων – Η λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων συχνά περιλαμβάνει την κατανάλωση ροών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Σε σύγκριση με μια τυπική αποθήκη δεδομένων, ένα data lakehouse σάς παρέχει την υποστήριξη απορρόφησης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

🔷 Διακυβέρνηση δεδομένων – Υποστηρίζει ισχυρή διακυβέρνηση. Επιπλέον, έχετε επίσης δυνατότητες ελέγχου. Αυτά είναι ιδιαίτερα σημαντικά για τη διατήρηση της ακεραιότητας των δεδομένων.

🔷 Μειωμένο κόστος δεδομένων – Το λειτουργικό κόστος λειτουργίας ενός data lakehouse είναι συγκριτικά μικρότερο από μια αποθήκη δεδομένων. Μπορείτε να αποκτήσετε χώρο αποθήκευσης αντικειμένων cloud για τις αυξανόμενες ανάγκες δεδομένων σας σε μικρότερη τιμή. Επιπλέον, έχετε μια υβριδική αρχιτεκτονική. Έτσι, μπορείτε να εξαλείψετε την ανάγκη διατήρησης πολλαπλών συστημάτων αποθήκευσης δεδομένων.

Data Lake εναντίον Data Warehouse εναντίον Data Lakehouse

FeatureData LakeData WarehouseData LakehouseDataStorageStores ακατέργαστα ή μη δομημένα δεδομένα Αποθήκευση επεξεργασμένων και δομημένων δεδομένων Αποθηκεύει τόσο ακατέργαστα όσο και δομημένα δεδομέναΔεδομένα SchemaΔεν έχει σταθερό σχήμαΈχει σταθερό σχήμαΧρησιμοποιεί σχήμα ανοιχτού κώδικα για ενσωματώσεις. ΟΞΕΑ συμμόρφωσηΟΞΥ -Cmpliantacid-CompliantQuery Performetycetypically Slower Ass Data είναι μη δομημένα γρήγορα λόγω της δομημένης DataFast λόγω της ημι-δομημένης DatacostStorage είναι η αποδοτική αποθήκευση και το δαπάνη των ερωτημάτων και το κόστος των απαιτήσεων της BalancedData Conventancerequires time analyticsΥποστηρίζει αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο Χρήση υποθέσεων Αποθήκευση δεδομένων, εξερεύνηση, ML και AIRαναφορά και ανάλυση με χρήση μηχανικής μάθησης και ανάλυσης BIBoth

συμπέρασμα

Συνδυάζοντας απρόσκοπτα τα δυνατά σημεία τόσο των λιμνών δεδομένων όσο και των αποθηκών δεδομένων, ένα data lakehouse αντιμετωπίζει σημαντικές προκλήσεις που ενδέχεται να αντιμετωπίσετε κατά τη διαχείριση και την ανάλυση των δεδομένων σας.

Τώρα ξέρετε για τα χαρακτηριστικά και την αρχιτεκτονική ενός σπιτιού στη λίμνη. Η σημασία ενός data lakehouse είναι εμφανής στην ικανότητά του να εργάζεται τόσο με δομημένα όσο και με μη δομημένα δεδομένα, προσφέροντας μια ενοποιημένη πλατφόρμα για αποθήκευση, ερωτήματα και αναλυτικά στοιχεία. Επιπλέον, λαμβάνετε επίσης συμμόρφωση με ACID.

Με τα βήματα που αναφέρονται σε αυτό το άρθρο σχετικά με την κατασκευή και τη μετάβαση σε ένα data lakehouse, μπορείτε να ξεκλειδώσετε τα οφέλη μιας ενοποιημένης και οικονομικά αποδοτικής πλατφόρμας διαχείρισης δεδομένων. Παραμείνετε στην κορυφή του σύγχρονου τοπίου διαχείρισης δεδομένων και ωθήστε τη λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα, την ανάλυση και την επιχειρηματική ανάπτυξη.

Στη συνέχεια, ανατρέξτε στο λεπτομερές άρθρο μας σχετικά με την αναπαραγωγή δεδομένων.