Data Lakehouse: Trasformare la gestione dei dati aziendali

Negli ultimi anni, Lakehouse di dati sono emersi come un componente essenziale per la gestione di sistemi di dati espansivi. Fungendo da ponte tra i data warehouse tradizionali e i data lake contemporanei, riuniscono i punti di forza di entrambi. Questa integrazione ci consente di gestire in modo efficiente grandi volumi di dati e di risolvere le sfide critiche affrontate nel panorama della scienza dei dati.

Combinando gli aspetti ad alte prestazioni dei data warehouse con la scalabilità dei data lake, i data lakehouse offrono una soluzione unica. Affrontano questioni relative all'archiviazione, alla gestione e all'accessibilità dei dati, rendendoli indispensabili nella nostra era digitale. Esplorando ulteriormente questo concetto, scopriremo perché i data lakehouse sono superiori ai sistemi su cui facevamo affidamento e il ruolo cruciale che svolgono nel garantire la sicurezza e la governance dei dati.

Punti chiave

• I data lakehouse combinano le funzionalità dei data lake e dei data warehouse.
• Affrontano le principali sfide nell'archiviazione e nella gestione dei dati.
• Un'efficace governance dei dati è essenziale nei data lakehouse.

Che cos'è un Data Lakehouse?

Come funziona una lakehouse?

In sostanza, una lakehouse combina le caratteristiche dei data lake e dei data warehouse. Otteniamo i vantaggi in termini di scalabilità e costi di un data lake, beneficiando al contempo della gestione e delle prestazioni di un magazzino. Questo design ci consente di eseguire analisi su dati strutturati e non strutturati all'interno di un unico framework. Eliminando l'archiviazione dei dati isolata, i lakehouse facilitano un flusso e un'integrazione migliori.

Tracciamento dell'origine dei database relazionali

Per comprendere l'importanza di una lakehouse è necessario dare uno sguardo all'evoluzione della gestione dei dati. Negli anni '80, quando le aziende riconobbero l'importanza delle informazioni, emerse la necessità di sistemi in grado di gestire dati estesi. Questa transizione ha portato allo sviluppo di database relazionali. Hanno rivoluzionato la gestione dei dati introducendo SQL e garantendo l'integrità dei dati con le proprietà ACID.

Informazioni sull'elaborazione delle transazioni

Fondamentalmente, l'elaborazione delle transazioni gestisce le alterazioni dei dati in tempo reale. Ciò comporta l'inserimento, l'aggiornamento o la rimozione dei dati in modo rapido e accurato. Tali sistemi garantiscono che le modifiche vengano eseguite correttamente o che non si verifichino alterazioni in caso di errore. Questa affidabilità è fondamentale per le applicazioni aziendali critiche in cui è necessario mantenere la precisione dei dati.

Dai magazzini ai nuovi orizzonti

Inizialmente, i data warehouse sono stati adattati per formati di dati fissi. Eccellevano nell'analisi dettagliata, ma avevano difficoltà quando emergevano diverse fonti di dati. La loro struttura rigida si è rivelata costosa e inefficiente per i Analisi dei dati fabbisogno. Con l'espansione delle aziende, sono aumentati anche i requisiti dei dati, spingendo l'avvento di soluzioni di archiviazione dati su larga scala.

L'arrivo dei data lake

I data lake hanno trasformato il modo in cui venivano gestite le raccolte di dati estese. Queste soluzioni hanno consentito alle organizzazioni di archiviare grandi quantità di dati grezzi senza un'organizzazione immediata, soddisfacendo diversi input come i log web e i feed IoT. Un vantaggio chiave era il basso costo di stoccaggio, pur mantenendo Qualità dei dati e l'affidabilità sono state le sfide che si sono presentate.

Che cos'è un Data Lake?

Un data lake funge da vasto repository in cui i dati grezzi vengono archiviati fino a quando non sono necessari. A differenza dei magazzini che richiedono una pre-organizzazione, i data lake adottano un approccio "schema-on-read". Questa flessibilità è vantaggiosa per i data scientist e gli analisti, in quanto consente l'esame e l'interpretazione senza strutture fisse.

Vantaggi dei repository di dati di grandi dimensioni

• Scalabilità : Gestiscono dati sostanziali senza modifiche significative all'infrastruttura.
• Efficienza dei costi : Lo storage nei data lake è più conveniente, riducendo le spese operative.
• Supporto dati diversificato : Ospitano in modo efficace dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, rendendoli versatili per varie esigenze di analisi.

Evolvendosi dai sistemi tradizionali e incorporando la versatilità dei laghi, il concetto di lakehouse fornisce un approccio moderno alla gestione e all'analisi dei dati, fondendo il meglio di entrambi i metodi fondamentali.

Riassunto: Dal data lake alla palude dei dati

La creazione di un buon data lakehouse ha sicuramente le sue sfide. All'inizio, le aziende erano tutte concentrate sui data lake, pensando che sarebbero stati la soluzione magica a tutti i loro problemi di archiviazione. Ma senza un'adeguata gestione, questi laghi possono trasformarsi in paludi di dati, dove è molto più difficile estrarre qualcosa di utile.

Che cos'è esattamente una palude di dati?

Quando le aziende hanno adottato i data lake per la prima volta, speravano in una soluzione ideale per i loro problemi di storage. Ma senza un'adeguata struttura e supervisione, questi data lake possono diventare raccolte di dati caotiche o paludi. In uno stato del genere, trovare informazioni utili diventa una sfida. Ecco alcuni dei problemi:

• Dati duplicati : le copie dei dati possono accumularsi, causando confusione e costi di archiviazione più elevati.
• Scarsa qualità dei dati : dati imprecisi portano a decisioni sbagliate, con un impatto sulle prestazioni aziendali complessive.
• Questioni normative : una gestione errata dei dati può comportare il mancato rispetto delle norme legali protezione dei dati standard.

I silos di dati e l'obsolescenza dei dati spesso emergono da questi repository disorganizzati, portando a set di dati isolati e informazioni obsolete che ostacolano ulteriormente la nostra capacità di prendere decisioni tempestive.

Caratteristiche di un Data Lakehouse

Per contrastare questi problemi, è emerso il concetto di data lakehouse, che offre un approccio più equilibrato alla gestione dei dati. Questo sistema ci consente di archiviare grandi quantità di dati grezzi, offrendo flessibilità ad analisti e data scientist. A differenza dei sistemi precedenti, si allinea alle moderne esigenze di data science e machine learning, facilitando l'analisi avanzata.

Il data lakehouse combina elementi provenienti da data lake e warehouse. Esploriamo le sue caratteristiche:

• Transazioni affidabili : Supporta le transazioni, garantendo che i dati siano accurati e affidabili.
• Dati strutturati : utilizza l'imposizione dello schema per mantenere i dati organizzati e affidabili.
• Stoccaggio e lavorazione separati : disaccoppia lo storage e l'elaborazione, ottimizzando l'efficienza.
• Formati flessibili : Compatibile con formati di tabelle aperte come Delta, Iceberg e Hudi.
• Gestione versatile dei dati : gestisce dati strutturati, semistrutturati e non strutturati.
• Streaming in tempo reale : supporta completamente lo streaming, consentendo analisi aggiornate.

Queste funzionalità risolvono i limiti dei sistemi tradizionali, consentendoci di lavorare con i dati in modo più efficace. Capitalizzando su questi punti di forza, possiamo posizionarci bene in un mondo sempre più guidato dai dati.

Governance dei dati nei data lakehouse

La governance dei dati in una configurazione lakehouse è fondamentale per mantenere l'accuratezza, l'accessibilità e la sicurezza, rispettando al contempo le normative. Ci assicuriamo che i nostri dati rimangano affidabili concentrandoci su diversi aspetti:

• Catalogo dati : Organizziamo tutti i dati e i metadati, consentendo una facile scoperta e recupero.
• Responsabilità e qualità :Nostro Amministratori dei dati sono responsabili del mantenimento della qualità e della coerenza dei dati.
• Accesso controllato : Implementando l'accesso basato sui ruoli, ci assicuriamo che solo le persone autorizzate possano visualizzare le informazioni sensibili.

Queste pratiche ci aiutano a mantenere un ambiente di dati flessibile e interoperabile, garantendo privacy e coerenza.

Confronto tra data lakehouse e data warehouse

L'architettura di un data lakehouse offre vantaggi unici rispetto ai data warehouse tradizionali. Mentre i warehouse sono personalizzati per i dati strutturati ed eccellono nell'analisi, i lakehouse offrono flessibilità consentendo la coesistenza di dati strutturati e non strutturati. Questo approccio offre alle organizzazioni la possibilità di sfruttare in modo efficiente diversi tipi di dati.

Differenze chiave:

• Archiviazione dei dati: I warehouse richiedono che i dati siano strutturati prima dell'archiviazione, mentre i lakehouse possono conservare i dati grezzi, elaborandoli secondo necessità.
• Prestazioni delle query: I warehouse eccellono nelle query di dati strutturati complessi, mentre i lakehouse supportano vari tipi di dati con query più veloci utilizzando strumenti come Apache Spark.
• Costo: Le lakehouse utilizzano spesso uno stoccaggio economico, riducendo i costi rispetto allo stoccaggio ad alte prestazioni richiesto dai magazzini.
• Scalabilità: I lakehouse si ridimensionano facilmente con nodi di storage aggiuntivi, a differenza dei warehouse che hanno limiti di scalabilità all'aumentare delle dimensioni dei dati.

Evoluzione dello schema nei data lakehouse

L'evoluzione dello schema è molto importante perché consente alle aziende di regolare la configurazione dei dati senza rovinare i flussi di lavoro attuali. E onestamente, nel mondo dei dati in rapida evoluzione di oggi, questo tipo di flessibilità è un must.

Abbracciare nuovi standard

In precedenza, la modifica degli schemi di database, ad esempio l'aggiunta di colonne o la modifica di strutture, era complicata e poteva causare tempi di inattività. Con le lakehouse, le modifiche allo schema sono semplici e integrate nel sistema. Ciò consente ai nostri team di adattarsi rapidamente ai nuovi requisiti dei dati, mantenendo operazioni efficienti.

Rendere il sistema efficace

• Controllo della versione: Monitoriamo le versioni dei set di dati per adattarsi alle modifiche, supportando al contempo i formati precedenti.
• Riconoscimento automatico dello schema: L'utilizzo di strumenti che rilevano le alterazioni dello schema garantisce il nostro elaborazione dati I flussi di lavoro rimangono fluidi.
• Controllo dei dati: Implementando le regole di convalida, garantiamo che tutti i dati in entrata siano conformi ai formati previsti, evitando problemi di elaborazione.

Utilizzando queste strategie, possiamo rendere i nostri sistemi di dati più reattivi e robusti, gestendo in modo efficace le esigenze in continua evoluzione della gestione dei dati.

Mantenere i dati al sicuro e pronti: perché è importante

Il ruolo del cloud storage

Lo storage di oggetti nel cloud svolge un ruolo fondamentale nel garantire che i nostri dati rimangano sicuri e accessibili. Questo tipo di archiviazione mantiene le nostre risorse digitali, che si tratti di dati aziendali strutturati o di file multimediali variegati, ben organizzate e sicure. Funzionalità come i backup e il controllo delle versioni sono essenziali perché offrono tranquillità. Se i dati vengono danneggiati o persi, possiamo ripristinarli rapidamente, evitando potenziali interruzioni.

Formati di dati aperti flessibili

Gli standard di open data sono fondamentali per la flessibilità dei dati. Utilizzando formati come Parquet o ORC, garantiamo che i nostri dati rimangano adattabili. In questo modo, non siamo legati a un unico strumento o fornitore, il che significa che possiamo adattare i nostri sistemi secondo necessità. Questa flessibilità è fondamentale per garantire che i nostri dati possano essere utilizzati in modo efficiente su diverse piattaforme e strumenti.

Vantaggi aziendali di una gestione affidabile dei dati

Un ambiente di dati ben strutturato che utilizza lo storage a oggetti cloud e i formati aperti è vantaggioso per qualsiasi azienda. Garantisce che i nostri dati aziendali siano sicuri e accessibili quando necessario. Che si tratti di set di dati strutturati o di contenuti multimediali diversificati, otteniamo la flessibilità e l'affidabilità necessarie per le nostre operazioni. Man mano che la nostra attività si evolve o il volume dei dati cresce, è essenziale disporre di una configurazione che si adatti a questi cambiamenti. Questo approccio ci garantisce di poter tenere il passo con le nostre esigenze di dati e di mantenere operazioni aziendali fluide.

Il futuro dei data lakehouse

L'architettura dei dati continua a crescere e ad adattarsi alle crescenti esigenze dell'analisi e della scienza dei dati. Man mano che sempre più aziende si immergono nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, disporre di una configurazione dei dati solida e flessibile sarà fondamentale.

Connessione con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

I data lakehouse forniscono una solida base per attività come apprendimento automatico . Unendo dati strutturati e non strutturati su un'unica piattaforma, possiamo semplificare il flusso di lavoro dei data scientist. Questa configurazione consente di sviluppare e distribuire modelli di Machine Learning in modo efficace, migliorando le nostre capacità di data science.

Cosa ci aspetta?

Con il continuo progresso tecnologico, i data lakehouse continueranno ad evolversi. Prevediamo miglioramenti come la governance automatizzata dei dati, il miglioramento delle misure di sicurezza e gli strumenti per l'aumento delle prestazioni. Questi aggiornamenti rafforzeranno il ruolo dei data lakehouse Strategie moderne per i dati , garantendo che rimangano parte integrante dei nostri sforzi nella gestione e nell'analisi dei dati in modo efficiente.

Perché Ilum è un esempio perfetto di data lakehouse ben definito

Ilum incarna ciò che dovrebbe essere un data lakehouse, armonizzando la versatilità dei data lake con il controllo completo dei data warehouse. Approfondiamo i motivi per cui Ilum si distingue in questo spazio.

• Gestione multi-cluster unificata
  La nostra piattaforma semplifica la gestione di più cluster Spark, siano essi basati su cloud o on-premise. Questa funzione garantisce una gestione dei dati senza interruzioni in diversi ambienti.
• Flessibilità di Kubernetes e Hadoop
  Ilum supporta sia Kubernetes che Hadoop Yarn, offrendo alle aziende la possibilità di gestire i propri cluster Spark nel modo più adatto a loro. Questa flessibilità consente alle aziende di passare dalle tradizionali configurazioni Hadoop agli ambienti moderni e nativi del cloud, adattandosi al panorama odierno basato sulla tecnologia.
• Sessioni interattive di Spark e REST API
  Utilizzando la nostra API REST per i processi Spark, Ilum migliora l'interattività, consentendo operazioni sui dati in tempo reale. Ciò non solo migliora l'esperienza della piattaforma dati, ma consente anche la creazione di applicazioni dinamiche che rispondono istantaneamente alle richieste degli utenti, una funzionalità essenziale per i data lakehouse avanzati.
• Accessibilità open source e gratuita
  Una caratteristica notevole di Ilum è la sua efficienza in termini di costi , in quanto è disponibile gratuitamente. Utilizzando strumenti open source come Apache Spark, Jupyter e Apache Ranger, Ilum evita il vendor lock-in, rendendolo un'opzione interessante sia per le startup che per le aziende che vogliono esplorare l'architettura del data lakehouse senza costi elevati.

I punti di forza di Ilum risiedono nella sua scalabilità, flessibilità, interattività in tempo reale e convenienza. Si rivolge a coloro che cercano un data lakehouse ben architettato che non comprometta le prestazioni o la governance. Abbracciare le funzionalità avanzate di Ilum ci consente di sfruttare appieno il potenziale di una moderna soluzione di data lakehouse, combinando realmente i vantaggi dei data lake e dei warehouse.

Domande frequenti

Quali sono i componenti principali di un data lakehouse?

I data lakehouse combinano elementi di data lake e data warehouse. I componenti chiave includono un livello di storage che gestisce grandi volumi di dati strutturati e non strutturati, un livello di elaborazione per l'esecuzione di query e trasformazioni dei dati e un livello di gestione per mantenere l'organizzazione e la governance dei dati.

Quali sono le prestazioni del data lakehouse rispetto ai data warehouse tradizionali?

I data lakehouse hanno spesso prestazioni migliorate grazie alla loro capacità di gestire diversi tipi di dati ed eseguire query complesse. Integrano lo storage flessibile dei data lake con le prestazioni efficienti delle query dei data warehouse, offrendo un approccio bilanciato all'archiviazione e al calcolo dei dati.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un data lakehouse per l'analisi dei dati?

L'utilizzo di un data lakehouse può semplificare l'analisi dei dati fornendo un'unica piattaforma che supporta sia l'archiviazione che l'analisi. Questa integrazione riduce lo spostamento e la duplicazione dei dati, consentendo informazioni più rapide e una gestione più efficiente dei dati. Inoltre, i data lakehouse offrono scalabilità e flessibilità, essenziali per la gestione di set di dati di grandi dimensioni.

Quali strumenti e tecnologie sono comuni nella creazione di un data lakehouse?

Gli strumenti comuni includono Apache Spark per l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni e Delta Lake per offrire un'indicizzazione dei dati e un controllo della versione affidabili. Tecnologie come i servizi di cloud storage e gli strumenti di governance dei dati sono parte integrante della gestione efficiente dei data lakehouse su larga scala.

In che modo i data lakehouse gestiscono la sicurezza e la governance dei dati?

La governance e la sicurezza dei dati vengono gestite implementando solidi protocolli di autenticazione, tecniche di crittografia e mascheramento dei dati. Ciò garantisce che solo gli utenti autorizzati possano accedere alle informazioni sensibili, salvaguardando l'integrità e la privacy dei dati all'interno dell'ambiente lakehouse.

Quando è preferibile un data lakehouse a un data lake?

Un data lakehouse è preferibile quando è necessario supportare sia i carichi di lavoro di analisi che i carichi di lavoro di query operative tradizionali su diversi tipi di dati. È ideale per le organizzazioni che necessitano di un sistema unificato che riduca i silos di dati e semplifichi i processi di gestione dei dati.