Lihtsamalt öeldes ühendab andmejärve ja andmelao parimad funktsioonid. See pakub ühtset platvormi nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete sujuvaks integreerimiseks, pakkudes ettevõtetele nende andmeanalüüsi protsessides paindlikkust, mastaapsust ja paindlikkust. Erinevalt traditsioonilistest andmeladudest, mis tuginevad struktureeritud andmete korraldamiseks ja salvestamiseks jäikadele skeemidele, kasutab andmejärve paindlik skeem lugemisel lähenemine.
See tähendab, et töötlemata töötlemata andmeid saab süsteemi sisestada ilma eelnevalt määratletud struktuurita, mis võimaldab lennu ajal analüüsi ja uurimist. Lisaks on andmejärvehoone peamine eelis selle võime kasutada nii pakett- kui ka reaalajas töötlemise võimalusi. Kombineerides need kaks töötlemisviisi ühes arhitektuuris, saavad organisatsioonid saada väärtuslikke teadmisi nii ajaloolistest kui ka ajakohastest voogesituse andmekogumitest.
Üks ülioluline aspekt, mis muudab andmejärvede arhitektuuri võimsaks, on selle integreerimine Sparki-põhise analüütikaga. Võimendades Sparki töötlemisvõimsus, saavad organisatsioonid järvehoones salvestatud andmetega täita keerulisi analüütilisi ülesandeid. See hõlmab jooksmist edasijõudnutele masinõpe algoritmid, keerukate liitmiste ja teisenduste teostamine ning iteratiivsete arvutuste teostamine. Lisaks võimaldab andmejärve maja reaalajas voogesituse analüüsi, integreerides sujuvalt voogedastusraamistikega nagu Apache Kafka või Apache Flink. See võimaldab ettevõtetel pidevalt voolavaid andmevoogusid analüüsida ja nende saabumisel neist teadmisi saada.
Mis on Common Data Lakehouse'i väljakutsed?
Vaatamata paljudele eelistele esitab Data Lakehouse mitmeid andmetega seotud väljakutseid juhtimine, turvalisus, privaatsus ja vastavus millega tuleb tegeleda. Andmete haldamine on andmete täpsuse, järjepidevuse ja usaldusväärsuse tagamiseks andmekeskuses ülioluline. Organisatsioonid peavad kehtestama selged poliitikad ja protsessid, et hallata andmete kvaliteedi kontrolli, metaandmete haldust ja juurdepääsu kontrolle kogu ökosüsteemis.
Turvalisus on veel üks oluline probleem suurte andmemahtude käsitlemisel. Andmekeskuses asuva tundliku teabega peavad organisatsioonid rakendama tugevaid turvameetmeid, nagu krüpteerimistehnikad ja juurdepääsukontrollid, et kaitsta end volitamata juurdepääsu või rikkumiste eest. Privaatsuseeskirjad nagu GDPR või CCPA nõuavad organisatsioonidelt isikuandmete asjakohast kaitsmist.
Millised on Data Lakehouse'i arhitektuuri põhijooned?
Andmelao arhitektuuri erinevad kihid
Andmete järvehoone arhitektuur koosneb põhiliselt kolmest kihist: salvestus, arvutamine ja kataloog. Säilituskiht salvestab toorelt struktureeritud ja struktureerimata andmeid ilma muudatusteta. Arvutuskiht võimaldab lisaks sellele salvestatud teabele töödelda ja analüüsida erinevaid mootoreid, nagu Apache Spark või Presto. Lõpuks toimib kataloogikiht metaandmete hoidlana, mis annab korrastatud ülevaate arhitektuuris saadaolevatest andmekogumitest.
Salvestus, töötlemine ja integreerimine Data Lakehouse'is
Data Lakehouse'i põhikomponendid on salvestamine, töötlemine ja integreerimine. Andmete järvehoone salvestuskomponent võimaldab organisatsioonidel salvestada tohutul hulgal erinevat tüüpi andmeid oma algvormingus. See paindlikkus võimaldab hõlpsat juurdepääsu ja analüüsi mõlemale ajaloolised ja reaalajas andmed.
Töötlemine on veel üks oluline komponent, mis annab kasutajatele võimaluse saada salvestatud andmetest väärtuslikku teavet. Kasutades hajutatud andmetöötlustehnoloogiaid, nagu Apache Spark või Presto, saavad organisatsioonid oma andmekeskuses täita keerulisi analüütilisi ülesandeid, nagu masinõpe, ad hoc päring või paketttöötlus. Integratsioon mängib olulist rolli erinevate süsteemide ja rakenduste ühendamisel organisatsiooni infrastruktuuri sees. See võimaldab sujuvat andmete sissevõtmist mitmest allikast, näiteks andmebaasid, pilveteenused või voogedastusplatvormid andmete järvehoonesse.
Andmete Lakehouse Architecture skaleeritavus ja paindlikkus
Data Lakehouse'i arhitektuuri üks peamisi eeliseid on selle skaleeritavus. Traditsioonilistel andmeladudel on sageli raskusi tänapäevaste andmete üha suureneva mahu, mitmekesisuse ja kiiruse haldamisega. Andmemahutiga saavad organisatsioonid aga sujuvalt skaleerida oma salvestusmahtu horisontaalselt, lisades oma klastris rohkem sõlme. See jagatud lähenemine pakub tohutute andmehulkade tõhusat haldamist ilma jõudlust kahjustamata.
Arhitektuuri pakutav paindlikkus on muutuvate ärivajadustega kohanemisel ülioluline. Järvehoones olevaid andmeid saab salvestada töötlemata kujul ilma eelmääratletud skeemi või struktuurita, mis teeb uut tüüpi teabe hõlpsaks majutamise, kui see tekib. See paindlikkus võimaldab organisatsioonidel koguda ja salvestada erinevatest allikatest pärit erinevaid andmekogumeid, ilma et peaks muretsema esialgsete teisenduste või skeemi muutmise pärast.
Andmejärve-arhitektuuri pakutav mastaapsus ja paindlikkus võimaldavad ettevõtetel salvestada tõhusalt tohutul hulgal struktureeritud ja struktureerimata teavet, jäädes samal ajal kohanemisvõimeliseks analüütiliste nõuete tulevaste muutustega.
Andmete sissevõtmine ja teisendamine Data Lakehouse'is
Reaalajas analüüs ja paketttöötlus on andmejärve arhitektuuri olulised komponendid, mis võimaldavad organisatsioonidel andmete võimsust ära kasutada allaneelamine ja ümberkujundamine. Need võimalused hõlbustavad väärtusliku ülevaate saamist nii reaalajas kui ka ajaloolistest andmetest, tagades õigeaegse otsuste tegemise ja suurendades üldist äritegevuse paindlikkust.
Andmehaldus ja kvaliteedijuhtimine Data Lakehousesis
Andmete haldamine ja kvaliteet on andmejärve-arhitektuuri kaks olulist aspekti – need hõlmavad erinevaid põhikomponente, nagu skeemi jõustamine, metaandmed haldamine ja andmete haldamine.
Skeemi jõustamine mängib olulist rolli andmete järjepidevuse ja usaldusväärsuse säilitamisel andmekeskuses. See hõlmab erinevate andmekogumite jaoks eelnevalt määratletud skeemide määratlemist ja jõustamist, et tagada andmete struktuuri ja vormingu vastavus konkreetsetele standarditele. Skeemireeglite jõustamisega saavad organisatsioonid vältida ebakõlasid või lahknevusi oma andmekogumites, võimaldades sujuvat integreerimist ja analüüsi.
Metaandmete haldamine on veel üks oluline komponent, mis aitab korraldada ja kirjeldada andmejärvehoones salvestatud andmeid. See hõlmab kõikehõlmavate metaandmete, sealhulgas andmete allika, struktuuri, seoste ja kasutusmustrite kohta teabe hõivamist. Tõhus metaandmete haldamine võimaldab paremini mõista ja avastada saadaolevaid andmekogumeid, hõlbustades samal ajal tõhusaid päringu- ja otsingutoiminguid.
Andmete haldamine on regulatiivsete nõuete, privaatsuspoliitika, turvameetmete ja eetiliste kaalutluste järgimise tagamise lahutamatu osa. See hõlmab poliitikate, protseduuride, rollide, kohustuste ja raamistike kehtestamist, mis reguleerivad üldist andmete haldamist organisatsioonis. Andmete haldamine tagab, et juurdepääsu kontrolli, autoriseerimismehhanismide, kontrolljälgede, säilitamispoliitika ja muude andmeturbega seotud aspektide jaoks on olemas asjakohased juhtelemendid.
Integreeritud päringumootor ja ühtne juurdepääs andmetele
Integreeritud päringumootor võimaldab sujuvalt päringuid teha ja andmemajja salvestatud tohutul hulgal andmeid töödelda. See võimaldab organisatsioonidel teostada erinevate andmekogumite reaalajas analüüsi, ilma et peaksid neid eraldi süsteemiks teisaldama või teisendama.
Lisaks tagab ühtne andmetele juurdepääsu funktsioon, et igat tüüpi andmetele pääseb juurde ühe päringukeele või liidese abil. See lihtsustab üldist andmehaldusprotsessi ning vähendab analüütikute ja inseneride õppimiskõverat.
Täiustatud võimalused analüüsi ja turvalisuse jaoks
Data Lakehouse'i arhitektuur sisaldab täiustatud analüüsivõimalusi ja turvafunktsioone. Üks oluline aspekt on võimalus kasutada reaalajas voogedastusandmeid, mis võimaldab organisatsioonidel töödelda ja analüüsida teavet selle voolamise ajal, võimaldades õigeaegseid otsuseid.
ML-integratsioon on andmejärve-arhitektuuri teine oluline komponent, mis võimaldab organisatsioonidel avastada väärtuslikke mustreid ja suundumusi, saada praktilisi teadmisi ja teha täpseid ennustusi.
Andmerikkumiste ja privaatsusrikkumiste arvu suurenemise tõttu on turvameetmed ülemaailmsete organisatsioonide jaoks esmatähtis. Data Lakehouses pakuvad täiustatud turvameetmeid, nagu täiustatud krüptimismeetodid, rollipõhised juurdepääsukontrollid, auditeerimisvõimalused ja vastavus tööstusstandarditele.
Millised on Data Lakehouse'i arhitektuuri eelised?
Siin on kokkuvõte andmejärvehoone peamistest eelistest.
- Tsentraliseeritud andmesalvestus: See funktsioon pakub mitmeid eeliseid täiustatud andmehalduse ja sujuvama andmete integreerimise jaoks. Tsentraliseeritud lähenemisviisi abil saavad organisatsioonid salvestada tohutul hulgal struktureeritud ja struktureerimata andmeid ühes kohas, välistades vajaduse mitme silditud süsteemi järele.
- Juurdepääs mitmele andmeallikale: Erinevatest osakondadest, rakendustest ja välistest allikatest pärinevaid andmeid saab andmemajja sisestada, luues organisatsiooni teabevaradest tervikliku ülevaate. Organisatsioonid saavad kogu salvestatud teabe suhtes jõustada ühtseid eeskirju ja kontrolle, tagades vastavuse regulatiivsetele nõuetele.
- Täiustatud andmete kvaliteedihaldus: Andmete puhastamise ja teisendamise protsesse saab rakendada ühtselt.
- Skaleeritavus ja paindlikkus: Andmejärve-arhitektuuri skaleeritavus ja paindlikkus võimaldavad organisatsioonidel vallandada kulutõhusa andmehalduse võime. Andmete järvehoone abil saavad ettevõtted hõlpsasti salvestada ja töödelda tohutul hulgal erinevaid andmekogumeid, ilma et oleks vaja ulatuslikke teisendusi või etteantud skeeme.
- Pilve eelis: Pilvepõhiseid platvorme kasutades saavad organisatsioonid dünaamiliselt skaleerida oma salvestusruumi ja arvutada ressursse vastavalt nõudlusele, optimeerides kulusid, säilitades samal ajal kõrge jõudluse taseme.
- Reaalajas analüüs ja kiirem otsuste tegemine: Data Lakehouse'i arhitektuuri kasutuselevõtt toob kasu reaalajas analüütikas ja kiiremates otsustusprotsessides. Reaalajas analüütika saab võimalikuks, kuna andmeid neelatakse ja töödeldakse peaaegu reaalajas, kaotades vajaduse aeganõudva ETL-i järele. Koondades struktureeritud ja struktureerimata andmed ühte hoidlasse, võimaldab Data Lakehouse ettevõtetel kiiresti ja tõhusalt juurde pääseda suurele hulgale teabele.
- Täiustatud koostöö ja andmete demokratiseerimine: Data Lakehouse'i arhitektuur pakub ka täiustatud koostööfunktsioone. Traditsioonilistes andmearhitektuurides takistavad andmehoidlad sageli organisatsiooni erinevate osakondade või meeskondade vahelist suhtlust ja koostööd. Andmete järvehoonega salvestatakse kõik andmed aga tsentraliseeritud hoidlas, mis kõrvaldab need silod ja soodustab koostööd.
- Optimeeritud ressursside kasutamine ja ML-võimalused: Data Lakehouse kasutab pilvandmetöötluse võimet tohutul hulgal andmete tõhusaks salvestamiseks ja töötlemiseks töötlemata kujul. Koondades struktureeritud ja struktureerimata andmed ühte hoidlasse, saavad ettevõtted oma olemasolevatest ressurssidest maksimumi võtta.
Mis on Data Lakehouse'i arhitektuuri tulevik?
Andmetehnoloogia mängib võtmerolli selle kujundamisel Data Lakehouse'i tulevik. Andmeinsenerid mängivad olulist rolli edukaks Data Lakehouse'i juurutamiseks vajaliku infrastruktuuri kavandamisel, ehitamisel ja hooldamisel. Nad vastutavad skaleeritavate ja tõhusate andmekanalite väljatöötamise eest, mis neelavad, muudavad ja salvestavad tohutul hulgal struktureeritud ja struktureerimata andmeid.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/
- :on
- 101
- 224
- 300
- a
- võime
- MEIST
- juurdepääs
- pääses
- majutada
- Vastavalt
- täpsus
- täpne
- üle
- vaidlustatav
- õigusaktid
- Ad
- kohanemine
- lisades
- adresseeritud
- kinni pidama
- Vastuvõtmine
- edasijõudnud
- ADEelis
- vastu
- abivahendid
- algoritme
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- Lubades
- võimaldab
- Ka
- summad
- an
- analüüs
- Analüütikud
- Analüütiline
- analytics
- analüüsima
- ja
- Teine
- mistahes
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- rakendused
- rakendatud
- lähenemine
- lähenemisviisid
- asjakohane
- asjakohaselt
- arhitektuur
- Arhitektuurid
- OLEME
- tekib
- saabuma
- AS
- aspekt
- aspektid
- vara
- audit
- auditeerimine
- luba
- saadaval
- BE
- muutub
- Kasu
- BEST
- Parem
- vahel
- mõlemad
- rikkumisi
- Toob
- Ehitus
- äri
- ettevõtted
- by
- CAN
- võimeid
- Võimsus
- lüüa
- Püüdmine
- Karjäär
- kataloog
- CCPA
- tsentraliseeritud
- väljakutseid
- Vaidluste lahendamine
- selge
- Cloud
- cloud computing
- pilvteenustest
- Cluster
- koostöö
- ühendab
- kombineerimine
- ühine
- KOMMUNIKATSIOON
- keeruline
- Vastavus
- komponent
- komponendid
- terviklik
- kompromiteeriv
- arvutused
- Arvutama
- arvutustehnika
- Murettekitav
- ühendamine
- kaalutlused
- järjepidevus
- järjepidev
- koosneb
- konsolideerimine
- pidevalt
- kontrollida
- kontrolli
- tuum
- kuluefektiivne
- kulud
- loomine
- kriitiline
- otsustav
- kõver
- andmed
- juurdepääs andmetele
- Andmete analüüs
- Andmete rikkumine
- andmete integreerimine
- andmejärv
- andmehaldus
- andmete kvaliteedi
- andmekaitse
- andmete salvestamine
- andmekogus
- andmelaod
- Andmebaasid
- andmekogumid
- ANDMED
- tegelema
- Otsuse tegemine
- määratlemisel
- Nõudlus
- demokratiseerimine
- osakonnad
- kõrvalekalle
- Kirjeldades
- projekteerimine
- arenev
- erinev
- avastus
- jagatud
- hajutatud arvutus
- mitu
- dünaamiliselt
- kergesti
- lihtne
- ökosüsteemi
- Tõhus
- tõhus
- tõhusalt
- kõrvaldades
- volitama
- annab volitusi
- võimaldab
- võimaldades
- haarav
- krüpteerimist
- jõustada
- jõustamine
- jõustamisel
- Mootor
- Inseneriteadus
- Inseneride
- Mootorid
- tõhustatud
- suurendamine
- tagama
- tagab
- tagades
- Kogu
- oluline
- looma
- asutades
- Eeter (ETH)
- eetiline
- sündmus
- aina suurenev
- areneb
- hukkamine
- olemasolevate
- uurimine
- ulatuslik
- väline
- kaevandamine
- hõlbustada
- hõlbustades
- kiiremini
- tunnusjoon
- FUNKTSIOONID
- Lõpuks
- Paindlikkus
- Voolav
- Voolud
- eest
- vorm
- formaat
- vormid
- edendamine
- raamistikud
- Alates
- funktsionaalsused
- Pealegi
- tulevik
- GDPR
- Globaalne
- valitsevad
- valitsemistava
- käepide
- Käsitsemine
- rakmed
- võttes
- Suur
- suur jõudlus
- takistama
- ajalooline
- terviklikku
- aga
- HTML
- HTTPS
- rakendada
- rakendused
- paranenud
- in
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- vastuolud
- tööstus
- tööstuse standardid
- info
- Infrastruktuur
- teadmisi
- juhtumid
- lahutamatu
- integreeritud
- Integreerimine
- integratsioon
- Interface
- sisse
- hõlmab
- IT
- ITS
- Kafka
- Võti
- järv
- keel
- kiht
- kihid
- õppimine
- taset
- Finantsvõimendus
- võimendab
- võimendav
- nagu
- liising
- masin
- masinõpe
- säilitamine
- tegema
- TEEB
- Tegemine
- juhtima
- juhtimine
- palju
- suur
- max laiuse
- vahendid
- meetmed
- mehhanismid
- Metaandmed
- meetodid
- ML
- Muudatused
- rohkem
- Pealegi
- kõige
- liikuma
- mitmekordne
- peab
- my
- emakeelena
- Lähedal
- Vajadus
- vajadustele
- Uus
- sõlmed
- of
- pakutud
- Pakkumised
- sageli
- on
- ONE
- Operations
- optimeerimine
- or
- organisatsioon
- organisatsioonid
- Korraldatud
- korraldamine
- Muu
- välja
- üldine
- mustrid
- täitma
- jõudlus
- esitades
- isiklik
- Isikuandmed
- Keskses
- Koht
- inimesele
- Platvormid
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängima
- mängib
- podcast
- Poliitika
- võimalik
- võim
- võimas
- Ennustused
- kingitusi
- vältida
- esmane
- prioriteet
- privaatsus
- menetlused
- protsess
- töödeldud
- Protsessid
- töötlemine
- kaitsma
- anda
- tingimusel
- annab
- pakkudes
- kvaliteet
- päringu
- kiiresti
- Töötlemata
- reaalajas
- vähendab
- regulatiivne
- seotud
- Suhted
- usaldusväärsus
- lootma
- ülejäänud
- Hoidla
- nõudma
- nõutav
- Nõuded
- ressurss
- Vahendid
- kohustused
- vastutav
- säilitamine
- otsing
- jäik
- tõusev
- jõuline
- Roll
- rollid
- eeskirjade
- jooksmine
- kaitsta
- Skaalautuvus
- skaalautuvia
- Skaala
- sujuv
- sujuvalt
- turvalisus
- turvameetmed
- tundlik
- eri
- Teenused
- mitu
- vormimine
- märkimisväärne
- siled
- silodes
- lihtsaim
- lihtsustab
- ühekordne
- allikas
- Allikad
- Säde
- konkreetse
- Vaatamata
- standardite
- ladustamine
- salvestada
- ladustatud
- kauplustes
- ladustamine
- streaming
- Sujuvamaks
- ojad
- struktuur
- struktureeritud
- struktureeritud ja struktureerimata andmed
- võitlus
- edukas
- selline
- KOKKUVÕTE
- süsteem
- süsteemid
- ülesanded
- meeskonnad
- tehnikat
- Tehnoloogiad
- tingimused
- et
- .
- Tulevik
- Allikas
- oma
- Neile
- Need
- nad
- see
- kolm
- aega võttev
- õigeaegne
- et
- ülemine
- traditsiooniline
- Muutma
- Transformation
- muundumised
- Trends
- kaks
- liigid
- volitamata
- paljastama
- mõistmine
- ühtne
- valla päästma
- erinevalt
- struktureerimata
- Kasutus
- Kasutajad
- kasutamine
- ärakasutamine
- kasutab ära
- väärtuslik
- sort
- eri
- suur
- VeloCity
- vaade
- vaadatud
- Rikkumised
- tähtis
- maht
- mahud
- Ladu
- millal
- mis
- kuigi
- will
- koos
- jooksul
- ilma
- murettekitav
- sephyrnet