Data Lakehouse: Transformation des Datenmanagements im Unternehmen

In den letzten Jahren Daten-Lakehouses haben sich zu einer wesentlichen Komponente für die Verwaltung umfangreicher Datensysteme entwickelt. Sie bilden die Brücke zwischen traditionellen Data Warehouses und modernen Data Lakes und vereinen die Stärken beider. Diese Integration ermöglicht es uns, große Datenmengen effizient zu handhaben und kritische Herausforderungen in der Data-Science-Landschaft zu lösen.

Durch die Kombination der leistungsstarken Aspekte von Data Warehouses mit der Skalierbarkeit von Data Lakes bieten Data Lakehouses eine einzigartige Lösung. Sie befassen sich mit Fragen der Speicherung, Verwaltung und Zugänglichkeit von Daten und sind damit in unserem digitalen Zeitalter unverzichtbar. Wenn wir dieses Konzept weiter untersuchen, werden wir aufdecken, warum Data Lakehouses den Systemen, auf die wir uns einst verlassen haben, überlegen sind und welche entscheidende Rolle sie bei der Gewährleistung von Datensicherheit und Governance spielen.

Wichtige Erkenntnisse

• Data Lakehouses vereinen Funktionen von Data Lakes und Data Warehouses.
• Sie adressieren große Herausforderungen bei der Datenspeicherung und -verwaltung.
• Effektive Data Governance ist in Data Lakehouses unerlässlich.

Was ist ein Data Lakehouse?

Wie funktioniert ein Lakehouse?

Im Wesentlichen kombiniert ein Lakehouse Funktionen von Data Lakes und Data Warehouses. Wir profitieren von der Skalierbarkeit und den Kostenvorteilen eines Data Lake und profitieren gleichzeitig von der Verwaltung und Leistung eines Warehouses. Dieses Design ermöglicht es uns, Analysen sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Daten innerhalb eines einzigen Frameworks durchzuführen. Durch den Wegfall isolierter Datenspeicher ermöglichen Lakehouses einen besseren Fluss und eine bessere Integration.

Dem Ursprung relationaler Datenbanken auf der Spur

Um die Bedeutung eines Lakehouse zu verstehen, muss man einen Blick zurück auf die Entwicklung des Datenmanagements werfen. In den 1980er Jahren, als Unternehmen die Bedeutung von Erkenntnissen erkannten, entstand ein Bedarf an Systemen, die umfangreiche Daten verarbeiten konnten. Dieser Übergang führte zur Entwicklung relationaler Datenbanken. Sie revolutionierten das Datenmanagement durch die Einführung von SQL und die Sicherstellung der Datenintegrität mit ACID-Eigenschaften.

Grundlegendes zur Transaktionsverarbeitung

Im Kern verwaltet die Transaktionsverarbeitung Datenänderungen in Echtzeit. Dabei geht es darum, Daten schnell und präzise einzufügen, zu aktualisieren oder zu entfernen. Solche Systeme garantieren, dass Änderungen korrekt ausgeführt werden oder keine Änderungen vorgenommen werden, wenn ein Fehler auftritt. Diese Zuverlässigkeit ist für kritische Geschäftsanwendungen, bei denen die Datengenauigkeit gewahrt werden muss, von entscheidender Bedeutung.

Von Lagern zu neuen Horizonten

Ursprünglich waren Data Warehouses auf feste Datenformate zugeschnitten. Sie zeichneten sich durch detaillierte Analysen aus, hatten aber Schwierigkeiten, als verschiedene Datenquellen auftauchten. Ihre starre Struktur erwies sich als teuer und ineffizient für agile Datenanalyse Bedürfnisse. Mit der Expansion der Unternehmen stiegen auch ihre Datenanforderungen, was zum Aufkommen groß angelegter Datenspeicherlösungen führte.

Die Ankunft von Data Lakes

Data Lakes veränderten die Art und Weise, wie umfangreiche Datensammlungen verwaltet wurden. Diese Lösungen ermöglichten es Unternehmen, riesige Rohdaten ohne unmittelbare Organisation zu speichern und verschiedene Eingaben wie Webprotokolle und IoT-Feeds zu berücksichtigen. Ein wesentlicher Vorteil waren die niedrigen Lagerkosten, obwohl Datenqualität und Zuverlässigkeit waren Herausforderungen, die sich stellten.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake dient als riesiges Repository, in dem Rohdaten gespeichert werden, bis sie benötigt werden. Im Gegensatz zu Warehouses, die eine Vororganisation erfordern, verfolgen Data Lakes einen "Schema-on-Read"-Ansatz. Diese Flexibilität ist für Data Scientists und Analysten von Vorteil und ermöglicht die Untersuchung und Interpretation ohne feste Strukturen.

Vorteile großer Datenspeicher

• Skalierbarkeit : Sie verwalten umfangreiche Daten ohne wesentliche Änderungen an der Infrastruktur.
• Kosteneffizienz : Die Speicherung in Data Lakes ist kostengünstiger und senkt die Betriebskosten.
• Vielfältige Datenunterstützung : Sie eignen sich effektiv für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten und sind damit vielseitig einsetzbar für verschiedene Analyseanforderungen.

Durch die Weiterentwicklung traditioneller Systeme unter Einbeziehung der Vielseitigkeit von Seen bietet das Lakehouse-Konzept einen modernen Ansatz für die Verwaltung und Analyse von Daten, der das Beste aus beiden grundlegenden Methoden vereint.

Rückblick: Vom Data Lake zum Data Swamp

Der Aufbau eines guten Data Lakehouse hat definitiv seine Herausforderungen. Am Anfang waren Unternehmen voll und ganz auf Data Lakes angewiesen, weil sie dachten, sie wären die magische Lösung für all ihre Speicherprobleme. Aber ohne ein angemessenes Management können sich diese Seen in Datensümpfe verwandeln, in denen es viel schwieriger ist, etwas Nützliches auszugraben.

Was genau ist ein Datensumpf?

Als Unternehmen zum ersten Mal Data Lakes einsetzten, hofften sie auf eine ideale Lösung für ihre Speicherprobleme. Aber ohne die richtige Struktur und Aufsicht können diese Data Lakes zu chaotischen Datensammlungen oder Sümpfen werden. In einem solchen Zustand wird es zu einer Herausforderung, nützliche Informationen zu finden. Hier sind einige der Probleme:

• Doppelte Daten : Kopien von Daten können sich ansammeln, was zu Verwirrung und höheren Speicherkosten führt.
• Schlechte Datenqualität : Ungenaue Daten führen zu falschen Entscheidungen, die sich auf die Gesamtleistung des Unternehmens auswirken.
• Regulatorische Fragen : Falsch verwaltete Daten können dazu führen, dass gesetzliche Vorschriften nicht eingehalten werden. Datenschutz Normen.

Aus diesen unorganisierten Repositories entstehen oft Datensilos und Datenveraltung, was zu isolierten Datensätzen und veralteten Informationen führt, die unsere Fähigkeit, zeitnahe Entscheidungen zu treffen, weiter behindern.

Merkmale eines Data Lakehouse

Um diesen Problemen entgegenzuwirken, entstand das Data-Lakehouse-Konzept, das einen ausgewogeneren Ansatz für das Datenmanagement bietet. Dieses System ermöglicht es uns, große Mengen an Rohdaten zu speichern, was Analysten und Data Scientists Flexibilität bietet. Im Gegensatz zu älteren Systemen ist es auf die Anforderungen moderner Data Science und maschinelles Lernen abgestimmt und ermöglicht fortschrittliche Analysen.

Das Data Lakehouse kombiniert Elemente aus Data Lakes und Warehouses. Schauen wir uns seine Funktionen an:

• Zuverlässige Transaktionen : Unterstützt Transaktionen und stellt sicher, dass die Daten korrekt und zuverlässig sind.
• Strukturierte Daten : Verwendet die Schemaerzwingung, um Daten organisiert und zuverlässig zu halten.
• Getrennte Lagerung und Verarbeitung : Entkopplung von Speicher und Compute und Optimierung der Effizienz.
• Flexible Formate : Kompatibel mit offenen Tabellenformaten wie Delta, Iceberg und Hudi.
• Vielseitiges Datenhandling : Verarbeitet strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.
• Echtzeit-Streaming : Unterstützt Streaming vollständig und ermöglicht so aktuelle Analysen.

Diese Funktionen beheben die Einschränkungen herkömmlicher Systeme und ermöglichen es uns, effektiver mit Daten zu arbeiten. Indem wir diese Stärken nutzen, können wir uns in einer zunehmend datengetriebenen Welt gut positionieren.

Data Governance in Data Lakehouses

Data Governance in einem Lakehouse-Setup ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von Genauigkeit, Zugänglichkeit und Sicherheit bei gleichzeitiger Einhaltung von Vorschriften. Wir stellen sicher, dass unsere Daten zuverlässig bleiben, indem wir uns auf mehrere Aspekte konzentrieren:

• Datenkatalog : Wir organisieren alle Daten und Metadaten und ermöglichen so ein einfaches Auffinden und Auffinden.
• Verantwortlichkeit und Qualität :Unser Datenverwalter sind für die Aufrechterhaltung der Datenqualität und -konsistenz verantwortlich.
• Kontrollierter Zugang : Durch die Implementierung des rollenbasierten Zugriffs stellen wir sicher, dass nur autorisierte Personen vertrauliche Informationen einsehen können.

Diese Praktiken helfen uns, eine flexible und interoperable Datenumgebung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Datenschutz und Konsistenz zu gewährleisten.

Vergleich von Data Lakehouses und Data Warehouses

Die Architektur eines Data Lakehouse bietet einzigartige Vorteile gegenüber herkömmlichen Data Warehouses. Während Warehouses auf strukturierte Daten zugeschnitten sind und sich durch Analysen auszeichnen, bieten Lakehouses Flexibilität, indem sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten nebeneinander existieren lassen. Dieser Ansatz gibt Unternehmen die Möglichkeit, verschiedene Datentypen effizient zu nutzen.

Hauptunterschiede:

• Datenspeicherung: In Lagerhäusern müssen die Daten vor der Speicherung strukturiert werden, während Lakehouses Rohdaten aufbewahren und bei Bedarf verarbeiten können.
• Leistung der Abfrage: Warehouses zeichnen sich durch komplexe strukturierte Datenabfragen aus, während Lakehouses verschiedene Datentypen mit schnelleren Abfragen mit Tools wie Apache Spark unterstützen.
• Kosten: Lakehouses verwenden oft eine wirtschaftliche Lagerung, die die Kosten im Vergleich zur Hochleistungslagerung von Lagern senkt.
• Skalierbarkeit: Lakehouses lassen sich problemlos mit zusätzlichen Speicherknoten skalieren, im Gegensatz zu Warehouses, die bei zunehmender Datengröße Skalierbarkeitsgrenzen haben.

Schema-Evolution in Data Lakehouses

Die Schemaweiterentwicklung ist sehr wichtig, da sie es Unternehmen ermöglicht, ihre Dateneinrichtung anzupassen, ohne ihre aktuellen Arbeitsabläufe durcheinander zu bringen. Und ehrlich gesagt, in der heutigen schnelllebigen Datenwelt ist diese Art von Flexibilität ein Muss.

Neue Maßstäbe setzen

Früher war das Ändern von Datenbankschemas, wie z. B. das Hinzufügen von Spalten oder das Ändern von Strukturen, kompliziert und konnte zu Ausfallzeiten führen. Bei Lakehouses sind Schemaänderungen unkompliziert und in das System integriert. Dies ermöglicht es unseren Teams, sich schnell an neue Datenanforderungen anzupassen und einen effizienten Betrieb zu gewährleisten.

Das System effektiv machen

• Versionskontrolle: Wir verfolgen Datensatzversionen, um Änderungen zu berücksichtigen und gleichzeitig ältere Formate zu unterstützen.
• Automatisierte Schemaerkennung: Der Einsatz von Tools, die Schemaänderungen erkennen, stellt sicher, dass unsere Datenverarbeitung Arbeitsabläufe bleiben fließend.
• Prüfung der Daten: Durch die Implementierung von Validierungsregeln stellen wir sicher, dass alle eingehenden Daten den erwarteten Formaten entsprechen, wodurch Verarbeitungsprobleme vermieden werden.

Mit diesen Strategien können wir unsere Datensysteme reaktionsschneller und robuster machen und die sich wandelnden Anforderungen des Datenmanagements effektiv erfüllen.

Halten Sie Ihre Daten sicher und bereit: Warum es wichtig ist

Die Rolle von Cloud-Speichern

Cloud-Objektspeicher spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass unsere Daten sicher und zugänglich bleiben. Diese Art der Speicherung sorgt dafür, dass unsere digitalen Assets – ob strukturierte Geschäftsdaten oder verschiedene Mediendateien – gut organisiert und sicher sind. Funktionen wie Backups und Versionierung sind unerlässlich, da sie Sicherheit bieten. Wenn Daten beschädigt werden oder verloren gehen, können wir sie schnell wiederherstellen und so mögliche Unterbrechungen vermeiden.

Flexible offene Datenformate

Offene Datenstandards sind entscheidend für die Datenflexibilität. Durch die Verwendung von Formaten wie Parquet oder ORC stellen wir sicher, dass unsere Daten anpassungsfähig bleiben. Auf diese Weise sind wir nicht an ein einzelnes Tool oder einen einzigen Anbieter gebunden, was bedeutet, dass wir unsere Systeme nach Bedarf anpassen können. Diese Flexibilität ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass unsere Daten effizient über verschiedene Plattformen und Tools hinweg genutzt werden können.

Geschäftliche Vorteile eines zuverlässigen Datenmanagements

Eine gut strukturierte Datenumgebung mit Cloud-Objektspeicher und offenen Formaten ist für jedes Unternehmen von Vorteil. Es garantiert, dass unsere Geschäftsdaten sowohl sicher als auch bei Bedarf zugänglich sind. Unabhängig davon, ob wir strukturierte Datensätze oder unterschiedliche Medieninhalte verwalten, gewinnen wir die Flexibilität und Zuverlässigkeit, die für unsere Abläufe erforderlich sind. Wenn sich unser Unternehmen weiterentwickelt oder das Datenvolumen wächst, ist ein Setup, das sich an diese Veränderungen anpasst, unerlässlich. Dieser Ansatz stellt sicher, dass wir mit unseren Datenanforderungen Schritt halten und einen reibungslosen Geschäftsbetrieb aufrechterhalten können.

Die Zukunft von Data Lakehouses

Die Datenarchitektur wächst weiter und passt sich den steigenden Anforderungen von Data Analytics und Data Science an. Da immer mehr Unternehmen in KI und maschinelles Lernen eintauchen, wird ein solides und flexibles Datensetup von entscheidender Bedeutung sein.

Verbindung mit KI und maschinellem Lernen

Data Lakehouses bieten eine solide Grundlage für Aufgaben wie maschinelles Lernen . Durch die Zusammenführung von strukturierten und unstrukturierten Daten auf einer einzigen Plattform können wir den Workflow von Data Scientists optimieren. Dieses Setup hilft bei der effektiven Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen und verbessert unsere Data Science-Funktionen.

Was liegt vor uns?

Mit dem fortschreitenden technologischen Fortschritt werden sich die Daten-Lakehouses weiterentwickeln. Wir erwarten Verbesserungen wie automatisierte Data Governance, verbesserte Sicherheitsmaßnahmen und Tools zur Leistungssteigerung. Diese Aktualisierungen werden die Rolle von Data Lakehouses bei der Moderne Datenstrategien , um sicherzustellen, dass sie ein wesentlicher Bestandteil unserer Bemühungen um eine effiziente Verwaltung und Analyse von Daten bleiben.

Warum Ilum ein perfektes Beispiel für ein wohldefiniertes Data Lakehouse ist

Ilum verkörpert, was ein Data Lakehouse sein sollte, indem es die Vielseitigkeit von Data Lakes mit der umfassenden Steuerung von Data Warehouses in Einklang bringt. Schauen wir uns die Gründe an, warum Ilum in diesem Bereich heraussticht.

• Einheitliches Multi-Cluster-Management
  Unsere Plattform vereinfacht die Verwaltung mehrerer Spark-Cluster, unabhängig davon, ob sie Cloud-basiert oder vor Ort sind. Diese Funktion gewährleistet eine nahtlose Datenverarbeitung in verschiedenen Umgebungen.
• Flexibilität von Kubernetes und Hadoop
  Ilum unterstützt sowohl Kubernetes als auch Hadoop Yarn und bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Spark-Cluster so zu verwalten, wie es ihnen am besten passt. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, von traditionellen Hadoop-Setups auf moderne, Cloud-native Umgebungen umzusteigen und sich an die heutige technologiegetriebene Landschaft anzupassen.
• Interaktive Spark-Sitzungen und REST-API
  Durch die Verwendung unserer REST-API für Spark-Jobs verbessert Ilum die Interaktivität und ermöglicht Datenoperationen in Echtzeit. Dies verbessert nicht nur die Erfahrung der Datenplattform, sondern ermöglicht auch die Erstellung dynamischer Anwendungen, die sofort auf Benutzeranfragen reagieren – ein wesentliches Merkmal für fortschrittliche Data Lakehouses.
• Open-Source und freie Zugänglichkeit
  Eine bemerkenswerte Eigenschaft von Ilum ist seine Kosteneffizienz , da es kostenlos erhältlich ist. Durch die Verwendung von Open-Source-Tools wie Apache Spark, Jupyter und Apache Ranger vermeidet Ilum die Bindung an einen Anbieter und ist damit eine attraktive Option für Startups und Unternehmen gleichermaßen, um die Data-Lakehouse-Architektur ohne hohe Kosten zu erkunden.

Die Stärken von Ilum liegen in der Skalierbarkeit, Flexibilität, Echtzeit-Interaktivität und Erschwinglichkeit. Es richtet sich an diejenigen, die ein gut durchdachtes Data Lakehouse suchen, das weder die Leistung noch die Governance beeinträchtigt. Die Nutzung der fortschrittlichen Funktionen von Ilum ermöglicht es uns, das Potenzial einer modernen Data-Lakehouse-Lösung voll auszuschöpfen und die Vorteile von Data Lakes und Warehouses zu vereinen.

Häufig gestellte Fragen

Was sind die Hauptkomponenten eines Data Lakehouse?

Data Lakehouses kombinieren Elemente von Data Lakes und Data Warehouses. Zu den wichtigsten Komponenten gehören eine Speicherschicht, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten verarbeitet, eine Verarbeitungsschicht zum Ausführen von Datenabfragen und -transformationen sowie eine Verwaltungsschicht zur Aufrechterhaltung der Datenorganisation und -governance.

Wie schneidet die Leistung von Data Lakehouse im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses ab?

Data Lakehouses bieten oft eine verbesserte Leistung, da sie verschiedene Datentypen verarbeiten und komplexe Abfragen durchführen können. Sie integrieren die flexible Speicherung von Data Lakes mit der effizienten Abfrageleistung von Data Warehouses und bieten einen ausgewogenen Ansatz für die Datenspeicherung und -berechnung.

Was sind die Vorteile der Verwendung eines Data Lakehouse für die Datenanalyse?

Durch die Verwendung eines Data Lakehouse kann die Datenanalyse optimiert werden, indem eine einzige Plattform bereitgestellt wird, die sowohl Speicher als auch Analysen unterstützt. Diese Integration reduziert Datenverschiebungen und -duplikate und ermöglicht schnellere Einblicke und ein effizienteres Datenmanagement. Darüber hinaus bieten Data Lakehouses Skalierbarkeit und Flexibilität, die für den Umgang mit großen Datensätzen unerlässlich sind.

Welche Tools und Technologien sind beim Aufbau eines Data Lakehouse üblich?

Zu den gängigen Tools gehören Apache Spark für die Verarbeitung großer Datasets und Delta Lake für eine zuverlässige Datenindizierung und Versionskontrolle. Technologien wie Cloud-Speicherdienste und Data-Governance-Tools sind ein wesentlicher Bestandteil für die effiziente Verwaltung großer Daten-Lakehouses.

Wie verwalten Data Lakehouses Datensicherheit und Governance?

Data Governance und Sicherheit werden durch die Implementierung robuster Authentifizierungsprotokolle, Verschlüsselungstechniken und Datenmaskierung verwaltet. Dadurch wird sichergestellt, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Informationen zugreifen können, wodurch die Datenintegrität und der Datenschutz in der Lakehouse-Umgebung gewahrt werden.

Wann wird ein Data Lakehouse einem Data Lake vorgezogen?

Ein Data Lakehouse wird bevorzugt, wenn sowohl Analyseworkloads als auch herkömmliche betriebliche Abfrageworkloads für verschiedene Datentypen unterstützt werden müssen. Es ist ideal für Unternehmen, die ein einheitliches System benötigen, das Datensilos reduziert und Datenverwaltungsprozesse vereinfacht.