Katsaus Data Lake
Tietojärvi on arkisto, johon voimme tallentaa suuren määrän puolijärjestelmällistä, jäsenneltyä ja jäsentämätöntä tietoa. Kaikille datajärven tietoelementeille annetaan yksilöllinen tunnus, jolla on joukko laajennettuja metatietotunnisteita. Kun syntyy yritystoimintaa koskeva kysymys, voit kysyä tarvittavia tietoja ja sitten analysoida pienempiä tietoja auttaakseen vastaamaan kysymykseen. Järvellä on tasainen arkkitehtuuri, toisin kuin hierarkkisessa tietovarastossa, jossa tietoja tallennetaan tiedostoihin ja kansioihin. Ilman ensin tietojen jäsentämistä, voit tallentaa tietosi sellaisenaan ja pystymme suorittamaan erityyppisiä analyysejä, kuten kojetauluja ja visualisointeja laajaan tietojenkäsittelyyn, reaaliaikaista analysointia ja koneoppimista parempien päätösten tekemiseksi.
Järviä käyttävät ammattilaiset, kuten tietoteknikot, tiedonkehittäjät ja yritysanalyytikot, suuren tietomäärän tallentamiseksi.
Järvessä käytetty se on epärelatiivinen ja relaatiota Internet-laitteista, verkkosivustoista, mobiilisovelluksista jne. Kaavassa se kirjoitetaan analyysiaikana eli lukemista koskeva kaavio. Tulos kyselyn suorittamisen jälkeen on nopeampi.
Miksi tarvitsemme Data Lake?
Järveä rakentamalla tietotieteilijät näkevät datan hiomattoman kuvan.
Syyt sen käyttämiseen ovat seuraavat:
Yritykset, jotka tuottavat liiketoiminnallisia hyötyjä heidän tiedoistaan, ylittävät menestyksekkäästi vertailukumppaneitaan. Aberdeen-tutkimuksessa Data Järven perustanut yritys oli 9% suurempi kuin vastaavien yritysten orgaaninen tulojen kasvu. Nämä johtajat pystyivät suorittamaan uudentyyppisiä analytiikoita, kuten koneoppimista, uusien lähteiden, kuten lokitiedostojen, napsautustietojen, sosiaalisen median ja Internet-yhteyden kautta järvessä.
Se tukee reaaliajassa tulevien tietojen tuontia. Tiedot kerätään useista lähteistä ja siirretään sitten järvelle alkuperäisessä muodossa. Järvi tarjoaa paremman datan skaalautuvuuden. Voit myös tietää, minkä tyyppisiä tietoja järvessä on indeksoimalla, indeksoimalla, luetteloimalla tiedot.
Se tukee tiedonhallintaa, joka hallinnoi tietojen saatavuutta, käytettävyyttä, turvallisuutta ja eheyttä.
Se voi auttaa tutkimus- ja kehitysryhmiä testaamaan hypoteesin, tarkentamaan oletuksia ja arvioimaan tuloksia.
Siilorakennetta ei ole saatavana.
Se tarjoaa asiakkaille 360 asteen näkymän ja vankan analyysin.
Analyysin laatu paranee myös datan määrän, datan laadun ja metatietojen kasvaessa.
- Varastointimoottorit, kuten Hadoop, ovat helpottaneet erilaisten tietojen tallentamista. Tietoja ei ole tarpeen mallintaa järven kanssa yrityksen laajuiseksi järjestelmäksi.
- Analyysien laatu nousee myös datan määrän, datan laadun ja metatietojen lisääntyessä.
- Se tarjoaa liiketoiminnan ketteryyttä
- Koneoppimisen ja tekoälyn avulla on mahdollista tehdä kannattavia ennusteita.
Data-järviarkkitehtuuri Hadoopissa, AWS: ssä ja Azuressa
Datajärvellä on kaksi komponenttia: varastointi ja laskenta. Tallennus ja tietojenkäsittely voivat sijaita joko paikan päällä tai pilvessä. Tämä johtaa datajärvi-arkkitehtuurin suunnitteluun useissa mahdollisissa yhdistelmissä.
1. Hadoop
Hajautettu palvelinohjain Hadoop-klusteri ratkaisee suuren tiedon tallennusongelman. MapReduce on Hadoop-ohjelmointimalli, jota käytetään jakamaan ja käsittelemään tietoja pienemmiksi osajoukkoiksi palvelinklusterissa.
2. AWS
AWS-tuotevalikoima datajärviratkaisulle on kattava. Amazon S3 on tallennustoimintoratkaisun keskipiste. Nämä tiedonsiirtotyökalut, joiden avulla voimme siirtää valtavia määriä dataa S3: een, ovat Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball ja Direct Connect.
Amazon S3: n lisäksi NoSQL-tietokanta, Dynamo DB ja Elastic Search tarjoavat yksinkertaistetun kyselyprosessin. AWS tarjoaa laajan tuotevalikoiman, jolla on jyrkkä alkuoppimiskäyrä. Ratkaisun kokonaisominaisuuksia käytetään kuitenkin laajasti kaupallisissa tiedustelusovelluksissa.
3. Azure
Micro-soft tarjosi datajärven. Azure datajärvellä on analysointi- ja tallennuskerros nimeltään Azure Store (ADLS) ja kaksi komponenttia, jotka analyyttisellä kerroksella ovat Azure Analytics ja HDInsight. ADLS-standardi on rakennettu HDFS: ään, ja niiden tallennuskapasiteetti on rajoittamaton. Se voi tallentaa biljoonia tiedostoja, jotka ovat suurempia kuin petatavu, yhdellä tiedostolla. Azure Store mahdollistaa tietojen tallentamisen, suojaamisen ja skaalaamisen missä tahansa muodossa.
hyötyjä
Joitakin tärkeitä kohtia esitetään alla
- Tarjoaa rajattoman tietotyypin arvon
- Sopeutuva muutoksiin nopeasti
- Pitkäaikaiset omistamiskustannukset vähenevät
- Sen tärkein etu on erilaisten sisällön lähteiden keskittäminen
- Eri osastojen käyttäjillä ympäri maailmaa voi olla joustava pääsy tietoihin
- Tarjoaa taloudellisen skaalautuvuuden ja joustavuuden
Riski
- Se voi menettää merkityksensä ja vauhtinsa jonkin ajan kuluttua.
- Suunnittelussa on suurempi riski
- Se lisää myös varastointi- ja tuotteiden kustannuksia
- Turvallisuus ja kulunvalvonta ovat suurin riski. Joskus tiedot voidaan sijoittaa järveen ilman valvontaa, koska osa tiedoista on ehkä suojattava ja säännelty.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas kohtaan Mikä on Data Lake ?. Tässä keskustelimme konseptista, miksi tarvitsemme Data Lake -järjestelmää sekä niiden etuja ja riskejä. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja-
- Nykyaikainen tietojen integrointi
- Mikä on Data Analytics
- Mikä on tietojen rikkominen?
- Data Scientist vs Big Data
- Data Lake vs Data Warehouse | erot