Контур
- Введение
- Что такое хранилище данных?
- Что такое озеро данных?
- 7 главных различий между озером данных и хранилищем данных
- Типы хранилищ данных
- Типы озер данных
- Инструменты хранилища данных
- Инструменты озера данных
- Может ли озеро данных заменить хранилище данных?
Введение
Озера данных и хранилища данных — это две разные вещи. Озеро данных — это место, где хранятся все виды структурированных и неструктурированных данных. Напротив, хранилище данных специально предназначено для структурированных данных. Итак, какой из них вы должны использовать? Это зависит от ваших потребностей. Озеро данных может быть хорошим выбором, если вам нужно хранить и анализировать много разных типов данных. Хранилище данных может быть лучше, если вам нужно хранить и анализировать только структурированные данные. В этом посте мы более подробно рассмотрим как озера данных, так и хранилища данных, чтобы вы могли выбрать то, что подходит именно вам.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных — это централизованное хранилище всех данных, которые генерируются операционными системами организации. Хранилище данных обычно содержит данные из нескольких источников, таких как рабочие базы данных, внешние источники данных и базы данных отчетов. Данные в хранилище данных организованы для поддержки анализа и принятия решений.
Что такое озеро данных?
Озеро данных — это место хранения данных, к которому имеют доступ аналитики и лица, принимающие решения. Озеро данных может содержать данные из нескольких источников, включая рабочие базы данных, внешние источники данных и базы данных отчетов. Данные в озере данных не организованы для поддержки анализа и принятия решений.
7 основных различий между озером данных и хранилищем данных
- Озеро данных — это единый репозиторий всех данных предприятия, включая необработанные, проверенные, исторические и производные данные. Напротив, хранилище данных хранит только структурированные исторические данные.
- Озеро данных можно использовать для пакетной аналитики и аналитики в реальном времени, тогда как хранилище данных можно использовать только для пакетной аналитики.
- Озеро данных использует подход схемы при чтении, то есть вам не нужно определять схему перед загрузкой данных в хранилище. Хранилище данных использует схему при записи, то есть вам необходимо указать схему перед загрузкой любых данных.
- Озеро данных может обрабатывать данные любого типа, включая структурированные, неструктурированные и частично структурированные, тогда как хранилище данных может обрабатывать только структурированные.
- Озера данных обычно развертываются в кластерах Hadoop, которые более экономичны, чем традиционные корпоративные хранилища данных.
- Озера данных являются гибкими и могут быть легко расширены для соответствия новым источникам данных и новым требованиям. Хранилища данных негибки и их трудно расширять.
- Озера данных позволяют вам выполнять исследовательский анализ ваших данных, чтобы найти новые идеи. Хранилища данных запрещают исследовательский анализ, поскольку выполнять запросы к большим объемам данных слишком дорого и отнимает много времени.
Типы хранилищ данных
Существует три основных типа хранилищ данных.
- Корпоративное хранилище данных (EDW)
Этот тип хранилища данных функционирует как основная база данных, которая помогает в процессе принятия решений внутри компании. EDW обеспечивает доступ к межорганизационной информации, а также более интегрированный метод представления данных и может выполнять сложные запросы.
2. Хранилище оперативных данных (ODS)
ODS обновляется в режиме реального времени и используется для выполнения рутинных задач, таких как запись данных о сотрудниках. Данные, хранящиеся в ODS, можно очищать, а также проверять и устранять проблемы с избыточностью. Также можно соединять данные из разных источников, чтобы можно было легко выполнять анализ, бизнес-операции и отчетность.
3. Магазин данных
Витрины данных — это одно из подмножеств базы данных, в котором хранятся данные для определенных отделов, регионов или подразделений компании. Витрины данных могут помочь улучшить реакцию пользователей и уменьшить объем данных, которые можно проанализировать. Данные с этого витрины периодически сохраняются в ODS. Затем ODS отправляется в EDW для хранения и использования.
Типы озера данных
Существует два метода настройки озер данных: в облаке или в вашем помещении.
- Облачные озера данных
Они управляются аппаратным и программным обеспечением облака провайдера, и вы можете получить к ним доступ через Интернет. Обычно они работают по модели подписки с оплатой по мере использования. Облачные озера данных могут быстро масштабироваться, и по мере увеличения объема хранимых данных вы увеличиваете емкость своего облака. Облачный провайдер отвечает за безопасность, надежность, резервное копирование и производительность. Вы можете сосредоточиться на принятии решения о том, какие данные добавить в озеро данных, и на лучшем способе их анализа.
2. Локальные озера данных
При использовании локального озера базы данных можно установить и запустить программное обеспечение для запуска озера данных с использованием серверов и в вашем центре обработки данных. Необходимо приобрести лицензии на программное обеспечение и оборудование. Вам потребуются ИТ-навыки для установки и обслуживания озера. Вы несете ответственность за управление безопасностью данных, обеспечение безопасности данных и обеспечение того, чтобы система работала на высоком уровне. Возможно перемещение озера данных в более обширную систему по мере его расширения. Локальное решение может предложить более фантастическую производительность для пользователей на территории компании.
Инструменты озера данных
Самые популярные инструменты для озер данных:
- Хранилище Azure Data Lake
Он создает единое унифицированное пространство для хранения данных. Инструмент поставляется с расширенными параметрами безопасности, надежной аутентификацией данных и ограниченным доступом к определенным ролям. Идеально подходит для масштабных запросов.
2. Формирование озера AWS
Он обеспечивает простой способ создания озера данных. Это бесшовная интеграция с аналитикой на основе AWS, а также сервисами машинного обучения. Программа создает каталог данных с широкими возможностями поиска и журналом аудита для отслеживания истории доступа к данным.
3. Информационное озеро данных
Он собирает информацию из нескольких источников и преобразует ее в формат, который мгновенно начинает извлекать выгоду. Хранящиеся здесь данные не станут болотом благодаря интеллектуальной каталогизации.
4. Интеллектуальное озеро данных
Этот инструмент позволяет клиентам получить максимальную выгоду от озер данных, основанных на Hadoop. Озеро данных. Базовая система Hadoop гарантирует, что пользователям не потребуется много программирования для выполнения крупномасштабных запросов.
5. Куболе
Qubole — это решение для озера данных. Это решение для хранения данных, в котором данные хранятся в открытом формате, к которому можно получить доступ через открытые стандарты. Его ключевые функции включают доставку отчетов по аналитике ad-hoc и объединение конвейеров данных для обеспечения однонаправленного анализа в режиме реального времени.
Из-за этих разных требований компаниям часто требуются оба озера данных для сбора больших объемов данных. Однако им также нужны хранилища данных для использования в аналитике.
Инструменты хранилища данных
Вот несколько наиболее эффективных инструментов хранилища данных, которые являются быстрыми, простыми в использовании, адаптируемыми и доступными с оплатой по факту использования.
- Амазон Redshift
Это облачное программное обеспечение хранилища данных, идеально подходящее для высокоскоростной аналитики данных. В этом примере хранилища данных будут выполняться различные одновременные запросы без операционных затрат.
2. Google BigQuery
Этот инструмент хранилища данных можно использовать в облачном машинном обучении и TensorFlow для создания надежных моделей ИИ.
3. Amazon DynamoDB
Это самая надежная и масштабируемая DynamoDB, способная увеличить производительность запросов до 10 или 20 триллионов запросов в день с объемом данных более петабайта.
4. Микро Фокус Вертика
Это хранилище данных SQL доступно в облаке на различных платформах, таких как AWS и Azure. Он имеет встроенную аналитику, которая обеспечивает машинное обучение, сопоставление с образцом и временные ряды.
5. Снежинка
Это программа, которая позволяет нам анализировать данные из различных неструктурированных и структурированных источников. Это архитектура с общими ресурсами, разделяющими хранилище и вычислительную мощность. В свою очередь, пользователи могут масштабировать ресурсы ЦП в соответствии с потребностями пользователя.
6. Microsoft Azure
Microsoft Azure — это платформа на основе узлов, которая может выполнять массивную параллельную обработку, что помогает быстрее собирать и отображать бизнес-информацию.
Может ли Data Lake заменить хранилище данных?
Рост Data Lake привел к тревожным дискуссиям в сообществе больших данных, которые выступают против хранилищ данных. Новейшая, горячая идея убирает старые технологии, еще больше укрепляя ложное представление о том, что озера данных заменят хранилища данных.
Озера данных могут делать то, чего не могут хранилища, и наоборот. Озеро данных — это просто база для создания хранилища данных, но не замена его. Поэтому, отмахнувшись от всей этой шумихи, можно сделать вывод, что Хранилище данных здесь, чтобы остаться, и оно не умерло. Хранилище данных и озеро данных — это разные технологии, которые удовлетворяют различные потребности бизнеса.
Если вы считаете это полезным, пожалуйста, несколько раз нажмите кнопку аплодисментов 👏, чтобы выразить свою поддержку автору 👇
