Pregled Data Lake

Podatkovno jezero je odlagališče, v katerem lahko shranimo veliko količino polstrukturiranih, strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Edinstvenim ID-jem z nizom razširjenih oznak metapodatkov je dodeljen vsem podatkovnim elementom podatkovnega jezera. Ko se pojavi poslovno vprašanje, lahko zaprosite za ustrezne podatke in nato analizirate manjše podatke, da boste lažje odgovorili na vprašanje. Jezero ima ravno arhitekturo v nasprotju s hierarhičnim skladiščem podatkov, kjer so podatki shranjeni v datotekah in mapah. Brez predhodnega strukturiranja podatkov lahko svoje podatke shranite takšne, kot so, in lahko izvajamo različne vrste analiz, kot so nadzorne plošče in vizualizacije, za veliko obdelavo podatkov, analitiko v realnem času in strojno učenje za obveščanje o boljših odločitvah.

Jezero profesionalci, kot so podatkovni znanstveniki, razvijalci podatkov in poslovni analitiki, uporabljajo za shranjevanje velike količine podatkov.

Uporablja se v jezeru, je nerelacijski in relacijski iz IoT naprav, spletnih strani, mobilnih aplikacij itd. V shemi je zapisano v času analize, tj. Sheme pri branju. Rezultat po izvedbi poizvedbe je hitrejši.

Zakaj potrebujemo podatkovno jezero?

Z gradnjo jezera lahko znanstveniki s podatki vidijo nerafiniran pogled na podatke.

Razlogi za njegovo uporabo so naslednji:

Korporacija, ki iz svojih podatkov ustvarja poslovne koristi, uspešno presega vrstnike. V raziskavi Aberdeen je bila korporacija, ki je ustanovila Data Lake, za 9% višja od uspešnosti rasti podobnih podjetij. Ti voditelji so lahko v jezeru izvajali nove vrste analitike, kot je strojno učenje prek novih virov, kot so datoteke dnevnika, podatki o klikah, družbeni mediji in internet.

Podpira uvoz podatkov, ki prihajajo v realnem času. Podatki se zbirajo iz več virov in se nato v prvotnem formatu premaknejo do jezera. Jezero zagotavlja večjo razširljivost podatkov. Prav tako lahko z indeksiranjem, plazenjem, katalogizacijo podatkov veste, kakšne vrste podatkov so v jezeru.

Podpira upravljanje podatkov, ki upravlja razpoložljivost, uporabnost, varnost in celovitost podatkov.

Skupinam za raziskave in razvoj lahko pomaga preizkusiti svojo hipotezo, natančneje predpostavke in oceno rezultatov.

Struktura silosa ni na voljo.

Strankam ponuja 360-stopinjski pogled in robustno analizo.

Kakovost analize se povečuje tudi s povečanjem obsega podatkov, kakovosti podatkov in metapodatkov.

  • Motorji za shranjevanje, kot je Hadoop, so olajšali shranjevanje različnih informacij. Ni potrebe, da podatke z jezera modeliramo v celotno podjetje.
  • Kakovost analiz se povečuje tudi s povečanjem obsega podatkov, kakovosti podatkov in metapodatkov.
  • Ponuja poslovno okretnost
  • Za dobičkonosne napovedi je mogoče uporabiti strojno učenje in umetno inteligenco.

Data Lake Architecture on Hadoop, AWS in Azure

Podatkovno jezero ima dve komponenti: shranjevanje in izračun. Skladiščenje in računalništvo sta lahko na mestu ali v oblaku. Rezultat je oblikovanje arhitekture podatkovnega jezera v več možnih kombinacijah.

1. Hadoop

Razdeljeni strežnik Hadoop grozd rešuje skrb za shranjevanje velikih podatkov. MapReduce je programski model Hadoop, ki se uporablja za delitev in obdelavo informacij na manjše podvrste v strežniški grozdu.

2. AWS

Paleta izdelkov AWS za rešitev podatkovnega jezera je celovita. Amazon S3 je v središču rešitve za shranjevanje. Ta orodja za zaužitje podatkov, ki nam omogočajo prenos ogromnih količin podatkov v S3, so Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball in Direct Connect.

Poleg Amazon S3 baze podatkov NoSQL, Dynamo DB in Elastic Search ponujajo poenostavljen postopek poizvedovanja. AWS ponuja široko paleto izdelkov s strmo krivuljo začetnega učenja. Vendar pa se celovite značilnosti rešitve pogosto uporabljajo v aplikacijah za komercialno obveščevalno dejavnost.

3. Azure

Micro-soft je ponudil podatkovno jezero. Podatkovno jezero Azure ima plast za analitiko in shranjevanje, se imenuje Azure Store (ADLS) in dve komponenti, ki jih imata analitični sloj Azure Analytics in HDInsight. Standard ADLS je bil vgrajen v HDFS in ga je mogoče neomejeno shranjevati. Z eno datoteko lahko shranite trilijone datotek, večjih od petabajta. Azure Store omogoča shranjevanje, varovanje in razširjanje podatkov v poljubni obliki.

Prednosti

Spodaj so prikazane nekatere pomembne točke

  • Zagotavlja neomejeno vrednost vrste podatkov
  • Hitro se prilagodi spremembam
  • Dolgoročni stroški lastništva se zmanjšajo
  • Njegova glavna prednost je centraliziranje različnih virov vsebine
  • Uporabniki iz različnih oddelkov po vsem svetu imajo lahko prilagodljiv dostop do podatkov
  • Zagotavlja ekonomičnost in prilagodljivost

Tveganje

  • Čez nekaj časa lahko izgubi ustreznost in zagon.
  • Pri načrtovanju je večje tveganje
  • Prav tako poveča stroške skladiščenja in izdelkov
  • Varnost in nadzor dostopa je največje tveganje. Včasih se podatki lahko nadzirajo v jezeru brez nadzora, saj bo morda treba nekatere podatke zaščititi in urediti.

Priporočeni članki

To je vodnik za Kaj je podatkovno jezero? Tu smo razpravljali o konceptu, zakaj potrebujemo podatkovno jezero skupaj z njihovimi prednostmi in tveganji. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge predloge, ki jih predlagate

  1. Sodobna integracija podatkov
  2. Kaj je analiza podatkov
  3. Kaj je kršitev podatkov?
  4. Data Scientist vs Big Data
  5. Data Lake vs Data Warehouse | Razlike

Kategorija:

Veliki podatki