Navigierende Datenmanagement: Lagerhäuser, Seen und LakeHouses

Panorama moderner Datenverwaltungsmethoden: Datenbank, Data Warehouse, Data Lake, Data Lake Warehouse und Data Grid

Kernpunkte:

Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes haben ihre eigenen Vorteile in der Datenverwaltung. Datenbanken liefern strukturierte Repositorys für die effiziente Speicherung und das Abrufen von Daten. Daten.
Data Lake Warehouses und Datennetze sind die neuesten Innovationen im Bereich des Datenmanagements. Das Data Lake Warehouse kombiniert die Vielseitigkeit von Datenseen und die strukturierten Verarbeitungsfunktionen von Data Warehouses, um eine einheitliche Speicherinfrastruktur bereitzustellen. Datennetze verfolgen einen dezentralen Ansatz zur Behandlung von Daten als Produkte, die von engagierten Teams verwaltet werden.
Organisationen ersetzen nicht unbedingt alte Datenverwaltungsmethoden durch diese neuen Konzepte, sondern verwenden eine Kombination mehrerer Methoden, um die verschiedenen Technologien zu nutzen. In der Datenverwaltung werden zunehmend maschinelles Lernwerkzeuge verwendet und verbessern auch den Wert und die Betriebsfähigkeit von Daten durch die Einführung intelligenter Automatisierung.

In der heutigen dynamischen Datenverwaltungsumgebung werden Begriffe und Konzepte im Zusammenhang mit der Datenspeicherung und -verarbeitung immer komplexer. Unternehmen stehen vor der größten Herausforderung, den Anstieg der Daten aus verschiedenen Quellen effektiv zu behandeln. Dieser Artikel zielt darauf ab, verschiedene Datenverwaltungsansätze zu klären, Beispiele für Tools für jedes Konzept bereitzustellen und eine Roadmap für eine moderne Datenverwaltungsumgebung bereitzustellen.

Datenbank: Grundlagen

Datenbanken sind seit langem der Eckpfeiler des Datenmanagements und bieten strukturierte Repositories für effiziente Speicherung, Organisation und Abruf von Daten. Sie können grob in relationale Datenbanken und NoSQL -Datenbanken unterteilt werden, die jeweils für bestimmte Datenanforderungen und Anwendungsfälle ausgelegt sind. SQL-Lösungen beinhalten häufig normalisierte Muster und erfüllen die Bedürfnisse von OLTP-Anwendungsfällen, während einige NoSQL-Datenbanken gut zur Behandlung von nicht standardisierten Daten sind.

Die Hauptmerkmale der Datenbank umfassen:

Strukturierte Datenspeicherung. Datenbanken sind gut in der Verarbeitung strukturierter Daten und gewährleisten die Datenintegrität durch vordefinierte Muster.
Effiziente Abfrage auf Reihenebene. Die Datenbank ist für Zeilenabfragen optimiert, und wenn die Abfrage "korrekt" ist, kann die Datenbank eine einzelne oder mehrere Datensätze sehr schnell abrufen, indem der Index genutzt wird.
Einfach löschen und aktualisieren. Die Datenbank kann Aktualisierungen effizient verarbeiten oder einzelne Zeilen löschen.

Während Datenbanken bei der Verwaltung strukturierter Daten sehr leistungsfähig sind, können sie Einschränkungen bei der Behandlung unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten aufweisen und sind nicht für analytische Abfragen geeignet, die Messungen von Millionen oder Milliarden Zeilen gleichzeitig beinhalten. Diese Einschränkung erleichtert die Entwicklung spezialisierterer Lösungen wie Data Warehouses und Data Lakes, die wir in den folgenden Abschnitten untersuchen werden.

Für klassische SQL -Optionen sind Postgresql und MySQL es wert, auf NoSQL zu achten, während Beispiele MongoDB und Cassandra sind. Der Begriff „NoSQL“ selbst deckt Datenbanken für verschiedene Anwendungsfälle ab.

Data Warehouse: Strukturierte Erkenntnisse

Data Warehouses sind der Eckpfeiler des Datenmanagements, das als strukturiertes Repository fungiert, das speziell für die Speicherung, Verwaltung und Analyse strukturierter Daten entwickelt wurde. Sie bieten eine gute Leistung für analytische Abfragen. Eine definierende Funktion eines Data Warehouse ist seine Schema-Schema-Methode, bei der Daten sorgfältig strukturiert und transformiert werden, bevor sie in das Lager geladen werden.

Die Hauptmerkmale von Data Warehouse umfassen:

• strukturierte Daten. Data Warehouses eignen sich am besten für strukturierte Daten wie Verkaufsunterlagen, Finanzdaten und Kundeninformationen.
• Schreibmodus. Die Daten werden vor dem Laden in das Repository sorgfältig strukturiert und transformiert. Dadurch wird die Datenqualität und -konsistenz gewährleistet, müssen jedoch auch Entwickler Code schreiben, wenn neue Datenquellen oder vorhandene Datenquellen zur Änderung ihrer Ausgabe integriert werden.
• für die Analyse optimiert. Data Warehouses sind so konzipiert, dass sie eine schnelle Abfrageleistung ermöglichen und sie ideal für Business Intelligence und Berichterstattung machen.

Trotz der Vorteile von Data Warehouses gibt es Einschränkungen bei der Behandlung von unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten sowie in Echtzeitdatenverarbeitung.

Einige bemerkenswerte Beispiele sind Snowflake, Amazon Redshift und Apache Hive.

Data Lake: Unbegrenzte Möglichkeiten

Da Unternehmen hart daran arbeiten, größere Mengen und verschiedene Arten von Daten aus mehreren Quellen zu verarbeiten, sind Datenseen zu einer ergänzenden Lösung geworden. Ein Datensee ist ein Repository, das große Mengen an Rohdaten in seinem nativen Format speichern kann, sei es strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert.

Die Hauptmerkmale des Data Lake umfassen:

• Rohdatenspeicher. Datenseen speichern in der Regel Daten in ihrem ursprünglichen Formular, sodass sie für verschiedene Datentypen geeignet sind. Es kann entweder eine Tabelle sein, die aus einer relationalen Datenbank exportiert wurde, ein aus mehreren Systemen gesammeltes einfaches Textprotokoll oder sogar binäre Daten wie Bilder.
• modus lesen. Die Daten werden beim Lesen strukturiert und transformiert, sodass die Datenerforschung und -analyse Flexibilität ermöglicht.
• Skalierbarkeit. Datenseen können sehr einfach horizontal zu skalieren sein, um fast jede Datenmenge aufzunehmen.

Während Datenseen gut in der Speicherung von Big Data sind, können sie ohne ordnungsgemäße Governance- und Datenkatalogisierung schwer zu verwalten und zum berüchtigten „Datensumpf“ zu werden. Typische Definitionen von Datenseen enthalten keine Dienstprogramme für Datenverwaltung, Governance oder Abfrage. Einige Unternehmen verbessern diese Funktionen, indem sie das Konzept von "Data Lake Warehouse" einführen.

Data Lake Warehouse: Das Beste aus beiden Welten

Data Lake Warehouse markiert die neueste Innovation im Bereich des Datenmanagements und zielt darauf ab, die Lücke zwischen der Vielseitigkeit von Datenseen und den strukturierten Verarbeitungsfunktionen von Data Warehouses zu schließen. Sie vereinen beide Welten, indem sie eine einheitliche und organisierte Speicherinfrastruktur für strukturierte und halbstrukturierte Daten bereitstellen und gleichzeitig die effiziente analytische Verarbeitung unterstützen. Das Data Lake Warehouse unterstützt die traditionelle Analyse und Abfrage im "Warehouse-Stil", die auf Datenseen basieren.

Die Hauptmerkmale des Data Lake -Lagerhauses umfassen:

• ist immer noch skalierbar. Da Data Lake -Lagerhäuser auf Datenseen aufgebaut sind, ermöglichen sie immer noch eine hohe Skalierbarkeit und Speicherung von Daten in verschiedenen Formaten.
• Modusentwicklung. Sie lassen Muster weiterentwickeln, sodass Daten in ihrer ursprünglichen Form aufgenommen und bei Bedarf strukturiert werden können.
• Eine Bereitschaftsanalyse. Das Data Lake Warehouse bietet die Funktionalität zur Ausführung von Abfragen und Datenindizes, ähnlich wie bei Data Warehouses.

beliebte Beispiele für Data Lake Warehouse -Systeme umfassen Delta Lake (bereitgestellt von Databricks), eine Open -Source -Speicherschicht, die Säure -Transaktionen und Schema -Durchsetzung für Datenseen bietet, und Eisberg, eine effiziente Fokussierung auf Datenseen. Tabellenformate, die die gleiche Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit wie Data Warehouses bieten.

Data Lake Warehouse wird aufmerksam gemacht, da Unternehmen ihre Datenarchitektur vereinfachen, Datensilos reduzieren und Echtzeitanalysen ermöglichen und gleichzeitig die Datenverwaltung aufrechterhalten können. Sie stellen eine vielversprechende Entwicklung in der sich ständig verändernden Datenspeicherungs- und Verarbeitungsumgebung dar, die sich mit den Herausforderungen der vielfältigen und dynamischen Natur moderner Daten befasst.

Datenraster: Daten sind Produkt

Das Konzept des Datenrasters schlägt eine neue Perspektive auf Daten vor und definiert sie als Produkt, das von einem engagierten Team verwaltet wird, das für Qualität, Verfügbarkeit und vieles mehr verantwortlich ist. Dieser produktorientierte Ansatz kann viele Formen annehmen, von sorgfältig geplanten Datensätzen bis hin zu APIs, bei denen Geschäftseinheiten innerhalb des Unternehmens unabhängig voneinander zugreifen und diese Datenprodukte nutzen können.

Datenraster stellt eine Paradigmenverschiebung der Datenarchitektur dar und löst die Herausforderungen, die durch zunehmend komplexere und groß angelegte Daten in großen Organisationen gestellt werden. Im Gegensatz zum herkömmlichen Data Warehouse -Modell wird ein dezentraler Ansatz für das Datenmanagement eingeführt.

Zu den Hauptprinzipien des Datennetzes gehören:

• domänenorientiertes Eigentum. Die Daten sind im Besitz und werden von funktionsübergreifenden Domänenteams besitzt, die für Datenqualität, Governance und Zugriff verantwortlich sind.
• Daten sind das Produkt. Daten werden als Produkt mit klarem Eigentum, Dokumentation und einer Service Level -Vereinbarung (SLA) für Datenverbraucher angesehen.
• Selbstbedienungsdatenplattform. Da das Team für den Zugriff auf seine Daten verantwortlich ist, bedeutet dies nicht, dass Dateningenieure nicht erforderlich sind. Sie müssen eine Plattform erstellen, mit der Teams die Daten, die sie benötigen, einfach teilen und entdecken können.
• Gelenkberechnung. Die Datenverarbeitung und -analyse kann nun in der Nähe des Datenaufenthaltsstandorts durch die Datenresidenz durchgeführt werden, wodurch die Datenbewegung verringert und die Leistung verbessert wird.

Obwohl Datennetze in der Datenmanagement -Community Aufmerksamkeit für ihre Fähigkeit erhalten haben, Dezentralisierungs- und Demokratisierungsprobleme in großen Organisationen zu lösen, ist dies möglicherweise nicht für alle geeignet. Kleine Unternehmen finden es möglicherweise praktischer, eine dedizierte Speicherlösung auszuwählen, die einfacher eingerichtet und verwaltet ist.

Kombinationsverfahren

Während ich versuche, eine Art "Zeitleiste" mit der Entstehung neuer Werkzeuge und Konzepte zu skizzieren, muss angemerkt werden, dass die alten Methoden nicht veraltet oder ersetzt wurden. Organisationen verfolgen mehrere Ansätze, um die Vorteile verschiedener Technologien zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Mängel zu mildern.

Ein Aspekt, der in diesem Artikel nicht behandelt wird, ist die zunehmende Anwendung von Tools für maschinelles Lernen (ML) in der Datenverwaltung. Diese Tools automatisieren Aufgaben wie Datenreinigung, Qualitätsüberwachung, Erkennung von Anomalie und Vorhersageanalyse. Dieser Trend verbessert den Wert und die Betriebsfähigkeit von Daten, indem intelligente Automatisierung in die Datenverwaltungsumgebung eingeführt wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNavigierende Datenmanagement: Lagerhäuser, Seen und LakeHouses. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!