Menavigasi Pengurusan Data: Gudang, tasik dan rumah tasik

Panorama Kaedah Pengurusan Data Moden: Pangkalan Data, Gudang Data, Data Lake, Data Lake Warehouse dan Data Grid

mata teras:

pangkalan data, gudang data dan tasik data mempunyai kelebihan mereka sendiri dalam pengurusan data. Pangkalan data menyediakan repositori berstruktur untuk penyimpanan dan pengambilan data yang cekap; data.
Gudang Data Lake dan Grid Data adalah inovasi terkini dalam bidang pengurusan data. Data Lake Warehouse menggabungkan fleksibiliti tasik data dan keupayaan pemprosesan berstruktur gudang data untuk menyediakan infrastruktur penyimpanan bersatu. Grid data mengambil pendekatan yang terdesentralisasi untuk merawat data sebagai produk yang diuruskan oleh pasukan yang berdedikasi.
Organisasi tidak semestinya menggantikan kaedah pengurusan data lama dengan konsep -konsep baru ini, tetapi menggunakan gabungan pelbagai kaedah untuk memanfaatkan pelbagai teknologi. Alat pembelajaran mesin semakin digunakan dalam pengurusan data, dan mereka juga meningkatkan nilai dan operasi data melalui pengenalan automasi pintar.

Dalam persekitaran pengurusan data dinamik hari ini, terma dan konsep yang berkaitan dengan penyimpanan data dan pemprosesan menjadi semakin kompleks. Perniagaan menghadapi cabaran utama untuk mengendalikan lonjakan data dari sumber yang berbeza. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan pelbagai pendekatan pengurusan data, memberikan contoh alat untuk setiap konsep, dan menyediakan peta jalan untuk persekitaran pengurusan data moden.

Pangkalan data: Asas

pangkalan data telah lama menjadi asas pengurusan data, menyediakan repositori berstruktur untuk penyimpanan, organisasi dan pengambilan data yang cekap. Mereka boleh dibahagikan kepada pangkalan data relasi dan pangkalan data NoSQL, masing -masing direka untuk keperluan data dan kes penggunaan tertentu. Penyelesaian SQL sering melibatkan corak yang dinormalisasi dan memenuhi keperluan kes penggunaan OLTP, sementara beberapa pangkalan data NoSQL adalah baik untuk mengendalikan data yang tidak standard.

Ciri -ciri utama pangkalan data termasuk:

Penyimpanan data berstruktur. Pangkalan data adalah baik untuk memproses data berstruktur dan memastikan integriti data melalui corak yang telah ditetapkan.
pertanyaan peringkat baris yang cekap. Pangkalan data dioptimumkan untuk pertanyaan baris, dan apabila pertanyaan itu "betul", pangkalan data boleh mendapatkan rekod tunggal atau berbilang dengan cepat dengan memanfaatkan indeks.
mudah padamkan dan kemas kini. Pangkalan data dapat mengendalikan kemas kini dengan cekap atau memadam baris tunggal.

Walaupun pangkalan data sangat kuat dalam menguruskan data berstruktur, mereka mungkin mempunyai batasan dalam mengendalikan data yang tidak berstruktur atau separa berstruktur dan tidak sesuai untuk pertanyaan analisis yang melibatkan pembacaan berjuta-juta atau berbilion baris pada satu masa. Batasan ini memudahkan pembangunan penyelesaian yang lebih khusus seperti gudang data dan tasik data, yang akan kami pelajari di bahagian berikut.

Untuk pilihan SQL klasik, PostgreSQL dan MySQL patut memberi perhatian kepada, sementara dari segi NoSQL, contohnya termasuk MongoDB dan Cassandra. Istilah "NoSQL" sendiri meliputi pangkalan data untuk kes penggunaan yang berbeza.

gudang data: Wawasan berstruktur

Gudang data adalah asas pengurusan data, yang bertindak sebagai repositori berstruktur yang direka khusus untuk menyimpan, mengurus dan menganalisis data berstruktur. Mereka berfungsi dengan baik dalam menyediakan prestasi yang kuat untuk pertanyaan analisis. Ciri yang menentukan gudang data adalah kaedah skema menulis-pada masa, di mana data disusun dengan teliti dan diubah sebelum dimuatkan ke gudang.

Ciri -ciri utama gudang data termasuk:

data berstruktur. Gudang data paling sesuai untuk data berstruktur seperti rekod jualan, data kewangan dan maklumat pelanggan.
Mod Tulis. Data disusun dengan teliti dan diubah sebelum dimuatkan ke repositori. Ini memastikan kualiti data dan konsistensi, tetapi juga memerlukan pemaju untuk menulis beberapa kod apabila mengintegrasikan sumber data baru atau sumber data sedia ada untuk menukar output mereka.
Dioptimumkan untuk analisis. Gudang data direka untuk membolehkan prestasi pertanyaan pantas, menjadikannya sesuai untuk kecerdasan dan pelaporan perniagaan.

Walaupun kelebihan gudang data, terdapat batasan dalam mengendalikan data yang tidak berstruktur atau separa berstruktur serta pemprosesan data masa nyata.

Beberapa contoh yang ketara termasuk Snowflake, Amazon Redshift, dan Apache Hive.

Data Lake: Kemungkinan Tanpa Had

Apabila perniagaan bekerja keras untuk memproses kuantiti yang lebih besar dan pelbagai jenis data dari pelbagai sumber, tasik data telah menjadi penyelesaian pelengkap. Tasik data adalah repositori yang boleh menyimpan sejumlah besar data mentah dalam format asalnya, sama ada berstruktur, separa berstruktur atau tidak berstruktur.

Ciri -ciri utama Data Lake termasuk:

Penyimpanan data mentah. Tasik data biasanya menyimpan data dalam bentuk asalnya, menjadikannya sesuai untuk pelbagai jenis data. Ia boleh sama ada jadual yang dieksport dari pangkalan data relasi, log teks biasa yang dikumpulkan dari pelbagai sistem, atau data binari seperti imej.

mod baca-masa. Data disusun dan diubah apabila dibaca, membolehkan fleksibiliti dalam penerokaan dan analisis data.
skalabiliti. Tasik data boleh menjadi sangat mudah untuk skala mendatar untuk menampung hampir apa -apa jumlah data.
• Walaupun tasik data yang baik untuk menyimpan data besar, mereka boleh menjadi sukar untuk mengurus tanpa tadbir urus dan pengkatalogan data yang betul dan menjadi "paya data" yang terkenal. Definisi tipis tasik data tidak termasuk utiliti untuk pengurusan data, tadbir urus, atau pertanyaan. Sesetengah syarikat meningkatkan ciri -ciri ini dengan memperkenalkan konsep "Data Lake Warehouse".



Data Lake Warehouse: Yang terbaik dari kedua -dua dunia

Data Lake Warehouse menandakan inovasi terkini dalam bidang pengurusan data, yang bertujuan untuk merapatkan jurang antara fleksibiliti tasik data dan keupayaan pemprosesan berstruktur gudang data. Mereka menyatukan kedua-dua dunia dengan menyediakan infrastruktur penyimpanan bersatu dan teratur untuk data berstruktur dan separa berstruktur sambil menyokong pemprosesan analisis yang cekap. Data Lake Warehouse menyokong analisis dan pertanyaan gaya "gudang" tradisional yang dibina di atas tasik data.
Ciri -ciri utama gudang Data Lake termasuk:
masih berskala. Oleh kerana gudang Data Lake dibina di atas tasik data, mereka masih membenarkan skalabilitas dan penyimpanan data yang tinggi dalam format yang berbeza.
evolusi mod. Mereka membenarkan corak untuk berkembang supaya data dapat ditelan dalam bentuk asalnya dan berstruktur apabila diperlukan.
analisis siap. Data Lake Warehouse menyediakan fungsi untuk melakukan pertanyaan dan indeks data, sama dengan gudang data.
Contoh -contoh popular sistem gudang tasik data termasuk Delta Lake (disediakan oleh Databricks), lapisan penyimpanan sumber terbuka yang menyediakan urus niaga asid dan penguatkuasaan skema untuk tasik data, dan gunung es, tumpuan yang efisien ke atas tasik data. Format jadual yang menyediakan kemudahan penggunaan dan kebolehpercayaan yang sama seperti gudang data.
Data Lake Warehouse mendapat perhatian kerana perniagaan bertujuan untuk memudahkan seni bina data mereka, mengurangkan silo data dan membolehkan analisis masa nyata sambil mengekalkan tadbir urus data. Mereka mewakili evolusi yang menjanjikan dalam persekitaran penyimpanan dan pemprosesan data yang sentiasa berubah, menangani cabaran yang ditimbulkan oleh pelbagai data moden dan dinamik.



grid data: data adalah produk

Konsep Grid Data mencadangkan perspektif baru mengenai data, mendefinisikannya sebagai produk yang diuruskan oleh pasukan yang berdedikasi, bertanggungjawab untuk kualiti, uptime, dan banyak lagi. Pendekatan berorientasikan produk ini boleh mengambil banyak bentuk, dari set data yang dirancang dengan teliti ke API, di mana unit perniagaan di dalam syarikat boleh mengakses dan menggunakan produk data ini secara bebas.

Grid data mewakili peralihan paradigma dalam seni bina data, menyelesaikan cabaran yang ditimbulkan oleh data yang semakin kompleks dan berskala besar dalam organisasi besar. Ia memperkenalkan pendekatan yang terdesentralisasi terhadap pengurusan data, tidak seperti model gudang data tradisional.

Prinsip utama grid data termasuk:

• Pemilikan berorientasikan domain. Data dimiliki dan diuruskan oleh pasukan domain silang berfungsi yang bertanggungjawab untuk kualiti data, tadbir urus, dan akses.
• Data adalah produk. Data dianggap sebagai produk dengan pemilikan yang jelas, dokumentasi dan Perjanjian Tahap Perkhidmatan (SLA) untuk pengguna data.
• Platform data layan diri. Oleh kerana pasukan bertanggungjawab menyediakan akses kepada datanya, ini tidak bermakna bahawa jurutera data tidak perlu. Mereka perlu membuat platform yang membolehkan pasukan dengan mudah berkongsi dan menemui data yang mereka perlukan.
• Pengiraan bersama. Pemprosesan dan analisis data kini boleh dilakukan berhampiran lokasi residensi data, mengurangkan pergerakan data dan meningkatkan prestasi.

Walaupun grid data telah mendapat perhatian dalam komuniti pengurusan data untuk keupayaan mereka untuk menyelesaikan cabaran desentralisasi dan pendemokrasian dalam organisasi besar, ia mungkin tidak sesuai untuk semua orang. Syarikat -syarikat kecil mungkin mendapati lebih praktikal untuk memilih penyelesaian storan khusus yang lebih mudah untuk ditubuhkan dan dikendalikan.

Kaedah kombinasi

Semasa saya cuba menggariskan beberapa jenis "garis masa" dengan kemunculan alat dan konsep baru, mesti diperhatikan bahawa kaedah lama belum lama lagi atau diganti. Organisasi mengamalkan pelbagai pendekatan untuk memanfaatkan kelebihan pelbagai teknologi sambil mengurangkan kekurangan potensi.

Satu aspek yang tidak diliputi dalam artikel ini adalah peningkatan penggunaan alat pembelajaran mesin (ML) dalam pengurusan data. Alat ini mengautomasikan tugas seperti pembersihan data, pemantauan kualiti, pengesanan anomali dan analisis ramalan. Trend ini meningkatkan nilai dan pengendalian data dengan memperkenalkan automasi pintar ke dalam persekitaran pengurusan data.

Atas ialah kandungan terperinci Menavigasi Pengurusan Data: Gudang, tasik dan rumah tasik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!