Tasik data ialah storan berpusat dan paradigma pengurusan data yang membolehkan penyimpanan sejumlah besar data mentah dalam format asalnya sehingga diperlukan. Sistem ini menyimpan data daripada sumber yang berbeza dan menyokong jenis data yang berbeza, termasuk data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur. Pengguna di seluruh organisasi boleh mengakses data ini untuk pelbagai tugas seperti penerokaan data, sains data, pergudangan data dan analitik masa nyata.
Sejarah dan Kemunculan Data Lakes
Istilah "Data Lake" pertama kali diperkenalkan oleh James Dixon, CTO Pentaho, sebuah syarikat penyepaduan data, pada tahun 2010. Dia membandingkan data mart (bentuk mudah gudang data, memfokuskan pada satu kawasan berfungsi perniagaan) kepada sebotol air, "dibersihkan, dibungkus dan distrukturkan untuk penggunaan yang mudah", manakala tasik data adalah serupa dengan badan air dalam keadaan semula jadinya. Data mengalir dari sungai (sistem sumber) ke dalam tasik, mengekalkan semua ciri asalnya.
Membongkar Konsep Tasik Data
Tasik data menyimpan data dalam format yang tidak diproses dan termasuk pembuangan data mentah. Ini adalah penyimpangan yang ketara daripada kaedah penyimpanan data tradisional, yang biasanya memerlukan data untuk diproses dan distrukturkan sebelum ia disimpan. Keupayaan untuk menyimpan data yang tidak diproses ini membolehkan perniagaan memanfaatkan data besar dan membolehkan analisis kompleks dan pembelajaran mesin, menjadikannya alat penting dalam dunia dipacu data hari ini.
Tasik data menyimpan data semua jenis, termasuk data berstruktur daripada pangkalan data hubungan, data separa berstruktur seperti fail CSV atau JSON, data tidak berstruktur seperti e-mel atau dokumen, dan juga data binari seperti imej, audio dan video. Keupayaan untuk mengendalikan pelbagai jenis data ini membolehkan perniagaan memperoleh cerapan daripada pelbagai sumber data yang mungkin tidak dapat mereka lakukan sebelum ini.
Struktur Dalaman dan Kerja Data Lakes
Struktur dalaman tasik data direka bentuk untuk menyimpan sejumlah besar data mentah. Data dalam tasik data lazimnya disimpan dalam format yang sama ia tiba. Data ini selalunya disimpan dalam satu siri gumpalan objek atau fail. Gumpalan objek ini boleh disimpan dalam cara yang sangat diedarkan merentasi infrastruktur storan berskala, yang selalunya merangkumi berbilang pelayan atau malah berbilang lokasi.
Seni bina tasik data ialah cara yang sangat berskala dan fleksibel untuk menyimpan data. Data boleh ditambah ke tasik kerana ia dijana tanpa memerlukan sebarang pemprosesan awal atau reka bentuk skema. Ini membolehkan pengingesan dan analisis data masa nyata. Pengguna kemudiannya boleh mengakses data mentah di tasik, memprosesnya dan menyusunnya mengikut keperluan khusus mereka. Ini biasanya dilakukan melalui penggunaan rangka kerja pemprosesan yang diedarkan seperti Apache Hadoop atau Spark.
Ciri Utama Data Lakes
Berikut adalah beberapa ciri penting tasik data:
-
Kebolehskalaan: Tasik data boleh mengendalikan sejumlah besar data, berskala daripada terabait kepada petabait dan seterusnya. Ini menjadikan mereka sesuai untuk menyimpan data besar.
-
Fleksibiliti: Tasik data boleh menyimpan semua jenis data – berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur. Ini membolehkan organisasi menyimpan dan menganalisis pelbagai jenis data di satu tempat.
-
Ketangkasan: Tasik data membolehkan pengingesan data pantas, kerana data tidak perlu diproses sebelum disimpan. Mereka juga memudahkan penerokaan dan penemuan data yang lebih pantas kerana pengguna boleh berinteraksi secara langsung dengan data mentah.
-
Keselamatan dan Tadbir Urus: Tasik data moden menggabungkan langkah keselamatan dan mekanisme tadbir urus yang teguh untuk mengawal akses kepada data, memastikan kualiti data dan mengekalkan jejak audit penggunaan data.
Jenis Tasik Data
Dua jenis tasik data utama ialah:
-
Tasik Data Di Premis: Ini digunakan dalam infrastruktur pelayan tempatan organisasi. Mereka menawarkan lebih banyak kawalan ke atas data tetapi memerlukan sumber yang besar untuk persediaan dan penyelenggaraan.
-
Tasik Data Berasaskan Awan: Ini dihoskan pada platform awan seperti Amazon S3, Storan Tasik Data Azure atau Storan Awan Google. Mereka menawarkan skalabiliti, fleksibiliti dan kecekapan kos tetapi bergantung pada keselamatan dan kebolehpercayaan penyedia perkhidmatan awan.
| taip | Kebaikan | Keburukan |
|---|---|---|
| Tasik Data Di Premis | Kawalan lengkap ke atas data, Boleh disesuaikan dengan keperluan khusus | Kos persediaan dan penyelenggaraan yang tinggi, Intensif sumber |
| Tasik Data Berasaskan Awan | Sangat berskala, Kos cekap | Bergantung pada keselamatan dan kebolehpercayaan penyedia perkhidmatan awan |
Menggunakan Data Lakes: Cabaran dan Penyelesaian
Tasik data membolehkan organisasi membuka kunci cerapan berharga daripada data mereka. Walau bagaimanapun, pelaksanaan dan penggunaannya bukan tanpa cabaran. Beberapa cabaran biasa termasuk:
- Kualiti Data: Tasik data menyimpan semua data, termasuk data berkualiti rendah atau tidak berkaitan. Ini boleh membawa kepada keputusan analisis yang lemah jika tidak ditangani.
- Keselamatan dan Tadbir Urus: Menguruskan akses kepada data dan mengekalkan jejak audit boleh menjadi rumit dalam tasik data kerana sifatnya menyimpan data mentah dan tidak diproses.
- Kerumitan: Sejumlah besar data yang tidak diproses dalam tasik data boleh menjadi sangat menggembirakan dan sukar untuk dinavigasi bagi pengguna.
Penyelesaian kepada cabaran ini termasuk penggunaan alat pengurusan metadata, alat pengkatalogan data, rangka kerja tadbir urus data yang mantap dan latihan dan pendidikan pengguna.
Tasik Data berbanding Konsep Serupa
Tasik data sering dibandingkan dengan gudang data dan pangkalan data. Berikut adalah perbandingan:
| Ciri | Tasik Data | Gudang Data | Pangkalan data |
|---|---|---|---|
| Jenis data | Tidak Berstruktur, Separuh Berstruktur, dan Berstruktur | Berstruktur | Berstruktur |
| Skema | Skema-di-baca | Skema-pada-tulis | Skema-pada-tulis |
| Memproses | Kelompok dan Masa Nyata | Kumpulan | Masa sebenar |
| Penyimpanan | Kapasiti tinggi, Murah | Terhad, Mahal | Terhad, Mahal |
| Pengguna | Saintis data, pembangun data | Penganalisis perniagaan | Pengguna aplikasi |
Perspektif Masa Depan dan Teknologi Muncul di Data Lakes
Masa depan tasik data melibatkan peningkatan automasi, penyepaduan dengan analitik termaju dan alatan pembelajaran mesin, dan tadbir urus data yang lebih baik. Teknologi seperti pengetegan metadata automatik, pengkatalogan data tambahan dan pengurusan kualiti data dikuasakan AI ditetapkan untuk mentakrifkan semula cara tasik data diurus dan digunakan.
Penyepaduan tasik data dengan analitik termaju dan platform pembelajaran mesin membolehkan keupayaan analisis data yang lebih canggih. Ini memungkinkan untuk mengekstrak cerapan yang boleh diambil tindakan daripada set data yang luas dalam masa nyata, memacu pembangunan aplikasi dan perkhidmatan yang lebih pintar dan dipacu data.
Pelayan Proksi dan Tasik Data
Pelayan proksi boleh digunakan untuk meningkatkan pelaksanaan tasik data dengan memudahkan pemindahan data yang lebih pantas dan menyediakan lapisan keselamatan tambahan. Dengan berfungsi sebagai perantara untuk permintaan daripada pelanggan yang mencari sumber daripada pelayan lain, pelayan proksi boleh membantu mengimbangi beban dan meningkatkan kelajuan pemindahan data, menjadikan pengingesan dan pengekstrakan data daripada tasik data lebih cekap.
Selanjutnya, pelayan proksi boleh memberikan kerahasiaan kepada sumber data, menambahkan lapisan tambahan keselamatan data, yang penting dalam konteks tasik data, memandangkan sejumlah besar data mentah dan selalunya sensitif yang disimpan.
Pautan Berkaitan
Untuk maklumat lanjut tentang tasik data, rujuk sumber berikut:
- Apakah Tasik Data? – Amazon AWS
- Data Lake – Pengenalan Ringkas – Ke arah Sains Data
- Pengenalan kepada Data Lakes – Microsoft Azure Docs
- Apakah Tasik Data dan Mengapa Ia Penting? – O'Reilly Media
- Data Lakes: Tujuan, Amalan, Corak dan Platform – Dataversiti
