Jeziora danych to scentralizowane modele przechowywania i zarządzania danymi, które umożliwiają przechowywanie ogromnych ilości surowych danych w ich natywnym formacie, dopóki nie będą potrzebne. Systemy te przechowują dane z różnych źródeł i obsługują różne typy danych, w tym dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Użytkownicy w całej organizacji mogą uzyskiwać dostęp do tych danych w celu wykonywania różnorodnych zadań, takich jak eksploracja danych, analiza danych, hurtownia danych i analityka w czasie rzeczywistym.
Historia i pojawienie się jezior danych
Termin „Data Lake” został po raz pierwszy wprowadzony przez Jamesa Dixona, CTO w Pentaho, firmie integrującej dane, w 2010 roku. Porównał on data mart (prostą formę hurtowni danych, skupioną na jednym obszarze funkcjonalnym przedsiębiorstwa). do butelki wody „oczyszczonej, zapakowanej i ustrukturyzowanej tak, aby była łatwa do spożycia”, podczas gdy jezioro danych przypomina zbiornik wodny w swoim naturalnym stanie. Dane przepływają ze strumieni (systemów źródłowych) do jeziora, zachowując wszystkie swoje pierwotne cechy.
Rozpakowywanie koncepcji jezior danych
Jezioro danych przechowuje dane w formacie nieprzetworzonym i zawiera zrzuty surowych danych. Stanowi to istotne odejście od tradycyjnych metod przechowywania danych, które zazwyczaj wymagają przetworzenia i uporządkowania danych przed ich zapisaniem. Ta możliwość przechowywania nieprzetworzonych danych pozwala firmom wykorzystywać duże zbiory danych oraz umożliwia złożoną analizę i uczenie maszynowe, co czyni je znaczącym narzędziem w dzisiejszym świecie opartym na danych.
Jeziora danych przechowują dane wszystkich typów, w tym dane strukturalne z relacyjnych baz danych, dane częściowo ustrukturyzowane, takie jak pliki CSV lub JSON, dane nieustrukturyzowane, takie jak wiadomości e-mail lub dokumenty, a nawet dane binarne, takie jak obrazy, audio i wideo. Ta zdolność do obsługi różnorodnych typów danych umożliwia firmom uzyskiwanie wglądu w różne źródła danych, do których być może wcześniej nie było to możliwe.
Struktura wewnętrzna i działanie jezior danych
Wewnętrzna struktura jeziora danych jest zaprojektowana do przechowywania ogromnych ilości surowych danych. Dane w jeziorze danych są zazwyczaj przechowywane w tym samym formacie, w jakim dotarły. Dane te są często przechowywane w serii obiektowych obiektów blob lub plików. Te obiekty blob mogą być przechowywane w sposób wysoce rozproszony w skalowalnej infrastrukturze pamięci masowej, która często obejmuje wiele serwerów lub nawet wiele lokalizacji.
Architektura jeziora danych to wysoce skalowalny i elastyczny sposób przechowywania danych. Dane można dodawać do jeziora w miarę ich generowania, bez konieczności wstępnego przetwarzania lub projektowania schematu. Umożliwia to pozyskiwanie i analizę danych w czasie rzeczywistym. Użytkownicy mogą następnie uzyskać dostęp do surowych danych w jeziorze, przetworzyć je i ustrukturyzować zgodnie z wymaganiami ich konkretnych potrzeb. Zwykle odbywa się to poprzez wykorzystanie platform przetwarzania rozproszonego, takich jak Apache Hadoop lub Spark.
Kluczowe cechy jezior danych
Poniżej przedstawiono niektóre z podstawowych cech jezior danych:
-
Skalowalność: Jeziora danych mogą obsłużyć ogromne ilości danych, skalowane od terabajtów do petabajtów i więcej. Dzięki temu idealnie nadają się do przechowywania dużych zbiorów danych.
-
Elastyczność: Jeziora danych mogą przechowywać wszystkie typy danych – ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Dzięki temu organizacje mogą przechowywać i analizować różne typy danych w jednym miejscu.
-
Zwinność: Jeziora danych umożliwiają szybkie pozyskiwanie danych, ponieważ dane nie muszą być przetwarzane przed zapisaniem. Ułatwiają także szybszą eksplorację i odkrywanie danych, ponieważ użytkownicy mogą bezpośrednio wchodzić w interakcję z surowymi danymi.
-
Bezpieczeństwo i zarządzanie: Nowoczesne jeziora danych zawierają solidne środki bezpieczeństwa i mechanizmy zarządzania w celu kontrolowania dostępu do danych, zapewniania jakości danych i utrzymywania ścieżki audytu wykorzystania danych.
Rodzaje jezior danych
Dwa podstawowe typy jezior danych to:
-
Lokalne jeziora danych: Są one wdrażane w lokalnej infrastrukturze serwerów organizacji. Oferują większą kontrolę nad danymi, ale wymagają znacznych zasobów na konfigurację i konserwację.
-
Jeziora danych oparte na chmurze: Są one hostowane na platformach chmurowych, takich jak Amazon S3, Azure Data Lake Storage lub Google Cloud Storage. Oferują skalowalność, elastyczność i efektywność kosztową, ale zależą od bezpieczeństwa i niezawodności dostawcy usług w chmurze.
| Typ | Plusy | Cons |
|---|---|---|
| Lokalne jeziora danych | Pełna kontrola nad danymi, możliwość dostosowania do konkretnych potrzeb | Wysokie koszty konfiguracji i konserwacji, wymagające dużych zasobów |
| Jeziora danych oparte na chmurze | Wysoce skalowalny, ekonomiczny | Zależy od bezpieczeństwa i niezawodności dostawcy usług w chmurze |
Wykorzystanie jezior danych: wyzwania i rozwiązania
Jeziora danych umożliwiają organizacjom wydobywanie cennych wniosków z danych. Jednak ich wdrożenie i wykorzystanie nie jest pozbawione wyzwań. Niektóre typowe wyzwania obejmują:
- Jakość danych: jeziora danych przechowują wszystkie dane, w tym dane o niskiej jakości lub nieistotne. Jeśli problem ten nie zostanie rozwiązany, może to prowadzić do słabych wyników analizy.
- Bezpieczeństwo i zarządzanie: Zarządzanie dostępem do danych i utrzymywanie ścieżki audytu może być skomplikowane w przypadku jeziora danych ze względu na charakter przechowywania surowych, nieprzetworzonych danych.
- Złożoność: Ogromna ilość nieprzetworzonych danych w jeziorze danych może być przytłaczająca i trudna w nawigacji dla użytkowników.
Rozwiązania tych wyzwań obejmują wykorzystanie narzędzi do zarządzania metadanymi, narzędzi do katalogowania danych, solidnych ram zarządzania danymi oraz szkoleń i edukacji użytkowników.
Jeziora danych a podobne koncepcje
Jeziora danych często porównuje się z hurtowniami danych i bazami danych. Oto porównanie:
| Funkcja | Jezioro danych | Hurtownia danych | Baza danych |
|---|---|---|---|
| Typ danych | Nieustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i ustrukturyzowane | Zbudowany | Zbudowany |
| Schemat | Schemat w trakcie odczytu | Schemat przy zapisie | Schemat przy zapisie |
| Przetwarzanie | Wsadowe i w czasie rzeczywistym | Seria | Czas rzeczywisty |
| Składowanie | Duża pojemność, tanie | Ograniczone, drogie | Ograniczone, drogie |
| Użytkownicy | Analitycy danych, programiści danych | Analitycy biznesowi | Użytkownicy aplikacji |
Perspektywy na przyszłość i nowe technologie w jeziorach danych
Przyszłość jezior danych obejmuje zwiększoną automatyzację, integrację z zaawansowanymi narzędziami analitycznymi i uczeniem maszynowym oraz ulepszone zarządzanie danymi. Technologie takie jak automatyczne tagowanie metadanych, rozszerzone katalogowanie danych i zarządzanie jakością danych w oparciu o sztuczną inteligencję mają na celu na nowo zdefiniować sposób zarządzania jeziorami danych i ich wykorzystywania.
Integracja jezior danych z zaawansowanymi platformami analitycznymi i uczeniem maszynowym umożliwia bardziej wyrafinowane możliwości analizy danych. Umożliwia to wydobywanie przydatnych wniosków z ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, co napędza rozwój bardziej inteligentnych aplikacji i usług opartych na danych.
Serwery proxy i jeziora danych
Serwery proxy można wykorzystać do usprawnienia wdrażania jeziora danych, umożliwiając szybszy transfer danych i zapewniając dodatkową warstwę zabezpieczeń. Pełniąc rolę pośrednika w żądaniach klientów poszukujących zasobów z innych serwerów, serwery proxy mogą pomóc w zrównoważeniu obciążenia i zwiększeniu szybkości przesyłania danych, zwiększając efektywność pozyskiwania i wydobywania danych z jeziora danych.
Co więcej, serwery proxy mogą zapewnić anonimowość źródłu danych, zapewniając dodatkową warstwę bezpieczeństwa danych, co ma kluczowe znaczenie w kontekście jeziora danych, biorąc pod uwagę ogromne ilości przechowywanych surowych, często wrażliwych danych.
powiązane linki
Więcej informacji na temat jezior danych można znaleźć w następujących zasobach:
- Co to jest jezioro danych? – Amazon AWS
- Jezioro danych — krótkie wprowadzenie – W stronę nauki o danych
- Wprowadzenie do jezior danych – Dokumenty Microsoft Azure
- Co to jest jezioro danych i dlaczego ma to znaczenie? – O’Reilly Media
- Jeziora danych: cele, praktyki, wzorce i platformy – Różnorodność danych
