Огляд даних озера

Озеро даних - це сховище, в якому ми можемо зберігати велику кількість напівструктурованих, структурованих та неструктурованих даних. Унікальний ідентифікатор із набором розширених тегів метаданих присвоюється всім елементам даних озера даних. Коли виникає бізнес-питання, ви можете запитати відповідні дані, а потім проаналізувати менші дані, щоб допомогти відповісти на питання. Озеро має плоску архітектуру, на відміну від ієрархічного сховища даних, де дані зберігаються у файлах і папках. Без попереднього структурування даних ви можете зберігати інформацію такою, якою вона є, і ми можемо виконувати різні типи аналізу, такі як інформаційні панелі та візуалізації, для великої обробки даних, аналітики в режимі реального часу та машинного навчання для інформування кращих рішень.

Озеро використовується професіоналами, такими як науковці даних, розробники даних та бізнес-аналітики для зберігання великої кількості даних.

Він використовується в озері нереляційним та реляційним із пристроїв IoT, веб-сайтів, мобільних додатків тощо. У Схемі це записано під час аналізу, тобто схеми читання. Результат після виконання запиту швидший.

Навіщо нам потрібне озеро даних?

Побудувавши озеро, вчені з даних можуть побачити нерафінований вигляд даних.

Причини його використання такі:

Корпорація, яка виробляє вигоду від бізнесу за своїми даними, успішно перевершує своїх рівнів. В опитуванні Aberdeen корпорація, яка створила Data Lake, на 9% перевищила показники приросту органічного приросту доходів аналогічних компаній. Ці лідери мали змогу виконувати нові типи аналітики, такі як машинне навчання за допомогою нових джерел, таких як файли журналів, дані кліків, соціальні медіа та Інтернет-зв’язок у озері.

Він підтримує імпорт даних, що надходять у режимі реального часу. Дані збираються з кількох ресурсів і потім переміщуються до озера в оригінальному форматі. Озеро забезпечує більш високу масштабованість даних. Крім того, ви можете знати, який тип даних є в озері за допомогою індексації, сканування, каталогізації даних.

Він підтримує керування даними, що керує доступністю, зручністю використання, безпекою та цілісністю даних.

Це може допомогти командам з досліджень та розробок перевірити свою гіпотезу, уточнити припущення та оцінити результати.

Немає структури силосу.

Він пропонує клієнтам 360-градусний огляд і надійний аналіз.

Якість аналізу також збільшується зі збільшенням обсягу даних, якості даних та метаданих.

  • Двигуни зберігання, такі як Hadoop, спростили зберігання різної інформації. Немає необхідності моделювати дані з озера в загальнонаціональну схему.
  • Якість аналізів також збільшується зі збільшенням обсягу даних, якості даних та метаданих.
  • Він пропонує спритність бізнесу
  • Можна використовувати машинне навчання та штучний інтелект, щоб робити вигідні прогнози.

Архітектура озера даних на Hadoop, AWS та Azure

Озеро даних має дві складові: зберігання та обчислення. Зберігання та обчислення можуть бути як на місці, так і в хмарі. Це призводить до розробки архітектури озера даних у кількох можливих комбінаціях.

1. Hadoop

Розподілений сервер кластер Hadoop вирішує проблему зберігання великих даних. MapReduce - модель програмування Hadoop, яка використовується для поділу та обробки інформації на менші підмножини в кластерному сервері.

2. AWS

Асортимент продукції AWS для її рішення озеро даних є всеосяжним. Amazon S3 знаходиться в центрі рішення функції зберігання. Ці засоби прийому даних, які дозволяють нам передавати величезну кількість даних у S3, - це Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball та Direct Connect.

Окрім Amazon S3, база даних NoSQL, Dynamo DB та Elastic Search пропонують спрощений процес запитів. AWS пропонує великий асортимент продуктів із крутою початковою кривою навчання. Однак комплексні особливості рішення широко використовуються в додатках комерційної розвідки.

3. Блакит

Micro-soft запропонував озеро даних. Озеро даних Azure має рівень аналітики та зберігання називається Azure Store (ADLS) та двома компонентами, які мають аналітичний рівень Azure Analytics та HDInsight. Стандарт ADLS був побудований у форматі HDFS і дозволяє зберігати його необмежену кількість разів. За допомогою одного файлу можна зберегти трильйони файлів, більших за розмір петабайта. Azure Store дозволяє зберігати та захищати дані та масштабувати їх у будь-якому форматі.

Переваги

Деякі важливі моменти показані нижче

  • Забезпечує необмежене значення типу даних
  • Пристосовується до змін швидко
  • Довгострокові витрати на власність знижуються
  • Основна його перевага - централізація різних джерел змісту
  • Користувачі з різних відділів по всьому світу можуть мати гнучкий доступ до даних
  • Забезпечує економічну масштабованість та гнучкість

Ризик

  • Вона може втратити актуальність і швидкість через деякий час.
  • Більш високий ризик при проектуванні
  • Це також збільшує вартість зберігання та продуктів
  • Безпека та контроль доступу - це найбільший ризик. Іноді дані можуть бути поміщені в озеро без нагляду, оскільки деякі дані, можливо, потребують захисту та регулювання.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо Що таке озеро даних ?. Тут ми обговорили Концепцію, навіщо нам потрібно озеро даних разом з їх перевагами та ризиками. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Сучасна інтеграція даних
  2. Що таке аналітика даних
  3. Що таке порушення даних?
  4. Data Scientist vs Big Data
  5. Data Lake vs Склад даних | Відмінності

Категорія:

Великі дані