Data Lakehouse: Transformando o gerenciamento de dados corporativos

Nos últimos anos, Lakehouses de dados surgiram como um componente essencial para o gerenciamento de sistemas de dados expansivos. Atuando como a ponte entre os data warehouses tradicionais e os data lakes contemporâneos, eles reúnem os pontos fortes de ambos. Essa integração nos permite lidar com grandes volumes de dados com eficiência e resolver desafios críticos enfrentados no cenário da ciência de dados.

Ao combinar os aspectos de alto desempenho dos data warehouses com a escalabilidade dos data lakes, os data lakehouses oferecem uma solução exclusiva. Eles abordam questões relacionadas ao armazenamento, gerenciamento e acessibilidade de dados, tornando-os indispensáveis em nossa era digital. À medida que exploramos esse conceito mais a fundo, descobriremos por que os data lakehouses são superiores aos sistemas dos quais dependíamos e o papel crucial que eles desempenham para garantir a segurança e a governança dos dados.

Principais takeaways

• Os data lakehouses combinam recursos de data lakes e data warehouses.
• Eles abordam os principais desafios no armazenamento e gerenciamento de dados.
• A governança de dados eficaz é essencial em data lakehouses.

O que é um Data Lakehouse?

Como funciona uma casa de lago?

Em essência, um lakehouse combina recursos de data lakes e data warehouses. Obtemos a escalabilidade e as vantagens de custo de um data lake enquanto nos beneficiamos do gerenciamento e desempenho de um warehouse. Esse design nos permite realizar análises em dados estruturados e não estruturados em uma única estrutura. Ao remover o armazenamento de dados isolado, os lakehouses facilitam um melhor fluxo e integração.

Rastreando a origem de bancos de dados relacionais

Compreender o significado de um lakehouse requer uma retrospectiva da evolução do gerenciamento de dados. Na década de 1980, quando as empresas reconheceram a importância dos insights, surgiu a necessidade de sistemas que pudessem lidar com dados extensos. Essa transição levou ao desenvolvimento de bancos de dados relacionais. Eles revolucionaram o gerenciamento de dados introduzindo o SQL e garantindo a integridade dos dados com propriedades ACID.

Entendendo o processamento de transações

Em sua essência, o processamento de transações gerencia alterações de dados em tempo real. Isso envolve inserir, atualizar ou remover dados com rapidez e precisão. Esses sistemas garantem que as alterações sejam executadas corretamente ou que nenhuma alteração ocorra se surgir um erro. Essa confiabilidade é vital para aplicativos de negócios críticos em que a precisão dos dados deve ser mantida.

Dos armazéns para novos horizontes

Inicialmente, os data warehouses foram adaptados para formatos de dados fixos. Eles se destacaram em análises detalhadas, mas tiveram dificuldades à medida que diversas fontes de dados surgiram. Sua estrutura rígida se mostrou cara e ineficiente para o ágil Análise de dados necessidades. À medida que as empresas se expandiam, também aumentavam seus requisitos de dados, levando ao advento de soluções de armazenamento de dados em larga escala.

A chegada dos data lakes

Os data lakes transformaram a forma como as extensas coleções de dados eram gerenciadas. Essas soluções permitiram que as organizações armazenassem vastos dados brutos sem organização imediata, atendendo a diversas entradas, como logs da web e feeds de IoT. Uma vantagem importante foi o baixo custo de armazenamento, embora mantendo Qualidade dos dados e confiabilidade foram desafios que surgiram.

O que é um Data Lake?

Um data lake serve como um vasto repositório onde os dados brutos são armazenados até que sejam necessários. Ao contrário dos warehouses que exigem pré-organização, os data lakes adotam uma abordagem de "esquema na leitura". Essa flexibilidade é benéfica para cientistas e analistas de dados, permitindo exame e interpretação sem estruturas fixas.

Benefícios dos grandes repositórios de dados

• Escalabilidade : Eles gerenciam dados substanciais sem alterações significativas na infraestrutura.
• Eficiência de custos : O armazenamento em data lakes é mais acessível, reduzindo as despesas operacionais.
• Suporte a dados diversos : Eles acomodam dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de forma eficaz, tornando-os versáteis para várias necessidades analíticas.

Ao evoluir dos sistemas tradicionais e incorporar a versatilidade dos lagos, o conceito de lakehouse fornece uma abordagem moderna para gerenciar e analisar dados, mesclando o melhor dos dois métodos fundamentais.

Recapitulação: Do Data Lake ao Pântano de Dados

Construir um bom data lakehouse definitivamente tem seus desafios. No início, as empresas estavam totalmente envolvidas em data lakes, pensando que seriam a solução mágica para todos os seus problemas de armazenamento. Mas sem o gerenciamento adequado, esses lagos podem se transformar em pântanos de dados, onde é muito mais difícil desenterrar qualquer coisa útil.

O que exatamente é um pântano de dados?

Quando as empresas adotaram os data lakes pela primeira vez, elas esperavam uma solução ideal para seus problemas de armazenamento. Mas sem estrutura e supervisão adequadas, esses data lakes podem se tornar coleções de dados caóticas ou pântanos. Em tal estado, encontrar informações úteis torna-se um desafio. Aqui estão alguns dos problemas:

• Dados duplicados : Cópias de dados podem se acumular, levando a confusão e custos de armazenamento mais altos.
• Baixa qualidade de dados : Dados imprecisos levam a decisões erradas, afetando o desempenho geral dos negócios.
• Questões regulatórias : Dados mal gerenciados podem significar falha no cumprimento das leis Proteção de dados Padrões.

Os silos de dados e a desatualização de dados geralmente emergem desses repositórios desorganizados, levando a conjuntos de dados isolados e informações desatualizadas que dificultam ainda mais nossa capacidade de tomar decisões oportunas.

Características de um Data Lakehouse

Para combater esses problemas, surgiu o conceito de data lakehouse, oferecendo uma abordagem mais equilibrada para o gerenciamento de dados. Esse sistema nos permite armazenar grandes quantidades de dados brutos, proporcionando flexibilidade para analistas e cientistas de dados. Ao contrário dos sistemas mais antigos, ele se alinha às necessidades modernas de ciência de dados e aprendizado de máquina, facilitando análises avançadas.

O data lakehouse combina elementos de data lakes e warehouses. Vamos explorar seus recursos:

• Transações confiáveis : Suporta transações, garantindo que os dados sejam precisos e confiáveis.
• Dados estruturados : usa a imposição de esquema para manter os dados organizados e confiáveis.
• Armazenamento e processamento separados : Dissocia armazenamento e computação, otimizando a eficiência.
• Formatos flexíveis : Compatível com formatos de mesa aberta como Delta, Iceberg e Hudi.
• Manuseio versátil de dados : Manipula dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Transmissão em tempo real : Suporta totalmente streaming, permitindo análises atualizadas.

Esses recursos abordam as limitações dos sistemas tradicionais, permitindo-nos trabalhar com dados de forma mais eficaz. Ao capitalizar esses pontos fortes, podemos nos posicionar bem em um mundo cada vez mais orientado por dados.

Governança de dados em data lakehouses

A governança de dados em uma configuração de lakehouse é crucial para manter a precisão, acessibilidade e segurança, além de cumprir os regulamentos. Garantimos que nossos dados permaneçam confiáveis, concentrando-nos em vários aspectos:

• Catálogo de dados : Organizamos todos os dados e metadados, permitindo fácil descoberta e recuperação.
• Responsabilidade e Qualidade :Nosso administradores de dados são responsáveis por manter a qualidade e a consistência dos dados.
• Acesso Controlado : Ao implementar o acesso baseado em função, garantimos que apenas indivíduos autorizados possam visualizar informações confidenciais.

Essas práticas nos ajudam a manter um ambiente de dados flexível e interoperável, garantindo privacidade e consistência.

Comparando data lakehouses e data warehouses

A arquitetura de um data lakehouse oferece vantagens exclusivas em relação aos data warehouses tradicionais. Embora os warehouses sejam adaptados para dados estruturados e se destaquem em análises, os lakehouses oferecem flexibilidade, permitindo que dados estruturados e não estruturados coexistam. Essa abordagem oferece às organizações a capacidade de aproveitar diversos tipos de dados com eficiência.

Principais diferenças:

• Armazenamento de dados: Os armazéns exigem que os dados sejam estruturados antes do armazenamento, enquanto os lakehouses podem manter os dados brutos, processando-os conforme necessário.
• Desempenho da consulta: Os warehouses se destacam em consultas de dados estruturados complexas, enquanto os lakehouses oferecem suporte a tipos de dados variados com consultas mais rápidas usando ferramentas como o Apache Spark.
• Custar: As casas de lago costumam usar armazenamento econômico, reduzindo custos em comparação com o armazenamento de alto desempenho exigido pelos armazéns.
• Escalabilidade: Os lakehouses são dimensionados facilmente com nós de armazenamento adicionais, ao contrário dos warehouses que têm limites de escalabilidade à medida que o tamanho dos dados aumenta.

Evolução do esquema em data lakehouses

A evolução do esquema é muito importante porque permite que as empresas ajustem sua configuração de dados sem bagunçar seus fluxos de trabalho atuais. E, honestamente, no mundo de dados em rápida evolução de hoje, esse tipo de flexibilidade é essencial.

Adotando novos padrões

Anteriormente, alterar esquemas de banco de dados, como adicionar colunas ou alterar estruturas, era complicado e poderia levar ao tempo de inatividade. Com lakehouses, as alterações de esquema são diretas e incorporadas ao sistema. Isso permite que nossas equipes se adaptem rapidamente aos novos requisitos de dados, mantendo operações eficientes.

Tornando o sistema eficaz

• Controle de versão: Rastreamos as versões do conjunto de dados para acomodar as alterações e, ao mesmo tempo, oferecer suporte a formatos mais antigos.
• Reconhecimento automatizado de esquema: O emprego de ferramentas que detectam alterações de esquema garante que nosso processamento de dados Os fluxos de trabalho permanecem fluidos.
• Escrutínio de dados: Ao implementar regras de validação, garantimos que todos os dados recebidos estejam em conformidade com os formatos esperados, evitando problemas de processamento.

Usando essas estratégias, podemos tornar nossos sistemas de dados mais responsivos e robustos, lidando com as demandas em evolução do gerenciamento de dados de forma eficaz.

Mantendo seus dados seguros e prontos: por que é importante

O papel do armazenamento em nuvem

O armazenamento de objetos em nuvem desempenha um papel vital para garantir que nossos dados permaneçam seguros e acessíveis. Esse tipo de armazenamento mantém nossos ativos digitais, sejam dados comerciais estruturados ou arquivos de mídia variados, bem organizados e seguros. Recursos como backups e controle de versão são essenciais porque oferecem tranquilidade. Se algum dado for corrompido ou perdido, podemos restaurá-lo rapidamente, ajudando-nos a evitar possíveis interrupções.

Formatos de dados abertos flexíveis

Os padrões de dados abertos são cruciais para a flexibilidade dos dados. Ao usar formatos como Parquet ou ORC, garantimos que nossos dados permaneçam adaptáveis. Dessa forma, não estamos vinculados a uma única ferramenta ou fornecedor, o que significa que podemos ajustar nossos sistemas conforme necessário. Essa flexibilidade é fundamental para garantir que nossos dados possam ser utilizados com eficiência em diferentes plataformas e ferramentas.

Benefícios comerciais do gerenciamento confiável de dados

Um ambiente de dados bem estruturado usando armazenamento de objetos em nuvem e formatos abertos é vantajoso para qualquer negócio. Ele garante que nossos dados de negócios estejam seguros e acessíveis quando necessário. Quer gerenciemos conjuntos de dados estruturados ou conteúdo de mídia variado, ganhamos a flexibilidade e a confiabilidade necessárias para nossas operações. À medida que nosso negócio evolui ou o volume de dados cresce, é essencial ter uma configuração que se adapte a essas mudanças. Essa abordagem garante que possamos acompanhar nossas necessidades de dados e manter operações comerciais tranquilas.

O futuro dos data lakehouses

A arquitetura de dados continua a crescer e se adaptar às crescentes demandas de análise de dados e ciência de dados. À medida que mais empresas mergulham na IA e no aprendizado de máquina, ter uma configuração de dados sólida e flexível será crucial.

Conectando-se com IA e aprendizado de máquina

Os data lakehouses fornecem uma base sólida para tarefas como Aprendizado de máquina . Ao mesclar dados estruturados e não estruturados em uma única plataforma, podemos simplificar o fluxo de trabalho dos cientistas de dados. Essa configuração ajuda a desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz, aprimorando nossos recursos de ciência de dados.

O que está por vir?

Com o progresso tecnológico contínuo, os data lakehouses continuarão a evoluir. Prevemos aprimoramentos como governança automatizada de dados, medidas de segurança aprimoradas e ferramentas de aumento de desempenho. Essas atualizações reforçarão o papel dos data lakehouses em Estratégias de dados modernas , garantindo que eles permaneçam parte integrante de nossos esforços no gerenciamento e análise de dados com eficiência.

Por que a Ilum é um exemplo perfeito de um data lakehouse bem definido

A Ilum incorpora o que um data lakehouse deve ser, harmonizando a versatilidade dos data lakes com o controle abrangente dos data warehouses. Vamos nos aprofundar nas razões pelas quais a Ilum se destaca neste espaço.

• Gerenciamento unificado de vários clusters
  Nossa plataforma simplifica o gerenciamento de vários clusters do Spark, sejam eles baseados em nuvem ou no local. Esse recurso garante o manuseio contínuo de dados em diferentes ambientes.
• Flexibilidade do Kubernetes e do Hadoop
  O Ilum oferece suporte ao Kubernetes e ao Hadoop Yarn, oferecendo às empresas a opção de gerenciar seus clusters Spark da maneira que melhor lhes convier. Essa flexibilidade permite que as empresas façam a transição de configurações tradicionais do Hadoop para ambientes modernos e nativos da nuvem, adaptando-se ao cenário atual orientado pela tecnologia.
• Sessões interativas do Spark e REST API
  Ao utilizar nossa API REST para trabalhos do Spark, a Ilum aprimora a interatividade, permitindo operações de dados em tempo real. Isso não apenas eleva a experiência da plataforma de dados, mas também permite a criação de aplicativos dinâmicos que respondem instantaneamente às solicitações do usuário, um recurso essencial para data lakehouses avançados.
• Acessibilidade de código aberto e gratuita
  Uma característica notável do Ilum é a sua Custo-benefício , pois está disponível gratuitamente. Utilizando ferramentas de código aberto, como Apache Spark, Jupyter e Apache Ranger, o Ilum evita o aprisionamento do fornecedor, tornando-o uma opção atraente para startups e empresas explorarem a arquitetura de data lakehouse sem custos elevados.

Os pontos fortes do Ilum estão em sua escalabilidade, flexibilidade, interatividade em tempo real e acessibilidade. Ele atende àqueles que buscam um data lakehouse bem arquitetado que não comprometa o desempenho ou a governança. Adotar os recursos avançados da Ilum nos permite aproveitar totalmente o potencial de uma solução moderna de data lakehouse, combinando verdadeiramente os benefícios de data lakes e warehouses.

Perguntas frequentes

Quais são os principais componentes de um data lakehouse?

Os data lakehouses combinam elementos de data lakes e data warehouses. Os principais componentes incluem uma camada de armazenamento que lida com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, uma camada de processamento para executar consultas e transformações de dados e uma camada de gerenciamento para manter a organização e a governança dos dados.

Como o desempenho do data lakehouse se compara aos data warehouses tradicionais?

Os data lakehouses geralmente têm desempenho aprimorado devido à sua capacidade de lidar com diversos tipos de dados e realizar consultas complexas. Eles integram o armazenamento flexível de data lakes com o desempenho de consulta eficiente de data warehouses, oferecendo uma abordagem equilibrada para armazenamento e computação de dados.

Quais são as vantagens de usar um data lakehouse para análise de dados?

O uso de um data lakehouse pode simplificar a análise de dados, fornecendo uma única plataforma que oferece suporte a armazenamento e análise. Essa integração reduz a movimentação e a duplicação de dados, permitindo insights mais rápidos e gerenciamento de dados mais eficiente. Além disso, os data lakehouses oferecem escalabilidade e flexibilidade, essenciais para lidar com grandes conjuntos de dados.

Quais ferramentas e tecnologias são comuns na construção de um data lakehouse?

As ferramentas comuns incluem o Apache Spark para processar grandes conjuntos de dados e o Delta Lake para oferecer indexação de dados confiável e controle de versão. Tecnologias como serviços de armazenamento em nuvem e ferramentas de governança de dados são essenciais para gerenciar data lakehouses em grande escala com eficiência.

Como os data lakehouses gerenciam a segurança e a governança dos dados?

A governança e a segurança de dados são gerenciadas pela implementação de protocolos de autenticação robustos, técnicas de criptografia e mascaramento de dados. Isso garante que apenas usuários autorizados possam acessar informações confidenciais, protegendo a integridade e a privacidade dos dados no ambiente lakehouse.

Quando um data lakehouse é preferido a um data lake?

Um data lakehouse é preferido quando há necessidade de oferecer suporte a cargas de trabalho de análise e cargas de trabalho de consulta operacional tradicionais em diversos tipos de dados. É ideal para organizações que exigem um sistema unificado que reduza os silos de dados e simplifique os processos de gerenciamento de dados.