探索數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)湖之家架構之間的差異，以選擇最適合業(yè)務需求的架構。

數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)湖屋是最流行的數(shù)據(jù)存儲架構類型，它們可能使任何希望開發(fā)其分析功能的企業(yè)受益。它們中的每一個都有一組優(yōu)點和最適合的用例。最重要的是選擇最適合業(yè)務需求的數(shù)據(jù)存儲方法。在這篇博文中，我們將描述每個解決方案的工作原理，以幫助做出更明智的決定。

隨著對大數(shù)據(jù)分析的需求不斷增長，數(shù)據(jù)存儲架構成為當今商業(yè)世界的熱門話題。業(yè)務產生大量數(shù)據(jù)，需要一個強大的解決方案來有效地收集、存儲和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲是大數(shù)據(jù)架構及其組成部分的基礎。它提供了一個存儲和提供數(shù)據(jù)的環(huán)境，并對基本KPI有直接影響，例如:

• 洞察時間和查詢響應時間:高效的存儲解決方案可以顯著減少查詢處理和檢索時間。因此，企業(yè)可以更快地獲得信息，及時發(fā)現(xiàn)效率低下或機會，并更有效地做出反應。
• 數(shù)據(jù)可用性:易于訪問數(shù)據(jù)意味著數(shù)據(jù)在正確的時間可用，允許企業(yè)在需要洞察力時使用它。這反過來又有助于提高業(yè)務效率和提高決策質量。
• 成本:優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲解決方案可幫助企業(yè)降低硬件、云基礎設施和/或軟件許可成本。企業(yè)還可以根據(jù)自己的需要，在合理的預算和努力下，擴大或縮小系統(tǒng)的規(guī)模。

因此，選擇合適的數(shù)據(jù)存儲類型并根據(jù)當前和未來的需求對其進行優(yōu)化，對于確保長期的最佳性能至關重要。

歷史上，存儲和管理數(shù)據(jù)的兩種最流行的方法是數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖。它們之間的選擇通常取決于業(yè)務目標和需求。雖然數(shù)據(jù)湖是保存大量不同數(shù)據(jù)的理想選擇，但倉庫更適合用于商業(yè)智能和報告。有時，組織試圖兼得兩全其美，并混合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫架構。然而，這可能是一個耗時且耗費成本的過程。

在這種背景下，一種新的混合方法——數(shù)據(jù)湖——出現(xiàn)了。它結合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的特性，允許公司在同一個存儲庫中存儲和分析數(shù)據(jù)，從而消除了數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖的矛盾。DataLakehouse將數(shù)據(jù)湖的可擴展性和靈活性與從數(shù)據(jù)中輕松提取見解的能力相結合。盡管如此引人注目，這種方法仍然有一定的局限性。它不應被視為“一刀切”的解決方案。

什么是數(shù)據(jù)倉庫?

數(shù)據(jù)倉庫是用于存儲結構化數(shù)據(jù)的集中式存儲庫。數(shù)據(jù)從各種來源流入存儲，并在到達倉庫存儲庫之前經歷一個處理階段。數(shù)據(jù)倉庫存儲被設計成一個組織良好的數(shù)據(jù)庫，可以很容易地檢索和分析。因此，組織可以更快地獲得洞察力，從而改進他們的操作和決策。此外，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是進行實際BI分析的基礎。

優(yōu)點

對于希望構建大量數(shù)據(jù)并改進分析的組織來說，數(shù)據(jù)倉庫是一個強大的解決方案。企業(yè)可以利用其組織良好的存儲和開箱即用的功能，使組織能夠快速輕松地獲得洞察:

增強的ETL性能

ETL(提取、轉換、加載)是一個數(shù)據(jù)集成過程，可以幫助組織為高級分析準備數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫存儲是最大化ETL效率的正確選擇，因為它具有結構化組織和快速查詢處理能力。再加上數(shù)據(jù)透明度，這加快了ETL管道的開發(fā)，使整個過程比其他存儲選項(如dataLake)更快、更高效。高效的ETL流程反過來幫助組織簡化其數(shù)據(jù)集成工作，并確?？缍鄠€數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)一致性。

更高的安全性

結構化數(shù)據(jù)組織提供更細粒度的數(shù)據(jù)保護?，F(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)通常提供現(xiàn)成的高級安全特性，包括列級和行級安全性?，F(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫解決方案還內置了符合GDPR要求的加密和訪問控制機制。這增加了數(shù)據(jù)保護，防止未經授權的訪問和潛在的破壞。

快速查詢處理

對于查詢處理，數(shù)據(jù)倉庫通常比任何其他類型的數(shù)據(jù)存儲都要快。它們最初被優(yōu)化為處理大型和復雜的數(shù)據(jù)集。它們通過結構良好的數(shù)據(jù)組織、列格式的數(shù)據(jù)存儲和廣泛的數(shù)據(jù)集分區(qū)來保障快速查詢。因此，企業(yè)可以迅速獲得必要的信息，并且可以比競爭對手更快地對發(fā)現(xiàn)的低效率或機會做出反應。

缺點

數(shù)據(jù)倉庫對存儲、組織和分析大量數(shù)據(jù)的組織有很大的好處。然而，它們也有一些缺點，企業(yè)在實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫解決方案之前應該考慮這些缺點。

復雜數(shù)據(jù)設計

創(chuàng)建結構良好的數(shù)據(jù)存儲庫需要數(shù)據(jù)工程方面的經驗和知識。因此，對于缺乏相關技術專長的組織來說，在數(shù)據(jù)倉庫中設置有效的表和數(shù)據(jù)關系設計既復雜又具有挑戰(zhàn)性。

有限的靈活性

數(shù)據(jù)倉庫僅存儲特定用例的特定轉換和結構化數(shù)據(jù)。因此，如果企業(yè)在未來的某個時候碰巧改變或擴展其分析目標，則存儲的數(shù)據(jù)可能不足以完全滿足這些需求。因此，當組織想要分析所有傳入的數(shù)據(jù)(包括結構化和非結構化)時，他們需要額外的工具和解決方案來實現(xiàn)這一點。這還包括修改現(xiàn)有ETL流程、添加新數(shù)據(jù)源或設置與外部工具和平臺的集成所需的額外時間、精力和成本。

高成本

由于其全面的分析能力，數(shù)據(jù)倉庫的成本通常高于其他數(shù)據(jù)存儲解決方案。價格取決于存儲大小、數(shù)據(jù)復雜性、處理工具、部署模型(云計算、本地部署)和所選擇的平臺?？紤]持續(xù)支持和維護數(shù)據(jù)倉庫的成本也是必要的。它們往往會隨著時間的推移而增長;你存儲的數(shù)據(jù)越多，你需要支付的費用就越高。

什么是數(shù)據(jù)湖?

與數(shù)據(jù)倉庫不同，數(shù)據(jù)湖允許企業(yè)在一個集中的存儲庫中存儲和處理各種格式(結構化、非結構化和半結構化)和類型(音頻、視頻和文本)的數(shù)據(jù)。

根據(jù)451Research的報告，數(shù)據(jù)湖是各種規(guī)模的企業(yè)的流行解決方案，因為(71%)的企業(yè)目前正在使用或試用數(shù)據(jù)湖環(huán)境，或計劃在未來12個月內這樣做。

優(yōu)點

數(shù)據(jù)湖的一個顯著特點是，它對數(shù)據(jù)格式結構、類型或數(shù)量沒有限制，并保證企業(yè)可以隨時從數(shù)據(jù)的任何部分提取見解。數(shù)據(jù)湖的其他優(yōu)勢包括:

更高的靈活性

由于數(shù)據(jù)湖對僅接收結構化數(shù)據(jù)沒有嚴格的要求，因此它為組織提供了更多的分析操作空間。此外，企業(yè)可以從數(shù)據(jù)湖輕松容納不斷增長的數(shù)據(jù)量的能力中受益。它通常構建在分布式存儲系統(tǒng)(如Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)或AmazonS3)上，可以根據(jù)需要伸縮。因此，組織可以使用新的數(shù)據(jù)集、類型和數(shù)據(jù)源擴展其存儲，而無需對其體系結構進行重大更改。

更低的成本

數(shù)據(jù)湖比數(shù)據(jù)倉庫更便宜，因為它們不需要在存儲之前進行數(shù)據(jù)轉換或預處理。在云數(shù)據(jù)湖中，存儲通常是非常便宜的。

然而，分析的總體TCO(總擁有成本)取決于存儲定價和數(shù)據(jù)處理成本。雖然數(shù)據(jù)湖具有較低的數(shù)據(jù)存儲速率，但處理定價通常高于數(shù)據(jù)倉庫。非結構化數(shù)據(jù)湖存儲庫中的復雜查詢需要額外的工作和更多的處理能力來獲取相關信息，這將導致更高的成本。所以，你必須事先確定你現(xiàn)在和未來的需求，以確保你不會隨著時間的推移而產生不必要的開支。

缺點

數(shù)據(jù)湖可以成為管理大型和多樣化數(shù)據(jù)集的強大工具，但它也有缺點和局限性。因此，企業(yè)應該權衡使用這種類型的數(shù)據(jù)存儲所帶來的潛在挑戰(zhàn):

缺乏結構

從數(shù)據(jù)湖中提取特定數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性，因為非結構化數(shù)據(jù)需要更多時間進行查詢和管理。缺乏結構也會影響數(shù)據(jù)的透明度，因為很難確保數(shù)據(jù)的準確和一致地存儲。此外，如果沒有適當?shù)臄?shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)湖就有可能成為數(shù)據(jù)沼澤——存儲包含混亂的數(shù)據(jù)，對業(yè)務沒有什么價值。這可以通過建立適當?shù)闹卫聿呗詠硖幚?，以確保數(shù)據(jù)湖是有價值的。然而，實現(xiàn)通常需要額外的時間和精力。

安全挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)湖包含來自不同來源的各種格式的大量數(shù)據(jù)。因此，在大型、無組織的數(shù)據(jù)湖中識別安全威脅或漏洞可能具有挑戰(zhàn)性。

查詢執(zhí)行

默認情況下，數(shù)據(jù)湖沒有查詢處理能力，需要額外的大數(shù)據(jù)工具和技術，如ApacheSpark和SQL查詢引擎來運行分析。因此，查詢處理需要更多的時間、精力和專業(yè)知識。

什么是數(shù)據(jù)湖?

企業(yè)很少使用純格式的數(shù)據(jù)湖。在大多數(shù)情況下，它們不僅需要存儲數(shù)據(jù)，還需要有效地處理數(shù)據(jù)。因此，大多數(shù)公司選擇采用混合方法，其中數(shù)據(jù)湖由數(shù)據(jù)倉庫附加。后者充當數(shù)據(jù)湖之上的層，為分析、報告和BI提供結構化和優(yōu)化的環(huán)境。這種方法允許用戶結合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的功能，并有效地分析大量不同的數(shù)據(jù)。

然而，這種方法有一個明顯的缺點——昂貴且復雜的設置。與數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖不同，與其他服務和平臺集成需要專業(yè)知識、時間、成本和額外的工作。這種混合方法已經成為新的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)——數(shù)據(jù)湖的基礎。

最新的方法結合了數(shù)據(jù)湖和開箱即用數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)點，并具有快速簡便的設置過程。DataLakehouse使企業(yè)能夠以原始格式存儲數(shù)據(jù)，并提供預定義的數(shù)據(jù)分析結構。這是可能的，因為分層的DataLakehouse架構將結構化和非結構化數(shù)據(jù)組合在一個存儲庫中。因此，DataLakehouse在一個平臺上支持BI、ML和數(shù)據(jù)科學。

優(yōu)點

數(shù)據(jù)湖結合了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的最佳特性。它可以為組織提供解決數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫之間的困境的方案，并提供優(yōu)勢，包括:

可伸縮的存儲庫

DataLakehouse可以保存大量數(shù)據(jù)，并且可以通過向系統(tǒng)中添加更多服務器或節(jié)點來輕松擴展。因此，如果存儲的數(shù)據(jù)量急劇增加，它對性能的影響很小。

合理的成本

數(shù)據(jù)湖允許企業(yè)在一個地方獲得數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的特性和好處。這大大降低了成本，因為企業(yè)不必為兩套存儲設備付費。此外，DataLakehouse架構不需要像DataWarehouse那樣預先進行數(shù)據(jù)建模。相反，它利用像DeltaLake這樣的開源技術，以更低的成本為非結構化數(shù)據(jù)帶來可靠性。

改進的數(shù)據(jù)治理

DataLakehouse的內置特性為集中管理數(shù)據(jù)質量、安全性和隱私性提供了高級數(shù)據(jù)治理功能。此外，大多數(shù)DataLakehouse的提供者在默認情況下提供ACID遵從性。因此，它們確保準確、可靠的數(shù)據(jù)交易，并確保遵守GDPR等法規(guī)。

快速設置

DataLakehouse提供現(xiàn)成的數(shù)據(jù)處理功能。因此，組織可以快速開始運行他們的分析，而無需設置和集成額外的工具，就像在DataLake中一樣。因此，分析大量數(shù)據(jù)變得更快、更有效。

缺點

雖然很吸引人，但萊克豪斯仍然有一些缺點，包括:

廠商鎖定

只有少數(shù)幾個提供DataLakehouse(databrieks,Dremio)的提供商，因此與其他存儲相比，其實現(xiàn)平臺的選擇有限。替代品的缺乏給企業(yè)帶來了挑戰(zhàn)，因為選擇很少。此外，如果組織需要切換或擴展到另一個平臺，這也會帶來額外的挑戰(zhàn)。

企業(yè)也可以建立自己的開源數(shù)據(jù)湖，但它不會像供應商提供的那樣功能豐富。因此，組織應該仔細考慮所選擇的DataLakehouse解決方案的長期可伸縮性和靈活性，以減輕他們這樣做的任何潛在風險。

彈性約束

DataLakehouse的內置特性集在定制功能方面有一些限制。因此，如果一個組織需要在某一點上修改Lakehouse架構，這可能會揭示各種隱藏的復雜性，并需要大量的投資。

結論

關于數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的爭論還在繼續(xù)。選擇合適的數(shù)據(jù)存儲體系結構取決于幾個因素，這對企業(yè)來說可能具有挑戰(zhàn)性。

如果選擇了錯誤的數(shù)據(jù)存儲體系結構類型，更改的成本通常很高。因此，選擇適合的業(yè)務標準的方法是至關重要的。這個決策需要在處理不同類型的數(shù)據(jù)存儲方面具有深厚的專業(yè)知識和經驗。因此，聘請專家將幫助做出正確的選擇，使事情更易于管理。

對于仍然懷疑用例和不確定計劃的情況，可以采取安全的路線并選擇DataLakehouse方法。如果缺乏內部數(shù)據(jù)建模專業(yè)知識，但有一些基本的分析知識，并且知道操作的數(shù)據(jù)類型和存儲位置，那么這也是一個很好的折衷方案?？梢耘渲煤凸芾磉@樣的存儲，而無需花錢購買額外的專業(yè)知識。

假設想要一個完全滿足需求的健壯的解決方案。在這種情況下，應該仔細地對市場上可用的存儲替代方案對用例進行基準測試，并確保所選擇的解決方案滿足的所有需求。