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

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(gòu)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(gè)都有一組優(yōu)點(diǎn)和最適合的用例。最重要的是選擇最適合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)存儲方法。在這篇博文中，我們將描述每個(gè)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(gòu)成為當(dāng)今商業(yè)世界的熱門話題。業(yè)務(wù)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，需要一個(gè)強(qiáng)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(gòu)及其組成部分的基礎(chǔ)。它提供了一個(gè)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(shí)間和查詢響應(yīng)時(shí)間:高效的存儲解決方案可以顯著減少查詢處理和檢索時(shí)間。因此，企業(yè)可以更快地獲得信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)效率低下或機(jī)會(huì)，并更有效地做出反應(yīng)。
• 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(shí)間可用，允許企業(yè)在需要洞察力時(shí)使用它。這反過來又有助于提高業(yè)務(wù)效率和提高決策質(zhì)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(chǔ)設(shè)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(yù)算和努力下，擴(kuò)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(dāng)前和未來的需求對其進(jìn)行優(yōu)化，對于確保長期的最佳性能至關(guān)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(wù)目標(biāo)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(bào)告。有時(shí)，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(gòu)。然而，這可能是一個(gè)耗時(shí)且耗費(fèi)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(jié)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(gè)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(kuò)展性和靈活性與從數(shù)據(jù)中輕松提取見解的能力相結(jié)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(yīng)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(jié)構(gòu)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(dá)倉庫存儲庫之前經(jīng)歷一個(gè)處理階段。數(shù)據(jù)倉庫存儲被設(shè)計(jì)成一個(gè)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(jìn)他們的操作和決策。此外，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是進(jìn)行實(shí)際BI分析的基礎(chǔ)。

優(yōu)點(diǎn)

對于希望構(gòu)建大量數(shù)據(jù)并改進(jìn)分析的組織來說，數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)強(qiáng)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(qiáng)的ETL性能

ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)是一個(gè)數(shù)據(jù)集成過程，可以幫助組織為高級分析準(zhǔn)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?yàn)樗哂薪Y(jié)構(gòu)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(gè)過程比其他存儲選項(xiàng)(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，并確保跨多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)一致性。

更高的安全性

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組織提供更細(xì)粒度的數(shù)據(jù)保護(hù)。現(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。現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫解決方案還內(nèi)置了符合GDPR要求的加密和訪問控制機(jī)制。這增加了數(shù)據(jù)保護(hù)，防止未經(jīng)授權(quán)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(fù)雜的數(shù)據(jù)集。它們通過結(jié)構(gòu)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(jī)會(huì)做出反應(yīng)。

缺點(diǎn)

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(diǎn)，企業(yè)在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫解決方案之前應(yīng)該考慮這些缺點(diǎn)。

復(fù)雜數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)

創(chuàng)建結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)存儲庫需要數(shù)據(jù)工程方面的經(jīng)驗(yàn)和知識。因此，對于缺乏相關(guān)技術(shù)專長的組織來說，在數(shù)據(jù)倉庫中設(shè)置有效的表和數(shù)據(jù)關(guān)系設(shè)計(jì)既復(fù)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(zhuǎn)換和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，如果企業(yè)在未來的某個(gè)時(shí)候碰巧改變或擴(kuò)展其分析目標(biāo)，則存儲的數(shù)據(jù)可能不足以完全滿足這些需求。因此，當(dāng)組織想要分析所有傳入的數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)時(shí)，他們需要額外的工具和解決方案來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。這還包括修改現(xiàn)有ETL流程、添加新數(shù)據(jù)源或設(shè)置與外部工具和平臺的集成所需的額外時(shí)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(jià)格取決于存儲大小、數(shù)據(jù)復(fù)雜性、處理工具、部署模型(云計(jì)算、本地部署)和所選擇的平臺。考慮持續(xù)支持和維護(hù)數(shù)據(jù)倉庫的成本也是必要的。它們往往會(huì)隨著時(shí)間的推移而增長;你存儲的數(shù)據(jù)越多，你需要支付的費(fèi)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(gè)集中的存儲庫中存儲和處理各種格式(結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化)和類型(音頻、視頻和文本)的數(shù)據(jù)。

根據(jù)451Research的報(bào)告，數(shù)據(jù)湖是各種規(guī)模的企業(yè)的流行解決方案，因?yàn)?71%)的企業(yè)目前正在使用或試用數(shù)據(jù)湖環(huán)境，或計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)這樣做。

優(yōu)點(diǎn)

數(shù)據(jù)湖的一個(gè)顯著特點(diǎn)是，它對數(shù)據(jù)格式結(jié)構(gòu)、類型或數(shù)量沒有限制，并保證企業(yè)可以隨時(shí)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有嚴(yán)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(gòu)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(kuò)展其存儲，而無需對其體系結(jié)構(gòu)進(jìn)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?yàn)樗鼈儾恍枰诖鎯χ斑M(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或預(yù)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(jià)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(jià)通常高于數(shù)據(jù)倉庫。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)湖存儲庫中的復(fù)雜查詢需要額外的工作和更多的處理能力來獲取相關(guān)信息，這將導(dǎo)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(huì)隨著時(shí)間的推移而產(chǎn)生不必要的開支。

缺點(diǎn)

數(shù)據(jù)湖可以成為管理大型和多樣化數(shù)據(jù)集的強(qiáng)大工具，但它也有缺點(diǎn)和局限性。因此，企業(yè)應(yīng)該權(quán)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(jié)構(gòu)

從數(shù)據(jù)湖中提取特定數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)榉墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要更多時(shí)間進(jìn)行查詢和管理。缺乏結(jié)構(gòu)也會(huì)影響數(shù)據(jù)的透明度，因?yàn)楹茈y確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和一致地存儲。此外，如果沒有適當(dāng)?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(wù)沒有什么價(jià)值。這可以通過建立適當(dāng)?shù)闹卫聿呗詠硖幚恚源_保數(shù)據(jù)湖是有價(jià)值的。然而，實(shí)現(xiàn)通常需要額外的時(shí)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(rèn)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(shù)，如ApacheSpark和SQL查詢引擎來運(yùn)行分析。因此，查詢處理需要更多的時(shí)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(dāng)數(shù)據(jù)湖之上的層，為分析、報(bào)告和BI提供結(jié)構(gòu)化和優(yōu)化的環(huán)境。這種方法允許用戶結(jié)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(gè)明顯的缺點(diǎn)——昂貴且復(fù)雜的設(shè)置。與數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖不同，與其他服務(wù)和平臺集成需要專業(yè)知識、時(shí)間、成本和額外的工作。這種混合方法已經(jīng)成為新的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)——數(shù)據(jù)湖的基礎(chǔ)。

最新的方法結(jié)合了數(shù)據(jù)湖和開箱即用數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)點(diǎn)，并具有快速簡便的設(shè)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(yù)定義的數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)。這是可能的，因?yàn)榉謱拥腄ataLakehouse架構(gòu)將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組合在一個(gè)存儲庫中。因此，DataLakehouse在一個(gè)平臺上支持BI、ML和數(shù)據(jù)科學(xué)。

優(yōu)點(diǎn)

數(shù)據(jù)湖結(jié)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(wù)器或節(jié)點(diǎn)來輕松擴(kuò)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(gè)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?yàn)槠髽I(yè)不必為兩套存儲設(shè)備付費(fèi)。此外，DataLakehouse架構(gòu)不需要像DataWarehouse那樣預(yù)先進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。相反，它利用像DeltaLake這樣的開源技術(shù)，以更低的成本為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)帶來可靠性。

改進(jìn)的數(shù)據(jù)治理

DataLakehouse的內(nèi)置特性為集中管理數(shù)據(jù)質(zhì)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(rèn)情況下提供ACID遵從性。因此，它們確保準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)交易，并確保遵守GDPR等法規(guī)。

快速設(shè)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(yùn)行他們的分析，而無需設(shè)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(diǎn)

雖然很吸引人，但萊克豪斯仍然有一些缺點(diǎn)，包括:

廠商鎖定

只有少數(shù)幾個(gè)提供DataLakehouse(databrieks,Dremio)的提供商，因此與其他存儲相比，其實(shí)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?yàn)檫x擇很少。此外，如果組織需要切換或擴(kuò)展到另一個(gè)平臺，這也會(huì)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(huì)像供應(yīng)商提供的那樣功能豐富。因此，組織應(yīng)該仔細(xì)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(fēng)險(xiǎn)。

彈性約束

DataLakehouse的內(nèi)置特性集在定制功能方面有一些限制。因此，如果一個(gè)組織需要在某一點(diǎn)上修改Lakehouse架構(gòu)，這可能會(huì)揭示各種隱藏的復(fù)雜性，并需要大量的投資。

結(jié)論

關(guān)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(jié)構(gòu)取決于幾個(gè)因素，這對企業(yè)來說可能具有挑戰(zhàn)性。

如果選擇了錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)存儲體系結(jié)構(gòu)類型，更改的成本通常很高。因此，選擇適合的業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的方法是至關(guān)重要的。這個(gè)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(jīng)驗(yàn)。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(jì)劃的情況，可以采取安全的路線并選擇DataLakehouse方法。如果缺乏內(nèi)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(gè)很好的折衷方案。可以配置和管理這樣的存儲，而無需花錢購買額外的專業(yè)知識。

假設(shè)想要一個(gè)完全滿足需求的健壯的解決方案。在這種情況下，應(yīng)該仔細(xì)地對市場上可用的存儲替代方案對用例進(jìn)行基準(zhǔn)測試，并確保所選擇的解決方案滿足的所有需求。