Data lake vs. data warehouse vs. data lakehouse

V dnešnej dobe, kedy organizácie generujú obrovské množstvá dát z rôznych zdrojov, je správne uloženie, správa a spracovanie týchto dát kriticky dôležité pre vývojárov a inžinierov. Video od IBM Technology nám prináša jasný prehľad o troch kľúčových konceptoch: data warehouse (úložište dát), data lake (jazero dát) a data lakehouse (úložište dát s jazernými vlastnosťami). V tomto článku si tieto tri riešenia priblížime, porovnáme ich silné stránky a zistíme, kedy je vhodné ktoré použiť.

Kľúčové poznatky

• Data Warehouse (Úložište dát): Relacionálna databáza pre optimalizovanú SQL analýzu s preddefinovanou štruktúrou (schema on write). Vysoké náklady na uloženie a škálovanie.
• Data Lake (Jazero dát): Ukladanie surových dát v pôvodnom formáte bez nutnosti okamžitej organizácie. Nízke náklady na uloženie, ale nižší výkon pri spracovaní. Flexibilná štruktúra (schema on read).
• Data Lakehouse (Úložište dát s jazernými vlastnosťami): Kombinácia flexibility data lake a riadiaceho mechanizmu data warehouse. Podporuje rôzne typy dát, SQL aj Python programovanie a ponúka vysoký výkon pri analýze.

Data Warehouse: Klasika pre štruktúrované dáta

Data warehouse, často označovaný ako EDW (Enterprise Data Warehouse), je centralizované úložisko dát z rôznych zdrojov, ktoré sú spracované pomocou procesu ETL (Extract, Transform, Load). To znamená, že dáta sú najprv extrahované zo zdrojov, transformované podľa potreby a následne načítané do data warehouse. Táto štruktúra zabezpečuje, že dáta sú organizované a pripravené na analýzu a reportovanie. Data warehouse je ideálne pre SQL analytiku a poskytuje vysoký výkon vďaka preddefinovanému schéme. Nevyhnutnou nevýhodou je vyššia cena za uloženie a škálovanie, pretože dáta musia byť organizované ešte pred uložením.

Data Lake: Flexibilita pre surové dáta

Data lake predstavuje alternatívny prístup k ukladaniu dát. Umožňuje ukladať dáta v ich pôvodnom, surovom formáte bez nutnosti okamžitej transformácie. Dáta sú priamo "dumpnuté" do data lake a spracované pomocou procesu ELT (Extract, Load, Transform). To znamená, že dáta sú najprv extrahované a načítané do data lake a až následne transformované podľa potreby. Data lake je vhodné pre ukladanie rôznych typov dát – štruktúrovaných, polostruktúrovaných aj nestruktúrovaných. Vďaka nízkej cene za uloženie a flexibilnej štruktúre (schema on read) je ideálne pre AI/ML use cases. Nevýhodou je nižší výkon pri spracovaní v porovnaní s data warehouse, pretože dáta sú uložené neorganizovane.

Data Lakehouse: Najlepšie z oboch svetov

Data lakehouse predstavuje relatívne nový koncept, ktorý kombinuje výhody data lake a data warehouse. Ponúka flexibilitu a škálovateľnosť data lake s riadiacimi mechanizmami a výkonom data warehouse. Dáta sú uložené v surovom formáte v data lake, ale je k nim pridaná metadatalayer, ktorá zabezpečuje štruktúru a schému dát. To umožňuje efektívne riadenie a správu dát, ako aj ich využitie pre rôzne analytické účely vrátane SQL analýzy a ML modelovania. Data lakehouse podporuje rôzne nástroje a technológie, vrátane SQL a Python programovania.

Porovnanie: Kedy čo použiť?

Záver: Výber správneho riešenia

Výber medzi data warehouse, data lake a data lakehouse závisí od konkrétnych potrieb organizácie. Ak potrebujete optimalizovanú SQL analýzu s preddefinovanou štruktúrou dát, data warehouse je stále dobrá voľba. Ak máte veľké množstvo surových dát a potrebujete flexibilitu pri ich spracovaní, data lake môže byť ideálne. Data lakehouse predstavuje kompromis medzi oboma riešeniami a ponúka kombináciu flexibility, výkonu a riadenia dát. V budúcnosti sa očakáva, že data lakehouse bude stále populárnejšie ako moderné riešenie pre správu a analýzu dát.

Referencie

• IBM Technology - Data Warehouses vs. Data Lakes vs. Data Lakehouses: https://ibm.biz/BdeFPL
• Monthly Newsletter from IBM Cloud: https://ibm.biz/BdeFPC

Približne 162 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.81 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.