Data Lakehouse รวมคุณสมบัติของ Data Lake และ Data Warehouse
5 พ.ค. 2567
0
นานาสาระน่ารู้
Data Lakehouse เป็นแนวคิดที่รวมคุณสมบัติของ Data Lake และ Data Warehouse เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อใช้ประโยชน์จากจุดเด่นของทั้งสองแนวทางในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล โดยการรวมความสามารถของการจัดเก็บข้อมูลดิบแบบยืดหยุ่นของ Data Lake เข้ากับประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้างของ Data Warehouse
หลักการจัดทำ Data Lakehouse มีดังนี้:
- Unified Data Storage
- Data Lakehouse สามารถจัดเก็บทั้งข้อมูลดิบ (Raw Data) แบบเดียวกับ Data Lake และข้อมูลที่ผ่านการจัดโครงสร้างแล้ว (Structured Data) เหมือนกับ Data Warehouse ได้ในระบบเดียว
- ข้อมูลที่เก็บสามารถมีได้ทั้งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์เสียง, วิดีโอ หรือข้อความ และข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตารางข้อมูลหรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Databases)
- การรองรับการประมวลผลแบบ Schema-on-Read และ Schema-on-Write
- ใน Data Lakehouse ข้อมูลสามารถถูกประมวลผลทั้งในแบบ Schema-on-Read (การสร้างโครงสร้างข้อมูลเมื่อดึงข้อมูลไปใช้) และ Schema-on-Write (การกำหนดโครงสร้างข้อมูลล่วงหน้าก่อนนำเข้าระบบ) ขึ้นอยู่กับความต้องการในการวิเคราะห์
- ข้อมูลดิบสามารถถูกเก็บโดยไม่ต้องแปลงโครงสร้างล่วงหน้า และจะถูกจัดโครงสร้างเมื่อมีความจำเป็น เช่น การนำไปใช้ในการวิเคราะห์เชิงลึก
- Metadata Management & Indexing
- Data Lakehouse ต้องมีการจัดการเมตาดาต้า (Metadata) ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยให้สามารถค้นหาข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
- การกำหนดดัชนี (Indexing) ของข้อมูลทำให้สามารถเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น เมื่อเทียบกับการค้นหาข้อมูลจาก Data Lake
- Real-time and Batch Processing
- Data Lakehouse รองรับการประมวลผลข้อมูลทั้งแบบเรียลไทม์ (Real-time) และแบบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (Batch Processing) ทำให้สามารถใช้งานได้หลากหลาย ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นแบบต่อเนื่อง (Streaming Data) และการประมวลผลข้อมูลที่สะสมมาแล้ว
- การรวมความสามารถนี้ทำให้ Data Lakehouse มีความยืดหยุ่นมากกว่าระบบที่รองรับเพียงหนึ่งวิธีการประมวลผล
- Advanced Analytics
- Data Lakehouse ช่วยให้สามารถทำ Business Intelligence (BI), Data Science, Machine Learning (ML) และ AI ได้ในแพลตฟอร์มเดียว โดยมีการใช้ข้อมูลจากทั้งข้อมูลดิบและข้อมูลที่จัดโครงสร้างแล้ว
- นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจากทั้งสองประเภทข้อมูลได้อย่างไร้รอยต่อ ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ
- Multi-tiered Data Management
- Data Lakehouse มีการจัดการข้อมูลในหลายระดับ เช่น ข้อมูลที่ถูกใช้งานบ่อยจะถูกเก็บในที่ที่เข้าถึงได้รวดเร็ว (Hot Storage) ในขณะที่ข้อมูลที่ใช้งานน้อยจะถูกเก็บในพื้นที่ที่มีต้นทุนต่ำกว่า (Cold Storage)
- การแบ่งชั้นข้อมูลตามการใช้งานช่วยให้สามารถจัดการต้นทุนในการเก็บข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่สูญเสียความสามารถในการเข้าถึงข้อมูล
- Data Access Optimization
- เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลทำได้รวดเร็วขึ้น ระบบ Data Lakehouse มีการใช้เทคโนโลยีเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การเก็บข้อมูลในรูปแบบ Columnar Format หรือการบีบอัดข้อมูล
- ยังสามารถใช้เทคนิคการสร้างพาร์ทิชัน (Partitioning) และการทำคลังข้อมูลแคช (Caching) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการสืบค้นข้อมูลได้
- Security & Privacy Control
- การรักษาความปลอดภัยข้อมูลใน Data Lakehouse เป็นสิ่งสำคัญ จำเป็นต้องมีการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาทผู้ใช้ (Role-Based Access Control: RBAC) รวมถึงการเข้ารหัสข้อมูล (Encryption) เพื่อปกป้องข้อมูลสำคัญ
- ต้องมีการจัดการความเป็นส่วนตัวตามข้อกำหนดของกฎหมายและมาตรฐานสากล เช่น GDPR เพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลของผู้ใช้งาน
- Integration with Various Tools and Technologies
- Data Lakehouse รองรับการทำงานร่วมกับเครื่องมือหลากหลาย เช่น เครื่องมือ ETL, การวิเคราะห์ Big Data, เครื่องมือ BI, Data Science Tools และ Machine Learning Frameworks เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกมิติ
- ระบบต้องมี API หรืออินเตอร์เฟซที่รองรับการเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มและเทคโนโลยีต่างๆ อย่างราบรื่น
- Maintenance & Optimization
- ต้องมีการดูแลรักษาระบบ Data Lakehouse ให้ทันสมัยอยู่เสมอ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูล, การปรับปรุงดัชนี และการจัดการพื้นที่เก็บข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
- การตรวจสอบและปรับปรุงข้อมูลอย่างต่อเนื่องช่วยให้สามารถคงประสิทธิภาพในการสืบค้นและวิเคราะห์ข้อมูลได้
Data Lakehouse เป็นโซลูชันที่ช่วยแก้ไขปัญหาของ Data Lake ในเรื่องประสิทธิภาพการสืบค้นข้อมูล และปัญหาของ Data Warehouse ในเรื่องความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล จึงเป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะสมสำหรับการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ในยุคที่ข้อมูลมีความหลากหลายและซับซ้อน
5 พ.ค. 2567
0
แชร์หน้านี้: