Пояснення Архітектури Lakehouse

Щоб по-справжньому оцінити, чому Lakehouse є проривом, варто подивитися на «старий спосіб» роботи з даними — систему, з якою досі стикається багато компаній. Протягом десятиліть світ даних був розділений на два ізольовані острови, які просто не розуміли одне одного.

Перший острів — це Data Warehouse. Уявіть собі це як дуже організовану, елітну бібліотеку. Все знаходиться на своїх місцях, каталогізовано в акуратних таблицях і оптимізовано для користувачів SQL, які виконують звіти. Однак утримання такої бібліотеки дуже дороге. Вона також досить жорстка: приймає лише «книги» певного розміру та форми. Якщо ви спробуєте додати сирі відеофайли, неструктуровані потоки з соціальних мереж або великі журнали з вебсайтів, Warehouse просто не впорається з ними.

На другому острові компанії створювали Data Lakes. Якщо Warehouse — це бібліотека, то Lake — це величезний цифровий «горище» або просторий склад, куди можна дешево зберігати будь-які сирі дані: зображення, дані з сенсорів, аудіо тощо. Хоча вони чудово підходили для зберігання всього, дуже швидко перетворювалися на так звані «Data Swamps». Через відсутність організації та контролю якості знайти конкретну інформацію було так само складно, як знайти голку в копиці сіна. Крім того, їх було надзвичайно важко запитувати за допомогою стандартного SQL, що робило їх майже недоступними для традиційних бізнес-аналітиків.

«Безладна» середина

Найбільша проблема полягала не лише у двох островах, а й у мосту між ними. Щоб перенести дані з «Lake» у «Warehouse» для звітності, інженери змушені були будувати складні, крихкі конвеєри, відомі як ETL (Extract, Transform, Load). Це призводило до трьох основних «головних болів» з даними:

• Застарілі дані: коли дані переміщали, очищали та форматували з lake у warehouse, вони часто були вже годинами, днями або навіть тижнями застарілими. У сучасному бізнесі вчорашні дані часто вже неактуальні;
• Непослідовність: часто виникала проблема «версії істини». Python-розробник, який працює з сирими файлами у Lake, міг розрахувати маржу прибутку інакше, ніж SQL-аналітик, який працює з обробленими таблицями у Warehouse;
• Високі витрати: фактично ви платили за зберігання одних і тих самих даних двічі. Ще гірше — ви платили високооплачуваним інженерам лише за те, щоб «міст» не зламався щоразу, коли змінювався формат даних.

Вступ до Lakehouse

Databricks впроваджує архітектуру Lakehouse, щоб об'єднати два окремі підходи в єдину платформу. Вона розташовується безпосередньо поверх вашого недорогого хмарного сховища, але додає важливий керуючий шар — Delta Lake. Цей шар приносить "правила" бібліотеки на "масштаб" складського простору.

З Lakehouse ви отримуєте:

• Єдине джерело правди: усі, від SQL-аналітика, який створює дашборд, до Data Scientist, що навчає AI-модель, працюють з одними й тими ж даними одночасно;
• Продуктивність складу за ціною озера: блискавична швидкість і надійність бази даних без високої вартості традиційного складу;
• Підтримка всіх типів даних: чи це структурована таблиця продажів, схожа на Excel, чи неструктурований відеофайл — усе зберігається в одному керованому, захищеному середовищі.

Чому це майбутнє

Завдяки усуненню необхідності переміщення даних туди й назад, Databricks дозволяє командам зосередитися на отриманні інсайтів, а не на інфраструктурі. Більше не потрібно обирати між "гнучкістю" озера та "структурованістю" складу — ви отримуєте обидва підходи. Для вас як для учня це означає, що, опанувавши середовище Databricks, ви фактично опановуєте весь сучасний життєвий цикл даних — від моменту їх появи до прийняття бізнес-рішень на їх основі.