Cum să construiești o platformă de date Lakehouse scalabilă și eficientă din punct de vedere al costurilor

Pe parcursul ultimului deceniu am trecut de la depozite de date rigide la lacuri de date flexibile și, mai recent, la arhitecturi lakehouse care promit să combine cele mai bune aspecte ale ambelor lumi.

Totuși, trecerea de la o generație de platforme de date la alta se dovedește mai dificilă decât se aștepta. Cei care sunt deja pe această cale descoperă provocări și repetă greșeli prin transferarea vechilor modele de design în sisteme noi.

Ajutând multiple organizații să proiecteze și să scaleze platforme moderne de date, am văzut că succesul nu depinde de instrumente, ci de disciplină. Acest articol este un ghid practic despre cum să tranziționezi eficient, ce să eviți și cum să traduci alegerile tehnice în valoare de afaceri măsurabilă.

De ce istoria pură a Big Data nu mai este utilă

Dacă ne uităm în urmă, mișcarea big data a început cu un vis de stocare nelimitată și experimentare nesfârșită. În jurul mijlocului anilor 2010, companiile au început să colecteze orice jurnal, clic și tranzacție posibile, convinse că doar volumul va aduce informații valoroase. În practică, această credință a creat doar mai multă complexitate. Lacurile de date au apărut ca succesorul la modă al depozitelor, dar majoritatea dintre ele au devenit curând mlaștini de date, locuri unde informațiile intrau ușor, dar rareori reveneau într-o formă utilizabilă.

Până în 2022 industria se maturizase și întrebările începuseră să se schimbe. Echipele nu mai întreabă câte date pot stoca, ci cum pot avea încredere și folosi ceea ce au deja. Provocarea reală astăzi nu este capacitatea, ci guvernanța, nu ingestia, ci interpretarea.

Lecția cheie aici este simplă. Colectarea mai multor date nu face o companie orientată pe date. Ceea ce contează cu adevărat este înțelegerea datelor, menținerea unei guvernanțe adecvate și utilizarea lor eficientă.

Recomand definirea proprietății pentru fiecare set de date, stabilirea unor politici clare de retenție și calitate și concentrarea eforturilor de inginerie pe datele care susțin direct deciziile de afaceri. Fără această fundație, chiar și cel mai avansat lakehouse devine în cele din urmă o mlaștină modernă.

Lakehouse-ul ca punct de cotitură

Ascensiunea lakehouse-ului reflectă exact această schimbare. În loc să aleagă între performanță și flexibilitate, modelul lakehouse combină ambele. În esență, folosește stocare cloud ieftină în formate precum Delta sau Iceberg, îmbogățită cu metadate și garanții tranzacționale. Rezultatul este un sistem care costă la fel de puțin ca un lac și se comportă ca un depozit atunci când este interogat.

Acest lucru este important pentru liderii de afaceri deoarece elimină compromisul constant între stocarea ieftină pentru datele istorice și sistemele costisitoare pentru analize live. Sugerez întotdeauna să poziționați lakehouse-ul nu ca o înlocuire pentru tot restul, ci ca o fundație partajată care permite atât analize tradiționale, cât și învățare automată într-un singur mediu.

Într-un lakehouse, același mediu poate susține un dashboard pentru CFO, un model de învățare automată care prezice comportamentul clienților și o interogare ad-hoc de la un analist de produs. Datele nu mai sunt duplicate în sisteme, ceea ce face guvernanța mai simplă și permite optimizarea costurilor să aibă loc în mod natural.

Provocări structurale și de guvernanță în adoptarea lakehouse-ului de date

Când companiile trec de la depozite clasice de date sau lacuri de date la arhitectura lakehouse mai flexibilă, tranziția este rareori lină. Multe echipe copiază structurile existente din vechiul depozit în noul mediu fără să regândească scopul lor. Rezultatul este apariția silozurilor de date, cu alte cuvinte, fragmentarea. O versiune a datelor trăiește în depozit, alta în lac și a treia undeva la mijloc. Evitați acest lucru redesenând schemele pentru lakehouse de la zero. Modelați datele pe baza modelelor de acces și nevoilor consumatorilor, mai degrabă decât pe logica depozitului vechi.

O altă problemă recurentă este normalizarea. Ce vreau să spun prin asta? Depozitele sunt construite pe structuri stricte, profund normalizate, cu zeci de tabele interconectate. Când acestea sunt copiate direct într-un lac, fiecare interogare necesită o pădure de join-uri. Performanța se prăbușește, inginerii dau vina pe infrastructură și proiectul pierde credibilitate. În schimb, denormalizați unde ajută performanța și plasați entitățile conexe mai aproape pentru a minimiza redistribuirea. Tratați designul performanței ca parte a modelării datelor, nu ca o optimizare ulterioară.

Guvernanța și controlul sunt critice. Într-un lac de date, adesea există puțină supraveghere deoarece echipele lucrează direct cu fișiere. Într-un depozit, se aplică reguli stricte, cum ar fi securitatea la nivel de rând, accesul bazat pe roluri și piste de audit detaliate. Un lakehouse trebuie să găsească un echilibru asigurând deschidere fără a pierde responsabilitatea. Ar trebui să implementați accesul bazat pe roluri și urmărirea liniei de descendență de la bun început. Guvernanța funcționează cel mai bine când crește împreună cu platforma și devine fundația încrederii.

Performanța depinde, de asemenea, de un design inteligent. Depozitele tradiționale se bazează pe indexarea automată, dar în lakehouse-uri eficiența vine din partajare sau clustering lichid, caching și alegerea formatelor de fișiere potrivite pentru analize. Recomand să tratați strategia de partiționare și organizarea fișierelor ca fiind de primă clasă în arhitectura dvs.

Optimizarea costurilor este o altă promisiune cheie a lakehouse-ului, dar nu vine automat. În timp ce stocarea cloud este ieftină și analizele pot scala în sus sau în jos după cum este necesar, aceste avantaje sunt adesea compensate de designul slab al datelor și creșterea necontrolată. Trebuie să gestionați activ ciclurile de viață ale seturilor de date și să eliminați copiile nefolosite. Dacă acest proces este ignorat, costurile cloud vor crește tăcut în timp.

Optimizarea costurilor ca regulă numărul unu

Aș dori să mă concentrez mai detaliat pe optimizarea costurilor, deoarece este unul dintre avantajele cheie ale arhitecturii lakehouse.

Una dintre modalitățile cheie prin care arhitectura lakehouse reduce costurile este minimizarea redistribuirii, adică mișcarea datelor între sisteme sau noduri de procesare. Pentru a realiza acest lucru, proiectați întotdeauna datele astfel încât entitățile conexe să fie stocate împreună.

Păstrând toate datele într-un singur loc și stocând entitățile conexe aproape, lakehouse-ul elimină nevoia de join-uri excesive și transferuri de date. Când efectuăm analize, de exemplu când construim un model de învățare automată pentru analiza clienților, putem folosi atât datele istorice, cât și datele tranzacționale reale fără a le copia sau muta între sisteme.

Un alt principiu cheie care permite optimizarea costurilor este decuplarea stocării și calculului. Stocarea datelor și procesarea datelor scalează independent pe baza cererii reale. Plătim doar pentru resursele pe care le folosim în loc să menținem sisteme mari cu capacitate fixă. Stocarea rămâne ieftină și scalabilă, iar puterea de calcul poate fi crescută sau redusă când este necesar. Această flexibilitate duce la costuri de infrastructură mai mici și operațiuni de date mai eficiente. Începeți întotdeauna mic și lăsați autoscalarea să își facă treaba. Monitorizați utilizarea și înțelegeți modelele de încărcare înainte de a vă angaja la capacitate rezervată.

Clusterele cu autoscalare ajută în continuare la controlul costurilor. O încărcare de învățare automată necesită resurse de calcul în cloud, mașini virtuale cu memorie și putere de procesare similare unui computer obișnuit. În trecut, companiile cumpărau sau închiriau servere fizice în avans și rulau procesele pe acea capacitate fixă. În cloud, plătim pentru calcul pe baza utilizării reale, pe unitate de timp și pe cantitatea de resurse. Recomand cu tărie să începeți cu dimensiuni minime ale clusterului, să observați comportamentul de scalare și să stabiliți limite superioare pentru a preveni costurile scăpate de sub control.

Alegerea abordării arhitecturale potrivite

Să vorbim despre arhitectura lakehouse. În multe privințe, designul său depinde de modul în care structurăm modelul de date. Cea mai comună și eficientă abordare este arhitectura stratificată, sau medallion, unde fiecare strat servește unui scop specific și susține diferite tipuri de utilizatori și încărcări de lucru.

— Primul strat, adesea numit raw sau bronz, este o copie directă a datelor sursă. Servește în principal necesități tehnice și este păstrat doar pentru o perioadă scurtă pentru a permite reprocesarea rapidă când este necesar. Ar trebui tratat ca stocare temporară.

— Al doilea strat, sau stratul de normalizare, conține date curățate și structurate, uneori unite cu alte tabele precum utilizatori și comenzi. Aici sunt adesea antrenate modelele de învățare automată. Este cea mai bună practică să automatizați validarea datelor și aplicarea schemei în această etapă. Menținerea consistenței este mai valoroasă decât procesarea unor volume mari de date.

— Stratul final, cunoscut sub numele de stratul de aur, este locul unde trăiesc datele agregate. Dashboard-urile și instrumentele BI precum Tableau sau Power BI se conectează de obicei la acest strat pentru a accesa metrici și vizualizări gata pregătite. Totuși, nu totul poate fi pre-calculat.

Fiecare strat are un scop și împreună permit atât învățării automate, cât și inteligenței de afaceri să prospere.

Ar trebui să aliniați strategia de stratificare cu modelele de consum. Oamenii de știință ai datelor lucrează de obicei cu stratul argintiu, iar directorii se așteaptă la răspunsuri din stratul de aur. Flexibilitatea este adevărata putere a lakehouse-ului, capacitatea de a servi mai multe audiențe fără a construi și menține mai multe sisteme separate.

Perspective din teren

Dacă aș proiecta de la zero, aș face câteva lucruri diferit față de modul în care industria a abordat datele în trecut.

Mai jos sunt lecțiile pe care le-am învățat din implementări reale și ceea ce recomand acum.

1. Începeți mic, livrați rapid

Migrarea tuturor lucrurilor deodată nu este întotdeauna optimă. Companiile încearcă adesea să ridice și să mute terabytes de date într-un sistem nou, doar pentru a descoperi că nimeni nu le folosește. O cale mai bună este să începeți cu un singur caz de utilizare care oferă valoare clară de afaceri, cum ar fi un motor de recomandare, prețuri dinamice sau un model de retenție a clienților. Succesul în acea zonă oferă atât credibilitate, cât și un plan pentru scalare.

1. Traduceți cerințele de afaceri devreme

Aș traduce cerințele de afaceri în cele tehnice cât mai devreme posibil. Dacă un raport trebuie să filtreze după regiune, acea cerință implică partiționarea după regiune la nivel de stocare. Dacă analiștii se așteaptă la actualizări aproape în timp real, acest lucru determină decizii despre indexare sau caching. Fără această traducere, tehnologia se îndepărtează de obiectivele de afaceri și încrederea se erodează.

1. Potriviți tehnologia cu capacitatea organizațională

Aș potrivi întotdeauna tehnologia cu capacitățile organizației. O companie cu o cultură puternică de inginerie poate prefera componente open source și control maxim. O afacere cu resurse tehnice limitate poate fi mai bine servită de servicii gestionate care expun interfețe SQL analiștilor. Nu există o soluție universală, ceea ce contează este alinierea ambițiilor cu capacitatea.

În final, aș contesta presupunerea că un lakehouse este pur și simplu un lac mai bun. În realitate, este o paradigmă diferită. Moștenește unele caracteristici ale atât lacurilor, cât și depozitelor, dar nu este o înlocuire pentru fiecare caz de utilizare. Încărcările tranzacționale de înaltă frecvență, de exemplu, pot necesita în continuare sisteme specializate. Recunoașterea acestor limite previne dezamăgirea și asigură că lakehouse-ul este folosit acolo unde excelează cu adevărat.