AI üçün data lakehouse, komandalara xam məlumatları saxlamağa imkan verən və eyni zamanda anbarın idarəetmə xüsusiyyətlərini qoruyan vahid bir anbar kimi xidmət edir. Bu iki strukturu birləşdirərək, təşkilatlar maşın öyrənməsi modellərini və biznes kəşfiyyatı sorğularını eyni məlumat dəsti üzərində işlədə bilərlər. Databricks bu arxitekturanı həm BI, həm də maşın öyrənməsi tapşırıqlarını dəstəkləmək üçün vacib hesab edir. Bu yanaşma məlumat siloslarını azaldır və texniki infrastrukturunuzun müasir məlumat elmi layihələrinin tələblərini effektiv şəkildə qarşılaya biləcəyinə əminlik yaradır.
Şirkətlər niyə data lakehouse arxitekturasına keçməlidirlər?
Ənənəvi məlumat quruluşları çox vaxt strukturlaşdırılmamış məlumatları saxlayan data lake-lər və strukturlaşdırılmış, təmizlənmiş məlumatları saxlayan məlumat anbarları arasındakı bölgüdən əziyyət çəkir. Bu bölgü komandaları məlumatları dublikat etməyə məcbur edir ki, bu da xərcləri artırır və sinxronizasiya xətaları yaradır. Lakehouse, xam fayllara birbaşa girişi təmin edərkən, üstündə bir sxem qatı təmin edərək bu boşluğu aradan qaldırır. Tipik bir hesabda, bu dəyişiklik daha sürətli model təlim müddətləri ilə nəticələnir, çünki mühəndislər məlumatları sistemlər arasında köçürməyə daha az vaxt sərf edirlər.
Lakehouse istifadə etdikdə, bütün analitik proseslər üçün vahid bir həqiqət mənbəyini qoruyursunuz. Bu, hesabat üçün mürəkkəb SQL sorğuları işlətməli olduğunuz zaman, eyni zamanda eyni tarixi loglar üzərində neyron şəbəkəsini öyrətdiyiniz zaman faydalıdır. BI alətinizdə və AI modelinizdə fərqli həqiqət versiyalarına sahib olmaq kimi ümumi tələdən qaçırsınız. Məlumat axınında etibarlılıq, böyük məlumat dəstlərini idarə edən komandalar üçün əsas üstünlükdür.
Data lakehouse köhnə saxlama modellərindən necə fərqlənir?
| Xüsusiyyət | Data Lake | Data Lakehouse |
|---|---|---|
| Saxlama növü | Xam fayllar | Strukturlaşdırılmış və Xam |
| İdarəetmə | Minimal | Anbar səviyyəsində |
| Əsas istifadə | Böyük Məlumatların Toplu İşlənməsi | AI və BI İnteqrasiyası |
Əsas fərq metadata və sxem idarəetmə qatındadır. Standart data lake fayllar üçün bir qab kimi çıxış edir və sorğu verməzdən əvvəl strukturu müəyyən etmək üçün əl işi tələb edir. Lakehouse, əməliyyatları, versiyaları və indeksləri idarə edən bir abstraksiya qatı əlavə edir. Bu, istifadəçilərə məlumat obyektlərinə ACID əməliyyatlarını tətbiq etməyə imkan verir ki, bu da paralel oxuma və yazma əməliyyatları zamanı bütövlüyü qorumaq üçün standart tələbdir. O, fayl sisteminin çevikliyini verilənlər bazası idarəetməsinin ciddiliyi ilə təmin edir.
Bu arxitekturanın əsas komponentləri hansılardır?
Bu infrastrukturun qurulması birlikdə işləyən üç xüsusi qatı əhatə edir. Saxlama qatı, gigabayt başına aşağı qiymətə böyük həcmdə məlumat saxlamaq üçün Amazon S3 və ya Azure Blob Storage kimi aşağı qiymətli obyekt saxlama sistemlərindən istifadə edir. Vasitəçilik qatı sxem tətbiqi və zaman səyahəti imkanları üçün məntiqi təmin edir. Nəhayət, tətbiq qatı BI alətlərinizi və maşın öyrənməsi çərçivələrinizi birbaşa işlənmiş məlumatlara bağlayır. Bu qatları ayrı saxlamaq, hesablama ehtiyaclarınızı miqyaslandırarkən saxlama xərclərinizin artmamasını təmin edir.
- Obyekt Saxlama: Xam, qənaətcil fayl saxlama üçün S3, ADLS və ya GCS.
- Vasitəçilik Qatı: Sxem tətbiqi və əməliyyat bütövlüyünü təmin edən alətlər.
- İşləmə Mühərriki: Saxlama qatını real vaxt rejimində sorğulayan hesablama klasterləri.
- Kataloq Xidməti: Cədvəl metadata və icazələrini izləmək üçün mərkəzi reyestr.
Alien Road data lakehouse infrastrukturunu necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərə lakehouse modelinə keçməzdən əvvəl mövcud boru kəmərlərini nəzərdən keçirməkdə kömək edirik. Yanaşmamız, dublikatların harada baş verdiyini müəyyən etmək üçün cari məlumat axınını audit etdiyimiz kəşf mərhələsi ilə başlayır. Daha sonra artan yeniləmələrə imkan verən strukturlaşdırılmış saxlama mühiti qururuq. Tipik bir işdə, biz hesablama və saxlama sistemini ayıran bir çərçivə tətbiq edirik ki, bu da müştərilərə AI təlim klasterlərini daimi saxlama sahələrini artırmadan miqyaslandırmağa imkan verir. Biz birbaşa istehsal modellərinə ötürülən təmiz məlumat boru kəmərləri yaratmağa diqqət yetiririk.
Lakehouse-da məlumat keyfiyyətini necə qoruyursunuz?
Lakehouse mühitində keyfiyyəti qorumaq, daxilolma nöqtəsində ciddi sxem yoxlamasını tələb edir. Xam məlumatların gölünüzə daxil olmasına icazə verdikdə, zamanla formatlaşdırma xətalarının yığılması asandır. Biz məlumatları üç pilləyə təşkil edən medallion arxitekturasını tətbiq etməyi tövsiyə edirik: bürünc, gümüş və qızıl. Hər pillə məlumatın təmizlənmə səviyyəsini artırır. Məlumat qızıl pilləyə çatdıqda, o, tamamilə təmizlənmiş və yüksək təsirli AI modelinin istifadəsi üçün hazır olur.
- Bürünc Qat: Struktur dəyişiklikləri olmayan xam məlumatların eniş zonası.
- Gümüş Qat: Ardıcıl sxemlərlə süzülmüş və təmizlənmiş məlumatlar.
- Qızıl Qat: AI və BI alətləri üçün hazır olan biznes səviyyəli aqreqatlar.
- Monitorinq: İtirilmiş məlumatları və ya sxem sürüşməsini qeyd etmək üçün avtomatlaşdırılmış yoxlamalar.
Hansı texniki maneələri gözləməlisiniz?
Məlumat idarəetməsi və giriş nəzarəti ilə bağlı çətinliklərlə qarşılaşacaqsınız. Lakehouse həm xam, həm də təmizlənmiş məlumatları saxladığı üçün həssas məlumatların düzgün maskalandığından və ya şifrələndiyindən əmin olmalısınız. Müxtəlif şöbələr arasında icazələrin idarə edilməsi başqa bir maneədir, çünki məlumat alimlərinə xam məlumatlara giriş imkanı verməli, analitikləri isə təmizlənmiş qızıl pilləli cədvəllərlə məhdudlaşdırmalısınız. Ümumi bir nümunə, istifadəçi rollarını xüsusi saxlama qablarına bağlamaq üçün mərkəzləşdirilmiş şəxsiyyət idarəetməsindən istifadə etməkdir. Bu, məlumatı səlahiyyətli texniki iş axınları üçün əlçatan saxlayarkən icazəsiz girişin qarşısını alır.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Cari məlumat saxlama xərclərinizi audit etməklə və ən böyük artıq məlumat mənbələrini müəyyən etməklə başlayın. Müştəri itkisi modeli kimi xüsusi bir AI istifadə vəziyyəti seçin və mövcud bulud provayderi alətlərinizdən istifadə edərək kiçik miqyaslı lakehouse prototipi qurmağa çalışın. Hər şeyi birdən köçürməyə çalışmayın. Performans qazanclarını yoxlamaq üçün həm SQL sorğusu, həm də maşın öyrənməsi emalı tələb edən tək bir məlumat dəsti ilə başlayın. Bu ölçülmüş yanaşma, bütün təşkilatınızı dəstəkləmək üçün miqyaslandırmadan əvvəl infrastrukturunuzu sazlamağa imkan verir.
Tez-tez verilən suallar
Data lakehouse məlumat anbarını əvəz edirmi?
O, tez-tez AI-nin strukturlaşdırılmamış məlumat ehtiyaclarını dəstəkləyərkən oxşar idarəetmə xüsusiyyətlərini təmin edərək ənənəvi anbarların əvəzi kimi fəaliyyət göstərir. Bununla belə, bir çox şirkət xüsusi əməliyyat tapşırıqları üçün köhnə anbarları saxlayır. Lakehouse, köhnə, sərt anbar dizaynları ilə müqayisədə müasir maşın öyrənməsi tələbləri üçün daha yaxşı dəstək təmin edən müasir bir alternativdir.
Bulud saxlama data lakehouse üçün bahadırmı?
Bulud obyekt saxlama, yüksək performanslı verilənlər bazası saxlama ilə müqayisədə ümumiyyətlə ucuzdur. Lakehouse-da əsas xərc amili məlumatları emal etmək üçün istifadə olunan hesablama mühərrikidir. Saxlamanızı hesablamanızdan ayıraraq, klasterlər modelləri aktiv şəkildə öyrətmədikdə və ya böyük analitik sorğular icra etmədikdə onları söndürməklə xərclərinizi optimallaşdıra bilərsiniz.
Lakehouse real vaxt məlumatlarını necə idarə edir?
Müasir lakehouse arxitekturaları birbaşa saxlama qatına yazan bağlayıcılar vasitəsilə axın məlumatlarını dəstəkləyir. Bu sistemlər daxil olan hadisə axınlarını emal edə və onları saniyələr ərzində sorğu üçün əlçatan edə bilər. Bu, AI modellərinizə ənənəvi gündəlik toplu emal dövrlərinin bitməsini gözləmədən ən son məlumatları istehlak etməyə imkan verir.
Bu infrastrukturu idarə etmək üçün hansı bacarıqlar lazımdır?
Komandanız paylanmış hesablama çərçivələri və SQL ilə rahat olmalıdır. Məlumat mühəndisləri metadata və sxem təkamülünü necə idarə edəcəklərini başa düşməlidirlər, məlumat alimləri isə model təlim kodlarını saxlama qatına necə bağlayacaqlarını bilməlidirlər. Mövcud komandanızı bu xüsusi inteqrasiya nöqtələri üzrə öyrətmək çox vaxt yeni mütəxəssislər işə götürməkdən daha effektivdir.
Lakehouse AI modelinin dəqiqliyini artıra bilərmi?
O, yüksək keyfiyyətli, tarixi məlumatlara daha yaxşı çıxış təmin etməklə dəqiqliyi artırır. Məlumatlarınız ardıcıl şəkildə təmizləndikdə və təşkil edildikdə, modelləriniz daha etibarlı xüsusiyyətlərdən öyrənə bilər. Müxtəlif məlumat siloslarına daxil olmağın texniki sürtünməsini aradan qaldıraraq, mühəndisləriniz məlumatları hazırlamaq və toplamaq əvəzinə xüsusiyyət mühəndisliyinə daha çox vaxt sərf edə bilərlər.
Oxumağa davam edin: AI Optimizasiyası · AI Optimizasiyası