Süni intellekt iş yükləri üçün data lakehouse, data gölünün yaddaşını data anbarının strukturu ilə birləşdirərək müasir maşın öyrənmə təşəbbüsləri üçün təməl rolunu oynayır. Databricks data lakehouse-u data göllərinin və data anbarlarının xüsusiyyətlərini birləşdirən memarlıq kimi müəyyən edir. Bu inteqrasiya təşkilatlara süni intellekt modellərini qidalandırmaq üçün lazım olan idarəetmə və məhsuldarlığı qoruyub saxlamaqla yanaşı, böyük həcmdə xam məlumatı saxlamağa imkan verir. Məlumatları bir yerdə saxlamaqla mühəndislik qrupları əlaqəsiz sistemlər arasında faylların daşınmasından yaranan gecikməni azaldır.
Data lakehouse memarlığını nə müəyyənləşdirir?
Bu memarlığın əsas üstünlüyü texniki yığınların konsolidasiyasıdır. Tarixən şirkətlər öz məlumatlarını iki yerə ayırırdılar. Data gölləri tədqiqat üçün strukturlaşdırılmamış qeydləri, şəkilləri və mətnləri saxlayırdı. Data anbarları isə hesabat üçün strukturlaşdırılmış SQL cədvəllərini saxlayırdı. Data lakehouse bu maneəni aradan qaldırır. O, məlumatları saxlamaq üçün açıq formatdan istifadə edir, yəni mühəndislər həm biznes intellekti panelləri, həm də mürəkkəb süni intellekt təlim qaçışları üçün eyni mənbəyə daxil olurlar. Bu ardıcıllıq maliyyə direktorunun (CFO) istifadə etdiyi göstəricilərin prediktiv modeli öyrədən məlumat mütəxəssisinin istifadə etdiyi göstəricilərlə eyni olmasını təmin edir.
Süni intellekt layihələrini idarə edərkən giriş məlumatlarının keyfiyyəti çıxışın dəqiqliyini müəyyən edir. Tipik bir hesabda məlumat qrupları vaxtlarının yarısını məlumatların təmizlənməsinə və formatlanmasına sərf edirlər. Lakehouse strukturu saxlama qatında sxemin təsdiqlənməsini tətbiq etməklə bunu sadələşdirir. Transformasiya işinin başa çatmasını gözləmək əvəzinə, məlumat mütəxəssisləri birbaşa fayllara sorğu göndərə bilərlər. Bu yanaşma daxiletmə və ya emal zamanı tez-tez sıradan çıxan birdən çox boru kəmərinin saxlanmasının əlavə xərclərini azaldır. O, bütün təşkilat üçün tək bir həqiqət mənbəyi yaradır.
Niyə lakehouse süni intellekt üçün ənənəvi anbardan daha yaxşıdır?
Ənənəvi anbarlar müasir maşın öyrənməsinin tələb etdiyi strukturlaşdırılmamış məlumat həcmi ilə mübarizə aparır. Onlar əlaqəli məlumatlarda üstünlük təşkil etsələr də, şəkilləri, audio faylları və ya nəhəng sensor qeydlərini emal edərkən çox vaxt baha və yavaş olurlar. Data lakehouse bu fayl növlərini sərt cədvəl strukturlarına məcbur etmədən idarə edir. O, məlumatların ardıcıl oxuma və yazma əməliyyatları zamanı eyni qalmasını təmin etmək üçün ACID uyğun mühərrik təmin etməklə yanaşı, petabaytlarla xam məlumatların saxlanmasına imkan verir.
| Xüsusiyyət | Data Anbarı | Data Lakehouse |
|---|---|---|
| Məlumat Növü | Yalnız Strukturlaşdırılmış | Bütün Növlər |
| İdarəetmə | Sərt | İnteqrasiya olunmuş |
| Süni İntellekt Hazırlığı | Aşağı | Yüksək |
Bu memarlıq model təlimini necə dəstəkləyir?
Model təlimi daimi iterasiyalar tələb edir. Mühəndislər nümunələri çəkməli, xüsusiyyətləri sınamalı və performansı dəfələrlə qiymətləndirməlidirlər. Köhnə sistemdə bu nümunələr tez-tez masaüstü mühitdə və ya ayrı bir fayl serverində təcrid olunur. Lakehouse xüsusiyyət mağazalarının yerləşə biləcəyi mərkəzləşdirilmiş anbar təmin edir. Komanda xüsusiyyət yaratdıqda, onu yenidən istifadə üçün lakehouse-da saxlayır. Bu, təkrarlanan işin qarşısını alır və model təlim boru kəmərinin mövcud olan ən son məlumatlardan istifadə etməsini təmin edir.
Tətbiq üçün ümumi nümunələr məlumatların idarə edilməsinin üç əsas təbəqəsini əhatə edir. Bu təbəqələr daxiletmədən istehsalın yerləşdirilməsinə qədər süni intellekt həyat dövrünün müxtəlif mərhələlərinə xidmət edir. Məlumatlarınızı hesablayıcı mühərrikləriniz tərəfindən asanlıqla əldə edilməsinə imkan verən şəkildə təşkil etməlisiniz. Bu struktur sınaq zamanı model gözləniləndən daha pis işlədikdə sazlamaya kömək edir. Məlumat axınını xam mənbəyə qədər izləməklə, boru kəmərində korrupsiya və ya qərəzin harada baş verdiyini müəyyən edə bilərsiniz.
- Bürünc təbəqə: Mənbə sistemlərindən daxil olduğu kimi xam, filtrlənməmiş məlumatları saxlayır.
- Gümüş təbəqə: Modelləşdirməyə hazır təmizlənmiş, transformasiya edilmiş və təsdiqlənmiş məlumatları ehtiva edir.
- Qızıl təbəqə: Hesabat və nəticə çıxarmaq üçün optimallaşdırılmış aqreqat, biznes səviyyəli məlumatlar.
Alien Road data lakehouse modelini necə tətbiq edir
Alien Road olaraq biz müştərilərə süni intellekt ambisiyaları ilə miqyaslanan vahid məlumat mühiti qurmağa kömək etməyə diqqət yetiririk. Tipik bir əməkdaşlıq üçün biz müştərinin cari məlumat mənbələrini lakehouse saxlama qatına uyğunlaşdırmaqla başlayırıq. Adlandırma konvensiyalarında və meta verilən teqlərində ardıcıllığı yoxlayırıq. Bu hazırlıq yeni faylların daxil edilməsinin avtomatlaşdırılması üçün vacibdir. Təməl sabitləşdikdən sonra biz giriş nəzarətlərini konfiqurasiya edirik ki, həm data analitikləri, həm də tərtibatçılar eyni məlumat dəsti üzərində sürtünmədən işləyə bilsinlər.
Biz çox vaxt müştərilərə ilk gündən idarəetməyə üstünlük verməyi məsləhət görürük. Aydın icazələr olmadan həssas məlumatlar ona ehtiyacı olmayan süni intellekt modelinə çata bilər ki, bu da təhlükəsizlik riskləri yaradır. Xüsusi faylları kimin redaktə edə və ya görə biləcəyini idarə etmək üçün birbaşa lakehouse platformasında rol əsaslı giriş nəzarətlərini tətbiq edirik. Bu yanaşma sürətli sınaqlar üçün lazım olan çevikliyi təmin etməklə yanaşı, mühitin uyğun olmasını təmin edir. Daha sonra məlumatların işlənməsində dar boğazları müəyyən etmək üçün bu boru kəmərlərinin performansını izləyirik.
Lakehouse qurarkən ümumi çətinliklər hansılardır?
Lakehouse-a keçid qrupların texniki borclarını necə idarə etmələrində dəyişiklik tələb edir. Bir çox şirkətlər sorğu etmək çətin olan nizamsız məlumat gölü ilə başlayır. Bu mühiti təmizləmək vaxt və faylların kataloqlaşdırılmasına sistemli yanaşma tələb edir. İstifadəçilərin həqiqətən ehtiyac duyduqlarını tapa bilməsi üçün meta verilənlərin idarə edilməsinə sərmayə qoymalısınız. Düzgün kataloq olmadan lakehouse-unuz tez bir zamanda məlumatların ölməyə getdiyi bataqlığa çevrilə bilər. Hər bir cədvəlin aydın sahibinə və sənədləşdirilmiş yeniləmə tezliyinə malik olduğundan əmin olun.
- Sxemin təkamülünü dəstəkləyən yaddaş formatını seçin.
- Gələn məlumat axınlarının təsdiqini avtomatlaşdırın.
- Bütün mövcud məlumat aktivləri üçün mərkəzi kataloq yaradın.
- Buludda büdcə aşmalarının qarşısını almaq üçün hesablama xərclərini izləyin.
Bu memleketdə məlumat təhlükəsizliyini necə təmin edirsiniz?
Lakehouse mühitində məlumat təhlükəsizliyi şifrələmə və qranulyar giriş nəzarətinə əsaslanır. Sistem bütün məlumatlarınızı saxladığı üçün siz həm istirahətdə, həm də tranzitdə faylları şifrələməlisiniz. Əksər bulud təminatçıları bu açarları idarə etmək üçün daxili alətlər təklif edirlər. Siz həmçinin qeyri-adi fəaliyyəti aşkar etmək üçün istifadəçi giriş qeydlərini mütəmadi olaraq yoxlamalısınız. Əgər istifadəçi məhdudlaşdırılmış məlumat dəstinə daxil olmağa çalışarsa, sistem təhlükəsizlik qrupunuz üçün xəbərdarlıq işə salmalıdır. Bu sayıqlığı qorumaq müasir məlumat əməliyyatlarının müzakirə olunmayan hissəsidir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Cari məlumat anbarınızı yoxlamaqla səyahətinizə başlayın. Süni intellekt modellərinizin işləməsi üçün lazım olan ən kritik məlumat mənbələrini müəyyənləşdirin. Bu məlumatların kiçik bir alt çoxluğunu açıq formatlı saxlamaq üçün köçürə biləcəyiniz test mühiti yaradın. Alətlərinizin düzgün ünsiyyət qurmasını təmin etmək üçün bu məlumat üzərində sadə SQL sorğusu yerinə yetirməyə çalışın. Əlaqəni təsdiqlədikdən sonra məlumatları əlçatan etmək üçün atdığınız addımları sənədləşdirin. Bu kiçik layihə tam lakehouse-a daha böyük keçidi əsaslandırmaq üçün lazım olan ilkin konsepsiya sübutunu təmin edəcək.
Tez-tez Verilən Suallar
Data lakehouse istifadə etmək pulsuzdurmu?
Xeyr, data lakehouse memarlıqdır, tək pulsuz məhsul deyil. Siz bulud yaddaşı, faylları emal etmək üçün istifadə olunan hesablama gücü və onu idarə etmək üçün seçdiyiniz platforma proqram təminatı üçün hər hansı lisenziya haqqı ödəyəcəksiniz. Xərclər həcminizə və sorğu tezliyinizə görə dəyişir.
Mövcud anbarımı silməliyəmmi?
Anbarınızı dərhal silməli deyilsiniz. Bir çox təşkilatlar keçid zamanı hibrid yanaşmadan istifadə edirlər. Keçid başa çatanadək köhnə hesabat üçün anbarı işlək saxlayaraq iş yüklərini zamanla lakehouse-a köçürə bilərsiniz.
Bu, model qərəzliliyinə necə kömək edir?
Bütün məlumatların şəffaf, versiyaya bölünmüş görünüşünü təmin etməklə, lakehouse modelləriniz üçün istifadə olunan təlim dəstlərini yoxlamağa imkan verir. Model işə salınmazdan əvvəl təlim işinə hansı faylların daxil olduğunu asanlıqla görə və hər hansı balanssızlığı və ya təhrif olunmuş məlumatları düzəldə bilərsiniz.
Texniki olmayan istifadəçilər məlumatlara daxil ola bilərmi?
Bəli, müasir lakehouse platformaları standart SQL-i dəstəkləyən interfeysləri ehtiva edir. Bu, analitiklərə və biznes istifadəçilərinə düzgün icazələri olduqda, maşın öyrənmə modellərinizi gücləndirən eyni məlumatlardan istifadə edərək idarə panelləri yaratmağa və hesabatlar çalıştırmağa imkan verir.
Migrasiya adətən nə qədər vaxt aparır?
Müddət cari məlumat strukturunuzun mürəkkəbliyindən asılıdır. Kiçik bir mühitin köçürülməsi və yoxlanılması bir neçə həftə çəkə bilər, böyük müəssisə quraşdırması isə bir neçə ay çəkə bilər. Mərhələli miqrasiya adətən keçidi idarə etməyin ən təhlükəsiz yoludur.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması