Un data lakehouse pour l’IA sert de référentiel unifié qui permet aux équipes de stocker des données brutes tout en conservant les fonctionnalités de gestion d’un entrepôt. En fusionnant ces deux structures, les organisations peuvent exécuter des modèles de machine learning et des requêtes de business intelligence sur le même ensemble de données. Databricks définit cette architecture comme essentielle pour soutenir à la fois les tâches de BI et de machine learning. Cette approche réduit les silos de données et garantit que votre infrastructure technique peut gérer efficacement les demandes des projets modernes de science des données.
Pourquoi les entreprises devraient-elles se tourner vers une architecture de data lakehouse ?
Les configurations de données traditionnelles souffrent souvent d’une séparation entre les data lakes, qui contiennent des données non structurées, et les data warehouses, qui hébergent des données structurées et nettoyées. Cette division oblige les équipes à dupliquer les données, ce qui augmente les coûts et crée des erreurs de synchronisation. Un lakehouse comble cette lacune en permettant un accès direct aux fichiers bruts tout en fournissant une couche de schéma par-dessus. Dans un compte typique, ce changement se traduit par des temps d’entraînement de modèles plus rapides car les ingénieurs passent moins de temps à déplacer les données entre les systèmes.
Lorsque vous utilisez un lakehouse, vous maintenez une source unique de vérité pour tous les processus analytiques. C’est utile lorsque vous devez exécuter des requêtes SQL complexes pour des rapports tout en entraînant simultanément un réseau neuronal sur les mêmes journaux historiques. Vous évitez le piège courant d’avoir différentes versions de la vérité dans votre outil de BI et votre modèle d’IA. La fiabilité du flux de données est le principal avantage pour les équipes gérant de grands ensembles de données.
En quoi un data lakehouse diffère-t-il des anciens modèles de stockage ?
| Caractéristique | Data Lake | Data Lakehouse |
|---|---|---|
| Type de stockage | Fichiers bruts | Structuré et brut |
| Gestion | Minimale | Qualité entrepôt |
| Utilisation principale | Traitement par lots Big Data | Intégration IA et BI |
La différence principale réside dans la couche de gestion des métadonnées et des schémas. Un data lake standard agit comme un conteneur pour les fichiers, nécessitant un travail manuel pour définir la structure avant d’interroger. Un lakehouse ajoute une couche d’abstraction qui gère les transactions, les versions et les index. Cela permet aux utilisateurs d’appliquer des transactions ACID à leurs objets de données, ce qui est une exigence standard pour maintenir l’intégrité lors des opérations de lecture et d’écriture simultanées. Il offre la flexibilité d’un système de fichiers avec la rigueur de la gestion de base de données.
Quels sont les composants essentiels de cette architecture ?
La construction de cette infrastructure implique trois couches spécifiques qui fonctionnent ensemble. La couche de stockage utilise un stockage d’objets à faible coût, tel qu’Amazon S3 ou Azure Blob Storage, pour conserver des volumes massifs de données à un prix bas par gigaoctet. La couche de médiation fournit la logique pour l’application des schémas et les capacités de voyage dans le temps. Enfin, la couche d’application connecte vos outils de BI et vos frameworks de machine learning directement aux données traitées. Garder ces couches distinctes garantit que vos coûts de stockage ne s’envolent pas pendant que vous adaptez vos besoins en calcul.
- Stockage d’objets : S3, ADLS ou GCS pour une conservation rentable des fichiers bruts.
- Couche de médiation : Outils qui fournissent l’application des schémas et l’intégrité transactionnelle.
- Moteur de traitement : Clusters de calcul qui interrogent la couche de stockage en temps réel.
- Service de catalogue : Un registre central pour suivre les métadonnées des tables et les autorisations.
Comment Alien Road applique l’infrastructure de data lakehouse
Chez Alien Road, nous aidons les clients en examinant leurs pipelines existants avant de migrer vers un modèle de lakehouse. Notre approche commence par une phase de découverte où nous auditons le flux de données actuel pour identifier où se produit la duplication. Nous mettons ensuite en place un environnement de stockage structuré qui permet des mises à jour incrémentielles. Dans un engagement typique, nous déployons un framework qui sépare le calcul du stockage, permettant aux clients de faire évoluer leurs clusters d’entraînement IA sans augmenter leur empreinte de stockage permanente. Nous nous concentrons sur la création de pipelines de données propres qui alimentent directement les modèles de production.
Comment maintenez-vous la qualité des données dans un lakehouse ?
Maintenir la qualité dans un environnement de lakehouse nécessite une validation stricte du schéma au point d’ingestion. Lorsque vous autorisez les données brutes à entrer dans votre lake, il est facile pour les erreurs de formatage de s’accumuler avec le temps. Nous recommandons de mettre en œuvre une architecture médaillon, qui organise les données en trois niveaux : bronze, argent et or. Chaque niveau augmente le degré de raffinement des données. Lorsque les données atteignent le niveau or, elles sont entièrement nettoyées et prêtes pour la consommation par des modèles d’IA à fort impact.
- Niveau Bronze : Zone d’atterrissage des données brutes sans changements structurels.
- Niveau Argent : Données filtrées et nettoyées avec des schémas cohérents.
- Niveau Or : Agrégats au niveau métier prêts pour les outils d’IA et de BI.
- Surveillance : Vérifications automatisées pour signaler les données manquantes ou la dérive des schémas.
Quels obstacles techniques devriez-vous anticiper ?
Vous rencontrerez probablement des défis concernant la gouvernance des données et le contrôle d’accès. Parce qu’un lakehouse contient à la fois des données brutes et raffinées, vous devez vous assurer que les informations sensibles sont correctement masquées ou cryptées. La gestion des autorisations entre différents départements est un autre obstacle, car vous devez donner aux data scientists accès aux données brutes tout en limitant les analystes aux tables nettoyées de niveau or. Un modèle courant consiste à utiliser une gestion d’identité centralisée pour lier les rôles des utilisateurs à des compartiments de stockage spécifiques. Cela empêche l’accès non autorisé tout en gardant les données accessibles pour les flux de travail techniques autorisés.
Par où commencer cette semaine
Commencez par auditer vos coûts actuels de stockage de données et identifiez les plus grandes sources de données redondantes. Sélectionnez un cas d’utilisation IA spécifique, tel qu’un modèle de désabonnement client, et essayez de construire un prototype de lakehouse à petite échelle en utilisant vos outils de fournisseur cloud existants. N’essayez pas de tout migrer en une fois. Commencez avec un seul ensemble de données qui nécessite à la fois des requêtes SQL et un traitement de machine learning pour vérifier les gains de performance. Cette approche mesurée vous permet de déboguer votre infrastructure avant de la mettre à l’échelle pour soutenir toute votre organisation.
Questions fréquemment posées
Un data lakehouse remplace-t-il un data warehouse ?
Il fonctionne souvent comme un remplacement des entrepôts traditionnels en fournissant des fonctionnalités de gestion similaires tout en soutenant les besoins en données non structurées de l’IA. Cependant, de nombreuses entreprises conservent des entrepôts hérités pour des tâches opérationnelles spécifiques. Un lakehouse est une alternative moderne qui offre un meilleur support pour les exigences modernes de machine learning par rapport aux conceptions d’entrepôt rigides et anciennes.
Le stockage cloud est-il coûteux pour un data lakehouse ?
Le stockage d’objets cloud est généralement peu coûteux par rapport au stockage de base de données haute performance. Le principal facteur de coût dans un lakehouse est le moteur de calcul utilisé pour traiter les données. En séparant votre stockage de votre calcul, vous pouvez optimiser vos coûts en éteignant les clusters lorsqu’ils ne sont pas activement en train d’entraîner des modèles ou d’exécuter de grandes requêtes analytiques.
Comment le lakehouse gère-t-il les données en temps réel ?
Les architectures de lakehouse modernes prennent en charge les données en streaming via des connecteurs qui écrivent directement dans la couche de stockage. Ces systèmes peuvent traiter les flux d’événements entrants et les rendre disponibles pour interrogation en quelques secondes. Cela permet à vos modèles d’IA de consommer les informations les plus récentes sans avoir besoin d’attendre la fin des cycles de traitement par lots quotidiens traditionnels.
Quelles compétences sont nécessaires pour gérer cette infrastructure ?
Votre équipe doit être à l’aise avec les frameworks de calcul distribué et SQL. Les ingénieurs de données doivent comprendre comment gérer les métadonnées et l’évolution des schémas, tandis que les data scientists doivent savoir comment connecter leur code d’entraînement de modèle à la couche de stockage. Former votre équipe existante sur ces points d’intégration spécifiques est souvent plus efficace que d’embaucher de nouveaux spécialistes.
Un lakehouse peut-il améliorer la précision du modèle d’IA ?
Il améliore la précision en offrant un meilleur accès à des données historiques de haute qualité. Lorsque vos données sont nettoyées et organisées de manière cohérente, vos modèles peuvent apprendre à partir de caractéristiques plus fiables. En éliminant la friction technique d’accès à différents silos de données, vos ingénieurs peuvent passer plus de temps sur l’ingénierie des caractéristiques plutôt que sur la préparation et la collecte de données.
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