Идеальная облачная среда озера данных и DaaS: возможности и риски

DWH Data Lake озеро данных архитектура данных примеры курсы обучение, архитектура данных примеры курсы обучение, архитектор Big Data примеры курсы обучение, Data Fabric vs Data Mesh примеры курсы обучение, обучение большим данным, корпоративная архитектура данных курс, дата-инженерия Data Lake обучение курсы, Школа Больших Данных Учебный Центр Коммерсант

Чтобы добавить в наши курсы для ИТ-архитекторов и дата-инженеров еще больше практических примеров, сегодня разберем ключевые требования к современному озеру данных и самые последние тренды в аналитике Big Data. Что такое DaaS, зачем это нужно и каковы риски.

7 преимуществ развертывания Data Lake в облаке

При том, что Data Lake уже не самая новая архитектура данных, о чем мы недавно писали, она до сих пор активно используется во многих предприятиях, позволяя организовать наглядные дэшборды с важными бизнес-показателями и системы машинного обучения из «сырых данных». Современное озеро данных представляет собой не просто масштабируемое и надежное хранилище, но и механизмы для сбора и организации данных, а также инструменты для их обработки и анализа. Облачные решения отлично подходят для озер данных, предоставляя неограниченные ресурсы сразу по запросу – организации платят только за то, что используют. Это позволяет динамически поддерживать любое количество пользователей и рабочих нагрузок без ущерба производительности. Кроме того, облачная сервисы и инфраструктура экономят средства, позволяя избежать дорогостоящих предварительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и другую инфраструктуру, а также затрат на обслуживание, обновление и обеспечение безопасности по сравнению с локальными решениями.

Таким образом, ключевыми преимуществами развертывания Data Lake в облаке становятся следующие:

  • расширенная аналитика — озеро данных позволяет анализировать одни и те же данные разными способами для разных вариантов использования. А облачная экосистема не требует переноса данных и сопутствующих накладных расходов, затрат, усилий или задержек.
  • разнообразие структуры хранилищ – хотя классическое озеро данных, в отличие от DWH, ориентировано на множество структур данных, оно может поддерживать обработку транзакций с помощью форматов открытых таблиц типа Delta Lake, Apache Hudi или Iceberg, о чем мы писали здесь. Это обеспечивает универсальную возможность удовлетворить потребности различных аналитических и транзакционных приложений.
  • потоковая обработка в режиме реального времени. Не все данные просто сохраняются в озере данных и анализируются позже. Часто возникает потребность собирать, хранить, обрабатывать и даже анализировать данные в режиме реального времени. Идеальная облачная экосистема Data Lake включает мощные сервисы для сбора, хранения и анализа потоковых данных, а также возможность для этого создавать собственные приложения.
  • искусственный интеллект и Machine Learning для создания интеллектуальных приложений, таких как прогнозная аналитика и глубокое обучение.
  • обеспечение безопасности, включая конфиденциальность чувствительных данных и управление доступом к ним.
  • службы управления данными, которые используются на разных платформах. ETL-конвейеры обеспечивают правильное перемещение данных. Идеальная облачная экосистема озера данных должна иметь механизм ETL, чтобы понимать источники данных, извлекать и подготавливать данные и надежно загружать их в хранилища.
  • сервисы приложений. Идеальная облачная экосистема Data Lake имеет полнофункциональные утилиты для сценариев использования IoT, мобильных приложений и вызовов API.

Таким образом, современное озеро данных адаптируется к широкому спектру аналитических приложений и пользователей, покрывая все дополнительные потребности предприятия, включая безопасность, контроль доступа и автоматизированная поддержка облачной инфраструктуры. Как эти ключевые требования к Data Lake реализуются в тенденции развития аналитики больших данных и дата-инженерии под названием DaaS (Data as a Service), рассмотрим далее.

Что такое DaaS

Данные как услуга — это стратегия управления данными, которая использует облако для обеспечения хранения, интеграции и обработки данных по сети. DaaS похож на SaaS, стратегию облачных вычислений, которая доставляет приложения пользователям по сети, поэтому им не нужно запускать их локально на своих устройствах. Это устраняет необходимость в локальной установке программного обеспечения и управлении им. Точно так же DaaS отдает на аутсорсинг большинство операций по хранению, интеграции и обработке данных.

По сравнению с локальным хранилищем или озером данных DaaS-подход дает следующие преимущества:

  • сокращение времени настройки, поскольку можно практически сразу начать хранение и обработку данных;
  • облачная инфраструктура очень надежна, поэтому рабочие нагрузки DaaS менее подвержены простоям и сбоям;
  • DaaS является более масштабируемым и гибким, чем локальная альтернатива, поскольку облачным рабочим нагрузкам можно мгновенно выделить больше ресурсов;
  • DaaS упрощает оптимизацию управления данными и затрат на их обработку;
  • инструменты и службы DaaS-платформ автоматически управляются и обновляются провайдером;
  • облачная платформа DaaS позволяет сэкономить на оплате труда специалистов, специализирующихся на настройке инструментов обработки данных и управлении ими.

Однако, помимо преимуществ, которые можно получить с помощью DaaS, у этого подхода есть и некоторые проблемы, которые мы подробно разбирали в этой статье:

  • при перемещении данных в облачную инфраструктуру и передаче их по сети, могут возникнуть риски безопасности, которых можно было избежать в локальной инфраструктуре за брандмауэром. Поэтому в облачной инфраструктуре очень важно использовать механизмы аутентификации, хранить данные в определенных регионах и передавать их в зашифрованном виде.
  • DaaS-платформы могут ограничивать количество инструментов, доступных для обработки данных;
  • передача больших объемов данных в DaaS-решение может занять много времени в случае ограниченной пропускной способности сети.

Тем не менее, современные облачные провайдеры стремятся смягчить или устранить совсем все эти риски, чтобы привлечь на свои DaaS-платформы еще больше пользователей за счет широкого набора различных интерфейсов и инструментов интеграции данных, а также аналитических инструментов. Например, Yandex Cloud, VK Cloud, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, AWS и прочие DaaS-платформы крупных облачных провайдеров. Читайте в нашей новой статье про построение безопасной облачной архитектуры LakeHouse на базе Apache Kafka и Snowflake.  

Больше подробностей про организацию Data Lake и другие архитектурные модели хранения и аналитики больших данных вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:

Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.

Источники

  1. https://macxima.medium.com/ideal-cloud-based-data-lake-framework-6abfe4135357
  2. https://medium.com/codex/what-is-data-as-a-service-8adc912ef4b0
Контакты авторизированного учебного центра
«Школа Больших Данных»
Адрес:
127576, г. Москва, м. Алтуфьево, Илимская ул. 5 корпус 2, офис 319, БЦ «Бизнес-Депо»
Часы работы:
Понедельник - Пятница: 09.00 – 18.00
Остались вопросы?
Звоните нам +7 (495) 414-11-21 или отправьте сообщение через контактную форму. Также вы можете найти ответы на ваши вопросы в нашем сборнике часто задаваемых вопросов.
Оставьте сообщение, и мы перезвоним вам в течение рабочего дня
Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Или напишите нам в соц.сетях
Поиск по сайту