데이터 관리 탐색 : 창고, 호수 및 호수

현대 데이터 관리 방법의 파노라마 : 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 데이터 레이크, 데이터 레이크 창고 및 데이터 그리드

코어 포인트 :

데이터베이스, 데이터웨어 하우스 및 데이터 호수는 데이터 관리에서 고유 한 이점이 있습니다. 데이터베이스는 효율적인 저장 및 데이터를위한 구조화 된 저장소를 제공합니다. 데이터웨어 하우스는 구조화 된 데이터를 저장, 관리 및 분석하는 데 구체적으로 사용됩니다. 데이터. Data Lake 창고 및 데이터 그리드는 데이터 관리 분야의 최신 혁신입니다. Data Lake Warehouse는 데이터 호수의 다양성과 데이터웨어 하우스의 구조화 된 처리 기능을 결합하여 통합 스토리지 인프라를 제공합니다. 데이터 그리드는 데이터를 전담 팀이 관리하는 제품으로 처리하는 데 분산 된 접근 방식을 취합니다. 조직은 기존 데이터 관리 방법을 이러한 새로운 개념으로 대체 할 필요는 없지만 다양한 방법을 사용하여 다양한 기술을 활용합니다. 머신 러닝 도구는 데이터 관리에 점점 더 많이 사용되고 있으며 지능형 자동화를 도입하여 데이터의 가치와 작동 가능성을 향상시킵니다.

오늘날의 동적 데이터 관리 환경에서 데이터 저장 및 처리와 관련된 이용 약관 및 개념이 점점 복잡해지고 있습니다. 비즈니스는 다른 소스의 데이터 급증을 효과적으로 처리하는 데 큰 도전에 직면 해 있습니다. 이 기사는 다양한 데이터 관리 접근법을 명확히하고 각 개념에 대한 도구의 예를 제공하며 최신 데이터 관리 환경을위한 로드맵을 제공하는 것을 목표로합니다.
데이터베이스 : 기본 사항
• 데이터베이스는 오랫동안 데이터 관리의 초석이되어 효율적인 저장, 구성 및 데이터 검색을위한 구조화 된 저장소를 제공했습니다. 이들은 관계형 데이터베이스 및 NOSQL 데이터베이스로 대략적으로 나눌 수 있으며, 각각의 특정 데이터 요구 및 사용 사례를 위해 설계되었습니다. SQL 솔루션은 종종 정규화 된 패턴을 포함하고 OLTP 사용 사례의 요구를 충족시키는 반면 일부 NOSQL 데이터베이스는 비표준 데이터를 처리하는 데 능숙합니다.
데이터베이스의 주요 기능은 다음과 같습니다
• 구조화 된 데이터 저장. 데이터베이스는 구조화 된 데이터를 처리하는 데 능숙하고 사전 정의 된 패턴을 통해 데이터 무결성을 보장합니다.
효율적인 행 수준 쿼리. 데이터베이스는 행 쿼리에 대해 최적화되며 쿼리가 "올바른"경우 데이터베이스는 인덱스를 활용하여 단일 또는 여러 레코드를 매우 빠르게 검색 할 수 있습니다.

간단하게 삭제 및 업데이트. 데이터베이스는 업데이트를 효율적으로 처리하거나 단일 행을 삭제할 수 있습니다.

데이터베이스는 구조화 된 데이터를 관리하는 데 매우 강력하지만 구조화되지 않은 또는 반 구조화 된 데이터를 처리하는 데 제한이있을 수 있으며 한 번에 수백만 또는 수십억 행의 판독 값과 관련된 분석 쿼리에는 적합하지 않습니다. 이 제한은 데이터웨어 하우스 및 데이터 호수와 같은보다 전문화 된 솔루션의 개발을 용이하게합니다.

고전적인 SQL 옵션의 경우 PostgreSQL 및 MySQL은 NOSQL과 관련하여 MongoDB 및 Cassandra가 포함됩니다. "NOSQL"이라는 용어 자체는 다양한 사용 사례에 대한 데이터베이스를 다룹니다.

데이터웨어 하우스 : 구조적 통찰력

데이터웨어 하우스는 구조화 된 데이터를 저장, 관리 및 분석하기 위해 특별히 설계된 구조화 된 저장소 역할을하는 데이터 관리의 초석입니다. 그들은 분석 쿼리에 강력한 성능을 제공하는 데 잘 수행됩니다. 데이터웨어 하우스의 정의 기능은 Wark-on-Time 스키마 방법으로, 창고에로드하기 전에 데이터가 신중하게 구성되고 변환됩니다.

데이터웨어 하우스의 주요 특징은 다음과 같습니다 <.> 구조화 된 데이터. 데이터웨어 하우스는 판매 기록, 재무 데이터 및 고객 정보와 같은 구조화 된 데이터에 가장 적합합니다.

쓰기 모드. 저장소에로드하기 전에 데이터가 신중하게 구성되고 변환됩니다. 이를 통해 데이터 품질과 일관성을 보장하지만 개발자는 새로운 데이터 소스 또는 기존 데이터 소스를 통합하여 출력을 변경할 때 일부 코드를 작성해야합니다.

분석에 최적화되었습니다. 데이터웨어 하우스는 빠른 쿼리 성능을 활성화하도록 설계되어 비즈니스 인텔리전스 및보고에 이상적입니다.

데이터웨어 하우스의 장점에도 불구하고 실시간 데이터 처리뿐만 아니라 구조화되지 않은 또는 반 구조화 된 데이터를 처리하는 데 제한이 있습니다.

주목할만한 예로는 눈송이, Amazon Redshift 및 Apache Hive가 있습니다.

데이터 레이크 : 무제한 가능성
기업이 여러 소스에서 대량의 데이터와 다양한 유형의 데이터를 처리하기 위해 열심히 노력함에 따라 데이터 호수는 보완적인 솔루션이되었습니다. Data Lake는 구조화, 반 구조적이든 구조화되지 않은지에 관계없이 많은 양의 원시 데이터를 기본 형식으로 저장할 수있는 저장소입니다.
• 데이터 호수의 주요 특징은 다음과 같습니다
<..> 원시 데이터 저장. 데이터 호수는 일반적으로 데이터를 원래 형태로 저장하므로 다양한 데이터 유형에 적합합니다. 관계형 데이터베이스에서 내보낸 테이블, 여러 시스템에서 수집 된 일반 텍스트 로그 또는 이미지와 같은 이진 데이터 일 수 있습니다.

<.> 판독 모드. 데이터는 읽을 때 구조화되고 변형되므로 데이터 탐색 및 분석에서 유연성이 가능합니다.

확장 성. 데이터 호수는 거의 모든 양의 데이터를 수용하기 위해 수평으로 확장하기가 매우 쉽습니다.

데이터 호수는 빅 데이터 저장에 능숙하지만 적절한 거버넌스 및 데이터 카탈로그없이 관리하기가 어려워지고 악명 높은 "데이터 늪"이 될 수 있습니다. 데이터 호수의 일반적인 정의에는 데이터 관리, 거버넌스 또는 쿼리를위한 유틸리티가 포함되어 있지 않습니다. 일부 회사는 "Data Lake Warehouse"라는 개념을 도입하여 이러한 기능을 향상시킵니다.

데이터 레이크 창고 : 두 세계의 최고

Data Lake Warehouse는 데이터 호수의 다양성과 데이터웨어 하우스의 구조화 된 처리 기능 사이의 격차를 막기 위해 데이터 관리 분야의 최신 혁신을 표시합니다. 그들은 효율적인 분석 처리를 지원하면서 구조화되고 반 구조화 된 데이터를위한 통합적이고 조직 된 스토리지 인프라를 제공함으로써 두 세계를 통일합니다. Data Lake Warehouse는 데이터 호수 위에 구축 된 전통적인 "창고 스타일"분석 및 쿼리를 지원합니다. Data Lake Warehouse의 주요 특징은 다음과 같습니다. 는 여전히 확장 가능합니다. Data Lake 창고는 데이터 호수 위에 구축되므로 여전히 다양한 형식의 데이터를 높은 확장 성과 저장할 수 있습니다.

<.> 모드 진화. 그들은 패턴이 진화하여 데이터를 원래 형태로 섭취하고 필요할 때 구조화 할 수 있도록합니다.

<.> 준비된 분석. Data Lake Warehouse는 데이터웨어 하우스와 유사한 쿼리 및 데이터 색인을 수행하는 기능을 제공합니다.

Data Lake Warehouse Systems의 인기있는 예로는 Delta Lake (Databricks)가 포함됩니다. 데이터 호수에 대한 산성 트랜잭션 및 스키마 시행을 제공하는 오픈 소스 스토리지 레이어와 거래의 오픈 소스 프로젝트에 중점을 둡니다 데이터웨어 하우스와 동일한 사용 편의성 및 안정성을 제공하는 테이블 형식.

Data Lake Warehouse는 비즈니스가 데이터 아키텍처를 단순화하고 데이터 사일로를 줄이며 데이터 거버넌스를 유지하면서 실시간 분석을 활성화하는 것을 목표로 주목을 받고 있습니다. 그들은 끊임없이 변화하는 데이터 저장 및 처리 환경에서 유망한 진화를 나타냅니다.

• 데이터 그리드 : 데이터는 제품입니다
데이터 그리드의 개념은 데이터에 대한 새로운 관점을 제안하여 전용 팀이 관리하는 제품으로, 품질, 가동 시간 등을 담당합니다. 이 제품 지향적 접근 방식은 신중하게 계획된 데이터 세트에서 API에 이르기까지 다양한 형태를 취할 수 있으며, 여기서 회사 내 비즈니스 장치는 이러한 데이터 제품에 독립적으로 액세스하고 활용할 수 있습니다.
• 데이터 그리드는 데이터 아키텍처의 패러다임 전환을 나타내며, 대규모 조직에서 점점 더 복잡하고 대규모 데이터가 제기 한 문제를 해결합니다. 기존 데이터웨어 하우스 모델과 달리 데이터 관리에 대한 분산 된 접근 방식을 소개합니다.
데이터 그리드의 주요 원칙은 다음과 같습니다
도메인 지향 소유권. 데이터는 데이터 품질, 거버넌스 및 액세스를 담당하는 교차 기능 도메인 팀이 소유하고 관리합니다.
• 데이터는 제품입니다. 데이터는 데이터 소비자를위한 명확한 소유권, 문서 및 서비스 수준 계약 (SLA)이있는 제품으로 간주됩니다.
셀프 서비스 데이터 플랫폼. 팀이 데이터에 대한 액세스를 제공 할 책임이 있기 때문에 데이터 엔지니어가 불필요하다는 의미는 아닙니다. 팀이 필요한 데이터를 쉽게 공유하고 발견 할 수있는 플랫폼을 만들어야합니다.
• <.> 공동 계산. 데이터 처리 및 분석은 이제 데이터 상주 위치 근처에서 수행되어 데이터 이동을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 데이터 그리드는 대규모 조직의 탈 중앙화 및 민주화 문제를 해결할 수있는 능력에 대한 데이터 관리 커뮤니티에서 주목을 받았지만 모든 사람에게 적합하지 않을 수 있습니다. 소규모 회사는 설정 및 관리가 더 쉬운 전용 스토리지 솔루션을 선택하는 것이 더 실용적 일 수 있습니다.
• 조합 메소드
새로운 도구와 개념의 출현으로 일종의 "타임 라인"을 간략하게 설명하려고하는 동안 오래된 방법은 구식 또는 교체되지 않았다는 점에 유의해야합니다. 조직은 여러 가지 방법을 채택하여 다양한 기술의 장점을 활용하면서 잠재적 인 단점을 완화하고 있습니다.

이 기사에서 다루지 않은 한 가지 측면은 데이터 관리에서 머신 러닝 (ML) 도구의 적용이 증가한다는 것입니다. 이 도구는 데이터 청소, 품질 모니터링, 이상 탐지 및 예측 분석과 같은 작업을 자동화합니다. 이 추세는 데이터 관리 환경에 지능형 자동화를 도입하여 데이터의 가치와 작동성을 향상시킵니다.

위 내용은 데이터 관리 탐색 : 창고, 호수 및 호수의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!