Présentation de Data Lake
Un lac de données est un référentiel dans lequel nous pouvons stocker une grande quantité de données semi-structurées, structurées et non structurées. Un ID unique avec un ensemble de balises de métadonnées étendues est attribué à tous les éléments de données d'un lac de données. Lorsqu'une question commerciale se pose, vous pouvez demander les données pertinentes, puis analyser des données plus petites pour aider à répondre à la question. Le lac a une architecture plate, contrairement à un entrepôt de données hiérarchique où les données sont stockées dans des fichiers et des dossiers. Sans premières données structurantes, vous pouvez stocker vos informations telles quelles et nous pouvons exécuter différents types d'analyses telles que des tableaux de bord et des visualisations pour un traitement de données volumineux, des analyses en temps réel et un apprentissage automatique pour éclairer de meilleures décisions.
Un lac est utilisé par des professionnels tels que les scientifiques des données, les développeurs de données et les analystes commerciaux pour stocker une grande quantité de données.
Il est utilisé dans un lac sans relation et relationnel avec les appareils IoT, les sites Web, les applications mobiles, etc. Dans le schéma, il est écrit au moment de l'analyse, c'est-à-dire le schéma de lecture. Le résultat après l'exécution de la requête est plus rapide.
Pourquoi avons-nous besoin d'un Data Lake?
En construisant un lac, les scientifiques des données peuvent voir la vue non raffinée des données.
Les raisons de son utilisation sont les suivantes:
La société qui génère des avantages commerciaux à partir de ses données dépasse avec succès ses pairs. Dans un sondage d'Aberdeen, la société qui a mis en place un Data Lake était 9% supérieure à la performance de croissance organique des revenus d'entreprises similaires. Ces leaders ont pu effectuer de nouveaux types d'analyses telles que l'apprentissage automatique via de nouvelles sources telles que les fichiers journaux, les données de parcours de clics, les médias sociaux et la connectivité Internet dans le lac.
Il prend en charge l'importation de données qui arrivent en temps réel. Les données sont recueillies à partir de plusieurs ressources, puis déplacées vers le lac dans le format d'origine. Un lac offre une plus grande évolutivité des données. En outre, vous pouvez savoir quel type de données se trouve dans le lac en indexant, en explorant et en cataloguant les données.
Il prend en charge la gouvernance des données qui gère la disponibilité, l'utilisabilité, la sécurité et l'intégrité des données.
Il peut aider les équipes de recherche et développement à tester leurs hypothèses, affiner les hypothèses et évaluer les résultats.
Aucune structure de silo n'est disponible.
Il offre aux clients une vue à 360 degrés et une analyse robuste.
La qualité de l'analyse augmente également avec l'augmentation du volume de données, de la qualité des données et des métadonnées.
- Les moteurs de stockage tels que Hadoop ont facilité le stockage d'informations disparates. Il n'est pas nécessaire de modéliser les données avec un lac dans un schéma à l'échelle de l'entreprise.
- La qualité des analyses augmente également avec l'augmentation du volume de données, de la qualité des données et des métadonnées.
- Il offre une agilité commerciale
- Il est possible d'utiliser l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour faire des prédictions rentables.
Architecture de Data Lake sur Hadoop, AWS et Azure
Un lac de données a deux composantes: le stockage et le calcul. Le stockage et l'informatique peuvent être situés sur site ou dans le cloud. Il en résulte la conception d'une architecture de lac de données dans plusieurs combinaisons possibles.
1. Hadoop
Un cluster de serveurs distribués Hadoop résout le problème de stockage des mégadonnées. MapReduce est le modèle de programmation Hadoop utilisé pour diviser et traiter les informations en sous-ensembles plus petits dans le cluster de serveurs.
2. AWS
La gamme de produits AWS pour sa solution Data Lake est complète. Amazon S3 est au centre de la solution de fonction de stockage. Ces outils d'ingestion de données qui nous permettent de transférer d'énormes quantités de données dans S3 sont Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball et Direct Connect.
En plus d'Amazon S3, la base de données NoSQL, Dynamo DB et Elastic Search offrent un processus simplifié d'interrogation. AWS propose une large gamme de produits avec une courbe d'apprentissage initiale abrupte. Cependant, les fonctionnalités complètes de la solution sont largement utilisées dans les applications de renseignement commercial.
3. Azure
Micro-soft a offert le lac de données. Le lac de données Azure possède une couche d'analyse et de stockage appelée Azure Store (ADLS) et les deux composants que la couche analytique possède Azure Analytics et HDInsight. La norme ADLS a été construite en HDFS et offre un stockage illimité. Il peut enregistrer des milliards de fichiers de taille supérieure à un pétaoctet avec un seul fichier. Azure Store permet de stocker et de sécuriser les données et de les faire évoluer dans n'importe quel format.
Avantages
Certains points importants sont présentés ci-dessous
- Fournit une valeur illimitée de type de données
- Adaptable aux changements rapidement
- Les coûts de propriété à long terme sont réduits
- Son principal avantage est de centraliser diverses sources de contenu
- Les utilisateurs de différents départements du monde peuvent avoir un accès flexible aux données
- Offre une évolutivité et une flexibilité économiques
Risque
- Il pourrait perdre de sa pertinence et de son élan après un certain temps.
- Il y a un plus grand risque lors de la conception
- Cela augmente également le coût du stockage et des produits
- La sécurité et le contrôle d'accès sont les plus grands risques. Parfois, les données peuvent être placées dans un lac sans surveillance, car certaines données doivent être protégées et réglementées.
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