Veri Gölleri (Data Lakes) ve Veri Göl Evleri (Data Lake House) Nedir?
Veri gölleri, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri ham, yerel biçiminde depolayabilen esnek ortamlardır. Bu yaklaşım, kuruluşların bu verileri yapay zeka (AI) ve büyük hacimli farklı veri kümelerinden makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanmasını sağlar.
Veri göl evi nedir?
Bir veri göl evi, bir veri ambarının bağlamsal ve yüksek hızlı sorgulama yetenekleriyle bir veri gölünün esnekliğini ve maliyet verimliliğini sunar.
Veri ambarları, yapılandırılmış veriler için tek bir depolama havuzu sunar ve kuruluşlar için bir doğruluk kaynağı sağlar. Bununla birlikte, kuruluşların ayıklama, dönüştürme ve yükleme işlemlerini etkinleştirmek ve bu verileri verimli bir şekilde sorgulamak için veri girdilerini belirli bir biçimde yapılandırması ve depolaması gerekir.
Veri gölleri, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri ham, yerel biçiminde depolayabilen esnek ortamlardır. Bu yaklaşım, kuruluşların bu verileri yapay zeka (AI) ve büyük hacimli farklı veri kümelerinden makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanmasını sağlar. Ancak veri ambarlarından farklı olarak veriler, depolamaya inmeden önce dönüştürülmez. Bu nedenle, kuruluşlar dikkatli bir şekilde yönetmezse kullanım bunaltıcı olabilir.
Bir veri göl evinin özellikleri nelerdir?
Veri göl evlerinin özellikleri iş hedeflerine ve kullanım durumlarına göre farklılık gösterse de, aşağıdaki beş özellik temeldir:
1- Veri alımı.
Veri göl evleri, büyük yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri hacimlerini ham, yerel formlarında çok yüksek bir hızda alır. Aracı ve açık teknolojiler, büyük hacimli gözlemlenebilirlik, güvenlik ve iş verilerinin alınmasını kolaylaştırır.
2- Veri yönetimi.
Veri göl evleri, verileri uygun maliyetli bir şekilde depolamak ve yönetmek için AWS S3 veya Microsoft Azure Blob Storage gibi düşük maliyetli nesne depolarından yararlanır.
3- Sorgu dili.
Veri göl evleri, verileri sorgulamak ve işleme talimatlarını sorgular şeklinde göndermek için bir yol sunar. Bu sorguların performansının, geçici analitik kullanım durumlarını destekleyebilecekleri bir düzeyde olması gerekir.
4- Büyük ölçüde paralel işleme.
Veri göl evleri, sorgu yanıtını minimum gecikmeyle sunar. Bu, geleneksel mimarilerle mümkün değildir. Büyük ölçüde paralel işleme, yanıtı hızlandırmak için birden çok işlemci tarafından dağıtılmış sorgu yürütülmesine olanak tanır.
5- Çeşitli analitik iş yüklerinin desteklenmesi.
Veri göl evleri, geçici soruları yanıtlamak için keşif analitiği gibi analitik ve makine öğrenimi etrafında çoklu kullanım durumlarını destekler.
Bir veri göl evinin avantajları nelerdir?
Veri göl evlerinin en yaygın avantajları aşağıdakileri içerir:
1- Azaltılmış fazlalık.
Veri göl evleri, göllerin ve ambarların işlevlerini birleştirdiğinden, her tür veriyi işleyebilen çok amaçlı bir depolama platformu sunar. Sonuç olarak, kuruluşlar erişilebilirliği sağlamak için verilerin çoğaltıldığını gören hibrit göl deposu modellerinden uzaklaşabilir.
2- Maliyet kontrolü.
Standart nesne depolama çözümlerini kullanan veri göl evleri, veri gölleriyle aynı maliyet etkinliğini ve denetimi sunar. İşletmeler veri ambarlarının tek kaynaklı veri havuzu modelini ekleyerek, maliyetleri kontrol altında tutmak için verileri birleştirebilir.
3- Geliştirilmiş yönetim.
Veri göl ev modelleri, veri güvenliğine öncelik verir ve insanların ihtiyaç duydukları verilerle çalışmasına olanak tanıyan yönetişim mekanizmalarını uygulamayı kolaylaştırır, ancak aynı zamanda küresel ölçekte yasal uyumluluk standartlarına da bağlı kalır.
Veri ambarı, veri gölü ve veri göl evi: Aralarındaki fark nedir?
Veri göl evleri, veri göllerinin esnekliğini ve maliyet verimliliğini veri ambarlarının sorgulama yetenekleriyle birleştirirken, bu depolama ortamlarının nasıl farklılaştığını anlamak önemlidir.
Veri depoları:
Veri ambarları, orijinal büyük veri depolama seçenekleridir. Yapılandırılmış veriler için tek bir doğruluk kaynağı sağlamak üzere tasarlanan bu çözümler, kuruluşların girdileri merkezileştirerek veri yönetimini basitleştirmesi için bir yol sunar. Bu işlevde son derece usta olmalarına rağmen, veri gölü alt öğelerinin esnekliğinden yoksundurlar.
Veri gölleri:
Veri gölleri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri aynı anda daha iyi yönetmenin bir yolu olarak gelişmiştir. Bu göller oldukça esnektir ve şirketlerin verileri yerel biçimde depolamasına olanak tanır. Buna karşılık, bu daha derinlemesine veri bilimini güçlendirir ve veri yönetiminin toplam maliyetini azaltır.
Veri göl evleri:
Veri göl evleri, göllerin ve depoların temel özelliklerini birleştirir. Bu, kuruluşların veri göllerinin analitik esnekliğinden ödün vermeden birleşik depolama için tek havuzlu veri ambarları modelini kullanmalarını sağlayarak veri göllerinin hem analitik hem de makine öğrenimi iş yüklerinde mükemmel performans göstermesine olanak tanır.
