Компании накапливают огромные объёмы информации. Традиционные хранилища данных с этим справляются всё хуже: они медленные, дорогие и не подходят для неструктурированных массивов. Компаниям требуется максимальная гибкость для работы с сырой информацией и высокая скорость для построения аналитики. На помощь приходит архитектура Lakehouse. Это гибрид, который объединяет лучшие черты озёр данных (Data Lake) и классических хранилищ (Data Warehouse).
Определение Data Lakehouse простыми словами
Lakehouse — это система хранения и обработки данных, которая одновременно даёт низкую стоимость озера и скорость аналитики хранилища. Простыми словами: компания складывает информацию в любом формате (как в озеро), но при этом может строить отчёты и запускать сложные запросы почти мгновенно. Классические хранилища требуют жёсткой подготовки данных до загрузки. Lakehouse позволяет сначала загрузить, а потом привести к порядку. Это ускоряет работу.
Ключевое преимущество такой архитектуры — единая копия информации. Нет рассинхрона между озером для «сырых» логов и хранилищем для отчётов. В основе лежит платформа Data Lakehouse, которая поддерживает транзакционность, контроль качества и управление метаданными. Платформа больших данных нового поколения заменяет устаревшие решения.
Отличие от классического хранилища
Разница подходов в гибкости и стоимости. Традиционные хранилища требуют моделирования данных до загрузки (схема-on-write). Любое изменение структуры — это долгий процесс. Lakehouse использует подход «схема-при-чтении»: можно загрузить всё подряд, а правила навести потом.
Результат: такая дата платформ обходится в 2-5 раз дешевле при той же скорости запросов. А если нужна максимальная производительность для аналитики и ML, то выбор очевиден.
Как работает платформа Data Lakehouse Селена
Data Lakehouse Селена — это российское решение, реализующее описанную архитектуру. В основе лежат открытые форматы таблиц (Iceberg) и механизмы, обеспечивающие ACID-транзакции. Это значит, что пока одни сотрудники загружают новые данные, другие строят отчёты — и не происходит ошибок или противоречий.
Платформа включает:
- единое хранилище для разных типов информации;
- слой метаданных для быстрого поиска;
- движок обработки запросов (поддерживает SQL и DataFrame);
- инструменты для потоковой аналитики в реальном времени.
Подробнее о возможностях платформы можно узнать у разработчика. На сайте https://dis-group.ru собрана информация о продукте и успешных внедрениях.
Big data сегодня требует именно такой архитектуры: озёра захлёбываются в хаосе, хранилища задыхаются от жёсткости и цены. Lakehouse — золотая середина, которая уже заменила классику в сотнях компаний.
Решаемые проблемы
Внедрение Lakehouse снимает типичные боли:
- Двойное хранение. Исчезает практика, когда одни и те же данные лежат и в озере (для DS), и в хранилище (для BI). Всё в одном месте.
- Низкая скорость работы с «сырыми» данными. Озёра не умеют быстро выполнять сложные запросы.
- Долгий процесс подготовки данных. Не нужно годами моделировать и чистить информацию до загрузки.
- Высокая стоимость аналитики. Lakehouse позволяет хранить терабайты на дешёвых носителях, не теряя в производительности.
Классические хранилища данных уходят в прошлое. Им на смену приходит Lakehouse — гибридная архитектура, которая соединяет гибкость озёр и надёжность хранилищ. Система хранения и обработки данных нового типа даёт низкую стоимость, поддержку любых форматов и высокую скорость аналитики. Big data требует именно такого подхода. Внедрение такой системы не тренд, а необходимость для тех, кто хочет управлять информацией эффективно и без лишних затрат.