डेटा झील बनाम डेटा वेयरहाउस

स्क्रैपलेस वेब अनलॉकर सार्वजनिक वेब सामग्री को पुनः प्राप्त करता है जिसे टीमें शासित झील के प्रमाण के रूप में संरक्षित कर सकती हैं या इसे क्यूरेटेड वेयरहाउस तथ्यों में परिवर्तित कर सकती हैं।

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एक डेटा झील लचीली स्रोत प्रस्तुतियों को संरक्षित करती है। यह विभिन्न प्रारूपों, स्वतंत्र गणना और कई भविष्य की रूपांतरणों को प्राथमिकता देती है।
एक डेटा वेयरहाउस शासित विश्लेषणात्मक संरचनाओं को प्रकाशित करता है। यह सुसंगत schemas, साझा मीट्रिक, पूर्वानुमेय पहुंच और रिपोर्टिंग को प्राथमिकता देता है।
schema का समय अंतर है, न कि अनुपस्थिति। झीलें अक्सर उपभोक्ता schemas को बाद में लागू करती हैं, जबकि वेयरहाउस समर्थित अनुबंधों को व्यापक उपयोग से पहले लागू करते हैं।
शासन दोनों सिस्टम में होता है। स्वामित्व, वंश, पहुंच, गुणवत्ता और स्थायित्व अनिवार्य हैं चाहे डेटा कच्चा हो या क्यूरेटेड।
कई प्लेटफार्म दोनों का उपयोग करते हैं। एक झील स्रोत प्रमाण को संरक्षित कर सकती है, जबकि एक वेयरहाउस इसमें से निकाले गए विश्वसनीय व्यापार मॉडल की सेवा करता है।

डेटा झील और डेटा वेयरहाउस परिभाषित

एक डेटा झील विविध स्रोत डेटा को लचीले भविष्य के उपयोग के साथ संग्रहीत और प्रबंधित करती है, अक्सर वस्तु या फ़ाइल संग्रहण पर अलग गणना के साथ। एक डेटा वेयरहाउस डेटा को शासित विश्लेषणात्मक संरचनाओं में एकीकृत करता है जो दोहराए जाने योग्य प्रश्नों, मीट्रिक, और रिपोर्टिंग के लिए अनुकूलित होते हैं। सिस्टम उपभोक्ताओं को प्रदान किए गए अनुबंध में सबसे अधिक भिन्न होते हैं।

झील के संपत्तियां अक्सर मूल या हल्के परिवर्तित प्रस्तुतियों को संरक्षित करती हैं और उन्हें कैटलॉग और खुले प्रारूपों के माध्यम से उजागर करती हैं। वेयरहाउस संपत्तियाँ आमतौर पर अधिक क्यूरेटेड होती हैं: कुंजी, प्रकार, इतिहास, आयाम, माप, और ताजगी नियम व्यापक विश्लेषणात्मक उपयोग के लिए परिभाषित होते हैं। यहाँ उपयोग की जाने वाली प्राथमिक शब्दावली अनुसरण करती है डेटा झील आर्किटेक्चर और मेटाडेटा का एक सर्वेक्षण, जो अवधारणा को एक ठोस तकनीकी सीमा देता है बजाय इसे एक विपणन लेबल के रूप में मानने के।

एक उपयोगी तुलना पूछती है कि प्रत्येक मॉडल कौन सा कार्य व्यवस्थित करता है, कौन से संसाधन एक ही क्षण में निष्पादित कर सकते हैं, और कहाँ इंतज़ार, समन्वय, या schema निर्णय होते हैं। तुलना कच्चे समान बुरे और क्यूरेटेड अच्छे के रूप में नहीं है, न ही सस्ते संग्रहण बनाम महंगे संग्रहण। एक शासित झील में उच्च गुणवत्ता वाले तालिका उत्पाद हो सकते हैं, और एक वेयरहाउस अर्ध-संरचित डेटा को बनाए रख सकता है। उत्पाद लेबल ओवरलैप होते हैं, इसलिए आर्किटेक्चर को वास्तविक अनुबंधों के माध्यम से मूल्यांकन किया जाना चाहिए। उस सीमा को दृश्य बनाए रखना आर्किटेक्चर आरेखों को दूसरे परत से संबंधित घटक को गारंटी देने से रोकता है।

दो आर्किटेक्चर डेटा को कैसे प्रोसेस करते हैं

एक ही स्रोत दोनों सिस्टम के माध्यम से गुजर सकता है। एक झील प्रमाण और वैकल्पिक प्रस्तुतियों को बनाए रखती है, जबकि एक वेयरहाउस दोहराए जाने वाले विश्लेषण के लिए नियंत्रित दृश्य प्रकाशित करता है।

स्रोत डेटा को उत्पत्ति, स्वामित्व, संवेदनशीलता, और संग्रहण संदर्भ के साथ प्राप्त करें।
एक शासित झील क्षेत्र में अपरिवर्तनीय या संस्करणित ऑब्जेक्ट्स को लैंड करें और उन्हें एक कैटलॉग में पंजीकृत करें।
प्रकार, कुंजी, और विभाजनों को मानकीकरण करने से पहले संरचना, गुणवत्ता, और उद्देश्य की पुष्टि करें।
स्वीकृत रिकॉर्ड को वेयरहाउस तथ्यों, आयामों, या संज्ञानात्मक मॉडलों में परिवर्तित करें।
शासित झील उत्पादों से खोज सेवा करें और समर्थित वेयरहाउस अनुबंधों से पुनरावृत्ति रिपोर्टिंग।

कुछ प्लेटफार्म झील फ़ाइलों को सीधे वेयरहाउस-शैली इंजनों के साथ क्वेरी करते हैं, और तालिका प्रारूप वस्तु संग्रहण पर लेनदेन मेटाडेटा जोड़ते हैं। ये सुविधाएँ परिचालन अंतर को संकीर्ण करती हैं, लेकिन टीमों को फिर भी निर्णय लेना आवश्यक है कि कौन से संपत्तियां अन्वेषणात्मक सबूत हैं और कौन सी समर्थित व्यापार अनुबंध ले जाती हैं। यह व्यवहार डेटा झीलहाउस आर्किटेक्चर पर अनुसंधानमें अधिक पूर्णता से प्रलेखित है। स्रोत उपयोगी है क्योंकि यह वास्तविक कार्यान्वयन या डेटा मॉडल का वर्णन करता है बजाय इस पर निर्भर करने के कि एक ढीली उपमा।

पर्यवेक्षक सीमा: पूछें कि क्या उपभोक्ता स्थिर क्षेत्र अर्थ, इतिहास, ताजगी, और समर्थन पर भरोसा कर सकता है। केवल संग्रहण स्थान यह वास्तविकता नहीं दर्शाता है कि संपत्ति कच्ची झील ऑब्जेक्ट, एक शासित झील तालिका, या एक वेयरहाउस उत्पाद के रूप में व्यवहार करती है। सीमा को सीधे मापें इससे पहले कि स्केल बढ़ाए या उत्पादन कार्यप्रवाह को बदलें।

डेटा झील बनाम डेटा वेयरहाउस तुलना

आयाम	डेटा झील	डेटा वेयरहाउस
प्राथमिक अनुबंध	लचीला रखा गया डेटा	क्यूरेटेड विश्लेषणात्मक डेटा
सामान्य प्रारूप	फाइलें, ऑब्जेक्ट, खुले तालिका प्रारूप	प्रबंधित तालिकाएँ, दृश्य, संज्ञानात्मक मॉडल
schema समय	अक्सर उपयोग के करीब व्याख्या या विकसित किया गया	समर्थित उपभोग से पहले लागू किया गया
विशिष्ट उपयोगकर्ता	डेटा इंजीनियर, वैज्ञानिक, उन्नत विश्लेषक	विश्लेषक, BI उपयोगकर्ता, व्यापार टीमें
मुख्य जोखिम	अज्ञात या अव्यवस्थित संपत्तियाँ	कठोर या असंगत व्यवसाय मॉडल
सर्वश्रेष्ठ साक्ष्य	उत्पत्ति और पुनरुत्पादक स्रोत संस्करण	समायोजन और मैट्रिक अनुबंध

यह प्रवृत्तियाँ हैं बजाय पूर्ण उत्पाद सीमाओं के। एक झील कुशल तालिकाएँ प्रकाशित कर सकती है, और एक गोदाम बाहरी वस्तु भंडारण को क्वेरी कर सकता है। निर्णय कार्यभार, शासन, अंतःक्रियाशीलता, विलंबता, और उपभोक्ता समर्थन आवश्यकताओं का पालन करना चाहिए।

कौन से कार्यभार प्रत्येक प्रणाली के अनुकूल हैं

अन्वेषण और मॉडल तैयारी

एक झील नए या उच्च-आयामी इनपुट को बनाए रखती है जब तक अंतिम विश्लेषणात्मक प्रश्न ज्ञात नहीं हो जाते।

कार्यकारी और संचालन रिपोर्टिंग

एक गोदाम स्थिर मैट्रिक्स, आयाम, ताजगी की अपेक्षाएँ, और पहुँच पैटर्न प्रदान करता है।

साक्ष्य और मैट्रिक्स

झील मौलिक अवलोकनों को बनाए रखती है जबकि गोदाम उन से उत्पन्न समायोजित मापों का प्रदर्शन करता है।

बहु-इंजन डेटा उत्पाद

शासित झील तालिकाएँ कई कंप्यूट इंजनों की सेवा कर सकती हैं जबकि गोदाम मॉडल मानकीकृत व्यावसायिक खपत का समर्थन करते हैं।

ये उपयोग मामले एक चयन नियम साझा करते हैं: डेटा झीलें और डेटा गोदाम चुनें क्योंकि इसका निष्पादन और स्वामित्व मॉडल कार्यभार के साथ मेल खाता है, न कि इसलिए कि नाम अधिक उन्नत लगता है। छोटे टीमों को केवल उद्यम आरेखों की नकल करने के लिए दो प्लेटफ़ॉर्म बनाने से बचना चाहिए। एक शासित विश्लेषणात्मक डेटाबेस पर्याप्त हो सकता है जब तक स्रोत विविधता, पुनः प्रसंस्करण, या बहु-इंजन पहुँच एक प्रदर्शित आवश्यकता उत्पन्न नहीं करता।

एक, दोनों, या हाइब्रिड चुनना

निर्णय उपभोक्ताओं और परिवर्तन से शुरू होता है। अन्वेषण करें कि स्कीमा कितनी बार बदलते हैं, कितना कच्चा साक्ष्य बनाए रखा जाना चाहिए, कौन से कार्यभार पूर्वानुमानित प्रदर्शन की आवश्यकता करते हैं, और क्या साझा मैट्रिक्स को एक समर्थित अनुSemantic layer की आवश्यकता है।

उपभोक्ता अनुबंध चुनें। अन्वेषणात्मक उपयोगकर्ताओं और डैशबोर्ड उपयोगकर्ताओं को अलग-अलग गारंटी की आवश्यकता होती है भले ही वे एक ही स्रोत को पढ़ें।
संरक्षण के माध्यम से उत्पत्ति बनाए रखें। गोदाम के मान को झील के वस्तुओं या अन्य शासित स्रोत बैचों की ओर वापस ट्रेस करना चाहिए।
नकल सत्य से बचें। स्वामित्व सौंपें ताकि एक मैट्रिक या स्रोत संस्करण दो असंयंत्रित प्रतियों के बीच ना भटके।
जहाँ मूल्यवान हो, खुली इंटरफेस का उपयोग करें। पोर्टेबल फ़ाइलें और तालिका रूपरेखा इंजिन लॉक-इन को कम करते हैं लेकिन फिर भी संचालन के अनुशासन की आवश्यकता होती है।
मॉडल जीवनचक्र लागत। सूचियाँ, रूपांतरण, परीक्षण, संकुचन, क्वेरी क्षमता, समर्थन, और भंडारण मूल्य के अलावा हटाने को शामिल करें।

एक हाइब्रिड या लेकहाउस डिज़ाइन तालिका प्रबंधन और विश्लेषणात्मक निष्पादन को वस्तु भंडारण के करीब ला सकता है। इसे ठोस अंतःक्रियाशीलता और कार्यभार कारणों के लिए चुना जाना चाहिए, न कि स्वामित्व, अनुबंध, या सेमांटिक शासन को स्थगित करने के तरीके के रूप में। एक संबंधित प्राथमिक संदर्भ है Apache Iceberg तालिका-फॉर्मेट प्रलेखनजो उस विकल्प के पीछे भंडारण, निष्पादन, या अंतःक्रियाशीलता के अनुमानों को स्पष्ट करता है।

गलत ट्रेडऑफ़ और आर्किटेक्चर जाल

आर्किटेक्चर बहसें अप्रोडक्‍टीव हो जाती हैं जब टीमें जिम्मेदारियों के बजाय उत्पाद नामों की तुलना करती हैं। एक ही प्लेटफ़ॉर्म एक डेटासेट के लिए झील जैसा व्यवहार कर सकता है और दूसरे के लिए गोदाम जैसा।

कच्चे को स्कीमा-फ्री के समान बनाना। प्रत्येक फ़ाइल की भौतिक संरचना होती है और प्रत्येक क्वेरी अनुमानों को लागू करती है, चाहे वे प्रलेखित हों या छिपे हुए।
क्यूरेटेड को अनियोजित के समान बनाना। अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए गोदाम मॉडल संस्करण अनुबंधों और नियंत्रित इतिहास नियमों के माध्यम से विकसित हो सकते हैं।
स्वामित्व के बिना दोनों का निर्माण। नकल पाइपलाइन्स विरोधाभासी ताजगी, कुंजी, और मैट्रिक्स बनाते हैं।
उपभोक्ता कौशल और उपकरणों की अनदेखी करना। एक लचीला प्लेटफ़ॉर्म फिर भी विफल हो सकता है यदि इच्छित दर्शक इसे सुरक्षित रूप से खोज नहीं सकते या क्वेरी नहीं कर सकते।
केवल भंडारण मूल्य की तुलना करना। रूपांतरण, गुणवत्ता, कंप्यूट, समर्थन, और शासन अक्सर जीवनचक्र लागत को जोखिम में डालते हैं।

एक विफलता को सबसे छोटे जिम्मेदार परत पर ट्रेस किया जाना चाहिए। जब उपभोक्ता असहमत होते हैं, तो झील या गोदाम श्रेणी पर दोष लगाने के बजाय सही स्रोत संस्करण, रूपांतरण, अनुबंध, ताजगी, और मैट्रिक के स्वामी की पहचान करें। यह प्रथा एक उपयोगी सुधारात्मक कार्रवाई उत्पन्न करती है न कि अधिक क्षमता जोड़ने के लिए एक अस्पष्ट सलाह।

सार्वजनिक-वेब डेटा को झील और गोदाम में रूट करना

सार्वजनिक-वेब डेटा दिखाता है कि दोनों परतें क्यों उपयोगी हो सकती हैं। प्रस्तुत स्रोत सामग्री को ऑडिट और पार्सर परिवर्तनों के लिए संरक्षण की आवश्यकता हो सकती है, जबकि विश्लेषकों को उत्पादों, तिथियों, क्षेत्रों, या अभियानों से जुड़ी टाइप की गई अवलोकनों की आवश्यकता होती है।

For सार्वजनिक-वेब इनपुट, अधिग्रहण परत को अनुरोधित URL, अंतिम URL, संग्रह समय, प्रतिक्रिया मोड, और डाउनस्ट्रीम प्रसंस्करण शुरू होने से पहले एक सामग्री जांच रिकॉर्ड करनी चाहिए। झील मैनिफेस्ट स्रोत और संग्रह साक्ष्य को संरक्षित कर सकता है; वेयरहाउस लोड उस मैनिफेस्ट को संदर्भित कर सकता है जबकि सामान्य कुंजी और माप प्रकाशित करता है। वह हैंडऑफ विश्लेषकों को एक पुनरुत्पादनीय स्रोत रिकॉर्ड देता है और संग्रह व्यवहार को व्याख्या से अलग रखता है।

Scrapeless उस प्रबंधित वेब-संग्रह चरण को संभालता है जिसका वर्णन उद्घाटन वाक्य में किया गया है। एप्लिकेशन अभी भी स्रोत स्वीकृति, क्षेत्र परिभाषाएँ, कार्यभार सीमाएँ, रोकथाम, पहुंच नियंत्रण और मान्यता का मालिक है। Scrapeless स्वीकृत सार्वजनिक पृष्ठ की पुनर्प्राप्ति को संभालता है, जबकि डेटा प्लेटफार्म पथनिर्देशन, सूचीबद्धकरण, रूपांतरण, गुणवत्ता, सामूहिक अर्थ, अनुमतियों और रोकथाम का मालिक होता है। उन परतों के बीच एक स्पष्ट अनुबंध बाद में होने वाले परिवर्तनों को परीक्षण करना आसान बनाता है।

पाइपलाइन को दोनों कच्चे साक्ष्य और क्यूरेटेड आउटपुट को संरक्षित करना चाहिए जब उपयोग का मामला ऑडिटबिलिटी की आवश्यकता होती है। कच्चा सामग्री एक पार्सर या स्कीमा परिवर्तन के बाद फिर से प्रसंस्करण का समर्थन करता है; क्यूरेटेड तालिकाएँ स्थिर विश्लेषण का समर्थन करती हैं। एक ही वंश श्रृंखला को प्रतिनिधित्वों के पार रखें ताकि एक सुधारा गया पार्सर उपयुक्त संरक्षित स्रोत संस्करण से वेयरहाउस के तथ्यों को पुनर्निर्माण कर सके। दोनों प्रतिनिधित्व विभिन्न परिचालन प्रश्नों का उत्तर देते हैं और उन्हें डुप्लिकेट के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए।

चुनाव चेकलिस्ट

डिज़ाइन समीक्षा के दौरान निम्नलिखित प्रश्नों का उपयोग करें। एक लिखित उत्तर एक अनुमानित डिफ़ॉल्ट से अधिक मूल्यवान है क्योंकि यह प्रदर्शित करता है कि टीमें डेटा झीलों और डेटा वेयरहाउस के बारे में कहाँ असहमत हैं।

क्या उपभोक्ताओं को कच्चे साक्ष्य, क्यूरेटेड मैट्रिक्स, या दोनों की आवश्यकता है?
स्रोत प्रारूप और भविष्य के विश्लेषणात्मक प्रश्न कितने अनिश्चित हैं?
कौन सी संपत्तियों को अनुमानित इंटरैक्टिव क्वेरी व्यवहार की आवश्यकता है?
वंश, सूची, और स्वामित्व कहाँ दर्ज किए जाते हैं?
कौन सा प्लेटफ़ॉर्म साझा मेट्रिक अर्थ को परिभाषित करता है?
क्या खुले प्रारूपों की अंतःक्रियाशीलता को बिना सत्य को दोहराए सुधार सकते हैं?
इंजेशन, कंप्यूट, परीक्षण, समर्थन, और हटाने के बाद कौन से जीवनचक्र लागतें होती हैं?
क्या टीम दो प्रणालियों को बिना जवाबदेही कमजोर किए चला सकती है?

चुनाव ध्वनि है जब प्रत्येक डेटा सेट के पास एक नामांकित मालिक, एक वंश मार्ग, एक स्पष्ट उपभोक्ता अनुबंध, और कार्यभार के आधार पर उचित स्थान होता है न कि श्रेणी फैशन के आधार पर। जब कार्यभार का आकार, डेटा मात्रा, सेवा सीमाएँ, या उपभोक्ता अपेक्षाएँ बदलती हैं, तो उत्तरों पर फिर से विचार करें। एक आर्किटेक्चर जो एक अन्वेषणात्मक बैच के लिए विवेकपूर्ण था, वह एक सतत उत्पादन पथ के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता।

निष्कर्ष

डेटा झीलें और डेटा वेयरहाउस विभिन्न उपभोक्ता अनुबंधों पर जोर देते हैं। झीलें विविध साक्ष्य को संरक्षित करती हैं और लचीले प्रसंस्करण का समर्थन करती हैं; वेयरहाउस शासित विश्लेषणात्मक संरचनाओं और साझा मैट्रिक्स को प्रकाशित करते हैं। कई संगठन दोनों का उपयोग करते हैं, लेकिन संयोजन केवल तभी सफल होता है जब वंश, स्वामित्व, और गुणवत्ता सीमा को पार करते हैं। कार्यभार और उपभोक्ता वचन के साथ शुरू करें, फिर सबसे छोटी आर्किटेक्चर चुनें जो उन्हें विश्वसनीयता से पूरा कर सके।

क्या सही प्लेटफ़ॉर्म पर वेब डेटा को रूट करने के लिए तैयार हैं?

स्वीकृत सार्वजनिक-वेब साक्ष्य को एक बार एकत्रित करें, वंश को संरक्षित करें, और प्रत्येक प्रतिनिधित्व को उसके उपभोक्ताओं की आवश्यकता के अनुबंध के तहत प्रकाशित करें।

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सामान्य प्रश्न

क्या एक डेटा झील एक डेटा वेयरहाउस से सस्ती होती है?

कच्ची वस्तु भंडारण संग्रहीत बाइट प्रति कम खर्च कर सकती है, लेकिन कुल लागत में इंजेशन, सूची, रूपांतरण, संकुचन, क्वेरी कंप्यूट, गुणवत्ता कार्य, सुरक्षा, समर्थन और हटाने शामिल होते हैं। एक वेयरहाउस एक छोटे, अनुमानित रिपोर्टिंग कार्यभार के लिए कम महंगा हो सकता है। वास्तविक कार्यभार के तहत जीवनचक्र लागत की तुलना करें न कि केवल भंडारण मूल्य।

क्या स्कीमा ऑन रीड का मतलब है कि एक डेटा झील में कोई स्कीमा नहीं है?

नहीं। फ़ाइलों में भौतिक संरचना होती है, सूची में स्कीमा दर्ज हो सकते हैं, और प्रत्येक उपभोक्ता फ़ील्ड और प्रकारों की व्याख्या करता है। स्कीमा ऑन रीड का मतलब है कि उपभोक्ता एक तार्किक आकार लगा या विकसित कर सकता है जो उपयोग के करीब है। अच्छे झील के गवर्नेंस उन अनुमान को दृश्यमान बनाते हैं और उन्हें परीक्षण करते हैं।

क्या एक कंपनी एक डेटा झील और एक डेटा वेयरहाउस दोनों का उपयोग कर सकती है?

हाँ। एक सामान्य डिज़ाइन संप्रभुत स्रोत वस्तुओं और झील में लचीले उत्पादों को संरक्षित करता है, फिर रिपोर्टिंग के लिए वेयरहाउस में सामंजस्यपूर्ण तथ्यों और आयामों को लोड करता है। सीमा को वंश को संरक्षित करना चाहिए और समान मेट्रिक या वर्तमान स्रोत संस्करण की दो प्रतिस्पर्धी परिभाषाओं से बचना चाहिए।

डेटा लेकहाउस क्या है?

एक डेटा लेकहाउस वस्तु-स्टोरेज की खुली प्रकृति को तालिका-प्रबंधन और विश्लेषणात्मक विशेषताओं के साथ जोड़ता है जो वेयरहाउस से संबंधित होते हैं, जैसे स्नैपशॉट, स्कीमा विकास, और अनुकूलित क्वेरी निष्पादन। यह शब्द कई क्रियान्वयन को कवर करता है। यह फ़ाइलों, स्वामित्व, गुणवत्ता अनुबंधों, सामरिक परिभाषाओं, सुरक्षा, या कार्यभार योजना की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता।

सार्वजनिक-वेब डेटा को कहाँ संग्रहीत किया जाना चाहिए?

अधिग्रहित प्रतिनिधित्व को उस स्थान पर संग्रहित करें जहाँ उत्पत्ति, रोकथाम, और पुनः प्रसंस्करण को प्रबंधित किया जा सके, फिर विश्लेषणात्मक अनुबंधों के लागू होने के स्थान पर उपभोक्ता फ़ील्ड को प्रकाशित करें। इसका मतलब हो सकता है एक झील और एक वेयरहाउस, एक शासित झील तालिका, या एक वेयरहाउस स्टेजिंग पथ। उद्देश्य और उपभोक्ता वचन को तय करना चाहिए।