สถาปัตยกรรม Data Lake: เจาะลึกการใช้งาน Delta Lake

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน องค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังพึ่งพา data lakes มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง data lake ทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง ทำให้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และวิศวกรสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ รวมถึงข่าวกรองธุรกิจ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ขั้นสูง อย่างไรก็ตาม data lakes แบบดั้งเดิมมักประสบปัญหา เช่น ความน่าเชื่อถือของข้อมูล ปัญหาคุณภาพข้อมูล และการขาดธุรกรรม ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) นี่คือที่มาของ Delta Lake ซึ่งนำเสนอโซลูชันที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้และปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของ data lakes

Data Lake คืออะไร?

data lake คือที่เก็บข้อมูลส่วนกลางที่ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างทั้งหมดของคุณในทุกขนาด ซึ่งแตกต่างจากคลังข้อมูลซึ่งโดยทั่วไปจะจัดเก็บข้อมูลที่ประมวลผลและกรองแล้ว data lake จะจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบและดั้งเดิม สิ่งนี้ทำให้มีความยืดหยุ่นและความคล่องตัวมากขึ้น เนื่องจากข้อมูลสามารถแปลงและวิเคราะห์ได้หลายวิธีโดยไม่จำเป็นต้องกำหนด schema ล่วงหน้า ลองนึกภาพว่าเป็นอ่างเก็บน้ำขนาดใหญ่ที่กระแสน้ำข้อมูลทั้งหมดของคุณมาบรรจบกัน รอที่จะถูกแตะและปรับแต่ง

ความท้าทายของ data lakes แบบดั้งเดิม

แม้จะมีศักยภาพ แต่ data lakes แบบดั้งเดิมมักเผชิญกับความท้าทายหลายประการ:

• ความน่าเชื่อถือของข้อมูล: รูปแบบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน ไฟล์ที่เสียหาย และงานที่ล้มเหลวอาจนำไปสู่ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือและข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้อง
• คุณภาพข้อมูล: การขาดกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องและการทำความสะอาดข้อมูลอาจส่งผลให้ข้อมูลสกปรกหรือไม่ถูกต้อง ทำให้ยากต่อการไว้วางใจผลการวิเคราะห์
• การขาดธุรกรรม ACID: การเขียนและการอัปเดต data lake พร้อมกันอาจนำไปสู่ข้อมูลเสียหายและความไม่สอดคล้องกัน หากไม่มีธุรกรรม ACID จะเป็นการยากที่จะรับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูล
• วิวัฒนาการของ Schema: เมื่อแหล่งข้อมูลมีการพัฒนา schema ของ data lake อาจต้องมีการเปลี่ยนแปลง การจัดการวิวัฒนาการของ schema อาจมีความซับซ้อนและมีข้อผิดพลาดได้ง่าย
• การกำกับดูแลข้อมูล: การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการควบคุมการเข้าถึงอาจเป็นเรื่องท้าทายในสภาพแวดล้อม data lake แบบดั้งเดิม
• ปัญหาด้านประสิทธิภาพ: การสอบถามและประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน data lake แบบดั้งเดิมอาจช้าและไม่มีประสิทธิภาพ

ขอแนะนำ Delta Lake: โซลูชันที่น่าเชื่อถือและปรับขนาดได้

Delta Lake เป็นเลเยอร์เก็บข้อมูลแบบโอเพนซอร์สที่นำความน่าเชื่อถือ คุณภาพ และประสิทธิภาพมาสู่ data lakes สร้างขึ้นบน Apache Spark Delta Lake ให้ธุรกรรม ACID วิวัฒนาการของ schema การควบคุมเวอร์ชันข้อมูล และคุณสมบัติอื่นๆ ที่แก้ไขความท้าทายของ data lakes แบบดั้งเดิม ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้ ซึ่งสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมั่นใจ

คุณสมบัติหลักของ Delta Lake

• ธุรกรรม ACID: Delta Lake ให้ธุรกรรม ACID รับประกันความสมบูรณ์และความสอดคล้องของข้อมูล แม้ว่าผู้ใช้หรือแอปพลิเคชันหลายรายจะเขียนไปยัง data lake พร้อมกัน สิ่งนี้ช่วยลดความเสี่ยงของข้อมูลเสียหายและช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างน่าเชื่อถือ
• วิวัฒนาการของ Schema: Delta Lake รองรับวิวัฒนาการของ schema ช่วยให้คุณสามารถเพิ่ม ลบ หรือแก้ไขคอลัมน์ในข้อมูลของคุณได้อย่างง่ายดายโดยไม่รบกวนแอปพลิเคชันที่มีอยู่ สิ่งนี้ทำให้กระบวนการปรับตัวให้เข้ากับข้อกำหนดด้านข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงง่ายขึ้น
• การควบคุมเวอร์ชันข้อมูล: Delta Lake ให้การควบคุมเวอร์ชันข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงข้อมูลของคุณเมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบสายข้อมูล ทำซ้ำการวิเคราะห์ที่ผ่านมา และย้อนกลับไปยังเวอร์ชันก่อนหน้าของข้อมูลของคุณได้หากจำเป็น
• Time Travel: การใช้ประโยชน์จากการควบคุมเวอร์ชันข้อมูล Delta Lake ช่วยให้คุณสามารถสอบถามภาพรวมของข้อมูลเก่ากว่าได้ คุณสมบัตินี้เรียกว่า Time Travel มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการตรวจสอบ การแก้ไขข้อบกพร่อง และการสร้างสถานะข้อมูลในอดีต
• Unified Batch และ Streaming: Delta Lake รองรับทั้งการประมวลผลข้อมูลแบบชุดและแบบสตรีม ช่วยให้คุณสามารถสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่สามารถจัดการทั้งข้อมูลในอดีตและข้อมูลเรียลไทม์ได้
• การจัดการ Metadata ที่ปรับขนาดได้: Delta Lake ใช้สถาปัตยกรรม metadata ที่อิงตามบันทึก ซึ่งสามารถปรับขนาดเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากและไฟล์นับพันล้านไฟล์
• การบังคับใช้คุณภาพข้อมูล: Delta Lake ช่วยให้คุณสามารถกำหนดข้อจำกัดด้านคุณภาพข้อมูลและบังคับใช้ระหว่างการนำเข้าข้อมูล สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเฉพาะข้อมูลที่ถูกต้องและถูกต้องเท่านั้นที่จะถูกเขียนไปยัง data lake
• Open Format: Delta Lake จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ Parquet แบบโอเพนซอร์ส ซึ่งรองรับอย่างกว้างขวางโดยเครื่องมือและเฟรมเวิร์กการประมวลผลข้อมูลต่างๆ
• ประสิทธิภาพที่ปรับให้เหมาะสม: Delta Lake ให้การเพิ่มประสิทธิภาพหลายอย่าง เช่น การข้ามข้อมูล การแคช และการจัดทำดัชนี เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงานของแบบสอบถาม

สถาปัตยกรรม Delta Lake

สถาปัตยกรรม Delta Lake โดยทั่วไปประกอบด้วยส่วนประกอบต่อไปนี้:

• แหล่งข้อมูล: เหล่านี้คือแหล่งข้อมูลต่างๆ ที่ป้อนเข้าสู่ data lake เช่น ฐานข้อมูล แอปพลิเคชัน เซ็นเซอร์ และ API ภายนอก
• เลเยอร์การนำเข้าข้อมูล: เลเยอร์นี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการนำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ลงใน data lake อาจเกี่ยวข้องกับการแยกข้อมูล การแปลงข้อมูล และกระบวนการโหลด (ETL)
• เลเยอร์ที่เก็บข้อมูล: เลเยอร์นี้จัดเก็บข้อมูลใน data lake Delta Lake ใช้บริการที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 หรือ Google Cloud Storage เป็นเลเยอร์ที่เก็บข้อมูลพื้นฐาน
• เลเยอร์การประมวลผล: เลเยอร์นี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลใน data lake Apache Spark มักใช้เป็นเอนจิ้นการประมวลผลสำหรับ Delta Lake
• เลเยอร์การให้บริการ: เลเยอร์นี้ให้การเข้าถึงข้อมูลที่ประมวลผลแล้วสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น แดชบอร์ดข่าวกรองธุรกิจ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

นี่คือการแสดงสถาปัตยกรรม Delta Lake อย่างง่าย:

Data Sources --> Ingestion Layer (e.g., Spark Streaming, Apache Kafka) --> Storage Layer (Delta Lake on S3/ADLS/GCS) --> Processing Layer (Apache Spark) --> Serving Layer (BI Tools, ML Models)

การใช้งาน Delta Lake: คู่มือทีละขั้นตอน

นี่คือคู่มือทีละขั้นตอนในการใช้งาน Delta Lake ใน data lake ของคุณ:

1. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ: ติดตั้ง Apache Spark และไลบรารี Delta Lake คุณสามารถใช้แพลตฟอร์มวิศวกรรมข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Databricks หรือ Amazon EMR เพื่อทำให้กระบวนการติดตั้งง่ายขึ้น
2. กำหนดค่าที่เก็บข้อมูลของคุณ: เลือกบริการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ (เช่น Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) และกำหนดค่าให้ทำงานกับ Delta Lake
3. นำเข้าข้อมูลลงใน Delta Lake: ใช้ Apache Spark เพื่ออ่านข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และเขียนลงใน Delta Lake ในรูปแบบ Parquet
4. กำหนด schema ของคุณ: กำหนด schema ของข้อมูลของคุณและบังคับใช้ระหว่างการนำเข้าข้อมูล
5. ดำเนินการแปลงข้อมูล: ใช้ Apache Spark เพื่อดำเนินการแปลงข้อมูลและดำเนินการทำความสะอาด
6. สอบถามและวิเคราะห์ข้อมูล: ใช้ SQL หรือ Spark DataFrames เพื่อสอบถามและวิเคราะห์ข้อมูลใน Delta Lake
7. ใช้นโยบายการกำกับดูแลข้อมูล: ใช้นโยบายความปลอดภัยของข้อมูล การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการควบคุมการเข้าถึงเพื่อปกป้องข้อมูลของคุณ
8. ตรวจสอบและดูแลรักษา data lake ของคุณ: ตรวจสอบประสิทธิภาพและสุขภาพของ data lake ของคุณเป็นประจำ และดำเนินการบำรุงรักษาตามต้องการ

ตัวอย่าง: การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วย Delta Lake

ลองพิจารณาตัวอย่างจริงของการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับการประมวลผลธุรกรรมอีคอมเมิร์ซโดยใช้ Delta Lake

สถานการณ์: บริษัทอีคอมเมิร์ซต้องการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมแบบเรียลไทม์เพื่อระบุแนวโน้ม ตรวจจับการฉ้อโกง และปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าในแบบของคุณ

โซลูชัน:

1. การนำเข้าข้อมูล: บริษัทใช้ Apache Kafka เพื่อสตรีมข้อมูลธุรกรรมจากแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซไปยัง data lake
2. การประมวลผลข้อมูล: Apache Spark Streaming บริโภคข้อมูลจาก Kafka และเขียนลงใน Delta Lake แบบเรียลไทม์
3. การแปลงข้อมูล: Spark ดำเนินการแปลงข้อมูล เช่น การทำความสะอาด การเสริมสร้าง และการรวมข้อมูลธุรกรรม
4. การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: บริษัทใช้ Spark SQL เพื่อสอบถามและวิเคราะห์ข้อมูลใน Delta Lake แบบเรียลไทม์ สร้างข้อมูลเชิงลึกที่ใช้ในการปรับเปลี่ยนคำแนะนำของลูกค้าในแบบของคุณและตรวจจับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

ประโยชน์ของการใช้ Delta Lake ในสถานการณ์นี้:

• การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์: Delta Lake ช่วยให้บริษัทสามารถประมวลผลข้อมูลธุรกรรมแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วและตรวจจับการฉ้อโกงได้ทันทีที่เกิดขึ้น
• ความน่าเชื่อถือของข้อมูล: Delta Lake ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลธุรกรรมมีความน่าเชื่อถือและสอดคล้องกัน แม้ในกรณีที่เกิดความล้มเหลว
• คุณภาพข้อมูล: Delta Lake ช่วยให้บริษัทสามารถบังคับใช้ข้อจำกัดด้านคุณภาพข้อมูลในระหว่างการนำเข้าข้อมูล ทำให้มั่นใจได้ว่ามีการประมวลผลเฉพาะข้อมูลที่ถูกต้องและแม่นยำเท่านั้น
• ความสามารถในการปรับขนาด: Delta Lake สามารถปรับขนาดเพื่อจัดการข้อมูลธุรกรรมจำนวนมากได้โดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพลดลง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งาน Delta Lake

เพื่อให้แน่ใจว่าการใช้งาน Delta Lake ประสบความสำเร็จ ให้พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดดังต่อไปนี้:

• เลือกรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสม: Parquet เป็นรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลที่แนะนำสำหรับ Delta Lake เนื่องจากมีการบีบอัดและการเข้ารหัสที่มีประสิทธิภาพ
• ปรับแต่งการกำหนดค่า Spark ของคุณ: ปรับแต่งการกำหนดค่า Spark ของคุณเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเวิร์กโหลดเฉพาะของคุณ พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น การจัดสรรหน่วยความจำ ความขนาน และพาร์ติชันการสับเปลี่ยน
• ใช้การข้ามข้อมูล: Delta Lake รองรับการข้ามข้อมูล ซึ่งช่วยให้ Spark หลีกเลี่ยงการอ่านข้อมูลที่ไม่จำเป็นระหว่างการสอบถาม ใช้การข้ามข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของแบบสอบถาม
• แบ่งพาร์ติชันข้อมูลของคุณ: การแบ่งพาร์ติชันข้อมูลของคุณตามคำกริยา query ทั่วไปสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของแบบสอบถามได้อย่างมาก
• บีบอัดไฟล์ขนาดเล็ก: ไฟล์ขนาดเล็กอาจทำให้ประสิทธิภาพลดลง บีบอัดไฟล์ขนาดเล็กเป็นไฟล์ที่ใหญ่กว่าเป็นประจำเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของแบบสอบถาม
• ล้างเวอร์ชันเก่า: Delta Lake ติดตามเวอร์ชันของข้อมูล ซึ่งอาจใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลได้ ทำความสะอาดเวอร์ชันเก่าเป็นประจำเพื่อเรียกคืนพื้นที่จัดเก็บข้อมูล
• ตรวจสอบ data lake ของคุณ: ตรวจสอบประสิทธิภาพและสุขภาพของ data lake ของคุณเป็นประจำเพื่อระบุและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว
• ใช้นโยบายการกำกับดูแลข้อมูล: ใช้นโยบายความปลอดภัยของข้อมูล การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการควบคุมการเข้าถึงเพื่อปกป้องข้อมูลของคุณ
• ทำให้ไปป์ไลน์ข้อมูลของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ: ทำให้ไปป์ไลน์ข้อมูลของคุณเป็นแบบอัตโนมัติเพื่อรับประกันความสอดคล้องและความน่าเชื่อถือ

Delta Lake เทียบกับโซลูชัน Data Lake อื่นๆ

ในขณะที่มีโซลูชัน data lake อื่นๆ Delta Lake มีข้อได้เปรียบที่แตกต่างกันในแง่ของความน่าเชื่อถือ ประสิทธิภาพ และการกำกับดูแล

• เมื่อเทียบกับ data lakes ที่ใช้ Hadoop แบบดั้งเดิม: Delta Lake ให้ธุรกรรม ACID และวิวัฒนาการของ schema ซึ่งไม่มีอยู่ใน data lakes ที่ใช้ Hadoop แบบดั้งเดิม
• เมื่อเทียบกับ Apache Hudi และ Apache Iceberg: ในขณะที่ Hudi และ Iceberg ยังมีธุรกรรม ACID และคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง Delta Lake มักถูกพิจารณาว่าใช้งานและจัดการได้ง่ายกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ลงทุนอย่างหนักในระบบนิเวศของ Spark ทางเลือกมักขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะและโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

กรณีการใช้งานสำหรับ Delta Lake

Delta Lake สามารถใช้ได้ในกรณีการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึง:

• คลังข้อมูล: Delta Lake สามารถใช้เพื่อสร้างคลังข้อมูลสมัยใหม่ที่รวมเอาความยืดหยุ่นของ data lake เข้ากับความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของคลังข้อมูล
• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: Delta Lake สามารถใช้เพื่อสร้างไปป์ไลน์การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ที่ประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ใช้ในการตัดสินใจอย่างทันท่วงที
• การเรียนรู้ของเครื่อง: Delta Lake สามารถใช้เพื่อจัดเก็บและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
• การกำกับดูแลข้อมูล: Delta Lake สามารถใช้เพื่อใช้นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลที่รับประกันคุณภาพ ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของข้อมูล
• การตรวจสอบและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ความสามารถในการเดินทางข้ามเวลาของ Delta Lake เหมาะอย่างยิ่งสำหรับข้อกำหนดการตรวจสอบและการปฏิบัติตามข้อกำหนด ช่วยให้คุณสามารถสร้างสถานะข้อมูลในอดีตได้อย่างง่ายดาย

อนาคตของ Delta Lake

Delta Lake กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมีการเพิ่มคุณสมบัติและการปรับปรุงใหม่ๆ เป็นประจำ อนาคตของ Delta Lake สดใส ด้วยศักยภาพที่จะกลายเป็นเลเยอร์เก็บข้อมูลมาตรฐานสำหรับ data lakes ชุมชนโอเพนซอร์สกำลังมีส่วนร่วมในโครงการอย่างแข็งขัน และผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่กำลังเสนอการสนับสนุนดั้งเดิมสำหรับ Delta Lake มากขึ้นเรื่อยๆ

บทสรุป

Delta Lake เป็นโซลูชันที่ทรงพลังและหลากหลายสำหรับการสร้าง data lakes ที่น่าเชื่อถือ ปรับขนาดได้ และมีประสิทธิภาพ ด้วยการแก้ไขความท้าทายของ data lakes แบบดั้งเดิม Delta Lake ช่วยให้องค์กรต่างๆ ปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูลและได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขัน ไม่ว่าคุณกำลังสร้างคลังข้อมูล ไปป์ไลน์การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ หรือแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่อง Delta Lake สามารถช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายของคุณได้ ด้วยการนำ Delta Lake มาใช้ องค์กรต่างๆ ทั่วโลกสามารถปรับปรุงคุณภาพข้อมูล เพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ และลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลได้ การยอมรับ Delta Lake เป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ที่ต้องการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง การเดินทางสู่การสร้าง data lake ที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้เริ่มต้นด้วยความเข้าใจในหลักการพื้นฐานของ Delta Lake และการวางแผนกลยุทธ์การใช้งานของคุณอย่างรอบคอบ