Data Lakehouse là gì? Kiến trúc, lợi ích và so sánh với Data Lake và Data Warehouse

Data Lakehouse là một nền tảng dữ liệu kết hợp khả năng lưu trữ linh hoạt của Data Lakes với khả năng phân tích hiệu suất cao của Data Warehouses. Trong bài viết này mình sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Data Lakehouse, từ cấu trúc, đặc điểm, lợi ích đến các trường hợp sử dụng, so sánh với Data Lake và Data Warehouse.

Những điểm chính

1. Khái niệm: Nắm được Data Lakehouse là nền tảng dữ liệu kết hợp khả năng lưu trữ linh hoạt của Data Lakes với khả năng phân tích hiệu suất cao của Data Warehouses.
2. Thành phần kiến trúc: Biết được các thành phần cấu trúc của Data Lakehouse.
3. Đặc điểm của Data Lakehouse: Nắm được một số đặc điểm nổi bật của Data Lakehouse.
4. Lợi ích chính: Biết được các lợi ích nổi bật mà Data Lakehouse mang lại.
5. So sánh với Data Lake và Data Warehouse: Nắm được điểm khác biệt giữa Data Lakehouse với Data Lake và Data Warehouse.
6. Các trường hợp sử dụng: Biết được các trường hợp nên sử dụng Data Lakehouse.
7. Nền tảng Data Lakehouse phổ biến: Biết thêm một số nền tảng Data Lakehouse phổ biến hiện nay.
8. Thách thức và lưu ý khi triển khai: Nắm được các thách thức và lưu ý để triển khai Data Lakehouse hiệu quả.
9. Biết thêm Vietnix là nhà cung cấp dịch vụ S3 Object Storage uy tín tại Việt Nam.
10. Câu hỏi thường gặp: Giải đáp các thắc mắc liên quan đến Data Lakehouse.

Data Lakehouse là gì?

Data Lakehouse là một nền tảng dữ liệu kết hợp khả năng lưu trữ linh hoạt của Data Lakes với khả năng phân tích hiệu suất cao của Data Warehouses. Mô hình này tích hợp cấu trúc dữ liệu từ kho dữ liệu truyền thống với khả năng lưu trữ chi phí thấp và linh hoạt của các hồ dữ liệu, giúp khắc phục các hạn chế trong việc phối hợp giữa Data Lake và Data Warehouse.

Data Lakehouse cho phép các đội ngũ dữ liệu hợp nhất các hệ thống dữ liệu rời rạc, tăng tốc xử lý để thực hiện các phân tích nâng cao như Machine Learning, truy cập hiệu quả các bộ dữ liệu lớn và cải thiện chất lượng dữ liệu. Kiến trúc này kết hợp quản lý dữ liệu và giao dịch ACID của Data Warehouse với tính mở và quy mô của Data Lakes, hỗ trợ phát triển các ứng dụng Business Intelligence (BI) và Machine Learning trên toàn bộ dữ liệu.

Kiến trúc Data Lakehouse thường bao gồm các thành phần sau:

Lớp tiếp nhận (Ingestion Layer)

Lớp tiếp nhận chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ đa dạng nguồn như cơ sở dữ liệu giao dịch, quan hệ, NoSQL, các API và luồng dữ liệu thời gian thực. Lớp này sử dụng các kỹ thuật như thu thập thay đổi dữ liệu (CDC) hoặc phát trực tuyến để tải dữ liệu vào hệ thống một cách nhanh chóng và chính xác, đảm bảo nguồn dữ liệu luôn cập nhật và đầy đủ.

Lớp lưu trữ (Storage Layer)

Lớp lưu trữ sử dụng các kho lưu trữ đối tượng trên nền tảng đám mây như Amazon S3, Azure Blob hoặc Google Cloud Storage để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu được lưu dưới các định dạng tệp nguồn mở phổ biến như Parquet, ORC hoặc Avro giúp tối ưu hiệu suất, nén và khả năng mở rộng.

Với các doanh nghiệp triển khai Data Lakehouse tại Việt Nam, S3 Object Storage của Vietnix là lựa chọn phù hợp để xây dựng Storage Layer nhờ khả năng tương thích chuẩn S3, hiệu năng ổn định và đáp ứng yêu cầu lưu trữ dữ liệu nội địa.

Lớp siêu dữ liệu (Metadata Layer)

Lớp siêu dữ liệu quản lý và tổ chức toàn bộ siêu dữ liệu liên quan đến các tập dữ liệu và bảng được lưu. Lớp này cung cấp các tính năng nâng cao như giao dịch ACID, lập chỉ mục, lưu trữ tệp đệm và quản lý schema, giúp duy trì tính toàn vẹn và chất lượng dữ liệu cũng như tăng tốc độ truy vấn.

Lớp API (API Layer)

Lớp API cung cấp các giao diện lập trình giúp người dùng và nhà phát triển truy cập, thao tác và phân tích dữ liệu một cách linh hoạt. Lớp này hỗ trợ đa dạng các ngôn ngữ và thư viện phân tích như SQL, Python và các framework machine learning như TensorFlow, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển ứng dụng phân tích nâng cao.

Lớp tiêu thụ dữ liệu (Consumption Layer)

Lớp tiêu thụ dữ liệu chứa các ứng dụng và công cụ phục vụ việc trực quan hóa dữ liệu, phân tích kinh doanh và thực hiện các nhiệm vụ học máy. Người dùng trong tổ chức có thể truy cập toàn bộ dữ liệu và siêu dữ liệu từ lớp này, giúp hỗ trợ ra quyết định và phát triển các mô hình dự báo thông minh.

Đặc điểm của Data Lakehouse

Dưới đây là một số đặc điểm nổi bật của Data Lakehouse:

• Đọc và ghi dữ liệu đồng thời: Data Lakehouse cho phép các tác vụ đọc và ghi dữ liệu diễn ra song song, hỗ trợ môi trường đa người dùng và đa tác vụ mà không làm giảm hiệu suất.
• Hỗ trợ lược đồ với các cơ chế quản lý dữ liệu: Cung cấp khả năng quản lý schema tự động, kiểm soát chất lượng dữ liệu và bảo vệ tính nhất quán trong hệ thống lưu trữ đa dạng.
• Truy cập trực tiếp vào dữ liệu nguồn: Tăng tốc độ và hiệu quả phân tích bằng cách cho phép truy cập dữ liệu gốc mà không cần sao chép hay di chuyển, giảm độ trễ và phức tạp trong xử lý.
• Tách biệt tài nguyên lưu trữ và tính toán: Cho phép mở rộng linh hoạt và tiết kiệm chi phí nhờ khả năng điều chỉnh độc lập giữa phần lưu trữ dữ liệu và phần xử lý tính toán.
• Các định dạng lưu trữ được tiêu chuẩn hóa: Sử dụng các định dạng tệp nguồn mở như Parquet, ORC để tối ưu hóa hiệu suất lưu trữ và truy vấn, đồng thời dễ dàng tương thích với các công cụ và nền tảng khác.
• Hỗ trợ đa dạng kiểu dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc, bao gồm dữ liệu IoT: Đáp ứng yêu cầu lưu trữ và xử lý nhiều dạng dữ liệu khác nhau từ truyền thống đến hiện đại, góp phần nâng cao hiệu quả các ứng dụng phân tích dữ liệu phức tạp.

Lợi ích chính của Data Lakehouse

Data Lakehouse mang lại nhiều lợi ích vượt trội trong quản trị và phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp hiện đại:

• Giảm thiểu sự dư thừa dữ liệu: Hệ thống lưu trữ duy nhất giúp hạn chế trùng lặp dữ liệu, đơn giản hóa việc theo dõi và quản lý dòng dữ liệu trong toàn doanh nghiệp.
• Chi phí lưu trữ và vận hành thấp hơn: Kiến trúc tận dụng lưu trữ đối tượng đám mây giúp tiết kiệm chi phí so với các hệ thống truyền thống, đồng thời loại bỏ nhu cầu duy trì nhiều hệ thống lưu trữ dữ liệu riêng biệt. Đây cũng là một trong những ưu điểm nổi bật khi doanh nghiệp lựa chọn các giải pháp lưu trữ hiệu suất cao như S3 Object Storage của Vietnix để xây dựng nền tảng dữ liệu cho mình.
• Hỗ trợ đa dạng khối lượng và quy trình công việc: Cho phép xử lý và phân tích từ trực quan hóa dữ liệu, báo cáo BI, đến các quy trình phức tạp về khoa học dữ liệu và machine learning.
• Cải thiện quản trị và chất lượng dữ liệu: Cơ chế kiểm soát lược đồ và tích hợp các quy tắc quản trị ngay khi thu thập và nạp dữ liệu, giúp giảm thiểu lỗi và tăng độ tin cậy của hệ thống dữ liệu.
• Nâng cao khả năng mở rộng và linh hoạt: Việc tách biệt lưu trữ và tính toán giúp tổ chức mở rộng hệ thống dễ dàng, sử dụng các tài nguyên tính toán phù hợp cho từng ứng dụng mà không làm ảnh hưởng các bộ phận khác.
• Hỗ trợ phát trực tuyến dữ liệu thời gian thực: Tích hợp khả năng xử lý dữ liệu real-time, phù hợp với các nguồn cảm biến, IoT, luồng dữ liệu liên tục cho các nhu cầu phân tích mới nhất của doanh nghiệp.

So sánh Data Lakehouse với Data Lake và Data Warehouse

Data Warehouse, Data Lake và Data Lakehouse đều là các hệ thống lưu trữ dữ liệu, mỗi loại có ưu điểm và hạn chế khác nhau. Data warehouse tập trung vào lưu trữ dữ liệu có cấu trúc với hiệu năng truy vấn cao, trong khi Data Lake lưu trữ đa dạng định dạng dữ liệu với chi phí thấp nhưng thiếu kiểm soát chất lượng. Data Lakehouse kết hợp ưu điểm của cả hai, cung cấp khả năng lưu trữ linh hoạt cùng tính năng phân tích mạnh mẽ, phù hợp cho các ứng dụng phân tích và machine learning hiện đại.

Các trường hợp sử dụng Data Lakehouse

Các trường hợp sử dụng Data Lakehouse rất đa dạng và hướng tới việc tận dụng tối đa giá trị từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong tổ chức:

• Phân tích dữ liệu hiện đại: Sử dụng Data Lakehouse để phân tích dữ liệu lịch sử lẫn thời gian thực, giúp doanh nghiệp như nhà bán lẻ nắm bắt xu hướng và điều chỉnh chiến lược tồn kho, các tổ chức tài chính phát hiện gian lận dựa trên phân tích dữ liệu giao dịch toàn diện.
• Quy trình AI và học máy: Data Lakehouse cung cấp cơ sở hạ tầng cho mô hình AI/ML, cho phép truy cập đồng thời dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. Việc xử lý và đào tạo mô hình nhanh chóng được thực hiện trên cùng hệ thống mà không cần di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.
• Ứng dụng dựa trên dữ liệu: Hỗ trợ các ứng dụng yêu cầu dữ liệu thời gian thực như công cụ đề xuất trong thương mại điện tử hoặc hệ thống tối ưu hóa tuyến đường giao hàng dựa trên dữ liệu giao thông và lịch sử vận chuyển, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và hiệu quả vận hành.

Databricks Lakehouse

Databricks là người tiên phong trong kiến trúc Data Lakehouse với nền tảng Delta Lake làm lõi. Delta Lake cải thiện tính tin cậy và hiệu suất cho các hồ dữ liệu bằng cách hỗ trợ giao dịch ACID và quản lý chất lượng dữ liệu. Databricks Lakehouse kết hợp khả năng mở rộng của data lake với các tính năng quản lý dữ liệu của kho dữ liệu, tạo ra nền tảng thống nhất cho phân tích và machine learning, đồng thời tích hợp chặt chẽ với Apache Spark giúp xử lý big data hiệu quả.

Google BigLake

Google BigLake tích hợp nguyên tắc Data Lakehouse với hệ sinh thái đám mây của Google, cung cấp nền tảng thống nhất để lưu trữ và phân tích dữ liệu. BigLake hỗ trợ cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, giúp thực hiện phân tích trên nhiều loại dữ liệu khác nhau dễ dàng hơn. Tích hợp với các dịch vụ đám mây Google cho phép xử lý dữ liệu hàng loạt và theo thời gian thực, phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng đa dạng.

AWS Lake Formation

AWS Lake Formation cung cấp công cụ xây dựng Data Lakehouse trên nền tảng đám mây AWS với khả năng tích hợp và quản lý dữ liệu linh hoạt. Nền tảng giúp thu thập, phân loại và bảo mật dữ liệu một cách hiệu quả, đồng thời kết nối liền mạch với các dịch vụ phân tích khác như Amazon Redshift và AWS Glue. Đây là lựa chọn ưu việt cho tổ chức đã sử dụng AWS và muốn mở rộng khả năng quản lý dữ liệu của mình.

Snowflake

Snowflake phát triển kiến trúc hỗ trợ tính năng Data Lakehouse với khả năng quản lý dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc hiệu quả. Nền tảng cung cấp hiệu suất phân tích cao cùng khả năng quản lý linh hoạt dữ liệu đa định dạng. Thiết kế cloud native và hỗ trợ đa đám mây giúp Snowflake được nhiều doanh nghiệp lựa chọn để hiện đại hóa hạ tầng dữ liệu.

Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics kết hợp công nghệ big data và kho dữ liệu trong một giải pháp Data Lakehouse duy nhất. Nền tảng hỗ trợ phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc bằng nhiều công cụ như SQL, Apache Spark cùng khả năng tích hợp sâu với các dịch vụ Azure như Azure Data Lake Storage và Power BI. Azure Synapse phù hợp cho các tổ chức sử dụng hệ sinh thái Microsoft và cần giải pháp phân tích dữ liệu toàn diện.

Apache Hudi

Apache Hudi là dự án mã nguồn mở giúp đưa tính năng giao dịch vào các hồ dữ liệu, hỗ trợ ACID, upserts và quản lý phiên bản dữ liệu. Hudi tích hợp tốt với các kho lưu trữ đám mây như Amazon S3 và Google Cloud Storage, phù hợp cho phân tích real-time và pipeline machine learning. Apache Hudi còn hỗ trợ các công cụ big data phổ biến như Apache Spark và Presto giúp xây dựng các Data Lakehouse tùy chỉnh và mạnh mẽ.

Dremio

Dremio là nền tảng Data Lakehouse mã nguồn mở tập trung vào các workload phân tích nhanh và BI trên hồ dữ liệu đám mây. Nền tảng ứng dụng phương pháp truy vấn SQL kết hợp với Apache Arrow giúp tối ưu hóa hiệu suất mà không cần di chuyển dữ liệu. Dremio phù hợp với các tổ chức ưu tiên tốc độ truy vấn và hiệu quả trong quản lý dữ liệu lớn trên đám mây.

Thách thức và lưu ý khi triển khai Data Lakehouse

Triển khai Data Lakehouse đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và cân nhắc các yếu tố quan trọng để đạt hiệu quả tối ưu và đảm bảo vận hành ổn định trong môi trường doanh nghiệp hiện đại

• Tích hợp với các hệ thống hiện có: Việc kết nối Data Lakehouse với cơ sở hạ tầng và hệ thống lưu trữ dữ liệu hiện tại thường phức tạp, đòi hỏi quá trình lập kế hoạch và di chuyển dữ liệu kỹ lưỡng. Nhiều tổ chức cần đảm bảo khả năng tương thích giữa các hệ thống cũ và nền tảng hiện đại, tránh gián đoạn hoạt động và mất mát dữ liệu.
• Quản lý, quản trị và bảo mật dữ liệu: Cân bằng giữa khả năng mở rộng và mức độ quản trị bảo mật nghiêm ngặt là thử thách lớn, nhất là trong lĩnh vực có yêu cầu tuân thủ cao. Bạn cần triển khai các công cụ hỗ trợ quản lý truy cập, theo dõi nguồn gốc và kiểm soát quyền sử dụng dữ liệu đồng thời duy trì hiệu quả mở rộng hệ thống.
• Sự đánh đổi giữa chi phí và hiệu suất: Mặc dù Data Lakehouse tận dụng lưu trữ chi phí thấp, nhu cầu về hiệu suất phân tích cao thường đòi hỏi đầu tư thêm tài nguyên tính toán. Việc tối ưu phân bổ tài nguyên, lựa chọn dịch vụ và cấu hình nền tảng phù hợp là thiết yếu để đạt được cân bằng hiệu quả giữa chi phí và hiệu suất hoạt động.

Vietnix S3 Object Storage – Nền tảng lưu trữ tối ưu cho kiến trúc Data Lakehouse

Trong mô hình Data Lakehouse, khả năng lưu trữ dữ liệu linh hoạt, mở rộng và bền vững đóng vai trò then chốt để doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả. Vietnix cung cấp dịch vụ S3 Object Storage với khả năng lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc ở quy mô lớn, phù hợp để làm lớp lưu trữ trung tâm cho Data Lakehouse. Hạ tầng được thiết kế theo chuẩn S3 phổ biến, dễ dàng tích hợp với các công cụ phân tích, xử lý dữ liệu và AI/ML hiện đại, đồng thời đảm bảo hiệu năng ổn định và chi phí tối ưu. Đây là giải pháp phù hợp giúp doanh nghiệp xây dựng Data Lakehouse linh hoạt, sẵn sàng mở rộng và khai thác giá trị dữ liệu một cách bền vững.

Thông tin liên hệ:

• Website: https://vietnix.vn/
• Hotline: 1800 1093
• Email: sales@vietnix.com.vn
• Địa chỉ: 265 Hồng Lạc, Phường Bảy Hiền, Thành Phố Hồ Chí Minh

Data Lakehouse là một kiến trúc dữ liệu kết hợp các điểm mạnh của Data Lake và Data Warehouse để tạo ra một nền tảng thống nhất, linh hoạt và hiệu quả. Với khả năng lưu trữ đa dạng dữ liệu, phân tích hiệu suất cao, hỗ trợ giao dịch ACID và tối ưu chi phí, Data Lakehouse trở thành giải pháp lý tưởng cho các doanh nghiệp muốn khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu. Dù có những thách thức trong triển khai, tiềm năng của Data Lakehouse trong việc thúc đẩy phân tích hiện đại, AI/ML và ứng dụng dựa trên dữ liệu là vô cùng lớn, định hình tương lai của quản trị dữ liệu.