Warehouse vs Datalake Архитектура

Основная задача разработки любой бизнес-системы сводится по сути к решению главного вопроса - как хранить много данных и иметь эффективный способ извлечения данных для аналитики. Для любой корпоративной системы вопрос хранения данных - это центральная точка проектирования.

В этом стриме я хочу поговогрить о двух основных подходах, используемых для хранения данных:

• Warehouse
• Datalake

выделить их различия, немного поговорить о основных характеристиках и помочь понять какие практические аспекты влияют на выбор архитектуры решения.

Типовая схема Warehouse решения

Duration: 10

Основные характеристики хранения данных: - структурированность - все данные в СУБД должны быть жестко структурированы и подготовлены для хранения, это требование так же тесно связано с необходимостью единообразной обработки данных - объем хранимых данных - обычно наращивается за счет подключения дискового массива и масштабируется вертикально - скорость роста данных - количество данных, которые нужно хранить постоянно растет, поэтому у Warehouse решений всегда есть расчет на скорость роста данных, которые планируется хранить

Недостатки: - структурированность: - не соответствует современным тенденциям (сегодня прослеживается ориентация на JSON-документы) - обработка на стороне СУБД, разветвленные хранимые процедуры, ограничения SQL - объем хранения данных: - скорость дисковых массивов ограничена - размеры дисковых массивов ограничены - скорость роста данных: - нет возможности динамично наращивать объемы хранения, в соответствии с потребностью

Расширенная схема Warehouse решения

Duration: 10

Общая схема конвейера DataLake

Duration: 10

Сбор

Получение данных из разных источников. Поддерживаются разные варианты сбора: структурированный, неструктурированный, двоичный. Источниками данных могут выступать сторонние API и даже корпоративные хранилища данных.

Реализация хранения как правило - сетевые файловые хранилища, документооринтированные СУБД, распределенные файловые системы.

Обогащение

Слой отвечает за добавление метаинформации, необходимой для быстрого поиска сырых данных и для облегченной обработки этих данных в будущем. Кроме метаинформации может быть выполнена предварительная оптимизация или предобработка данных. Данные по-прежнему хранятся в "сыром" виде.

Реализация хранения как правило - сетевые файловые хранилища, документооринтированные СУБД, распределенные файловые системы.

Обработка

Уровень на котором происходит бизнес обработка данных. На этом этапе могут применяться распределенные вычисления (Map-Reduce алгоритмы и т.п.). Как правило результат данных более структурирован, чем входные данные.

Анализ

Уровень на котором обработанные данные служат источником для аналитических процедур, на основе задач бизнес-подразделений. Обычно к этому уровню непосредственно обращается API клиентской части, для получения осмысленных результатов обработки.

Ключевые характеристики DataLake

Duration: 10

• Вариативность - подход к обработке на базе DataLake позволяет собирать данные любого формата и хранить их в специфичном для формата виде. Не завязан на структурированные языки запросов и структуры хранения.

• Объемы хранения - позволяет реализовывать горизонтальную обработку данных за счет отдельного сервиса для хранения данных, который легко масштабируется горизонтально

• Скорость роста данных - за счет горизонтального масштабирования может хорошо собирать слабозацепленные данные практически с любой скоростью, при росте зацепления система быстро усложняется.

Недостатки: - вариативность: - скорость низкая, сбор как правило основан на принципе "целостность в конечном итоге" - дополнительные сложности в системах, основанных на транзакциях (например, платежные системы) - объемы хранения: - низкая плотность данных (частично решается применением механизмов сжатия, но это еще больше уменьшает скорость) - скорость роста - проблемы обработки сильнозацепленных данных (синхронная обработка), например, обработка "дельт" вместо "значений".

Хранилища (доступ от "Сбор" и "Обогащение"): - быстрые - обработка приближенного к реальному времени - управление по типу "оркестрация" - медленные - пакетная обработка (буферная) - управление по типу "ETL"

Варианты обработки: - Кластерная (hadoop) - Облака (AWS, Google и т.д.)