Data Lake یک تغییر دهنده بازی برای ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده ها است که به شرکت ها امکان ذخیره، مدیریت و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها را در قالب های مختلف می دهد.
تصور کنید که به تمام داده های خود دسترسی گسترده ای دارید و بتوانید آن داده ها را به طور یکپارچه با ابزارهای تحلیلی مدرن و هوش مصنوعی ادغام کنید. این قدرت دریاچه داده است. چه بخواهید از داده‌های مشتریان بینش کسب کنید، توسعه محصول را بهبود ببخشید یا کارایی عملیاتی را افزایش دهید، Data Lake می‌تواند در هر مرحله به شما کمک کند. با انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و مقرون به صرفه بودن، Data Lake آینده تصمیم گیری مبتنی بر داده است.
داده ها به طور کلی با ارزش ترین دارایی یک تجارت هستند. تمام اطلاعات شما برای تجزیه و تحلیل، انبارداری و سوابق آتی ذخیره و ایمن نگهداری می شود. با این حال، داده های تولید شده باید به جایی بروند تا ایمن نگه داشته شوند. اینجاست که یک دریاچه داده به تصویر کشیده می شود.
دریاچه داده یا Data Lake چیست؟
Data Lake یک مخزن متمرکز است که می تواند تقریباً هر نوع داده ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را ذخیره کند. این می تواند داده های تقریباً با هر اندازه ای را ذخیره، پردازش و امنیت دهد.
برای درک اینکه دریاچه داده چیست، اجازه دهید از کوچکترین بخش داده در سازمان شروع کنیم. داده های روزانه یک شرکت را در نظر بگیرید. این احتمالاً شامل تراکنش‌ها و فهرست‌هایی است که همگی در پایگاه داده یک شرکت قرار می‌گیرند. پایگاه داده یک ذخیره سازی انعطاف پذیر و دقیق برای داده های بلادرنگ شما است. به طور معمول، پایگاه های داده داده ها را در جداول ذخیره می کنند.
اکنون که یک قدم جلوتر می رویم، داده های شما نمی توانند فقط در یک پایگاه داده انباشته شوند. اینجاست که انبارهای داده وارد عمل می شوند. اینها سیستم های بسیار ساختارمندتری هستند که تقریباً به عنوان یک آرشیو عمل می کنند.
داده های پایگاه های داده در سیستم های سفت و سخت ذخیره می شوند و به طور کلی در اینجا خلاصه می شوند. این به شرکت ها در زمینه تجزیه و تحلیل کمک می کند. در حال حاضر، در حالی که به نظر می رسد اینها مانند سیستم های بسیار سازماندهی شده برای داده ها هستند، همه داده های شما را نمی توان آنقدر محکم ذخیره کرد.
تعریف دریاچه داده ذخیره سازی تقریباً برای هر نوع داده خام است. در اینجا، مقادیر زیادی داده در اشکال مختلف – فایل ها، جداول، تصاویر، فیلم ها و غیره در هر اندازه ای را می توان ذخیره کرد. Data Lake به شما امکان می دهد هر نوع داده ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را در هر مقیاسی ذخیره کنید.
بلع داده ها
این به نحوه جمع آوری داده ها و وارد شدن به دریاچه داده اشاره دارد. از آنجایی که دریاچه های داده می توانند داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را ذخیره کنند، داده ها را به روشی خاص پردازش می کند.
یکی از این روش ها شامل پردازش دسته ای است. این زمانی است که یک کامپیوتر می‌تواند چندین کار را در یک “بچکی” بدون هیچ گونه تعامل کاربر انجام دهد. پردازش دسته ای بخشی خودکار از انتقال داده های دوره ای به دریاچه داده است.
روش دیگر پردازش داده ها از طریق پردازش جریانی است. این فرآیند – که آنالیز بلادرنگ نیز نامیده می شود – می تواند برای پردازش داده ها در هنگام دریافت استفاده شود. به طور مداوم جریان داده را تجزیه و تحلیل می کند.
آخرین موردی که به آن خواهیم پرداخت داده های اینترنت اشیا است. این داده های تولید شده از چندین دستگاه، شبکه و نرم افزار متصل به اینترنت است. همانطور که می توانید انتظار داشته باشید، داده های موجود در اینجا گسترده و متنوع هستند. این یک دریاچه داده را به گزینه ایده آل ذخیره سازی برای داده های اینترنت اشیا تبدیل می کند.
خط لوله داده
خط لوله داده امکان جابجایی و تبدیل داده های خام را فراهم می کند. اساساً، این چیزی است که به پردازش دسته ای و پردازش جریانی امکان می دهد.
داده ها می توانند از API ها، پایگاه های داده SQL یا NoSQL، فایل ها و موارد دیگر به دست آیند. با این حال، این بدان معنا نیست که آنها برای استفاده آماده هستند. گاهی اوقات داده ها ابتدا تحت پردازش هایی مانند فیلتر کردن، پوشاندن و تجمیع قرار می گیرند.
خط لوله داده تضمین می کند که داده ها به طور ایمن از یک مکان به مکان دیگر به روشی کنترل شده و ایمن منتقل می شوند.
معماری دریاچه داده
اجزای کلیدی دریاچه داده شامل ذخیره سازی داده ها، پردازش داده ها و قابلیت های دسترسی به داده ها است. نانو ابر سانگفور که برای شرکت‌های کوچک و متوسط ساخته شده است یکی از نمونه‌هایی است که از مفهوم دریاچه داده برای جمع‌آوری و ذخیره داده‌های خام استفاده می‌کنیم.
ذخیره سازی داده ها
پس از دریافت داده ها و جمع آوری، داده ها باید به اندازه کافی در یک دریاچه داده ذخیره شوند. از طریق پلتفرم سانگفور، تمام نیازهای منابع با لوازم و سوئیچ‌های زیرساخت بیش از حد همگرا برآورده می‌شود. این امکان یک سیستم مدیریت بصری یکپارچه را فراهم می کند.
پردازش داده ها
این قبل از اینکه داده ها به دریاچه داده برسند در خطوط لوله انجام می شود. این شامل هر گونه فیلتر یا تبدیل قبل از اضافه شدن داده ها به دریاچه است.
راه حل HCI Sangfor تضمین می کند که یک واحد تا 100000 IOPS (دانلود بروشور HCI برای جزئیات بیشتر) و پشتیبانی از توسعه خطی را تضمین می کند. این بدان معنی است که شما بدون گلوگاه به اوج عملکرد خواهید رسید.
دسترسی به داده ها
هدف دریاچه داده بهبود دسترسی کاربران و اجازه دادن به چندین نفر برای دسترسی به داده های خام در صورت نیاز است.
معماری Sangfor برای اطمینان از حداکثر ثبات تجاری کاملاً اضافی است. شما هرگز با از دست دادن داده مواجه نخواهید شد – حتی اگر سخت افزار از کار بیفتد. راه حل XDDR همچنین از یک پاسخ هماهنگ برای مهار و کاهش نقض در هنگام وقوع استفاده می کند.
امنیت برای دریاچه های داده
به دلیل ماهیت بزرگ و بدون ساختار دریاچه داده، تضمین امنیت کافی می تواند دشوار باشد. در اینجا چند بهترین روش برای اطمینان از ایمنی دریاچه داده شما آورده شده است:
رمزگذاری داده ها
طبیعتاً داده‌های موجود در دریاچه داده ما باید از هر طریق ایمن باشد. این به معنای راه اندازی رمزگذاری و نظارت برای اطلاعات حساس است.
کنترل دسترسی کاربر (UAC)
دسترسی کاربر می‌تواند برای دریاچه‌های داده مشکلی باشد زیرا مقدار زیادی از اطلاعات و کانال‌هایی برای ورود به آن وجود دارد. سعی کنید یک سیستم کنترل دسترسی استاندارد ایجاد کنید که به راحتی دسترسی و استفاده از داده‌ها را ردیابی و محدود کند.
پشتیبان گیری معمولی
اطمینان حاصل کنید که داده ها به طور مداوم پشتیبان گیری می شوند و در دستان امن هستند.
حاکمیت داده
این شامل خط‌مشی‌ها، حسابرسی و قابل مشاهده بودن داده‌ها در دریاچه داده شما می‌شود. سعی کنید داده های خود را در کاتالوگ های درون دریاچه داده طبقه بندی کنید و اطمینان حاصل کنید که کارمندان مرزهای خود را درک می کنند. از انطباق منظم از طریق ممیزی اطمینان حاصل کنید.
برخی از مزایای اصلی دریاچه های داده عبارتند از:
- امکان وارد کردن هر مقدار داده در زمان واقعی.
- بسیار مقیاس پذیر.
- روابط مشتری را از طریق تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی و موارد دیگر بهبود می بخشد.
- با ارائه یک میدان آزمایشی ایده آل، تحقیق و توسعه را در شرکت بهبود بخشید.
- به شما امکان می دهد داده های اینترنت اشیاء تولید شده توسط ماشین را ذخیره و تجزیه و تحلیل کنید تا کارایی کسب و کار را بهبود ببخشید.
- دامنه وسیع تری از داده ها در حالت خام بسیار سریعتر قابل دسترسی هستند.
چند معایب استفاده از دریاچه داده عبارتند از:
- هنگام ترکیب انواع مختلف داده ها و موارد دیگر مشکلات قابلیت اطمینان.
- عملکرد آهسته با افزایش داده ها در دریاچه.
- عدم امنیت مناسب به دلیل دید کم و سایر محدودیت ها.
یک نمونه دریاچه داده سانگفور
مطالعه موردی سانگفور با گروه Kweichow Moutai نمونه کاملی از قابلیت‌های دریاچه داده سانگفور را نشان می‌دهد.
پس از انتخاب دیجیتالی شدن در سال 2017، این شرکت تصمیم گرفت با کمک Sangfor یک منبع سرور بیش از حد همگرا و سیستم امنیت شبکه بسازد.
این سرمایه گذاری به تحقق هدف “هوشمند موتای” و متحول کردن تجارت کمک می کند.
منابع زیرساخت بیش از حد همگرای سانگفور برای ایجاد استخر – یا دریاچه داده – استفاده شد و به طور موثر وضعیت فناوری اطلاعات گروه Kweichow Moutai را بهبود بخشید.
هزینه های عملیاتی و مصرف انرژی را کاهش داد در حالی که معماری مجازی گسترش نامحدود را تضمین می کرد. ویژگی های امنیتی شبکه همچنین امنیت را برای دستیابی به اشتراک گذاری متمرکز اطلاعات و پیوند استراتژیک برای کسب و کار افزایش می دهد.
ترجمه:
پیشگامان تجارت امن ایرانیان