📚 Коротко о Data Lakehouse
В предыдущих постах разобрали:
→ почему классического DWH стало не хватать
→ зачем появился Data Lake
→ как устроен Lakehouse-контур
💬 А теперь главный вопрос: что Data Lakehouse дает бизнесу и команде?
Экономика Lakehouse строится на разделении хранения и вычислений: основной массив данных остается в объектном хранилище, а compute подключается под конкретные задачи. На больших объемах это может быть заметно дешевле, чем хранить все данные в DWH на SSD/NVMe. Но итоговую экономику нужно считать по профилю нагрузки: объему данных, SLA, частоте запросов, горячим витринам и трафику.
По производительности Lakehouse нельзя оценивать одной формулой. Для части сценариев он сопоставим с DWH или быстрее, для других нужен отдельный горячий слой, например в ClickHouse.
Lakehouse особенно полезен для ML и AI. Агентные системы могут создавать большие объемы логов, промежуточных данных и результатов работы, которые нужно хранить, анализировать и использовать повторно. Lakehouse дает для этого масштабируемый и экономичный слой хранения, версионирование данных и единые политики, определяющие, к каким данным может обращаться каждый агент.
Переход на Lakehouse стоит оценивать под конкретную нагрузку. В отдельной статье разобрали, когда он оправдан, как посчитать TCO и спланировать миграцию.
Читать →
В предыдущих постах разобрали:
→ почему классического DWH стало не хватать
→ зачем появился Data Lake
→ как устроен Lakehouse-контур
💬 А теперь главный вопрос: что Data Lakehouse дает бизнесу и команде?
Экономика Lakehouse строится на разделении хранения и вычислений: основной массив данных остается в объектном хранилище, а compute подключается под конкретные задачи. На больших объемах это может быть заметно дешевле, чем хранить все данные в DWH на SSD/NVMe. Но итоговую экономику нужно считать по профилю нагрузки: объему данных, SLA, частоте запросов, горячим витринам и трафику.
По производительности Lakehouse нельзя оценивать одной формулой. Для части сценариев он сопоставим с DWH или быстрее, для других нужен отдельный горячий слой, например в ClickHouse.
Lakehouse особенно полезен для ML и AI. Агентные системы могут создавать большие объемы логов, промежуточных данных и результатов работы, которые нужно хранить, анализировать и использовать повторно. Lakehouse дает для этого масштабируемый и экономичный слой хранения, версионирование данных и единые политики, определяющие, к каким данным может обращаться каждый агент.
Переход на Lakehouse стоит оценивать под конкретную нагрузку. В отдельной статье разобрали, когда он оправдан, как посчитать TCO и спланировать миграцию.
Читать →