O que é um Data Lakehouse?

Um data lakehouse combina o armazenamento expansivo de um data lake com o poder de processamento estruturado de um data warehouse. Este sistema híbrido, especialmente em sua forma aberta, foi projetado para acomodar grandes volumes de tipos de dados variados, tornando-o uma solução ideal para análise de dados abrangente.

A crescente popularidade dos data lakehouses

O data lakehouse foi projetado para armazenar, gerenciar e analisar grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, tornando-o uma solução ideal para análise de big data, IA e aprendizado de máquina.

Arquitetura do Data Lakehouse explicada

A arquitetura do data lakehouse integra vários componentes principais:

• Formatos de dados abertos: suporta uma variedade de tipos de dados, incluindo JSON, Parquet e Avro, facilitando o armazenamento e o processamento de dados estruturados e não estruturados.

• Gerenciamento de metadados: implementa uma camada de metadados compartilhada, geralmente utilizando formatos abertos como o formato de tabela Iceberg, para organizar e governar os dados com eficiência.

• Diversos mecanismos de consulta: incorpora vários mecanismos, como versões aprimoradas do Presto e do Spark, para atender a vários casos de uso de análise e IA.

• Governança e segurança: apresenta mecanismos integrados robustos para segurança, privacidade e conformidade de dados, garantindo a integridade e confiabilidade dos dados.

Vantagens e desafios dos data lakehouses

Benefícios

• Redundância de dados reduzida: o Lakehouse minimiza a duplicação de dados, fornecendo uma plataforma de armazenamento de dados única e universal para atender a todas as necessidades de dados de negócios. A maioria das empresas escolhe uma solução híbrida devido às vantagens dos data warehouses e data lakes. No entanto, essa abordagem pode levar à duplicação de dados, o que pode ser caro.

• Eficiência de custos: Ao aproveitar o armazenamento de objetos de baixo custo, o modelo lakehouse melhora significativamente a eficiência e a economia do armazenamento. Ele simplifica a infra-estrutura de gerenciamento de dados, reduzindo a necessidade e as despesas de operação de vários sistemas de armazenamento.

• Suporta transações ACID: A arquitetura garante a consistência dos dados em operações simultâneas de leitura/gravação com suporte robusto para transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade). Esse recurso é vital para manter a integridade dos dados em ambientes com atividades simultâneas de pipeline de dados.

• Gerenciamento avançado de esquemas: O Lakehouse facilita o desenvolvimento e a governança de esquemas de dados, como estrela e floco de neve, garantindo a integridade e a conformidade dos dados por meio de fortes mecanismos de governança e auditoria. Esse suporte se estende aos estágios de implementação e evolução.

• Formatos abertos e padronizados: Utilizando formatos de armazenamento abertos como o Parquet, a arquitetura promove a interoperabilidade, permitindo que uma ampla gama de ferramentas e mecanismos, incluindo aqueles para aprendizado de máquina e análise de dados em Python/R, acessem dados de forma eficiente e direta.

• Dissocia armazenamento e computação: separar o armazenamento e os processos computacionais permite soluções escaláveis que acomodam volumes de dados e números de usuários crescentes sem sacrificar o desempenho. Esse desacoplamento é essencial para data warehouses modernos que buscam oferecer suporte a operações de dados em grande escala.

• Ampla compatibilidade de carga de trabalho: o modelo lakehouse foi projetado para oferecer suporte a uma ampla gama de tarefas de processamento de dados, desde ciência de dados e aprendizado de máquina até consultas e análises SQL. Essa versatilidade garante que várias ferramentas possam operar no mesmo repositório de dados, simplificando os processos de fluxo de trabalho.

• Streaming e análise de dados em tempo real: com suporte integrado para computação de fluxo de ponta a ponta, a arquitetura facilita relatórios e análises de dados em tempo real. Esse recurso elimina a necessidade de sistemas adicionais especificamente dedicados ao processamento em tempo real, simplificando a infraestrutura de análise de dados.

Desafios

• Complexidades de integração: A incorporação de um data lakehouse aos ecossistemas de dados existentes pode apresentar desafios, exigindo planejamento e execução cuidadosos.

• Gerenciamento de qualidade de dados: monitoramento e gerenciamento consistentes são essenciais para manter a alta qualidade dos dados e evitar o risco de os dados se tornarem obsoletos ou irrelevantes.

• Demanda por conhecimento especializado: A utilização eficaz de uma arquitetura de data lakehouse requer conhecimento e habilidades especializadas.

Nas próximas publicações, vamos fazer uma comparação entre o Data Lakehouse, o Data Lake e o Data Warehouse.