Что такое озеро данных: принцип работы и сценарии использования

Бизнес работает с колоссальными потоками информации, которые растут из года в год. По оценкам аналитической компании Global Marketing Insights, каждый день генерируется более 328 миллионов терабайт данных. Эти данные ― кладезь ценной информации для аналитики, машинного обучения и персонализации маркетинговых предложений. А для удобства сбора и обработки таких огромных массивов данных компании создают Data Lake.

Data Lake или озеро данных ― это метод хранения больших объёмов неструктурированных данных в их изначальном виде. Как вода стекает в озёра из разных рек, так и данные в Data Lake поступают из разных источников: CRM-систем, камер видеонаблюдения, всевозможных датчиков и товарных каталогов. Озеро данных не имеет структуры, файлы хранятся в неупорядоченном виде. Данные систематизируют, когда извлекают для дальнейшего использования.

Озеро данных идеально подходит для хранения и дальнейшей обработки больших объёмов. Рассмотрим подробнее основные сценарии использования Data Lake.

• Машинное обучение. Обучение искусственного интеллекта требует больших объёмов различных данных. Например, разработчики систем автоматического перевода используют озёра данных для хранения огромных коллекций текстов на разных языках. Эти коллекции помогают алгоритмам совершенствовать качество перевода.
• Оперативная аналитика. Озёра данных позволяют обрабатывать потоки информации в реальном времени. Это даёт возможность компании быстро реагировать на внешние изменения. Например, в транспортной отрасли ― менять маршруты в зависимости от загруженности дорог, тем самым оптимизировать логистику.
• Прогнозирование. Data Lake отлично подходит для анализа деятельности компании за прошлые периоды. Например, данные о продажах, финансах, производительности или клиентских предпочтениях за последние месяцы или годы. Эти данные помогают выявлять закономерности и использовать их для прогнозирования будущих событий.
• Персонализация клиентского опыта. На основе данных из Data Lake компании разрабатывают индивидуальные предложения. Этот сценарий используют, например, онлайн-магазины, чтобы рекомендовать товары на основе истории покупок.
• Анализ настроений. Сбор данных из социальных сетей, отзывов и комментариев позволяет компаниям оценить мнение пользователей о бренде. Например, компании по разработке игр могут анализировать реакцию игроков на новые релизы.

Давайте рассмотрим принцип работы озера данных на конкретном примере:

• Формирование данных в одном из источников. Представьте, что компания использует датчики для мониторинга работы производственного оборудования. Каждый датчик фиксирует параметры, такие как температура, скорость или вибрация, и передаёт эти данные в систему.
• Отправка этих данных в Data Lake. Информация из датчиков отправляется в озеро данных через заранее настроенные маршруты, например, через API или потоковую платформу.
• Присвоение метаданных. При загрузке в озеро каждому набору данных присваиваются ключевые метки: источник данных, время получения, тип данных и их текущий формат.
• Извлечение данных. По мере необходимости аналитики извлекают нужные данные. Например, специалисты могут использовать информацию о вибрации в оборудовании для предупреждения его поломок.
• Хранение. Data Lake размещают на серверах компании или в облаке, что позволяет хранить данные длительное время, если они нужны для долгосрочной аналитики.

Для данных, которые не требуют долгосрочного хранения, компания может настроить жизненный цикл. Это позволит автоматически удалять или архивировать данные по истечении определённого времени.

Озёра данных могут функционировать на различных платформах: Hadoop, система управления реляционными базами данных, облачные хранилища. Облачные платформы набирают в этом смысле всё большую популярность за счёт простоты развёртывания и масштабирования. Одним из таких решений является объектное хранилище S3.

• Объектное хранилище S3 позволяет эффективно обрабатывать и хранить огромные объёмы информации. Его плоская иерархия и метаданные объектов позволяют быстро извлекать необходимые данные из Data Lake.
• S3 поддерживает автоматическое масштабирование. Это позволяет быстро увеличивать пространство в озере без дополнительных затрат на оборудование.
• S3 хорошо интегрируется с аналитическими и машинными инструментами. Это позволяет автоматически анализировать данные, создавать прогнозы или обучать искусственный интеллект.

Rusonyx предлагает объектное хранилище S3, которое можно использовать и для создания Data Lake. Что вы получаете:

• Изначальный лимит хранилища ― 1 Тб, но вы оплачиваете только тот объём, который реально используете или можете настроить свои лимиты.
• Rusonyx не использует деление на горячее и холодное хранение. Вы платите только за объём хранилища, а не за хранение и трафик.
• Размещение в дата-центре уровня TIER III гарантирует стабильный доступ к озеру и надёжную защиту данных.
• Мощное промышленное оборудование от официальный вендоров обеспечивает высокую производительность Data Lake даже при постоянном потоке данных из разных источников.

Таким образом, объектное хранилище S3 от Rusonyx позволяет эффективно организовать Data Lake, даже если объём данных в нём исчисляется терабайтами. Это отличное решение для анализа клиентского поведения, машинного обучения и построения прогнозов.

• Data Lake ― это централизованный репозиторий для приёма и хранения больших объёмов данных в их исходном виде.
• Озёра данных подходят для аналитики, прогнозирования событий и машинного обучения.
• Объектное хранилище S3 ― отличная платформа для создания озера данных. Его плоская иерархия обеспечивает быстрый доступ к данным, а автоматическое масштабирование позволяет мгновенно увеличивать объём Data Lake.