Как Lakehouse архитектура решает проблему двухуровневой архитектуры хранения данных?

Lakehouse-архитектура решает проблему двухуровневой архитектуры хранения данных, объединяя преимущества систем для хранения (озера) и аналитики (хранилища). habr.com www.decosystems.ru

Некоторые способы, как это происходит:

• Поддержка транзакций. bigdataschool.ru Конвейеры данных способны одновременно считывать и записывать информацию. bigdataschool.ru Поддержка ACID-транзакций обеспечивает согласованность, поскольку несколько сторон одновременно считывают или записывают данные. bigdataschool.ru
• Совместимость с BI. bigdataschool.ru gitverse.ru Lakehouse позволяет использовать инструменты бизнес-аналитики непосредственно в исходных данных, повышая их актуальность, а также уменьшая задержку и затраты, связанные с необходимостью выполнения операций над двумя копиями данных как в озере данных, так и в хранилище. bigdataschool.ru
• Изоляция хранения от вычислений. bigdataschool.ru gitverse.ru Ресурсы хранения и вычислений управляются отдельно, что позволяет использовать их более гибко и эффективно в зависимости от требований системы к работе с данными. gitverse.ru
• Открытость стандартизованных форматов хранения данных. bigdataschool.ru gitverse.ru Это позволяет использовать разные технологии и инструменты для работы с данными. gitverse.ru Пользователи имеют право выбирать самые подходящие из них в зависимости от своих потребностей и предпочтений. gitverse.ru
• Многообразие различных типов данных. bigdataschool.ru gitverse.ru Lakehouse можно использовать для хранения, уточнения, анализа и доступа к разным типам данных, включая изображения, видео, аудио, JSON-структуры и текст. bigdataschool.ru
• Поддержка разнообразных рабочих нагрузок. bigdataschool.ru gitverse.ru Lakehouse поддерживает разнообразные рабочие нагрузки, в том числе аналитику, машинное обучение, хранение данных, а также их обработку в реальном времени. gitverse.ru