Thiết kế và triển khai Data Lake hoàn chỉnh

Trong thời đại kỹ thuật số, data lake được xem là một trong những xu hướng tiên phong của công nghệ, data lake đã thay đổi cách chúng ta lưu trữ, truy cập và xử lý dữ liệu. Bài viết dưới đây tổng hợp các kiến thức cần thiết giúp bạn thiết kế và triển khai data lake, từ đó có chiến lược đúng đắn để ứng dụng hoặc phát triển sự nghiệp liên quan đến lĩnh vực này. 

Data lake là gì

Data lake đóng vai trò như một kho lưu trữ tập trung được sử dụng để bạn lưu trữ một số  loại dữ liệu trên quy mô lớn như dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Data lake được thiết kế để phân tích dữ liệu lớn và để giải quyết các thách thức các silo dữ liệu trong dữ liệu lớn (Big Data).

Khác với Data Warehouse, Data Warehouse là nơi lưu trữ các dữ liệu đã được làm sạch và phân loại từ các nguồn khác nhau của doanh nghiệp. Dữ liệu này đã sẵn sàng để phục vụ cho các mục đích khác, đặc biệt là báo cáo và phân tích. Còn về data lake lưu trữ dữ liệu chưa qua phân tích, những dữ liệu này lại cần được xử lý thêm khi có nhu cầu sử dụng.

Kiến trúc data lake

Có nhiều công nghệ được sử dụng trong data lake do đó một data lake có thể có nhiều kiểu kiến trúc vật lý khác nhau. Dẫn đến mỗi một tổ chức sẽ có một data lake khác nhau. 

Data lake tích hợp tính năng lọc và xử lý một số dữ liệu khi chúng được nhập vào, để làm được điều đó kiến trúc data lake phải đủ dung lượng lưu trữ loại dữ liệu đó. Nhiều data lake còn có không gian lưu trữ chuyên dụng để các nhà phân tích sử dụng, dù có nhiều dạng nhưng data lake gồm ba nguyên tắc chính như sau:

• Tất cả dữ liệu được chấp nhận vào data lake 
• Lưu trữ dữ liệu dạng gốc
• Dữ liệu được chuyển đổi theo yêu cầu

Một số lợi ích của data lake

Các data lake mang lại nhiều lợi ích cho người dùng nhất là trong lĩnh vực kinh doanh. Chúng còn cung cấp nền tảng cho khoa học dữ liệu và các ứng dụng phân tích để giúp doanh nghiệp quản lý hoạt động kinh doanh hiệu quả và xác định được thời cơ, xu hướng.

Bằng việc kết hợp các dữ liệu đến từ nhiều hệ thống khác nhau trong kho lưu trữ duy nhất data lake giúp chia nhỏ data silos. Dưới đây là những lợi ích thiết thực nhất của data lake:

• Cho phép nhà khoa học dữ liệu và người dùng xây dựng mô hình dữ liệu đồng thời ứng dụng phân tích, truy vấn nhanh, hiệu quả. 
• Khả năng mở rộng ở data lake rất cao và giúp cho doanh nghiệp tiết kiệm khá nhiều chi phí. 
• Thiết kế lược đồ hay chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu có thể được trì hoãn cho tới khi làm rõ được mục đích và nhu cầu hoạt động kinh doanh. 
• Data lake thích ứng với các phương pháp phân tích khác nhau bao gồm phân tích thống kê, machine learning (học máy), khai thác văn bản, mô hình dự đoán, truy vấn SQL…

Các thành phần của một data lake

Một hệ thống data lake hoàn chỉnh bao gồm những thành phần sau: 

• Ingestion (Thu thập): Hệ thống cần có khả năng tiếp nhận và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, theo nhiều phương thức khác nhau

• Storage (Lưu trữ): Đảm bảo khả năng chống mất dữ liệu, tiếp nhận lượng dữ liệu lớn và liên tục

• Catalog & Search: Cho phép người dùng tìm kiếm thông tin nhanh, data lake giúp hỗ trợ người dùng với các API được xây dựng sẵn. 

• Process (Xử lý): Chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu sang các định dạng và cấu trúc phù hợp rồi thực hiện phân tích

• Security (Bảo mật): Đảm bảo các tính năng bảo mật cơ bản như mã hóa dữ liệu, đường truyền,…

Ứng dụng data lake hoàn chỉnh

Với sức chứa vô hạn, data lake có thể lưu trữ bất kỳ thể loại dữ liệu nào nhằm tạo nên một kho lưu trữ tập trung. Ngày nay, data lake đang dần trở thành một trong những công nghệ đáng tin cậy không chỉ riêng cho các nhà khoa học dữ liệu mà còn cho những doanh nghiệp đang cố gắng tối ưu hóa sức mạnh của dữ liệu. 

Một trong những ứng dụng của data lake phổ biến nhất chính là lưu trữ dữ liệu IoT để hỗ trợ phân tích và ứng dụng trong các ngành như: Ngành dầu khí, các dự án thành phố thông minh, ngành công nghệ y sinh học, trong an ninh mạng, trong marketing,…

Kết luận 

Thiết kế và triển khai một data lake hoàn chỉnh là một quy trình dài và phức tạp, yêu cầu sự hiểu biết về dữ liệu, kiến thức về công nghệ và các kỹ năng phân tích dữ liệu. Để đảm bảo thành công, bạn có thể cân nhắc hợp tác với các chuyên gia và các nhà cung cấp dịch vụ có kinh nghiệm trong lĩnh vực này. Nếu bạn muốn tìm hiểu chi tiết hơn về data lake hay thêm những kho dữ liệu khác bạn có thể tham gia Khóa học Data Engineer tại Cole.