Data Lakehouse là gì? Kiến trúc, Công nghệ & Trường hợp sử dụng

Data Lakehouse so với Data Lake và Data Warehouse

Trước khi tìm hiểu chi tiết về kiến trúc data lakehouse, điều quan trọng là hiểu nó khác gì so với data warehouse và data lake.

Data warehouse

Data warehouse được xây dựng để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và cung cấp khả năng phân tích, báo cáo hiệu năng cao. 

Một trong những điểm mạnh lớn nhất của chúng là khả năng thực thi truy vấn nhanh, rất phù hợp cho business intelligence và báo cáo.

Data warehouse sử dụng lược đồ được xác định rõ ràng, hỗ trợ quản trị dữ liệu chặt chẽ. Điều này đảm bảo dữ liệu chính xác, nhất quán và dễ truy cập để phân tích.

Tuy nhiên, những lợi thế này đi kèm chi phí. Data warehouse thường tốn kém để vận hành do phụ thuộc vào phần cứng chuyên dụng và các quy trình biến đổi dữ liệu phức tạp, thường yêu cầu pipeline ETL (trích xuất, biến đổi, nạp). 

Cấu trúc cứng nhắc của data warehouse cũng khiến chúng kém phù hợp để xử lý dữ liệu phi cấu trúc hoặc nhanh chóng thích ứng với thay đổi định dạng dữ liệu. Thiếu linh hoạt có thể là hạn chế đáng kể với các tổ chức cần làm việc với nguồn dữ liệu thay đổi nhanh hoặc không tuân theo lược đồ định sẵn, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.

Để tìm hiểu thêm về các nguyên lý cơ bản của data warehousing, hãy xem khóa học miễn phí Introduction to Data Warehousing.

Data lake

Data lake được thiết kế để lưu trữ lượng lớn dữ liệu bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Lợi thế chính của chúng là khả năng mở rộng, rất hấp dẫn với các nhóm làm việc với nhiều loại dữ liệu đa dạng và khối lượng khổng lồ. 

Tính linh hoạt của data lake cho phép bạn lưu trữ dữ liệu thô ở định dạng nguyên bản, phù hợp cho khám phá dữ liệu và các dự án khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên, data lake thường gặp khó khăn về quản trị và chất lượng dữ liệu. Vì dữ liệu được lưu ở dạng thô, ít cấu trúc, việc đảm bảo chất lượng nhất quán là thách thức. 

Sự thiếu quản trị có thể dẫn đến cái gọi là "đầm lầy dữ liệu" (data swamp), nơi các insight giá trị bị chôn vùi dưới lớp dữ liệu tổ chức kém.

Hiệu năng cũng là mối quan ngại lớn trong data lake, đặc biệt khi thực thi các truy vấn phân tích phức tạp. Data lake không được tối ưu cho truy vấn nhanh hoặc kết hợp nhiều loại dữ liệu như hình ảnh, văn bản và âm thanh.

Data lakehouse

Data lakehouse hướng tới việc kết hợp những điểm tốt nhất của data lake và data warehouse. Nó mang đến giải pháp cân bằng hơn bằng cách tích hợp khả năng mở rộng và lưu trữ chi phí thấp của data lake với hiệu năng và quản trị mạnh mẽ của data warehouse. 

Về lý thuyết, trong lakehouse, bạn có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc với chi phí thấp hơn trong khi vẫn tận dụng các khả năng cần thiết cho phân tích hiệu năng cao.

Data lakehouse hỗ trợ giao dịch ACID, đồng nghĩa các thao tác cập nhật và xóa dữ liệu được quản lý đáng tin cậy, điều mà data lake truyền thống thường thiếu. Điều này giúp đảm bảo toàn vẹn và quản trị dữ liệu tốt hơn, khiến data lakehouse phù hợp hơn cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp.

Data lakehouse cũng hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực, cho phép tổ chức xử lý dữ liệu streaming và rút ra insight thời gian thực, điều này quan trọng trong một số bối cảnh. 

Tính năng và Thành phần của Data Lakehouse

Làm sao có thể kết hợp ưu điểm của cả hai thế giới trong một nền tảng duy nhất? Ở phần này, tôi sẽ giải thích các thành phần giúp kiến trúc lakehouse trở nên khả thi.

1. Tách biệt lưu trữ và tính toán với quản trị dữ liệu thống nhất

Trong data lakehouse, lưu trữ và tính toán được tách biệt nhưng tích hợp chặt chẽ, cho phép sử dụng tài nguyên linh hoạt, có thể mở rộng.

Dữ liệu được lưu trong kho đối tượng đám mây có chi phí hiệu quả, trong khi tài nguyên tính toán có thể mở rộng độc lập theo nhu cầu khối lượng công việc. Cách tiếp cận này giảm nhu cầu di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống, cho phép người dùng xử lý dữ liệu tại chỗ mà không cần trích xuất và nạp phức tạp. 

Bằng cách tích hợp lưu trữ và tính toán theo cách này, data lakehouse đơn giản hóa quản trị dữ liệu, cải thiện hiệu quả và giảm độ trễ, từ đó mang lại insight nhanh hơn. 

Phân bổ tài nguyên linh hoạt cũng giúp tối ưu chi phí và đảm bảo tài nguyên tính toán được sử dụng hiệu quả.

2. Áp đặt lược đồ và quản trị

Data lakehouse áp đặt lược đồ để duy trì chất lượng dữ liệu đồng thời cung cấp các tính năng quản trị nhằm tuân thủ dữ liệu.

Áp đặt lược đồ đảm bảo dữ liệu được tổ chức theo định dạng có cấu trúc, giúp dễ truy vấn và phân tích hơn. Điều này giúp ngăn ngừa bất nhất dữ liệu và hỗ trợ nâng cao chất lượng dữ liệu trên toàn tổ chức.

Các tính năng quản trị trong data lakehouse cho phép bạn quản lý quyền truy cập, dòng dõi nguồn gốc dữ liệu và tuân thủ. Với công cụ quản trị tích hợp, data lakehouse có thể đáp ứng yêu cầu pháp lý và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành như y tế và tài chính, nơi quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu là trọng yếu.

3. Hỗ trợ giao dịch ACID

Giao dịch ACID đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu, cho phép bạn quản lý cập nhật và xóa một cách tự tin. 

Trong data lakehouse, giao dịch ACID mang lại mức độ toàn vẹn dữ liệu tương tự như kỳ vọng ở data warehouse truyền thống nhưng có thêm linh hoạt trong xử lý dữ liệu phi cấu trúc.

Khả năng hỗ trợ giao dịch ACID có nghĩa data lakehouse có thể sử dụng cho khối lượng công việc trọng yếu, nơi độ chính xác dữ liệu là tối quan trọng. Tính năng này khiến data lakehouse trở nên hấp dẫn với doanh nghiệp cần duy trì tính nhất quán dữ liệu trong các thao tác khác nhau.

4. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực

Data lakehouse có thể xử lý dữ liệu theo thời gian thực, hỗ trợ các trường hợp như phân tích thời gian thực và khai thác streaming. Xử lý dữ liệu thời gian thực giúp các nhóm ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn, cải thiện khả năng phản hồi và thích ứng.

Ví dụ, xử lý thời gian thực có thể dùng để giám sát tương tác khách hàng, theo dõi mức tồn kho hoặc phát hiện bất thường trong giao dịch tài chính. Bằng cách cung cấp insight tức thời, data lakehouse giúp bạn luôn đi trước biến động thị trường và chủ động nắm bắt cơ hội mới.

5. Hỗ trợ kiến trúc đa đám mây và lai

Data lakehouse có thể vận hành trong môi trường đa đám mây hoặc lai, mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng. 

Hỗ trợ đa đám mây giúp đội dữ liệu tránh bị khóa bởi một nhà cung cấp và tận dụng dịch vụ tốt nhất từ các nhà cung cấp đám mây khác nhau. Hỗ trợ kiến trúc lai đảm bảo hệ thống on-premises tích hợp với môi trường đám mây, mang lại trải nghiệm quản trị dữ liệu thống nhất.

Tính linh hoạt này đặc biệt có lợi cho các nhóm có nhu cầu hạ tầng phức tạp hoặc đang trong quá trình di chuyển lên đám mây.

Lợi ích khi sử dụng Data Lakehouse

Phần này sẽ thảo luận về các lợi ích khi sử dụng data lakehouse để quản lý nhu cầu xử lý dữ liệu đa dạng.

1. Khả năng mở rộng và linh hoạt

Data lakehouse thừa hưởng khả năng mở rộng của data lake, giúp xử lý nhu cầu dữ liệu ngày càng tăng. Bạn có thể dễ dàng bổ sung thêm dữ liệu mà không lo giới hạn lưu trữ, đảm bảo kiến trúc dữ liệu lớn mạnh cùng doanh nghiệp.

Ví dụ, Apache Hudi, Delta Lake và Apache Iceberg có thể mở rộng lưu trữ trên hàng nghìn tệp trong các hệ thống lưu trữ đối tượng như Amazon S3, Azure Blob Storage hoặc Google Cloud Storage.

Tính linh hoạt là một lợi ích lớn khác, vì data lakehouse hỗ trợ cả dữ liệu có cấu trúc (ví dụ, bản ghi giao dịch) và dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ, tệp log, hình ảnh, video). Điều này có nghĩa bạn có thể lưu trữ mọi dữ liệu ở một nơi, bất kể định dạng, và sử dụng cho nhiều trường hợp phân tích và học máy.

2. Hiệu quả chi phí

Data lakehouse lưu trữ dữ liệu với chi phí thấp hơn data warehouse nhưng vẫn hỗ trợ phân tích nâng cao. 

Chẳng hạn, data lakehouse xây dựng trên lưu trữ đối tượng đám mây (như Amazon S3 hoặc Google Cloud Storage) tận dụng các tầng lưu trữ tiết kiệm chi phí. Kết hợp với định dạng tệp Apache Parquet và ORC—nén dữ liệu để giảm chi phí lưu trữ—data lakehouse giúp bạn tiết kiệm đáng kể.

Bản chất thống nhất của data lakehouse giúp không cần duy trì hệ thống tách rời cho lưu trữ và phân tích, mang lại hiệu quả chi phí và khiến data lakehouse trở thành lựa chọn hấp dẫn.

3. Rút ngắn thời gian tạo insight

Khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu hợp nhất giúp rút ngắn thời gian tạo insight. Data lakehouse loại bỏ nhu cầu di chuyển dữ liệu giữa môi trường lưu trữ và tính toán, đơn giản hóa quy trình và giảm độ trễ.

Các công nghệ như Apache Spark và Databricks cho phép xử lý dữ liệu trực tiếp trong lakehouse, không cần chuyển sang môi trường phân tích riêng.

Khi có toàn bộ dữ liệu ở một nơi và được xử lý hiệu quả, bạn có thể nhanh chóng tạo ra insight phục vụ ra quyết định tốt hơn. Tốc độ tạo insight nhanh đặc biệt có giá trị trong các ngành cần thông tin kịp thời như tài chính, bán lẻ và y tế.

4. Quản trị và bảo mật dữ liệu

Áp đặt lược đồ và các tính năng quản trị dữ liệu đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng và tuân thủ. Data lakehouse cung cấp công cụ quản lý quyền truy cập, nhật ký kiểm toán và nguồn gốc dữ liệu, thiết yếu để duy trì toàn vẹn dữ liệu và đáp ứng yêu cầu pháp lý.

Các công cụ như AWS Lake Formation, Azure Purview và Apache Ranger cung cấp quyền kiểm soát tập trung đối với truy cập dữ liệu, phân quyền và nhật ký kiểm toán, cho phép bạn quản lý dữ liệu an toàn và ngăn truy cập trái phép

Những tính năng quản trị và bảo mật này khiến data lakehouse phù hợp với doanh nghiệp cần tuân thủ quy định về quyền riêng tư dữ liệu như GDPR hoặc HIPAA. Bằng cách đảm bảo dữ liệu được quản lý và bảo vệ đúng cách, data lakehouse giúp xây dựng niềm tin vào dữ liệu và các insight thu được.

Trường hợp sử dụng Data Lakehouse

Trong phần này, hãy cùng điểm qua những trường hợp sử dụng khả thi của data lakehouse.

Phân tích dữ liệu hiện đại

Các nhóm dữ liệu dùng data lakehouse cho phân tích thời gian thực, business intelligence và quy trình machine learning. Bằng cách cung cấp nền tảng dữ liệu thống nhất, data lakehouse giúp phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực, tạo insight thúc đẩy kết quả kinh doanh tốt hơn.

Ví dụ, nhà bán lẻ có thể dùng data lakehouse để phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian thực, xác định xu hướng và điều chỉnh tồn kho tương ứng. Tổ chức tài chính có thể tận dụng data lakehouse để phân tích rủi ro và phát hiện gian lận, kết hợp dữ liệu giao dịch lịch sử và thời gian thực để có cái nhìn toàn diện.

Hãy xem khóa học miễn phí Understanding Modern Data Architecture để tìm hiểu thêm về cách các nền tảng dữ liệu hiện đại hoạt động, từ thu nạp và phục vụ đến quản trị và điều phối.

Pipeline AI và machine learning

Data lakehouse cung cấp hạ tầng để xây dựng và mở rộng mô hình AI và ML, với khả năng truy cập dễ dàng vào dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Mô hình machine learning thường cần nhiều loại dữ liệu, và data lakehouse giúp tập hợp tất cả dữ liệu liên quan ở một nơi.

Khả năng truy cập dữ liệu thống nhất này đơn giản hóa quá trình huấn luyện, kiểm thử và triển khai mô hình machine learning. Nhà khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng thử nghiệm với các tập dữ liệu khác nhau, lặp mô hình và mở rộng triển khai mà không lo silo dữ liệu hay việc di chuyển giữa các hệ thống.

Ứng dụng dựa trên dữ liệu

Data lakehouse cung cấp năng lực cho các ứng dụng dựa trên dữ liệu đòi hỏi insight và ra quyết định theo thời gian thực. Những ứng dụng này thường dựa vào thông tin cập nhật để mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hoặc gợi ý tự động cho người dùng.

Ví dụ, công cụ gợi ý sản phẩm của một trang thương mại điện tử có thể dùng data lakehouse để phân tích hành vi người dùng theo thời gian thực và đề xuất sản phẩm phù hợp. Tương tự, các công ty logistics có thể dùng data lakehouse để tối ưu lộ trình giao hàng dựa trên dữ liệu giao thông thời gian thực và lịch sử giao hàng.

Nền tảng Data Lakehouse phổ biến

Đã đến lúc tìm hiểu các công nghệ giúp kiến trúc data lakehouse khả thi. Ở phần này, tôi giải thích những công nghệ phổ biến nhất. 

1. Databricks Lakehouse

Databricks là đơn vị tiên phong kiến trúc data lakehouse, cung cấp Delta Lake như một thành phần cốt lõi của nền tảng. Delta Lake bổ sung độ tin cậy và cải thiện hiệu năng cho data lake, cho phép giao dịch ACID và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Databricks Lakehouse kết hợp khả năng mở rộng của data lake với các tính năng quản trị dữ liệu của data warehouse, mang lại nền tảng thống nhất cho phân tích và machine learning. Tích hợp với Apache Spark khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức tận dụng năng lực xử lý dữ liệu lớn.

Nếu bạn muốn tìm hiểu về nền tảng Databricks Lakehouse và cách nó hiện đại hóa kiến trúc dữ liệu cũng như cải thiện quy trình quản trị dữ liệu, hãy xem khóa học miễn phí Introduction to Databricks.

2. Google BigLake

BigLake của Google tích hợp nguyên lý data lakehouse với hệ sinh thái đám mây sẵn có, cung cấp nền tảng lưu trữ và phân tích dữ liệu thống nhất. BigLake cho phép quản lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, giúp thực hiện phân tích trên nhiều loại dữ liệu dễ dàng hơn.

Nhờ tích hợp với các dịch vụ Google Cloud, BigLake mang đến giải pháp toàn diện cho các đội dữ liệu muốn dùng công cụ cloud-native cho nhu cầu dữ liệu. Nó hỗ trợ cả xử lý theo lô và thời gian thực, phù hợp cho nhiều trường hợp sử dụng.

3. AWS Lake Formation

AWS Lake Formation cung cấp công cụ để thiết lập data lakehouse bằng dịch vụ đám mây của AWS, với khả năng tích hợp và quản lý mượt mà. Với AWS Lake Formation, bạn có thể dễ dàng thu nạp, lập danh mục và bảo mật dữ liệu, tạo nên một data lakehouse thống nhất.

AWS Lake Formation cũng tích hợp với các dịch vụ phân tích khác của AWS như Amazon Redshift và AWS Glue, cung cấp bộ công cụ đầy đủ cho xử lý và phân tích dữ liệu. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức đã sử dụng AWS cho hạ tầng của mình.

4. Snowflake

Snowflake đang phát triển kiến trúc để hỗ trợ khả năng data lakehouse, cho phép người dùng quản lý hiệu quả dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc. Snowflake cung cấp phân tích hiệu năng cao đồng thời mang lại linh hoạt trong lưu trữ và quản trị dữ liệu.

Các tính năng data lakehouse của Snowflake cho phép bạn kết hợp nhiều loại dữ liệu và thực hiện phân tích nâng cao mà không cần nhiều hệ thống. Thiết kế cloud-native và hỗ trợ triển khai đa đám mây khiến nó là lựa chọn phổ biến cho các đội muốn hiện đại hóa hạ tầng dữ liệu.

Nếu bạn quan tâm đến Snowflake, hãy xem khóa học Introduction to Snowflake.

5. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics của Microsoft kết hợp khả năng dữ liệu lớn và data warehousing trong một giải pháp data lakehouse thống nhất. 

Synapse cho phép các đội phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc bằng nhiều công cụ, gồm SQL, Apache Spark và Data Explorer. Tích hợp sâu với các dịch vụ Azure khác như Azure Data Lake Storage và Power BI mang lại trải nghiệm liền mạch cho toàn bộ quy trình xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, lý tưởng cho các tổ chức trong hệ sinh thái Azure.

6. Apache Hudi

Apache Hudi là dự án mã nguồn mở mang khả năng giao dịch đến data lake. Nó hỗ trợ giao dịch ACID, upsert và phiên bản hóa dữ liệu. 

Hudi tích hợp tốt với các nền tảng lưu trữ đám mây như Amazon S3 và Google Cloud Storage, phù hợp cho phân tích thời gian thực và pipeline machine learning. Với hỗ trợ cho các engine dữ liệu lớn phổ biến như Apache Spark và Presto, Hudi mang lại sự linh hoạt để xây dựng data lakehouse tùy chỉnh trên công nghệ mã nguồn mở.

7. Dremio

Dremio cung cấp nền tảng data lakehouse mở cho phân tích nhanh và khối lượng công việc BI trực tiếp trên data lake đám mây. 

Với cách tiếp cận dựa trên SQL và tích hợp với Apache Arrow, Dremio cho phép các đội thực hiện phân tích hiệu năng cao mà không cần di chuyển dữ liệu. Nó đặc biệt hữu ích cho các tổ chức muốn hỗ trợ các truy vấn dựa trên SQL trên data lake, trở thành lựa chọn phổ biến cho các đội dữ liệu ưu tiên tốc độ và hiệu quả.

So sánh Nền tảng Data Lakehouse

Như bạn có thể hình dung, không phải công nghệ nào hỗ trợ kiến trúc data lakehouse cũng giống nhau. Bảng sau so sánh chúng theo một số tiêu chí:

Thách thức và Lưu ý khi triển khai Data Lakehouse

Không phải điều gì cũng quá hoàn hảo, và data lakehouse cũng không ngoại lệ. Nó dường như có tất cả, nhưng cũng có một số điểm bất lợi. Hãy cùng xem xét ở phần này.

1. Tích hợp với hệ thống hiện có

Tích hợp data lakehouse với hệ thống kế thừa có thể phức tạp và đòi hỏi lập kế hoạch cẩn thận. Các nhóm có thể cần di chuyển dữ liệu từ data lake hoặc warehouse hiện có, việc này tốn thời gian và tài nguyên.

Cũng có thể phát sinh vấn đề tương thích khi tích hợp với hệ thống cũ không được thiết kế để hoạt động với kiến trúc dữ liệu hiện đại. Để triển khai data lakehouse thành công, bạn phải đánh giá hạ tầng hiện tại, lập kế hoạch di chuyển dữ liệu và đảm bảo tất cả hệ thống có thể hoạt động hài hòa cùng nhau.

2. Quản lý quản trị và bảo mật dữ liệu

Cân bằng khả năng mở rộng với quản trị và bảo mật có thể là thách thức, đặc biệt trong các ngành được quản lý chặt. Data lakehouse phải cung cấp công cụ quản trị mạnh để quản lý quyền truy cập, dòng dõi nguồn gốc và tuân thủ, đồng thời duy trì khả năng mở rộng để xử lý bộ dữ liệu lớn.

Một lưu ý quan trọng khác là đảm bảo dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ đúng cách. Bạn cần triển khai kiểm soát truy cập, mã hóa và kiểm toán để bảo vệ dữ liệu và đáp ứng yêu cầu pháp lý. Điều này đặc biệt thách thức trong môi trường lai và đa đám mây, nơi dữ liệu phân tán ở nhiều vị trí.

3. Đánh đổi giữa chi phí và hiệu năng

Khi triển khai data lakehouse, việc tìm sự cân bằng phù hợp giữa hiệu quả chi phí và hiệu năng có thể khó khăn. Mặc dù data lakehouse mang lại lưu trữ tiết kiệm chi phí, để đạt phân tích hiệu năng cao có thể cần đầu tư thêm vào tài nguyên tính toán.

Bạn cần đánh giá kỹ yêu cầu khối lượng công việc và xác định cách tối ưu chi phí để đáp ứng nhu cầu hiệu năng. Điều này có thể bao gồm tối ưu phân bổ tài nguyên, chọn dịch vụ đám mây phù hợp hoặc điều chỉnh cấu hình data lakehouse để đảm bảo đáp ứng cả mục tiêu chi phí lẫn hiệu năng.

Kết luận

Data lakehouse đại diện cho một bước tiến đáng kể trong kiến trúc dữ liệu, kết hợp điểm mạnh của data lake và data warehouse trong một nền tảng thống nhất! 

Với áp đặt lược đồ, hỗ trợ giao dịch ACID, khả năng mở rộng và xử lý dữ liệu thời gian thực, data lakehouse mang đến giải pháp mạnh mẽ cho nhu cầu dữ liệu hiện đại. 

Data lakehouse là lựa chọn thuyết phục cho các đội dữ liệu muốn đơn giản hóa bức tranh dữ liệu và nâng cao năng lực phân tích.

Khám phá khóa học miễn phí Understanding Data Engineering để tìm hiểu thêm về data lakehouse và các công nghệ kỹ thuật dữ liệu mới nổi khác.