Book: Practical Lakehouse Architecture Designing and Implementing Modern Data Platforms at Scale Final Release Chapter 1: Introduction to Data Architecture, Data Platforms, and Lakehouse Fundamentals В этой главе мы углубимся в фундаментальные концепции архитектуры данных, платформ данных и новой тенденции архитектуры lakehouse. Мы рассмотрим основные компоненты платформы данных, их взаимосвязь и то, как архитектура данных играет решающую роль в создании успешной платформы данных. Понимая эти понятия, вы будете лучше подготовлены, чтобы оценить необходимость современных архитектурных образцов, таких как озерные дома, и их преимущества. Архитектура данных: эволюция технологических технологий за последние несколько десятилетий эволюционировала экспоненциально, изменив наш образ жизни, работы и общения. Цифровой век породил беспрецедентное количество данных, что делает необходимым наличие надежной архитектуры данных для эффективного управления и использования этой информации. Под архитектурой данных понимается проектирование и организация информационных ресурсов компании, включая хранение, обработку и безопасность. Важно понимать развитие технологий, чтобы оценить значимость архитектуры данных и ее влияние на современные платформы данных. Потребность в личной парадигме По мере того, как технологии продолжают развиваться, жизненно важно разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Book: Practical Lakehouse Architecture Designing and Implementing Modern Data Platforms at Scale Final Release Chapter 1: Introduction to Data Architecture, Data Platforms, and Lakehouse Fundamentals In this chapter, we will delve into the fundamental concepts of data architecture, data platforms, and the emerging trend of lakehouse architecture. We will explore the core components of a data platform, their interconnectedness, and how data architecture plays a crucial role in building a successful data platform. By understanding these concepts, you will be better equipped to appreciate the need for modern architectural patterns like lakehouses and their benefits. Data Architecture: The Evolution of Technology Technology has evolved exponentially over the past few decades, transforming the way we live, work, and communicate. The digital age has given rise to an unprecedented amount of data, making it imperative to have a robust data architecture to manage and utilize this information effectively. Data architecture refers to the design and organization of a company's data assets, including storage, processing, and security. It is essential to understand the evolution of technology to appreciate the significance of data architecture and its impact on modern data platforms. The Need for a Personal Paradigm As technology continues to advance, it is vital to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. télécharger le fichier pdf 下载 pdf 文件 descargar archivo pdf تنزيل ملف pdf Scarica il file pdf PDFファイルをダウンロード descarregar ficheiro pdf pobierz plik pdf download pdf file скачать файл PDF PDF-Datei herunterladen להוריד קובץ PDF pdf 파일 다운로드 download pdf file pdf dosyasını indir
Esta guía breve pero completa explica cómo implementar una arquitectura de almacenamiento de datos para implementar plataformas de datos modernas. Aborda el diseño, los desafíos y las mejores prácticas para la implementación de lakehouse y proporciona información clave sobre cómo el uso de lakehouse puede afectar a su plataforma de datos, desde la administración de datos estructurados y no estructurados y el soporte de escenarios de uso de BI y AIML hasta la garantía de una gestión de datos y medidas de seguridad más rigurosas. La arquitectura de Lakehouse es uno de estos ejemplos arquitectónicos contemporáneos que se ha desarrollado en los últimos años. Se ha convertido en una opción popular para los arquitectos de datos que diseñan plataformas de datos. En el capítulo 1, le explicaré los conceptos básicos relacionados con la arquitectura de datos, la plataforma de datos y sus componentes principales, así como cómo la arquitectura de datos ayuda a crear la plataforma de datos. Una vez que entienda esto, explicaré por qué se necesitan nuevas plantillas arquitectónicas como el lakehouse, los fundamentos del lakehouse, sus características y las ventajas de implementar una plataforma de datos utilizando la arquitectura lakehouse. Terminaré el capítulo con palabras clave para resumir todo lo que discutimos y ayudarles a recordar los puntos clave leyendo los capítulos siguientes en este libro. Este libro está dirigido a todos los profesionales de procesamiento de datos que manejan grandes cantidades de datos y son responsables del desarrollo e implementación de plataformas de datos de última generación. Este libro es una guía exhaustiva para los arquitectos de datos y puede ayudarlos a comprender las consideraciones clave, establecer principios de diseño y tomar decisiones importantes al implementar una plataforma de datos. Para los ingenieros de procesamiento de datos, este libro les ayudará a comprender conceptos clave como los formatos de tablas abiertas, la evolución de los circuitos y los viajes en el tiempo que pueden utilizar en la implementación de transportadores de datos. Otras personalidades de la información, como analistas de datos y especialistas en análisis de datos, aprenden sobre temas tan importantes como la gestión de datos en leuckhouse, la detección de datos, el control de acceso y el procesamiento de datos confidenciales.
Ce guide concis mais complet explique comment mettre en œuvre une architecture de stockage de données pour mettre en œuvre des plates-formes de données modernes. Il traite des questions de conception, des défis et des meilleures pratiques de mise en œuvre de lakehouse et fournit des informations clés sur la façon dont l'utilisation de lakehouse peut affecter votre plateforme de données, de la gestion des données structurées et non structurées à la prise en charge des scénarios d'utilisation de BI et AIML, en passant par une gestion plus rigoureuse des données et des mesures de sécurité. L'architecture de Lakehouse est l'un de ces exemples architecturaux modernes qui a évolué au cours des dernières années. C'est devenu un choix populaire pour les architectes de données qui conçoivent des plates-formes de données. Au chapitre 1, je vais discuter des concepts de base liés à l'architecture de données, à la plate-forme de données et à ses principaux composants, ainsi que de la façon dont l'architecture de données aide à créer une plate-forme de données. Une fois que vous l'aurez compris, j'expliquerai pourquoi de nouveaux modèles architecturaux sont nécessaires, tels que le lakehouse, les bases du lakehouse, ses caractéristiques et les avantages de la mise en œuvre d'une plate-forme de données utilisant l'architecture du lakehouse. Je terminerai le chapitre avec des mots clés pour résumer tout ce que nous discutons et vous aider à vous souvenir des points clés en lisant les chapitres suivants de ce livre. Ce livre est destiné à tous les professionnels du traitement des données qui traitent de grandes quantités de données et sont responsables du développement et de la mise en œuvre des plates-formes de données modernes. Ce livre est un guide complet pour les architectes de données et peut les aider à comprendre les principales considérations, à établir des principes de conception et à prendre des décisions importantes lors de la mise en œuvre d'une plate-forme de données. Pour les ingénieurs en informatique, ce livre les aidera à comprendre les concepts clés tels que les formats de tables ouvertes, l'évolution des schémas et les voyages dans le temps qu'ils peuvent utiliser dans la mise en œuvre des pipelines de données. D'autres personnes informationnelles, telles que les analystes de données et les spécialistes de l'analyse des données, en apprennent davantage sur des sujets importants tels que la gestion des données dans une maison blanche, la détection des données, le contrôle d'accès et le traitement des données sensibles.
В этом кратком, но всестороннем руководстве объясняется, как внедрить архитектуру хранилища данных для реализации современных платформ данных. В нем рассматриваются вопросы проектирования, проблемы и передовые практики внедрения lakehouse и дается ключевая информация о том, как использование lakehouse может повлиять на вашу платформу данных, от управления структурированными и неструктурированными данными и поддержки сценариев использования BI и AIML до обеспечения более строгого управления данными и мер безопасности. Архитектура Лейкхауса является одним из таких современных архитектурных образцов, который развивался в последние несколько лет. Это стало популярным выбором для архитекторов данных, которые проектируют платформы данных. В главе 1 я расскажу вам об основных концепциях, связанных с архитектурой данных, платформой данных и ее основными компонентами, а также о том, как архитектура данных помогает создавать платформу данных. Как только вы поймете это, я объясню, почему необходимы новые архитектурные шаблоны, такие как lakehouse, основы lakehouse, его характеристики и преимущества реализации платформы данных с использованием архитектуры lakehouse. Я завершу главу ключевыми словами, чтобы обобщить все, что мы обсуждаем, и помочь вам вспомнить ключевые моменты, читая последующие главы в этой книге. Эта книга предназначена для всех специалистов по обработке данных, которые обрабатывают большие объемы данных и отвечают за разработку и внедрение современных платформ данных. Эта книга является исчерпывающим руководством для архитекторов данных и может помочь им понять ключевые соображения, установить принципы проектирования и принять важные решения при внедрении платформы данных. Для инженеров по обработке данных эта книга поможет им понять ключевые концепции, такие как форматы открытых таблиц, эволюция схем и путешествия во времени, которые они могут использовать при реализации конвейеров данных. Другие информационные персоны, такие как аналитики данных и специалисты по анализу данных, узнают о таких важных темах, как управление данными в лейкхаусе, обнаружение данных, контроль доступа и обработка конфиденциальных данных.
This concise yet comprehensive guide explains how to adopt a data lakehouse architecture to implement modern data platforms. It reviews the design considerations, challenges, and best practices for implementing a lakehouse and provides key insights into the ways that using a lakehouse can impact your data platform, from managing structured and unstructured data and supporting BI and AIML use cases to enabling more rigorous data governance and security measures. Lakehouse architecture is one such modern architectural pattern that has evolved in the last few years. It has become a popular choice for data architects who are designing data platforms. In the Chapter 1, I’ll introduce you to fundamental concepts related to data architecture, data platform and its core components, and how data architecture helps build a data platform. Once you have understood these, I’ll explain why there is a need for new architectural patterns like lakehouse, lakehouse fundamentals, its characteristics, and the benefits of implementing a data platform using lakehouse architecture. I’ll conclude the chapter with key takeaways to summarize everything we discuss and help you remember the key points while reading the subsequent chapters in this book. This book is for all data practitioners who handle large volumes of data and are responsible for designing and implementing modern data platforms. This book is a comprehensive guide for data architects and can help them understand key considerations, establish design principles, and make critical decisions when implementing a data platform. For data engineers, this book will help them understand key concepts like open table formats, schema evolution, and time travel, which they can leverage when implementing data pipelines. Other data personas, like data analysts and data scientists, will learn about crucial topics like lakehouse data management, data discovery, access control, and sensitive data handling.
Neste breve mas completo manual explica como implementar a arquitetura de armazenamento de dados para a implementação de plataformas de dados modernas. Ele aborda a concepção, os problemas e as melhores práticas de implementação da lakehouse e fornece informações-chave sobre como o uso da lakehouse pode afetar sua plataforma de dados, desde gerenciamento de dados estruturados e não estruturados e suporte de cenários de uso de BI e AIML até garantir uma gestão mais rigorosa dos dados e medidas de segurança. A arquitetura de Lakehouse é um desses modelos arquitetônicos modernos que se desenvolveu nos últimos anos. Tornou-se uma escolha popular para arquitetos de dados que projetam plataformas de dados. No capítulo 1, falarei sobre os principais conceitos relacionados à arquitetura de dados, plataforma de dados e seus principais componentes, e como a arquitetura de dados ajuda a criar uma plataforma de dados. Assim que você entender isso, eu vou explicar por que são necessários novos modelos arquitetônicos, tais como lakehouse, fundamentos lakehouse, suas características e os benefícios da implementação da plataforma de dados usando a arquitetura lakehouse. Vou terminar o capítulo com palavras-chave para resumir tudo o que estamos discutindo e ajudá-lo a recordar os pontos-chave ao ler os capítulos seguintes neste livro. Este livro é destinado a todos os especialistas em processamento de dados que processam grandes quantidades de dados e são responsáveis pelo desenvolvimento e implementação de plataformas de dados modernas. Este livro é um guia abrangente para os arquitetos de dados e pode ajudá-los a entender as considerações essenciais, estabelecer os princípios de design e tomar decisões importantes na implementação da plataforma de dados. Para os engenheiros de processamento de dados, este livro irá ajudá-los a entender conceitos essenciais, tais como formatos de tabelas abertas, a evolução dos circuitos e viagens no tempo que eles podem usar na implementação de linhas de montagem de dados. Outras pessoas da informação, como analistas de dados e especialistas em análise de dados, aprenderão sobre temas importantes como gestão de dados em lakehouse, detecção de dados, controle de acesso e processamento de dados confidenciais.
Dieser kurze, aber umfassende Leitfaden erklärt, wie Sie eine Data Warehouse-Architektur implementieren, um moderne Datenplattformen zu implementieren. Es befasst sich mit Designfragen, Herausforderungen und Best Practices für die Implementierung von Lakehouse und liefert wichtige Informationen darüber, wie sich die Verwendung von Lakehouse auf Ihre Datenplattform auswirken kann, von der Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten und der Unterstützung von BI- und AIML-Anwendungsfällen bis hin zu strengeren Datenmanagement- und Sicherheitsmaßnahmen. Die Architektur von Leukhaus ist eines dieser modernen architektonischen Muster, die sich in den letzten Jahren entwickelt haben. Es ist zu einer beliebten Wahl für Datenarchitekten geworden, die Datenplattformen entwerfen. In Kapitel 1 werde ich Ihnen die grundlegenden Konzepte im Zusammenhang mit der Datenarchitektur, der Datenplattform und ihren Kernkomponenten erläutern und wie die Datenarchitektur beim Aufbau der Datenplattform hilft. Sobald Sie dies verstanden haben, werde ich erklären, warum neue Architekturvorlagen wie Lakehouse, die Grundlagen von Lakehouse, seine Eigenschaften und die Vorteile der Implementierung einer Datenplattform mit Lakehouse-Architektur erforderlich sind. Ich werde das Kapitel mit Schlüsselwörtern abschließen, um alles, was wir diskutieren, zusammenzufassen und Ihnen zu helfen, sich an die wichtigsten Punkte zu erinnern, indem Sie die nachfolgenden Kapitel in diesem Buch lesen. Dieses Buch richtet sich an alle Datenspezialisten, die große Datenmengen verarbeiten und für die Entwicklung und Implementierung moderner Datenplattformen verantwortlich sind. Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für Datenarchitekten und kann ihnen helfen, die wichtigsten Überlegungen zu verstehen, Gestaltungsprinzipien festzulegen und wichtige Entscheidungen bei der Implementierung einer Datenplattform zu treffen. Für Dateningenieure wird dieses Buch ihnen helfen, Schlüsselkonzepte wie offene Tabellenformate, die Entwicklung von Diagrammen und Zeitreisen zu verstehen, die sie bei der Implementierung von Datenpipelines verwenden können. Andere Informationspersonen wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler lernen wichtige Themen wie das Datenmanagement im Leukhaus, die Datendetektion, die Zugangskontrolle und den Umgang mit sensiblen Daten kennen.