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Data Lakehouse

Data Lakehouse: Skalierbarer Speicher mit Warehouse-Leistung

Haben Sie Schwierigkeiten, sich zwischen der Flexibilität von Data Lakes und der Leistung von Data Warehouses zu entscheiden? Was wäre, wenn Sie sich gar nicht entscheiden müssten? Das Data Lakehouse erweist sich als beeindruckender Ansatz für das Datenmanagement, der erheblich verbessert, wie Unternehmen ihr wertvollstes Gut speichern, verarbeiten und analysieren. Da Unternehmen zunehmend vielfältige Datentypen erzeugen – von strukturierten Transaktionsdatensätzen bis hin zu unstrukturierten IoT-Sensordaten –, stoßen traditionelle Architekturen an ihre Grenzen. Das Data Lakehouse erweist sich als die Lösung, die diese Lücke schließt und beispiellose Flexibilität bietet, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Was ist ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist eine moderne, offene Datenmanagement-Architektur, die die Flexibilität, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit von Data Lakes mit den Datenmanagement-Fähigkeiten und ACID-Transaktionen von Data Warehouses kombiniert. Dieser hybride Ansatz ermöglicht sowohl Business-Intelligence-(BI)- als auch Machine-Learning-(ML)-Operationen auf allen Datentypen innerhalb einer einzigen, einheitlichen Plattform.

Im Gegensatz zu traditionellen zweistufigen Architekturen, die separate Systeme für unterschiedliche Datentypen erfordern, schafft ein Data Lakehouse eine einzige Quelle der Wahrheit, in der strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten koexistieren. Die Architektur nutzt kostengünstigen Cloud-Objektspeicher (ähnlich wie Data Lakes) und implementiert gleichzeitig Datenstrukturen und Verwaltungsfunktionen (ähnlich wie Data Warehouses) direkt auf dieser Speicherebene.

Zu den wichtigsten definierenden Merkmalen gehören:

Einheitlicher Speicher: Alle Datentypen werden in offenen Formaten auf kostengünstigem Objektspeicher gespeichert
ACID-Transaktionen: Gewährleistung von Datenzuverlässigkeit und -konsistenz
Schema-Durchsetzung: Aufrechterhaltung von Datenqualität und -struktur bei Bedarf
Unterstützung mehrerer Workloads: Ermöglicht BI, Analysen, Data Science und ML auf derselben Plattform
Offene Standards: Nutzung von Formaten wie Parquet und Technologien wie Apache Iceberg

Wie funktioniert ein Data Lakehouse?

Kern-Technologie-Stack

Die Data-Lakehouse-Architektur stützt sich auf mehrere wichtige technologische Fortschritte, die diesen einheitlichen Ansatz ermöglichen:

Metadatenebenen: Technologien wie Delta Lake, Apache Iceberg und Apache Hudi liegen auf offenen Dateiformaten (wie Parquet) und verfolgen, welche Dateien zu verschiedenen Tabellenversionen gehören. Diese Ebenen bieten umfangreiche Verwaltungsfunktionen, darunter ACID-konforme Transaktionen, Time-Travel-Funktionen, Schema-Durchsetzung und -Weiterentwicklung sowie Datenvalidierung.

Hochleistungs-Abfrage-Engines: Moderne Abfrage-Engines ermöglichen die hochperformante SQL-Ausführung direkt auf Data Lakes durch verschiedene Optimierungen, darunter das Caching von häufig genutzten Daten in RAM/SSDs, Datenlayout-Optimierungen, die häufig abgerufene Daten zusammenführen, zusätzliche Datenstrukturen wie Statistiken und Indizes sowie vektorisierte Ausführung auf modernen CPUs.

Offene Datenformate: Die Verwendung offener Formate wie Parquet und ORC erleichtert Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieuren den Zugriff auf Daten mit beliebten Tools wie pandas, TensorFlow, PyTorch und Spark DataFrames, ohne komplexe Datenbewegungs- oder Transformationsprozesse.

Medallion-Architektur

Ein typisches Data Lakehouse implementiert eine Medallion-Architektur mit drei unterschiedlichen Ebenen:

Bronze-Ebene (Rohdaten): Diese Ingestion-Ebene empfängt Batch- oder Streaming-Daten aus verschiedenen Quellen in mehreren Formaten. Daten werden in ihrer rohen, unverarbeiteten Form gespeichert, wobei die vollständige Treue zur Originalquelle erhalten bleibt und gleichzeitig Schema-on-Read-Flexibilität ermöglicht wird.

Silver-Ebene (Bereinigt und konform): Die Verarbeitungsebene wendet Datenqualitätsregeln an, standardisiert Formate und führt erste Transformationen durch. Dadurch entstehen saubere, validierte Datensätze, während detaillierte Prüfpfade und Informationen zur Datenherkunft erhalten bleiben.

Gold-Schicht (Business-Ready): Die finale Schicht stellt saubere, angereicherte Daten bereit, die für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind. Tabellen werden mit geeigneten Datenlayouts und Optimierungen entworfen, um sowohl analytische Abfragen als auch Machine-Learning-Workloads effizient zu bedienen.

Datenverarbeitungsfähigkeiten

Echtzeitverarbeitung: Data Lakehouses unterstützen die Aufnahme und Verarbeitung von Streaming-Daten und ermöglichen Echtzeitanalysen sowie sofortige Erkenntnisse. Dadurch entfällt in vielen Szenarien die Notwendigkeit separater Message-Busse wie Kafka.

Batch-Verarbeitung: Traditionelle Batch-Verarbeitungsfähigkeiten bewältigen groß angelegte Analysen historischer Daten und komplexe Transformationen, die keine Echtzeitausführung erfordern.

Interaktive Analytik: Benutzer können Ad-hoc-Abfragen und explorative Datenanalysen direkt im Lakehouse durchführen, ohne Daten in separate Analysesysteme zu verschieben.

Delta Lake: Die Grundlage moderner Data Lakehouses

Delta Lake hat sich als eine der wichtigsten Technologien etabliert, die moderne Data-Lakehouse-Architekturen antreiben. Als Open-Source-Speicherframework schließt Delta Lake die Lücke zwischen Data Lakes und Data Warehouses, indem es Zuverlässigkeit, Performance und Governance in den Data-Lake-Speicher bringt.

Was ist Delta Lake?

Delta Lake ist eine Open-Source-Speicherschicht, die auf bestehenden Data Lakes läuft und ACID-Transaktionen, skalierbare Metadatenverarbeitung sowie einheitliche Streaming- und Batch-Datenverarbeitung bereitstellt. Ursprünglich von Databricks entwickelt und inzwischen von der Linux Foundation gepflegt, verwandelt Delta Lake unzuverlässige Data Lakes in zuverlässige Data Lakehouses, indem es eine Transaktionsprotokollschicht auf Cloud-Objektspeicher aufsetzt.

Im Kern speichert Delta Lake Daten im Parquet-Format und führt gleichzeitig ein Transaktionsprotokoll, das alle an den Daten vorgenommenen Änderungen nachverfolgt. Dieses Transaktionsprotokoll ist die zentrale Innovation, die ACID-Eigenschaften, Time Travel und andere erweiterte Funktionen ermöglicht, die zuvor nur in traditionellen Data Warehouses verfügbar waren.

Wichtige Funktionen und Fähigkeiten

ACID-Transaktionen: Delta Lake bietet vollständige Unterstützung für ACID-Transaktionen und gewährleistet Datenzuverlässigkeit selbst bei gleichzeitigen Lese- und Schreibvorgängen. Dies beseitigt die Probleme mit Datenbeschädigung, die in traditionellen Data Lakes auftreten können, wenn mehrere Prozesse gleichzeitig auf dieselben Daten zugreifen.

Time Travel und Versionierung: Jede Operation an einer Delta-Tabelle erstellt eine neue Version, sodass Benutzer auf historische Versionen ihrer Daten zugreifen können. Diese Fähigkeit ermöglicht Datenwiederherstellung, Auditing, die Reproduktion von Experimenten und das Zurückrollen problematischer Änderungen – Funktionen, die für Data Governance und Compliance entscheidend sind.

Schema-Durchsetzung und -Evolution: Delta Lake verhindert, dass fehlerhafte Daten geschrieben werden, indem es die Schema-Validierung erzwingt. Wenn sich Schemas ändern müssen, unterstützt Delta Lake eine kontrollierte Schema-Evolution, sodass Tabellen sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen können, während die Datenqualität erhalten bleibt.

Einheitliche Batch- und Streaming-Verarbeitung: Delta Lake ermöglicht sowohl Batch- als auch Streaming-Workloads, gleichzeitig aus denselben Tabellen zu lesen und in sie zu schreiben. Dadurch entfällt die Notwendigkeit separater Systeme und komplexer Datensynchronisationsprozesse, was Echtzeitanalysen auf kontinuierlich aktualisierten Daten ermöglicht.

Skalierbare Metadatenverarbeitung: Im Gegensatz zu traditionellem dateibasiertem Speicher, der bei einer großen Anzahl von Dateien langsam wird, verarbeitet Delta Lake Metadaten für Tabellen mit Millionen von Dateien und Milliarden von Objekten effizient und hält die Abfrageperformance im großen Maßstab hoch.

Datenqualitätsfunktionen: Delta Lake unterstützt Erwartungen und Constraints, die die Datenqualität während Schreibvorgängen automatisch validieren und verhindern, dass beschädigte oder ungültige Daten in das Lakehouse gelangen.

Wie Delta Lake die Data-Lakehouse-Architektur antreibt

Delta Lake dient als Speichergrundlage, die das Data-Lakehouse-Konzept praktikabel und zuverlässig macht:

Zuverlässigkeitsschicht: Traditionelle Data Lakes leiden unter Konsistenzproblemen, fehlgeschlagenen Schreibvorgängen und Datenkorruption. Das Transaktionsprotokoll von Delta Lake stellt sicher, dass alle Vorgänge atomar und konsistent sind, und bietet die Zuverlässigkeit, die Unternehmens-Workloads erfordern.

Leistungsoptimierung: Delta Lake umfasst integrierte Optimierungsfunktionen wie Data Skipping, Z-Ordering und automatische Dateikompaktierung, die die Abfrageleistung drastisch verbessern. Diese Optimierungen erfolgen transparent, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Governance und Compliance: Mit Funktionen wie Audit-Trails, Time Travel und Schema Enforcement ermöglicht Delta Lake Unternehmen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und eine ordnungsgemäße Data Governance aufrechtzuerhalten—etwas, das mit traditionellen Data Lakes schwierig oder unmöglich war.

Multi-Engine-Unterstützung: Delta-Lake-Tabellen können von mehreren Verarbeitungs-Engines genutzt werden, darunter Apache Spark, Apache Flink, Trino und andere, wodurch Flexibilität bei der Tool-Auswahl geboten wird, während die Datenkonsistenz erhalten bleibt.

Data Lakehouse vs. Data Lake vs. Data Warehouse

Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen drei Architekturen hilft zu verdeutlichen, wann ein Data-Lakehouse-Ansatz gewählt werden sollte:

Funktion	Data Warehouse	Data Lake	Data Lakehouse
Datenstruktur	Schema-on-write	Schema-on-read	Schema-on-read und Schema-on-write
Datentypen	Nur strukturiert	Alle Typen	Alle Typen
Transaktionsunterstützung	Begrenzt	Vollständig (ACID)	Vollständig (ACID)
Leistung	Schnelle SQL-Abfragen	Variable Leistung	Nahezu Warehouse-Geschwindigkeit
Kosten	Hoch bei Skalierung	Niedriger Speicher, variable Rechenleistung	Niedriger Speicher, optimierte Rechenleistung

Vorteile und Herausforderungen von Data Lakehouse

Vorteile von Data Lakehouse

Einfache Architektur: Beseitigt die Komplexität der Wartung separater Data-Warehouse- und Data-Lake-Systeme, reduziert den operativen Aufwand und den Bedarf an mehreren ETL-Prozessen, die Dateninkonsistenzen verursachen können.

Optimierte Kosten: Nutzt kostengünstigen Objektspeicher und bietet gleichzeitig leistungsstarke Abfragefunktionen, wodurch die Gesamtbetriebskosten im Vergleich zur Skalierung traditioneller Data Warehouses erheblich gesenkt werden.

Verbesserte Datenqualität: Implementiert Schema Enforcement und ACID-Transaktionen, um die Datenintegrität zu wahren, während die Flexibilität erhalten bleibt, unterschiedliche Datentypen und sich entwickelnde Schemata zu verarbeiten.

Verbesserte Zusammenarbeit: Ermöglicht Data Engineers, Analysten und Data Scientists, auf derselben Plattform mit denselben Daten zu arbeiten, und baut traditionelle Silos zwischen verschiedenen Datenteams ab.

Echtzeitfähigkeiten: Unterstützt sowohl Batch- als auch Streaming-Workloads und ermöglicht Echtzeitanalysen und unmittelbare Erkenntnisse ohne komplexe Datenbewegungen zwischen Systemen.

Reduzierte Datenduplizierung: Bietet eine einzige Quelle der Wahrheit, die die Notwendigkeit beseitigt, mehrere Kopien von Daten über verschiedene Systeme hinweg zu pflegen, wodurch die Konsistenz verbessert und Speicherkosten reduziert werden.

Herausforderungen von Data Lakehouse

Technische Komplexität: Der Aufbau und die Wartung eines Data Lakehouse erfordern Fachwissen in mehreren Technologien und eine sorgfältige Architekturplanung, um Leistungsengpässe zu vermeiden und eine ordnungsgemäße Governance sicherzustellen.

Überlegungen zum Vendor Lock-In: Obwohl auf offenen Standards aufgebaut, können einige verwaltete Lakehouse-Lösungen Abhängigkeiten von bestimmten Cloud-Anbietern oder Technologieanbietern schaffen.

Leistungsoptimierung: Das Erreichen optimaler Leistung erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit für Datenpartitionierung, Dateigrößen, Indexierungsstrategien und Techniken zur Abfrageoptimierung.

Migrationskomplexität: Unternehmen mit bestehender Dateninfrastruktur stehen vor komplexen Migrationspfaden, die sorgfältige Planung erfordern, um Geschäftsunterbrechungen zu vermeiden.

Anwendungsfälle von Data Lakehouse

Mit ihrer Fähigkeit, die Skalierbarkeit von Data Lakes mit der Leistung von Data Warehouses zu kombinieren, zeigen Data Lakehouses Wirkung in verschiedenen Branchen, darunter:

Gesundheitswesen: Data Lakehouses integrieren unterschiedliche Datenquellen—wie elektronische Gesundheitsakten, medizinische Bildgebung und Wearables—, um einen umfassenden Blick auf die Gesundheit von Patienten zu ermöglichen. Diese Integration ermöglicht prädiktive Analysen zur Früherkennung von Krankheiten, personalisierte Behandlungspläne und eine effiziente Ressourcenzuweisung.
Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute nutzen Data Lakehouses, um Daten aus Transaktionen, Marktdaten-Feeds und Kundeninteraktionen zu aggregieren und zu analysieren. Diese umfassende Datenanalyse verbessert Modelle zur Risikobewertung, optimiert Algorithmen zur Betrugserkennung und unterstützt Bemühungen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, wodurch die gesamten Finanzabläufe gestärkt werden.
Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Data Lakehouses, um Daten aus Kassensystemen, E-Commerce-Plattformen und Kundenbindungsprogrammen zu konsolidieren. Dieser einheitliche Datenansatz ermöglicht personalisierte Marketingstrategien, dynamische Preismodelle und Bestandsoptimierung, wodurch Kundenerlebnisse und betriebliche Effizienz verbessert werden.
Fertigung: In der Fertigung integrieren Data Lakehouses Daten aus Sensoren, Produktionslinien und Lieferketten. Diese Integration unterstützt vorausschauende Wartung, indem Muster von Geräteverschleiß identifiziert und rechtzeitige Eingriffe geplant werden, wodurch Ausfallzeiten reduziert und Produktionsprozesse optimiert werden.
…und vieles mehr.

Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform, die unterschiedliche Datentypen und Analyse-Workloads unterstützt, ermöglichen Data Lakehouses Unternehmen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Innovation voranzutreiben.

Die nächste Evolution: Vector Data Lake

Was ist Vector Data Lake?

Da Unternehmen zunehmend KI- und Machine-Learning-Workflows einsetzen, stehen sie vor einer beispiellosen Herausforderung: Täglich, monatlich und jährlich werden enorme Mengen unstrukturierter Daten erzeugt—von Dokumenten und Bildern bis hin zu Audiodateien und Sensordaten. Um Erkenntnisse aus diesen unstrukturierten Daten zu gewinnen, müssen Unternehmen sie in Vektor-Embeddings umwandeln, die semantische Bedeutung erfassen und ähnlichkeitbasierte Analysen ermöglichen.

Vector Data Lake ist speziell für die Speicherung und Verarbeitung von Vektor-Embeddings in enormem Umfang und zu niedrigen Kosten optimiert. Da Unternehmen Terabytes und Petabytes unstrukturierter Daten erzeugen, die in Vektoren umgewandelt werden müssen, um KI-Erkenntnisse zu erschließen, bietet Vector Data Lake eine kosteneffiziente Alternative zu spezialisierten Vektordatenbanken für groß angelegte Offline-Analyse-Workloads. Während Vektordatenbanken hervorragende Leistung für Echtzeit-Anwendungsfälle bieten, wird die Speicherung und Verarbeitung von Terabytes an Vektoren extrem teuer. Vector Data Lake löst dies, indem es eine kostenoptimierte Lösung für Unternehmen bereitstellt, die im Austausch für drastisch niedrigere Kosten eine höhere Latenz tolerieren können.

Kernfunktionen von Vector Data Lake

Einheitlicher Daten-Stack: Vector Data Lake verbindet nahtlos Online- und Offline-Datenschichten mit konsistenten Formaten und effizienter Speicherung. Das bedeutet, dass Sie Daten zwischen Hot- und Cold-Tiers verschieben können, ohne sie neu zu formatieren oder komplexe Migrationen durchzuführen, wodurch ein wirklich einheitlicher Ansatz für das Management von Vektordaten entsteht.

Kompatibles Compute-Ökosystem: Vector Data Lake wurde so entwickelt, dass es nativ mit Frameworks wie Spark und Ray funktioniert, und unterstützt alles von Vektorsuche bis hin zu traditionellem ETL und Analytics. Diese Kompatibilität bedeutet, dass Ihre bestehenden Datenteams mit Vektordaten unter Verwendung der Tools arbeiten können, die sie bereits kennen, wodurch der Bedarf an spezialisiertem Fachwissen zu Vektordatenbanken entfällt.

Kostenoptimierte Architektur: Das System verwaltet die Datenplatzierung intelligent – heiße Daten bleiben für schnellen Zugriff auf SSD oder NVMe, während kalte Daten automatisch in Objektspeicher wie S3 verschoben werden. Intelligente Indexierungs- und Speicherstrategien halten I/O bei Bedarf schnell und machen gleichzeitig die Speicherkosten vorhersehbar und erschwinglich.

Data Lakehouse vs. Vector Data Lake vs Vector Database

Während Data Lakehouses, Vector Data Lakes und Vektordatenbanken alle riesige Datensätze und Analysen verarbeiten, sind sie für völlig unterschiedliche Anforderungen konzipiert – Data Lakehouses konzentrieren sich auf Flexibilität und Governance, Vector Data Lakes priorisieren günstigen Speicher im großen Maßstab, und bei Vector Databases dreht sich alles um Geschwindigkeit:

Funktion	Data Lakehouse	Vector Data Lake	Vector Database
Primäre Datentypen	Strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert	Vektor-Embeddings + alle traditionellen Datentypen	Primär Vektor-Embeddings
Abfragetypen	SQL-Analysen, BI-Reporting, ML-Training	Semantische Suche, Ähnlichkeitsanalyse, Vektoranalysen	Echtzeit-Ähnlichkeitssuche, nächste Nachbarn
Latenz	Nahe Echtzeit bis Batch	Batch-optimiert, höhere Latenz akzeptabel	Ultraniedrige Latenz (ms)
Kostenmodell	Für allgemeine Analyse-Workloads optimiert	Extrem niedrige Kosten für massiven Vektorspeicher	Höhere Kosten für Performance
Compute-Frameworks	Spark, SQL-Engines, ML-Frameworks	Spark, Ray, vektorbewusste Verarbeitung	Spezialisierte Vektor-Engines (FAISS, Pinecone usw.)
Anwendungsfälle	Business Intelligence, Data Science, Reporting	Historische Dokumentenanalyse, Batch-Ähnlichkeit, Trendanalyse	Echtzeit-Empfehlungen, Chatbots, Live-Suche
Speicherebenen	Heiß/warm/kalt für alle Datentypen	Heiße Vektoren (SSD/NVMe), kalte Vektoren (Objektspeicher)	Primär heißer Speicher, optimierte Indizes
Skalierung	Horizontale Skalierung, Multi-Cloud	Massive horizontale Skalierung, cloud-nativ	Vertikal + horizontal, zweckgebunden
ACID-Eigenschaften	Vollständige Unterstützung der ACID-Konformität	Eingeschränkte ACID, eventual consistency	Eingeschränkte ACID, Fokus auf Verfügbarkeit
Data Governance	Umfassender Katalog, Nachverfolgung der Datenherkunft	Grundlegende Governance, stark metadatenorientiert	Minimale Governance-Fähigkeiten

FAQs

1. Was ist der wichtigste Vorteil eines Data Lakehouse gegenüber einem Data Lake?

Ein Data Lakehouse bietet Unterstützung für ACID-Transaktionen und Schema-Durchsetzung und gewährleistet so Datenzuverlässigkeit und Performance für Analysen, die in traditionellen Data Lakes typischerweise fehlen.

2. Kann ein Data Lakehouse ein Data Warehouse ersetzen?

Während ein Data Lakehouse viele der gleichen Workloads wie ein Data Warehouse bewältigen kann, entscheiden sich einige Organisationen möglicherweise dafür, beide Systeme zu nutzen, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.

3. Welche Tools werden häufig mit Data Lakehouses verwendet?

Gängige Tools sind Delta Lake für Metadatenmanagement, Apache Spark für Datenverarbeitung sowie verschiedene BI- und Machine-Learning-Plattformen für Analysen.

4. Sind Data Lakehouses für Echtzeitanalysen geeignet?

Ja, Data Lakehouses unterstützen Echtzeit-Datenaufnahme und -Abfragen und eignen sich damit für Echtzeitanalyse-Anwendungen.

5. Wie handhaben Data Lakehouses Data Governance?

Data Lakehouses integrieren Metadatenschichten, die Schemata durchsetzen, die Datenherkunft nachverfolgen und Zugriffskontrollen unterstützen, wodurch eine robuste Data Governance gewährleistet wird.

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