Data Lakehouse: almacenamiento escalable con rendimiento de nivel de almacén
Data Lakehouse: almacenamiento escalable con rendimiento de nivel de almacén
¿Te cuesta elegir entre la flexibilidad de los data lakes y el rendimiento de los data warehouses? ¿Y si no tuvieras que elegir en absoluto? El data lakehouse surge como un enfoque impresionante para la gestión de datos que mejora enormemente la forma en que las organizaciones almacenan, procesan y analizan su activo más valioso. A medida que las empresas generan tipos de datos cada vez más diversos —desde registros de transacciones estructurados hasta datos no estructurados de sensores IoT— las arquitecturas tradicionales están alcanzando sus límites. El data lakehouse surge como la solución que cierra esta brecha, ofreciendo una flexibilidad sin precedentes sin sacrificar el rendimiento.
¿Qué es un Data Lakehouse?
Un data lakehouse es una arquitectura moderna y abierta de gestión de datos que combina la flexibilidad, la eficiencia de costes y la escala de los data lakes con las capacidades de gestión de datos y las transacciones ACID de los data warehouses. Este enfoque híbrido permite operaciones tanto de inteligencia empresarial (BI) como de aprendizaje automático (ML) en todos los tipos de datos dentro de una plataforma única y unificada.
A diferencia de las arquitecturas tradicionales de dos niveles que requieren sistemas separados para distintos tipos de datos, un data lakehouse crea una única fuente de verdad donde coexisten datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La arquitectura aprovecha el almacenamiento de objetos en la nube de bajo coste (similar a los data lakes) al tiempo que implementa estructuras de datos y funciones de gestión (similares a los data warehouses) directamente sobre esta capa de almacenamiento.
Las características definitorias clave incluyen:
Almacenamiento unificado: Todos los tipos de datos almacenados en formatos abiertos en almacenamiento de objetos de bajo coste
Transacciones ACID: Garantizan la fiabilidad y coherencia de los datos
Aplicación de esquemas: Mantiene la calidad y estructura de los datos cuando es necesario
Soporte para múltiples cargas de trabajo: Permite BI, análisis, ciencia de datos y ML en la misma plataforma
Estándares abiertos: Uso de formatos como Parquet y tecnologías como Apache Iceberg
¿Cómo funciona un Data Lakehouse?
Pila tecnológica principal
La arquitectura de data lakehouse se basa en varios avances tecnológicos clave que hacen posible este enfoque unificado:
Capas de metadatos: Tecnologías como Delta Lake, Apache Iceberg y Apache Hudi se sitúan sobre formatos de archivo abiertos (como Parquet) y rastrean qué archivos pertenecen a diferentes versiones de tablas. Estas capas proporcionan funciones avanzadas de gestión, incluidas transacciones compatibles con ACID, capacidades de viaje en el tiempo, aplicación y evolución de esquemas, y validación de datos.
Motores de consulta de alto rendimiento: Los motores de consulta modernos permiten la ejecución de SQL de alto rendimiento directamente sobre data lakes mediante diversas optimizaciones, entre ellas el almacenamiento en caché de datos de uso frecuente en RAM/SSDs, optimizaciones de disposición de datos que agrupan los datos accedidos con frecuencia, estructuras de datos auxiliares como estadísticas e índices, y ejecución vectorizada en CPUs modernas.
Formatos de datos abiertos: El uso de formatos abiertos como Parquet y ORC facilita que los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático accedan a los datos utilizando herramientas populares como pandas, TensorFlow, PyTorch y Spark DataFrames sin procesos complejos de movimiento o transformación de datos.
Arquitectura medallion
Un data lakehouse típico implementa una arquitectura medallion con tres capas distintas:
Capa Bronze (datos sin procesar): Esta capa de ingesta recibe datos por lotes o en streaming de diversas fuentes en múltiples formatos. Los datos se almacenan en su forma bruta, sin procesar, manteniendo una fidelidad completa a la fuente original y permitiendo al mismo tiempo flexibilidad de esquema al leer.
Capa Silver (limpia y conforme): La capa de procesamiento aplica reglas de calidad de datos, estandariza formatos y realiza transformaciones iniciales. Esto crea conjuntos de datos limpios y validados, al tiempo que mantiene pistas de auditoría detalladas e información de linaje de datos.
Capa Gold (lista para el negocio): La capa final ofrece datos limpios y enriquecidos, optimizados para casos de uso específicos. Las tablas están diseñadas con disposiciones de datos y optimizaciones adecuadas para servir eficientemente tanto consultas analíticas como cargas de trabajo de aprendizaje automático.
Capacidades de procesamiento de datos
Procesamiento en tiempo real: Los data lakehouses admiten la ingesta y el procesamiento de datos en streaming, lo que permite análisis en tiempo real e insights inmediatos. Esto elimina la necesidad de buses de mensajes separados como Kafka en muchos escenarios.
Procesamiento por lotes: Las capacidades tradicionales de procesamiento por lotes manejan análisis de datos históricos a gran escala y transformaciones complejas que no requieren ejecución en tiempo real.
Analítica interactiva: Los usuarios pueden realizar consultas ad-hoc y análisis exploratorio de datos directamente en el lakehouse sin mover datos a sistemas analíticos separados.
Delta Lake: la base de los data lakehouses modernos
Delta Lake ha surgido como una de las tecnologías más críticas que impulsan las arquitecturas modernas de data lakehouse. Como framework de almacenamiento de código abierto, Delta Lake cierra la brecha entre los data lakes y los data warehouses al aportar confiabilidad, rendimiento y gobernanza al almacenamiento de data lake.
¿Qué es Delta Lake?
Delta Lake es una capa de almacenamiento de código abierto que se ejecuta sobre data lakes existentes y proporciona transacciones ACID, gestión escalable de metadatos y procesamiento unificado de datos en streaming y por lotes. Creado originalmente por Databricks y ahora mantenido por la Linux Foundation, Delta Lake transforma data lakes poco fiables en data lakehouses fiables al añadir una capa de registro de transacciones sobre el almacenamiento de objetos en la nube.
En esencia, Delta Lake almacena datos en formato Parquet mientras mantiene un registro de transacciones que rastrea todos los cambios realizados en los datos. Este registro de transacciones es la innovación clave que habilita propiedades ACID, viaje en el tiempo y otras funciones avanzadas que anteriormente solo estaban disponibles en los data warehouses tradicionales.
Características y capacidades clave
Transacciones ACID: Delta Lake proporciona soporte completo para transacciones ACID, lo que garantiza la confiabilidad de los datos incluso con lecturas y escrituras concurrentes. Esto elimina los problemas de corrupción de datos que pueden ocurrir en los data lakes tradicionales cuando varios procesos acceden a los mismos datos simultáneamente.
Viaje en el tiempo y control de versiones: Cada operación en una tabla Delta crea una nueva versión, lo que permite a los usuarios acceder a versiones históricas de sus datos. Esta capacidad permite la recuperación de datos, la auditoría, la reproducción de experimentos y la reversión de cambios problemáticos, funciones que son cruciales para la gobernanza de datos y el cumplimiento normativo.
Aplicación y evolución de esquemas: Delta Lake evita que se escriban datos incorrectos mediante la aplicación de la validación de esquemas. Cuando los esquemas necesitan cambiar, Delta Lake admite una evolución controlada de esquemas, lo que permite que las tablas se adapten a los requisitos empresariales cambiantes mientras mantienen la calidad de los datos.
Procesamiento unificado por lotes y en streaming: Delta Lake permite que las cargas de trabajo por lotes y en streaming lean y escriban simultáneamente en las mismas tablas. Esto elimina la necesidad de sistemas separados y procesos complejos de sincronización de datos, lo que permite analítica en tiempo real sobre datos actualizados continuamente.
Gestión escalable de metadatos: A diferencia del almacenamiento tradicional basado en archivos, que se vuelve lento con grandes cantidades de archivos, Delta Lake gestiona eficientemente los metadatos para tablas con millones de archivos y miles de millones de objetos, manteniendo un rendimiento rápido de las consultas a escala.
Funciones de calidad de datos: Delta Lake admite expectativas y restricciones que validan automáticamente la calidad de los datos durante las escrituras, evitando que datos corruptos o no válidos entren en el lakehouse.
Cómo Delta Lake impulsa la arquitectura de data lakehouse
Delta Lake sirve como la base de almacenamiento que hace que el concepto de data lakehouse sea práctico y confiable:
Capa de fiabilidad: Los lagos de datos tradicionales sufren problemas de consistencia, escrituras fallidas y corrupción de datos. El registro de transacciones de Delta Lake garantiza que todas las operaciones sean atómicas y consistentes, proporcionando la fiabilidad que requieren las cargas de trabajo empresariales.
Optimización del rendimiento: Delta Lake incluye funciones de optimización integradas como data skipping, Z-ordering y compactación automática de archivos que mejoran drásticamente el rendimiento de las consultas. Estas optimizaciones ocurren de forma transparente sin requerir intervención manual.
Gobernanza y cumplimiento: Con funciones como registros de auditoría, time travel y aplicación de esquemas, Delta Lake permite a las organizaciones cumplir con requisitos regulatorios y mantener una gobernanza de datos adecuada, algo que era difícil o imposible con los lagos de datos tradicionales.
Soporte para múltiples motores: Se puede acceder a las tablas de Delta Lake mediante múltiples motores de procesamiento, incluidos Apache Spark, Apache Flink, Trino y otros, proporcionando flexibilidad en la elección de herramientas mientras se mantiene la consistencia de los datos.
Data Lakehouse vs. lago de datos vs. almacén de datos
Comprender las diferencias entre estas tres arquitecturas ayuda a aclarar cuándo elegir un enfoque de Data Lakehouse:
| Característica | Almacén de datos | Lago de datos | Data Lakehouse |
|---|---|---|---|
| Estructura de datos | Esquema al escribir | Esquema al leer | Esquema al leer y esquema al escribir |
| Tipos de datos | Solo estructurados | Todos los tipos | Todos los tipos |
| Soporte transaccional | Limitado | Completo (ACID) | Completo (ACID) |
| Rendimiento | Consultas SQL rápidas | Rendimiento variable | Velocidad cercana a la de un almacén |
| Costo | Alto a escala | Almacenamiento de bajo costo, cómputo variable | Almacenamiento de bajo costo, cómputo optimizado |
Beneficios y desafíos de Data Lakehouse
Beneficios de Data Lakehouse
Arquitectura simple: Elimina la complejidad de mantener sistemas separados de almacén de datos y lago de datos, reduciendo la sobrecarga operativa y la necesidad de múltiples procesos ETL que pueden introducir inconsistencias en los datos.
Costo optimizado: Aprovecha el almacenamiento de objetos de bajo costo mientras proporciona capacidades de consulta de alto rendimiento, reduciendo significativamente el costo total de propiedad en comparación con el escalado tradicional de almacenes de datos.
Calidad de datos mejorada: Implementa la aplicación de esquemas y transacciones ACID para mantener la integridad de los datos mientras preserva la flexibilidad para manejar diversos tipos de datos y esquemas en evolución.
Colaboración mejorada: Permite que ingenieros de datos, analistas y científicos de datos trabajen en la misma plataforma con los mismos datos, rompiendo los silos tradicionales entre diferentes equipos de datos.
Capacidades en tiempo real: Admite cargas de trabajo tanto por lotes como de streaming, permitiendo análisis en tiempo real e información inmediata sin movimientos de datos complejos entre sistemas.
Reducción de la duplicación de datos: Proporciona una única fuente de verdad que elimina la necesidad de mantener múltiples copias de datos en diferentes sistemas, mejorando la consistencia y reduciendo los costos de almacenamiento.
Desafíos de Data Lakehouse
Complejidad técnica: Construir y mantener un Data Lakehouse requiere experiencia en múltiples tecnologías y una planificación cuidadosa de la arquitectura para evitar cuellos de botella de rendimiento y garantizar una gobernanza adecuada.
Consideraciones sobre la dependencia de proveedores: Aunque se basa en estándares abiertos, algunas soluciones lakehouse gestionadas pueden crear dependencias de proveedores de nube o proveedores de tecnología específicos.
Ajuste del rendimiento: Lograr un rendimiento óptimo requiere atención cuidadosa a la partición de datos, el dimensionamiento de archivos, las estrategias de indexación y las técnicas de optimización de consultas.
Complejidad de la migración: Las organizaciones con infraestructura de datos existente enfrentan rutas de migración complejas que requieren una planificación cuidadosa para evitar interrupciones del negocio.
Casos de uso de Data Lakehouse
Con su capacidad para combinar la escalabilidad de los data lakes con el rendimiento de los data warehouses, los data lakehouses están generando impacto en diversas industrias, entre ellas:
Healthcare: los data lakehouses integran diversas fuentes de datos—como historiales médicos electrónicos, imágenes médicas y dispositivos wearables—para proporcionar una visión integral de la salud del paciente. Esta integración permite análisis predictivos para la detección temprana de enfermedades, planes de tratamiento personalizados y una asignación eficiente de recursos.
Servicios financieros: las instituciones financieras utilizan data lakehouses para agregar y analizar datos de transacciones, fuentes de mercado e interacciones con clientes. Este análisis integral de datos mejora los modelos de evaluación de riesgos, perfecciona los algoritmos de detección de fraude y respalda los esfuerzos de cumplimiento normativo, fortaleciendo las operaciones financieras en general.
Retail: los minoristas aprovechan los data lakehouses para consolidar datos de sistemas de punto de venta, plataformas de comercio electrónico y programas de fidelización de clientes. Este enfoque de datos unificado permite estrategias de marketing personalizadas, modelos de precios dinámicos y optimización de inventario, mejorando las experiencias de los clientes y la eficiencia operativa.
Manufactura: en la manufactura, los data lakehouses integran datos de sensores, líneas de producción y cadenas de suministro. Esta integración respalda el mantenimiento predictivo al identificar patrones de desgaste de equipos y programar intervenciones oportunas, reduciendo el tiempo de inactividad y optimizando los procesos de producción.
…y muchos más.
Al proporcionar una plataforma unificada que admite diversos tipos de datos y cargas de trabajo analíticas, los data lakehouses permiten a las organizaciones obtener información procesable, mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación.
La siguiente evolución: Vector Data Lake
¿Qué es Vector Data Lake?
A medida que las organizaciones adoptan cada vez más flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático, se enfrentan a un desafío sin precedentes: se generan cantidades masivas de datos no estructurados a diario, mensualmente y anualmente—desde documentos e imágenes hasta archivos de audio y datos de sensores. Para desbloquear información a partir de estos datos no estructurados, las organizaciones deben transformarlos en embeddings vectoriales que capturen el significado semántico y permitan el análisis basado en similitud.
Vector Data Lake está optimizado específicamente para almacenar y procesar embeddings vectoriales a escala masiva y bajo costo. A medida que las organizaciones generan terabytes y petabytes de datos no estructurados que deben transformarse en vectores para desbloquear información de IA, Vector Data Lake proporciona una alternativa rentable a las bases de datos vectoriales creadas específicamente para cargas de trabajo de análisis offline a gran escala. Mientras que las bases de datos vectoriales ofrecen un rendimiento excelente para casos de uso en tiempo real, almacenar y procesar terabytes de vectores se vuelve extremadamente costoso. Vector Data Lake resuelve esto proporcionando una solución optimizada en costos para organizaciones que pueden tolerar una mayor latencia a cambio de costos drásticamente más bajos.
Capacidades clave de Vector Data Lake
Stack de datos unificado: Vector Data Lake conecta sin problemas las capas de datos online y offline con formatos consistentes y almacenamiento eficiente. Esto significa que puedes mover datos entre niveles calientes y fríos sin reformatear ni realizar migraciones complejas, creando un enfoque verdaderamente unificado para la gestión de datos vectoriales.
Ecosistema de cómputo compatible: Diseñado para funcionar de forma nativa con frameworks como Spark y Ray, Vector Data Lake admite desde búsqueda vectorial hasta ETL y análisis tradicionales. Esta compatibilidad significa que tus equipos de datos existentes pueden trabajar con datos vectoriales utilizando herramientas que ya conocen, eliminando la necesidad de experiencia especializada en bases de datos vectoriales.
Arquitectura optimizada en costos: El sistema gestiona de forma inteligente la ubicación de los datos: los datos calientes permanecen en SSD o NVMe para un acceso rápido, mientras que los datos fríos se trasladan automáticamente a almacenamiento de objetos como S3. Las estrategias inteligentes de indexación y almacenamiento mantienen la E/S rápida cuando es necesario, a la vez que hacen que los costos de almacenamiento sean predecibles y asequibles.
Data Lakehouse vs. Vector Data Lake vs Vector Database
Aunque los data lakehouses, los lagos de datos vectoriales y las bases de datos vectoriales manejan conjuntos de datos masivos y analítica, están diseñados para necesidades completamente diferentes: los Data Lakehouses se enfocan en la flexibilidad y la gobernanza, los Vector Data Lakes priorizan el almacenamiento económico a escala y las Vector Databases se centran en la velocidad:
| Característica | Data Lakehouse | Vector Data Lake | Vector Database |
|---|---|---|---|
| Tipos de datos principales | Estructurados, semiestructurados, no estructurados | Embeddings vectoriales + todos los tipos de datos tradicionales | Principalmente embeddings vectoriales |
| Tipos de consulta | Analítica SQL, informes de BI, entrenamiento de ML | Búsqueda semántica, análisis de similitud, analítica vectorial | Búsqueda de similitud en tiempo real, vecinos más cercanos |
| Latencia | Casi en tiempo real a procesamiento por lotes | Optimizado para lotes, latencia más alta aceptable | Latencia ultrabaja (ms) |
| Modelo de costos | Optimizado para cargas de trabajo de analítica general | Costo ultrabajo para almacenamiento vectorial masivo | Mayor costo por rendimiento |
| Marcos de cómputo | Spark, motores SQL, marcos de ML | Spark, Ray, procesamiento consciente de vectores | Motores vectoriales especializados (FAISS, Pinecone, etc.) |
| Casos de uso | Inteligencia empresarial, ciencia de datos, informes | Análisis histórico de documentos, similitud por lotes, análisis de tendencias | Recomendaciones en tiempo real, chatbots, búsqueda en vivo |
| Niveles de almacenamiento | Caliente/templado/frío para todos los tipos de datos | Vectores calientes (SSD/NVMe), vectores fríos (almacenamiento de objetos) | Principalmente almacenamiento caliente, índices optimizados |
| Escalado | Escalado horizontal, multinube | Escalado horizontal masivo, nativo de la nube | Vertical + horizontal, diseñado específicamente |
| Propiedades ACID | Soporte completo de cumplimiento ACID | ACID limitado, consistencia eventual | ACID limitado, enfoque en la disponibilidad |
| Gobernanza de datos | Catálogo integral, seguimiento de linaje | Gobernanza básica, intensivo en metadatos | Capacidades mínimas de gobernanza |
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la principal ventaja de un data lakehouse sobre un data lake?
Un data lakehouse proporciona soporte para transacciones ACID y aplicación de esquemas, lo que garantiza la fiabilidad y el rendimiento de los datos para la analítica, aspectos que normalmente faltan en los data lakes tradicionales.
2. ¿Puede un data lakehouse reemplazar a un data warehouse?
Aunque un data lakehouse puede manejar muchas de las mismas cargas de trabajo que un data warehouse, algunas organizaciones pueden optar por usar ambos sistemas para satisfacer necesidades específicas.
3. ¿Qué herramientas se utilizan comúnmente con los data lakehouses?
Las herramientas comunes incluyen Delta Lake para la gestión de metadatos, Apache Spark para el procesamiento de datos y diversas plataformas de BI y aprendizaje automático para analítica.
4. ¿Son adecuados los data lakehouses para la analítica en tiempo real?
Sí, los data lakehouses admiten la ingesta y consulta de datos en tiempo real, lo que los hace adecuados para aplicaciones de analítica en tiempo real.
5. ¿Cómo gestionan los data lakehouses la gobernanza de datos?
Los data lakehouses incorporan capas de metadatos que aplican esquemas, rastrean el linaje de los datos y admiten controles de acceso, garantizando una gobernanza de datos sólida.
- **¿Qué es un Data Lakehouse?**
- **¿Cómo funciona un Data Lakehouse?**
- **Delta Lake: la base de los data lakehouses modernos**
- **Data Lakehouse vs. lago de datos vs. almacén de datos**
- **Beneficios y desafíos de Data Lakehouse**
- **Casos de uso de Data Lakehouse**
- **La siguiente evolución: Vector Data Lake**
- **Preguntas frecuentes**
Contenido
Comienza Gratis, Escala Fácilmente
Prueba la base de datos vectorial completamente gestionada construida para tus aplicaciones GenAI.
Prueba Zilliz Cloud Gratis