في الحوسبة السحابية، تعتبر بحيرات البيانات ومستودعات البيانات ضرورية. تساعد هذه الأنظمة في إدارة كميات هائلة من البيانات، سواء المنظمة أو غير المنظمة. يؤثر الاختيار بينهما على الأداء وقابلية التوسع والتكلفة. تستكشف هذه المدونة الاختلافات في مخازن البيانات ومستودعات البيانات باستخدام أحدث البيانات من عام 2024.
فهم أساسيات بحيرات البيانات ومستودعات البيانات
تقوم Data Lakes بتخزين البيانات الأولية بتنسيقها الأصلي. يتعاملون مع البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة. تُعد بحيرات البيانات أمرًا رائعًا لعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى تحليلات متقدمة. ومع ذلك، فهي معقدة في إدارتها وتتطلب حوكمة قوية للبيانات.
تقوم مستودعات البيانات بتخزين البيانات المنظمة المُحسّنة للاستعلام وإعداد التقارير بسرعة عالية. يجب تنظيف البيانات وتنظيمها قبل تخزينها. وهذا يجعل مستودعات البيانات فعالة للتحليل ولكنها غالبًا ما تكون أكثر تكلفة.
مقارنة مقاييس الأداء
سرعة الاستعلام والإنتاجية
تعتبر بحيرات البيانات قوية في معالجة كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة. منصات مثل Apache Hadoop أو Amazon S3 مع AWS Athena تتفوق هنا. ومع ذلك، يمكن أن يكون الاستعلام عن البيانات المنظمة أبطأ بسبب عدم وجود مخططات محددة مسبقًا. تعمل أدوات مثل Apache Parquet على تحسين الأداء ولكنها تحتاج إلى ضبط دقيق.
تتفوق مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة، مثل Amazon Redshift وGoogle BigQuery وSnowflake، في الاستعلام عن البيانات المنظمة. يستخدمون التخزين العمودي والفهرسة، مما يقلل من زمن استجابة الاستعلام. في الاختبارات، تفوقت Snowflake وBigQuery على مستودعات البيانات في الاستعلامات المعقدة.
قابلية التوسع والمرونة
تتسع بحيرات البيانات بشكل جيد، وتتعامل مع بيتابايت من البيانات دون المساس بالأداء. ومع ذلك، قد يكون قياس أداء الاستعلام أمرًا صعبًا، خاصة مع البيانات غير المنظمة. لقد أدت الحلول السحابية الأصلية مثل Azure Data Lake إلى تحسين قابلية التوسع ولكن إدارة الموارد لا تزال معقدة.
كما أن مستودعات البيانات تتوسع بشكل جيد، خاصة مع الموارد الحاسوبية. تعمل الأنظمة الأساسية مثل Redshift وBigQuery على ضبط قوة الحوسبة تلقائيًا بناءً على مدى تعقيد الاستعلام. تعتبر هذه المرونة ميزة رئيسية، حيث تضمن الأداء المتسق.
معالجة البيانات وتحويلها
تقوم بحيرات البيانات بتخزين البيانات الأولية، ولكن معالجتها إلى تنسيقات قابلة للاستخدام تتطلب موارد حسابية كبيرة. تساعد أدوات مثل Apache Spark، لكن عمليات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) يمكن أن تكون بطيئة مقارنة بالبيئات المنظمة.
تم تحسين مستودعات البيانات لتحويل البيانات بكفاءة. مع استيعاب البيانات المنظمة، أصبحت عمليات ETL أبسط، مما يؤدي إلى أوقات معالجة أسرع. على سبيل المثال، تعمل تقنية Snowflake’s Snowpipe على تحسين معالجة البيانات في الوقت الفعلي.
مقاييس التكلفة
تكاليف التخزين
توفر بحيرات البيانات مساحة تخزين منخفضة التكلفة، مع توفر منصات مثل Amazon S3 وAzure Blob Storage بأسعار معقولة جدًا. ومع ذلك، فإن استرجاع البيانات بشكل متكرر يمكن أن يعوض هذه الوفورات، خاصة مع مجموعات البيانات الكبيرة.
عادةً ما تكون لمستودعات البيانات تكاليف تخزين أعلى بسبب الحاجة إلى المعالجة المسبقة للبيانات. ومع ذلك، يساعد التخزين العمودي وضغط البيانات على تخفيف هذه التكاليف. وترتبط التكاليف أيضًا بكمية البيانات التي تتم معالجتها، والتي يمكن أن تكون مرتفعة بالنسبة للتحليلات واسعة النطاق.
حساب التكاليف
تكون تكاليف الحوسبة في بحيرات البيانات أقل بشكل عام بالنسبة لتخزين البيانات البسيط. ومع ذلك، فإن إجراء تحليلات معقدة على البيانات الأولية يمكن أن يكون مكلفًا. تضيف أطر العمل مثل Apache Spark إلى هذه التكاليف عند استخدامها على نطاق واسع.
غالبًا ما تتحمل مستودعات البيانات تكاليف حوسبة أعلى، خاصة مع الاستعلامات المعقدة. توفر الأنظمة الأساسية مثل Snowflake الفواتير بالثانية، مما يوفر مرونة في التكلفة. ومع ذلك، يمكن أن تكون نفقات الحوسبة الإجمالية كبيرة.
التكاليف التشغيلية
قد تكون إدارة بحيرة البيانات مكلفة، خاصة فيما يتعلق بإدارة البيانات وأمنها. يتطلب تعقيد صيانة بحيرة البيانات مهارات متخصصة، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف التشغيل.
تتمتع مستودعات البيانات بشكل عام بتكاليف تشغيلية أقل. وهي تأتي مزودة بأدوات إدارة مدمجة، مما يقلل من النفقات الإدارية. ومع ذلك، قد يكون الإعداد الأولي والضبط المستمر مكلفين.
نهج هجين لتحقيق الفوز
ونظراً للمقايضات، تتبنى العديد من المنظمات بنيات هجينة. يستخدم النهج المختلط بحيرة بيانات للبيانات الأولية غير المنظمة ومستودع بيانات للبيانات المنظمة. وهذا يسمح بتخزين فعال من حيث التكلفة مع تحليلات عالية السرعة عند الحاجة.
جعلت التطورات الأخيرة في الخدمات السحابية الأساليب الهجينة أكثر قابلية للتطبيق. يتكامل Lake Formation من Amazon مع Redshift لحركة البيانات بسلاسة. وبالمثل، يتيح BigQuery Omni من Google إمكانية الاستعلام عبر بيئات سحابية متعددة، ويجمع بين مرونة بحيرة البيانات وأداء مستودع البيانات.
اقرأ أيضًا: كيفية اختيار موفر SaaS المناسب لشركتك
