クラウド コンピューティングでは、データ レイクとデータ ウェアハウスが不可欠です。これらのシステムは、構造化データと非構造化データの両方の膨大な量のデータの管理に役立ちます。どちらを選択するかは、パフォーマンス、拡張性、コストに影響します。このブログでは、2024 年の最新データを使用して、データ レイクとデータ ウェアハウスの違いを探ります。
データ レイクとデータ ウェアハウスの基本を理解する
データ レイクは生データをネイティブ形式で保存します。構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを処理します。データ レイクは、高度な分析を必要とするデータ サイエンティストにとって最適です。ただし、管理が複雑で、堅牢なデータ ガバナンスが必要です。
データ ウェアハウスには、高速クエリとレポート用に最適化された構造化データが保存されます。データは保存する前にクリーンアップして構造化する必要があります。これにより、データ ウェアハウスの分析が効率化されますが、多くの場合コストが高くなります。
パフォーマンス指標の比較
クエリの速度とスループット
データレイクは、大量の非構造化データの処理に優れています。ここでは、Apache Hadoop や AWS Athena を備えた Amazon S3 などのプラットフォームが優れています。ただし、事前定義されたスキーマがないため、構造化データのクエリが遅くなる可能性があります。 Apache Parquet などのツールはパフォーマンスを向上させますが、慎重な調整が必要です。
Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake などのクラウドベースのデータ ウェアハウスは、構造化データのクエリに優れています。列指向のストレージとインデックス作成を使用するため、クエリの待ち時間が短縮されます。テストでは、Snowflake と BigQuery は複雑なクエリにおいてデータ レイクよりも優れたパフォーマンスを示しました。
スケーラビリティと弾力性
データ レイクは拡張性が高く、パフォーマンスを低下させることなくペタバイト規模のデータを処理します。ただし、クエリ パフォーマンスのスケーリングは、特に非構造化データの場合に困難になる可能性があります。 Azure Data Lake のようなクラウドネイティブ ソリューションではスケーラビリティが向上していますが、リソースの管理は依然として複雑です。
データ ウェアハウスは、特にコンピューティング リソースを使用して拡張することもできます。 Redshift や BigQuery などのプラットフォームは、クエリの複雑さに基づいて計算能力を自動的に調整します。この弾力性は大きな利点であり、安定したパフォーマンスを保証します。
データの処理と変換
データ レイクには生データが保存されますが、それを使用可能な形式に処理するには大量の計算リソースが必要です。 Apache Spark などのツールは役に立ちますが、ETL (抽出、変換、読み込み) プロセスは構造化された環境に比べて遅くなる可能性があります。
データ ウェアハウスは、効率的なデータ変換のために最適化されています。構造化データの取り込みにより、ETL プロセスが簡素化され、処理時間が短縮されます。たとえば、Snowflake の Snowpipe は、リアルタイム データ処理を強化します。
コストメトリクス
保管コスト
データ レイクは低コストのストレージを提供し、Amazon S3 や Azure Blob Storage などのプラットフォームは非常に手頃な価格です。ただし、頻繁にデータを取得すると、特に大規模なデータセットの場合、これらの節約が相殺される可能性があります。
データ ウェアハウスはデータの前処理が必要なため、通常、ストレージ コストが高くなります。ただし、カラムナ型ストレージとデータ圧縮は、これらのコストの軽減に役立ちます。コストは処理されるデータの量にも関係しており、大規模な分析ではコストが高くなる可能性があります。
計算コスト
一般に、データ レイクのコンピューティング コストは、単純なデータ ストレージの方が低くなります。ただし、生データに対して複雑な分析を実行すると、費用がかかる可能性があります。 Apache Spark のようなフレームワークを広範囲に使用すると、これらのコストが増加します。
データ ウェアハウスでは、特に複雑なクエリの場合に、より高いコンピューティング コストが発生することがよくあります。 Snowflake のようなプラットフォームは秒単位の課金を提供し、コストの柔軟性を提供します。それでも、全体的なコンピューティング費用は多額になる可能性があります。
運営コスト
データ レイクの管理には、特にデータ ガバナンスとセキュリティの観点からコストがかかる場合があります。データレイクの維持は複雑であるため、専門的なスキルが必要となり、運用コストの増加につながります。
データ ウェアハウスは通常、運用コストが低くなります。これらには管理ツールが組み込まれているため、管理オーバーヘッドが削減されます。ただし、初期セットアップと継続的なチューニングには依然として費用がかかる可能性があります。
勝利のためのハイブリッドアプローチ
トレードオフを考慮して、多くの組織がハイブリッド アーキテクチャを採用しています。ハイブリッド アプローチでは、生の非構造化データにはデータ レイクを使用し、構造化データにはデータ ウェアハウスを使用します。これにより、必要に応じて高速分析を備えたコスト効率の高いストレージが可能になります。
クラウド サービスの最近の進歩により、ハイブリッド アプローチがより実現可能になりました。 Amazon の Lake Formation は Redshift と統合されており、シームレスなデータ移動を実現します。同様に、Google の BigQuery Omni は、データ レイクの柔軟性とデータ ウェアハウスのパフォーマンスを組み合わせて、マルチクラウド環境全体でのクエリを可能にします。
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