स्केलेबल और लागत-कुशल लेकहाउस डेटा प्लेटफॉर्म कैसे बनाएं

पिछले दशक में हम कठोर डेटा वेयरहाउस से लचीले डेटा लेक की ओर बढ़े हैं और हाल ही में, लेकहाउस आर्किटेक्चर की ओर, जो दोनों दुनियाओं के सर्वोत्तम को संयोजित करने का वादा करता है।

फिर भी, डेटा प्लेटफॉर्म की एक पीढ़ी से दूसरी पीढ़ी में जाना अपेक्षा से अधिक कठिन साबित हो रहा है। जो पहले से ही इस यात्रा पर हैं, वे चुनौतियों का सामना कर रहे हैं और पुराने डिजाइन पैटर्न को नई प्रणालियों में ले जाकर गलतियाँ दोहरा रहे हैं।

कई संगठनों को आधुनिक डेटा प्लेटफॉर्म डिजाइन और स्केल करने में मदद करने के बाद, मैंने देखा है कि सफलता उपकरणों पर नहीं, बल्कि अनुशासन पर निर्भर करती है। यह लेख एक व्यावहारिक गाइड है, कि प्रभावी ढंग से कैसे संक्रमण करें, क्या बचें, और तकनीकी विकल्पों को मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य में कैसे अनुवाद करें।

बिग डेटा का शुद्ध इतिहास अब क्यों उपयोगी नहीं है

अगर हम पीछे देखें, तो बिग डेटा आंदोलन असीमित स्टोरेज और अनंत प्रयोग के सपने के साथ शुरू हुआ। 2010 के दशक के मध्य में, कंपनियों ने हर संभव लॉग, क्लिक और लेनदेन एकत्र करना शुरू किया, यह विश्वास करते हुए कि केवल मात्रा ही अंतर्दृष्टि लाएगी। व्यवहार में, इस विश्वास ने केवल अधिक जटिलता पैदा की। डेटा लेक वेयरहाउस के फैशनेबल उत्तराधिकारी के रूप में प्रकट हुए, फिर भी उनमें से अधिकांश जल्द ही डेटा स्वैम्प बन गए, ऐसी जगहें जहाँ जानकारी आसानी से प्रवेश करती थी लेकिन शायद ही कभी उपयोगी रूप में वापस आती थी।

2022 तक उद्योग परिपक्व हो गया था, और सवाल बदलने लगे थे। टीमें अब यह नहीं पूछतीं कि वे कितना डेटा स्टोर कर सकती हैं, बल्कि यह कि वे जो पहले से है उस पर कैसे भरोसा कर सकती हैं और उसका उपयोग कैसे कर सकती हैं। आज की वास्तविक चुनौती क्षमता नहीं बल्कि गवर्नेंस है, इंजेस्शन नहीं बल्कि व्याख्या है।

यहाँ मुख्य सबक सरल है। अधिक डेटा एकत्र करना कंपनी को डेटा संचालित नहीं बनाता है। जो वास्तव में मायने रखता है वह है डेटा को समझना, उचित गवर्नेंस बनाए रखना, और इसका कुशलतापूर्वक उपयोग करना।

मैं अनुशंसा करता हूँ कि हर डेटासेट के लिए स्वामित्व परिभाषित करें, स्पष्ट रिटेंशन और गुणवत्ता नीतियां स्थापित करें, और इंजीनियरिंग प्रयासों को उस डेटा पर केंद्रित करें जो सीधे व्यावसायिक निर्णयों का समर्थन करता है। इस नींव के बिना, सबसे उन्नत लेकहाउस भी अंततः एक आधुनिक स्वैम्प में बदल जाता है।

एक महत्वपूर्ण मोड़ के रूप में लेकहाउस

लेकहाउस का उदय बिल्कुल इस बदलाव को दर्शाता है। प्रदर्शन और लचीलेपन के बीच चयन करने के बजाय, लेकहाउस मॉडल दोनों को संयोजित करता है। इसके मूल में, यह Delta या Iceberg जैसे प्रारूपों में सस्ते क्लाउड स्टोरेज का उपयोग करता है, जो मेटाडेटा और लेनदेन गारंटी से समृद्ध होता है। परिणाम एक ऐसी प्रणाली है जो एक लेक जितनी सस्ती होती है और क्वेरी किए जाने पर वेयरहाउस की तरह व्यवहार करती है।

यह व्यावसायिक नेताओं के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह ऐतिहासिक डेटा के लिए सस्ते स्टोरेज और लाइव एनालिटिक्स के लिए महंगी प्रणालियों के बीच निरंतर ट्रेड-ऑफ को समाप्त करता है। मैं हमेशा सुझाव देता हूँ कि अपने लेकहाउस को बाकी सभी चीजों के प्रतिस्थापन के रूप में नहीं, बल्कि एक साझा नींव के रूप में स्थापित करें जो एक वातावरण में पारंपरिक एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग दोनों को सक्षम बनाता है।

एक लेकहाउस में समान वातावरण CFO के लिए एक डैशबोर्ड, ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने वाले मशीन लर्निंग मॉडल, और एक उत्पाद विश्लेषक की ऐड हॉक क्वेरी का समर्थन कर सकता है। डेटा अब प्रणालियों में डुप्लिकेट नहीं होता है, जो गवर्नेंस को सरल बनाता है और लागत अनुकूलन को स्वाभाविक रूप से होने देता है।

डेटा लेकहाउस अपनाने में संरचनात्मक और गवर्नेंस चुनौतियाँ

जब कंपनियाँ क्लासिक डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक से अधिक लचीली लेकहाउस आर्किटेक्चर में जाती हैं, तो संक्रमण शायद ही कभी सुगम होता है। कई टीमें पुराने वेयरहाउस से मौजूदा संरचनाओं को नए वातावरण में कॉपी कर देती हैं बिना उनके उद्देश्य पर पुनर्विचार किए। परिणाम डेटा साइलो का उद्भव है, दूसरे शब्दों में, विखंडन। डेटा का एक संस्करण वेयरहाउस में रहता है, दूसरा लेक में, और तीसरा कहीं बीच में। स्क्रैच से लेकहाउस के लिए स्कीमा को फिर से डिजाइन करके इससे बचें। लिगेसी वेयरहाउस लॉजिक के बजाय एक्सेस पैटर्न और उपभोक्ता जरूरतों के आधार पर डेटा मॉडल करें।

एक अन्य आवर्ती मुद्दा नॉर्मलाइजेशन है। मेरा मतलब क्या है? वेयरहाउस सख्त, गहरी नॉर्मलाइज्ड संरचनाओं पर बनाए जाते हैं जिनमें दर्जनों परस्पर जुड़ी तालिकाएँ होती हैं। जब इन्हें सीधे लेक में कॉपी किया जाता है, तो हर क्वेरी को जॉइन्स के जंगल की आवश्यकता होती है। प्रदर्शन ध्वस्त हो जाता है, इंजीनियर बुनियादी ढांचे को दोष देते हैं, और परियोजना विश्वसनीयता खो देती है। इसके बजाय, जहाँ यह प्रदर्शन में मदद करता है वहाँ डीनॉर्मलाइज करें और संबंधित संस्थाओं को शफल को कम करने के लिए करीब रखें। प्रदर्शन डिजाइन को डेटा मॉडलिंग के हिस्से के रूप में मानें, बाद के अनुकूलन के रूप में नहीं।

गवर्नेंस और नियंत्रण महत्वपूर्ण हैं। एक डेटा लेक में, अक्सर कम निगरानी होती है क्योंकि टीमें सीधे फाइलों के साथ काम करती हैं। एक वेयरहाउस में, सख्त नियम लागू होते हैं जैसे कि रो-लेवल सिक्योरिटी, रोल-बेस्ड एक्सेस, और विस्तृत ऑडिट ट्रेल। एक लेकहाउस को जवाबदेही खोए बिना खुलापन सुनिश्चित करके संतुलन बनाना चाहिए। आपको शुरुआत से ही रोल-बेस्ड एक्सेस और लिनिएज ट्रैकिंग लागू करना चाहिए। गवर्नेंस सबसे अच्छा काम करता है जब यह प्लेटफॉर्म के साथ बढ़ता है और विश्वास की नींव बन जाता है।

प्रदर्शन भी स्मार्ट डिजाइन पर निर्भर करता है। पारंपरिक वेयरहाउस स्वचालित इंडेक्सिंग पर निर्भर करते हैं, लेकिन लेकहाउस में दक्षता पार्टीशनिंग या लिक्विड क्लस्टरिंग, कैशिंग, और एनालिटिक्स के लिए सही फ़ाइल प्रारूपों को चुनने से आती है। मैं अनुशंसा करता हूँ कि पार्टीशनिंग रणनीति और फ़ाइल लेआउट को अपनी आर्किटेक्चर में प्रथम श्रेणी के नागरिकों के रूप में मानें।

लागत अनुकूलन लेकहाउस का एक और प्रमुख वादा है, लेकिन यह स्वचालित रूप से नहीं आता है। जबकि क्लाउड स्टोरेज सस्ता है और एनालिटिक्स आवश्यकतानुसार ऊपर या नीचे स्केल कर सकता है, ये लाभ अक्सर खराब डेटा डिजाइन और अनियंत्रित वृद्धि से संतुलित हो जाते हैं। आपको डेटासेट जीवन चक्रों को सक्रिय रूप से प्रबंधित करना चाहिए और अप्रयुक्त प्रतियों को हटाना चाहिए। यदि इस प्रक्रिया को नजरअंदाज किया जाता है, तो क्लाउड लागत समय के साथ चुपचाप बढ़ेगी।

नियम नंबर एक के रूप में लागत अनुकूलन

मैं लागत अनुकूलन पर अधिक विस्तार से ध्यान केंद्रित करना चाहता हूँ, क्योंकि यह लेकहाउस आर्किटेक्चर के प्रमुख लाभों में से एक है।

लेकहाउस आर्किटेक्चर लागत को कम करने के प्रमुख तरीकों में से एक शफल को कम करना है, अर्थात्, प्रणालियों या प्रोसेसिंग नोड्स के बीच डेटा की गति। इसे प्राप्त करने के लिए, हमेशा अपने डेटा को इस तरह डिजाइन करें कि संबंधित संस्थाएँ एक साथ संग्रहीत हों।

सभी डेटा को एक जगह रखकर और संबंधित संस्थाओं को करीब संग्रहीत करके, लेकहाउस अत्यधिक जॉइन्स और डेटा स्थानांतरण की आवश्यकता को समाप्त करता है। जब हम एनालिटिक्स करते हैं, उदाहरण के लिए जब ग्राहक विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाते हैं, तो हम ऐतिहासिक और वास्तविक लेनदेन डेटा दोनों का उपयोग कर सकते हैं बिना इसे प्रणालियों के बीच कॉपी या स्थानांतरित किए।

एक अन्य प्रमुख सिद्धांत जो लागत अनुकूलन को सक्षम बनाता है, वह है स्टोरेज और कंप्यूट को अलग करना। डेटा स्टोरेज और डेटा प्रोसेसिंग वास्तविक मांग के आधार पर स्वतंत्र रूप से स्केल होते हैं। हम बड़ी निश्चित-क्षमता प्रणालियों को बनाए रखने के बजाय केवल उन संसाधनों के लिए भुगतान करते हैं जिनका हम उपयोग करते हैं। स्टोरेज सस्ता और स्केलेबल रहता है, और कंप्यूट पावर को आवश्यकता पड़ने पर बढ़ाया या कम किया जा सकता है। यह लचीलापन कम बुनियादी ढांचे की लागत और अधिक कुशल डेटा संचालन की ओर ले जाता है। हमेशा छोटे से शुरू करें और ऑटोस्केलिंग को अपना काम करने दें। रिजर्व्ड क्षमता के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले उपयोग की निगरानी करें और अपने वर्कलोड पैटर्न को समझें।

ऑटो-स्केलिंग क्लस्टर लागतों को नियंत्रित करने में और मदद करते हैं। एक मशीन लर्निंग वर्कलोड को क्लाउड में कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, वर्चुअल मशीनें जिनमें मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर एक नियमित कंप्यूटर के समान हो। अतीत में, कंपनियाँ पहले से भौतिक सर्वर खरीदती या पट्टे पर लेती थीं और उस निश्चित क्षमता पर प्रक्रियाएँ चलाती थीं। क्लाउड में, हम वास्तविक उपयोग के आधार पर कंप्यूट के लिए भुगतान करते हैं, प्रति समय इकाई और प्रति संसाधन राशि। मैं दृढ़ता से अनुशंसा करता हूँ कि न्यूनतम क्लस्टर आकार से शुरुआत करें, स्केलिंग व्यवहार का अवलोकन करें, और भगोड़ा लागतों को रोकने के लिए ऊपरी सीमाएँ निर्धारित करें।

सही आर्किटेक्चर दृष्टिकोण चुनना

आइए लेकहाउस आर्किटेक्चर के बारे में बात करें। कई मायनों में, इसका डिज़ाइन इस बात पर निर्भर करता है कि हम डेटा मॉडल को कैसे संरचित करते हैं। सबसे आम और प्रभावी दृष्टिकोण लेयर्ड, या मेडलियन, आर्किटेक्चर है, जहाँ प्रत्येक लेयर एक विशिष्ट उद्देश्य की सेवा करती है और विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं और वर्कलोड का समर्थन करती है।

— पहली लेयर, जिसे अक्सर रॉ या ब्रॉन्ज कहा जाता है, स्रोत डेटा की सीधी प्रतिलिपि है। यह मुख्य रूप से तकनीकी जरूरतों की सेवा करती है और आवश्यकता पड़ने पर त्वरित पुनः प्रोसेसिंग की अनुमति देने के लिए केवल थोड़े समय के लिए रखी जाती है। इसे अस्थायी स्टोरेज के रूप में माना जाना चाहिए।

— दूसरी लेयर, या नॉर्मलाइजेशन लेयर, में साफ और संरचित डेटा होता है, कभी-कभी अन्य तालिकाओं जैसे उपयोगकर्ताओं और ऑर्डर के साथ जुड़ा होता है। यह वह जगह है जहाँ मशीन लर्निंग मॉडल अक्सर प्रशिक्षित होते हैं। इस स्तर पर डेटा सत्यापन और स्कीमा प्रवर्तन को स्वचालित करना सर्वोत्तम अभ्यास है। स्थिरता बनाए रखना बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करने से अधिक मूल्यवान है।

— अंतिम लेयर, जिसे गोल्ड लेयर के रूप में जाना जाता है, वह है जहाँ एग्रीगेटेड डेटा रहता है। Tableau या Power BI जैसे डैशबोर्ड और BI टूल आमतौर पर तैयार मेट्रिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन तक पहुँचने के लिए इस लेयर से कनेक्ट होते हैं। फिर भी, सब कुछ पहले से गणना नहीं किया जा सकता है।

प्रत्येक लेयर का एक उद्देश्य है, और एक साथ वे मशीन लर्निंग और बिजनेस इंटेलिजेंस दोनों को फलने-फूलने की अनुमति देते हैं।

आपको अपनी लेयरिंग रणनीति को उपभोग पैटर्न के साथ संरेखित करना चाहिए। डेटा साइंटिस्ट आमतौर पर सिल्वर लेयर के साथ काम करते हैं, और एक्जीक्यूटिव गोल्ड लेयर से उत्तर की अपेक्षा करते हैं। लचीलापन लेकहाउस की वास्तविक ताकत है, कई अलग-अलग प्रणालियों को बनाए और बनाए रखे बिना कई दर्शकों की सेवा करने की क्षमता।

क्षेत्र से अंतर्दृष्टि

अगर मैं स्क्रैच से डिजाइन कर रहा होता, तो मैं कुछ चीजें अलग तरीके से करता जिस तरह से उद्योग ने अतीत में डेटा से संपर्क किया।

नीचे वे सबक हैं जो मैंने वास्तविक कार्यान्वयन से सीखे हैं और जो मैं अब अनुशंसा करता हूँ।

1. छोटे से शुरू करें, तेजी से वितरित करें

एक बार में सब कुछ माइग्रेट करना हमेशा इष्टतम नहीं होता है। कंपनियाँ अक्सर टेराबाइट डेटा को एक नई प्रणाली में लिफ्ट और शिफ्ट करने का प्रयास करती हैं, केवल यह पता लगाने के लिए कि कोई इसका उपयोग नहीं करता है। एक बेहतर रास्ता एक एकल उपयोग केस के साथ शुरू करना है जो स्पष्ट व्यावसायिक मूल्य प्रदान करता है, जैसे कि एक रिकमेंडेशन इंजन, डायनामिक प्राइसिंग, या ग्राहक रिटेंशन मॉडल। उस क्षेत्र में सफलता विश्वसनीयता और स्केलिंग के लिए एक ब्लूप्रिंट दोनों प्रदान करती है।

1. व्यावसायिक आवश्यकताओं का जल्दी अनुवाद करें

मैं व्यावसायिक आवश्यकताओं को तकनीकी आवश्यकताओं में यथासंभव जल्दी अनुवाद करता। यदि एक रिपोर्ट को क्षेत्र के अनुसार फ़िल्टर करने की आवश्यकता है, तो वह आवश्यकता स्टोरेज स्तर पर क्षेत्र द्वारा पार्टीशनिंग का संकेत देती है। यदि विश्लेषक नियर रियल टाइम अपडेट की उम्मीद करते हैं, तो यह इंडेक्सिंग या कैशिंग के बारे में निर्णयों को संचालित करता है। इस अनुवाद के बिना, तकनीक व्यावसायिक लक्ष्यों से दूर चली जाती है और विश्वास कमजोर हो जाता है।

1. प्रौद्योगिकी को संगठनात्मक क्षमता से मिलान करें

मैं हमेशा प्रौद्योगिकी को संगठन की क्षमताओं से मिलाता। एक मजबूत इंजीनियरिंग संस्कृति वाली कंपनी ओपन सोर्स घटकों और अधिकतम नियंत्रण को पसंद कर सकती है। सीमित तकनीकी संसाधनों वाला व्यवसाय प्रबंधित सेवाओं से बेहतर सेवा पा सकता है जो विश्लेषकों को SQL इंटरफेस उजागर करती हैं। कोई सार्वभौमिक समाधान नहीं है, जो मायने रखता है वह है महत्वाकांक्षा को क्षमता के साथ संरेखित करना।

अंत में, मैं इस धारणा को चुनौती देता कि एक लेकहाउस केवल एक बेहतर लेक है। वास्तव में, यह एक अलग प्रतिमान है। यह लेक और वेयरहाउस दोनों की कुछ विशेषताओं को विरासत में लेता है, लेकिन हर उपयोग केस के लिए प्रतिस्थापन नहीं है। उदाहरण के लिए, उच्च आवृत्ति लेनदेन वर्कलोड, अभी भी विशेष प्रणालियों की आवश्यकता हो सकती है। इन सीमाओं को पहचानना निराशा को रोकता है और सुनिश्चित करता है कि लेकहाउस का उपयोग वहाँ किया जाता है जहाँ यह वास्तव में उत्कृष्ट है।