El ámbito del almacenamiento de datos ha evolucionado drásticamente durante la última década, lo que ha llevado a las organizaciones a buscar formas más eficaces de gestionar sus activos de datos. La arquitectura de Data Lakehouse ha surgido como una solución innovadora que cierra la brecha entre los almacenes de datos tradicionales y los lagos de datos, combinando los mejores aspectos de ambos enfoques. Este artículo explora cómo funciona la arquitectura de Lakehouse y examina el papel crucial que desempeñan las bases de datos tradicionales en el soporte de estas plataformas de datos modernas.
Definición de la arquitectura de Lakehouse
La arquitectura de Lakehouse representa un nuevo enfoque de la gestión de datos que combina la flexibilidad y la rentabilidad de los lagos de datos con la fiabilidad y el rendimiento de los almacenes de datos. En esencia, el Lakehouse utiliza el almacenamiento de objetos en el cloud para mantener grandes cantidades de datos sin procesar en formatos de archivos abiertos como Apache Parquet, al tiempo que implementa capas adicionales de funcionalidad para proporcionar características similares a las de un almacén, como transacciones ACID, aplicación de esquemas y rendimiento optimizado de consultas.
La base: almacenamiento y procesamiento
La base de un Lakehouse normalmente consta de sistemas de almacenamiento de objetos en el cloud que albergan datos en formatos abiertos. Estos sistemas mejoran con formatos de tabla como Delta Lake, Apache Hudi o Apache Iceberg, que agregan capacidades cruciales para administrar la confiabilidad y la consistencia de los datos. Esta combinación crea una capa base sólida que puede manejar datos estructurados y no estructurados, al mismo tiempo que mantiene las características de rendimiento necesarias para las aplicaciones empresariales.
Motores de consulta y Capa de procesamiento
Por encima de la capa de almacenamiento, los potentes motores de consulta como Apache Spark y Trino proporcionan la capacidad computacional necesaria para procesar y analizar datos de manera eficiente. Estos motores pueden manejar todo, desde consultas SQL básicas hasta cargas de trabajo de aprendizaje automático complejas, lo que hace que Lakehouse sea adecuado para una amplia gama de necesidades analíticas. Las soluciones administradas como Databricks SQL y Snowflake mejoran aún más estas capacidades al proporcionar un procesamiento de consultas optimizado de nivel empresarial.
El rol de las bases de datos tradicionales
Si bien la infraestructura central de Lakehouse maneja el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala, las bases de datos tradicionales desempeñan roles de soporte cruciales en la arquitectura general. PostgreSQL, con su cumplimiento de ACID y su rico conjunto de características, a menudo sirve como base de datos operativa para datos estructurados que requieren actualizaciones frecuentes y transacciones complejas. Su capacidad para manejar datos relacionales y JSON lo hace particularmente valioso en las arquitecturas de datos modernas.
MongoDB entra en juego cuando las aplicaciones necesitan manejar datos semiestructurados con esquemas flexibles. Su enfoque orientado a documentos complementa a Lakehouse al proporcionar un repositorio para el almacenamiento de datos específicos de la aplicación. Esto lo hace particularmente valioso para las arquitecturas de microservicios que alimentan datos a Lakehouse.
Redis funciona como una capa de almacenamiento caché de alto rendimiento, lo que mejora drásticamente las velocidades de acceso a los datos para la información a la que se accede con frecuencia. Su arquitectura en memoria y su compatibilidad con diversas estructuras de datos lo hacen ideal para mantener vistas en tiempo real de los datos que se originan en Lakehouse, lo que permite respuestas rápidas de las aplicaciones y, al mismo tiempo, mantiene la coherencia dentro del ecosistema más amplio.
Gestión e integración
La gestión de la compleja infraestructura de Lakehouse requiere herramientas sofisticadas, y aquí es donde las herramientas de gestión de bases de datos como Navicat resultan invaluables. Navicat proporciona un soporte integral para las bases de datos tradicionales involucradas en las arquitecturas de Lakehouse, ofreciendo interfaces unificadas para administrar PostgreSQL, MongoDB, Redis y otras bases de datos que desempeñan funciones cruciales en el sistema general. Esta capacidad de integración ayuda a las organizaciones a mantener la coherencia y la eficiencia en toda la infraestructura de datos.
Perspectivas futuras
La arquitectura Lakehouse continúa evolucionando y surgen nuevas herramientas y capacidades con regularidad. La integración de bases de datos tradicionales con plataformas Lakehouse modernas representa un enfoque pragmático para la gestión de datos empresariales, que combina las fortalezas de los sistemas de bases de datos establecidos con la innovación de las plataformas de datos modernas. A medida que las organizaciones continúan lidiando con volúmenes de datos cada vez mayores y requisitos analíticos cada vez más complejos, la arquitectura Lakehouse, respaldada por bases de datos tradicionales y herramientas de gestión modernas como Navicat, proporciona una base sólida para las necesidades futuras de gestión de datos.
