Подходы к хранению и обработке данных

Помимо популярных решений, таких как data lake, data warehouse и lakehouse, существует множество других подходов, каждый из которых решает свои уникальные задачи.

1. Data Mart

Узкая специализация для высокой производительности

Data Mart — это подмножество data warehouse, созданное для удовлетворения потребностей конкретного отдела или бизнес-направления, например маркетинга или финансов. Оно оптимизировано для выполнения узкоспециализированных аналитических запросов.

• Плюсы: высокая производительность, простота использования для целевых задач.
• Минусы: ограниченная масштабируемость, сложности с интеграцией в более крупные системы.

Когда использовать: если отделу нужны быстрые и точечные аналитические отчеты без необходимости работы с глобальными данными.

2. Operational Data Store (ODS)

Оперативность превыше всего

Operational Data Store (ODS) — это хранилище для оперативных данных, которые обрабатываются в реальном времени. Оно идеально подходит для транзакционных систем, где важна актуальность.

• Плюсы: быстрый доступ к данным, высокая актуальность.
• Минусы: не предназначено для долгосрочной аналитики или сложных запросов.

Когда использовать: для систем, требующих мгновенной обработки транзакций, например, в банковских или ритейл-приложениях.

3. Data Hub

Центр интеграции данных

Data Hub — это централизованная платформа, которая объединяет данные из различных источников и обеспечивает их обмен между системами.

• Плюсы: гибкость, поддержка разнородных данных, упрощение интеграции.
• Минусы: сложность управления и настройки.

Когда использовать: если нужно обеспечить взаимодействие множества систем, сохраняя целостность данных.

4. Streaming Data Platforms

Данные в движении

Streaming Data Platforms, такие как Apache Kafka или AWS Kinesis, предназначены для обработки больших потоков данных в реальном времени.

• Плюсы: высокая скорость обработки, поддержка больших объемов.
• Минусы: сложность анализа исторических данных, необходимость дополнительных инструментов.

Когда использовать: для сценариев, требующих мгновенной реакции, например, в IoT, мониторинге или персонализированных рекомендациях.

5. Cloud-Native Storage

Облачная масштабируемость

Cloud-Native Storage, включая решения вроде Amazon S3 или Google Cloud Storage, представляет собой облачные хранилища (объектные или блочные), которые обеспечивают гибкость и масштабируемость.

• Плюсы: низкая стоимость хранения, высокая масштабируемость.
• Минусы: требует дополнительных инструментов для аналитики.

Когда использовать: для хранения больших объемов данных с последующей обработкой в облачных аналитических системах.

6. Federated Data Architecture

Данные без перемещения

Federated Data Architecture — это децентрализованный подход, при котором данные остаются в своих исходных системах, а запросы выполняются через виртуальный слой.

• Плюсы: минимизация перемещения данных, гибкость.
• Минусы: сложность обеспечения согласованности данных.

Когда использовать: если перемещение данных нежелательно из-за регуляторных или технических ограничений.

7. Data Mesh

Домены и автономия

Data Mesh — это современный архитектурный подход, где данные разделены на домены, а ответственность за них лежит на автономных командах.

• Плюсы: масштабируемость, четкое разделение ответственности.
• Минусы: высокая организационная сложность, необходимость культурных изменений.

Когда использовать: в крупных организациях, где требуется гибкость и независимость команд.

8. Time-Series Databases

Оптимизация для временных рядов

Time-Series Databases, такие как InfluxDB или TimescaleDB, созданы специально для временных рядов.

• Плюсы: оптимизация под временные данные. 
• Минусы: узкая специализация.

Когда использовать: есть непрерывный поток данных с отметками времени. Они оптимизированы для агрегации и сканирования большого диапазона множества записей.