Miał być elastyczny Data Lake, a wyszło drogie „kółko ładowania” w Tableau czy Power BI. Jeśli Twoi użytkownicy biznesowi wciąż czekają na odświeżenie dashboardów, problem prawdopodobnie nie leży w wielkości klastra, ale w przestarzałym silniku odpytującym surowe pliki.
Dlaczego zaawansowana analityka oparta na surowych jeziorach danych często łapie zadyszkę i jak nowoczesna architektura Lakehouse może temu zaradzić?
Próba odpytywania surowych plików (np. w formacie Parquet) leżących na AWS S3, Google Cloud Storage czy Azure Data Lake za pomocą nieoptymalnych silników to najczęstsza przyczyna frustracji biznesu. Z naszych doświadczeń wynika, że problemy z wydajnością, powolne zapytania SQL oraz rosnące koszty to jedne z głównych wyzwań, z którymi mierzą się organizacje posiadające już platformy danych.
-
Brak indeksowania
Tradycyjny silnik musi przeszukać gigabajty niepotrzebnych danych, aby wyciągnąć kilka kluczowych dla raportu wierszy.
-
Przestarzałe silniki obliczeniowe
Starsze rozwiązania oparte na maszynie wirtualnej Java (JVM) nie potrafią w pełni wykorzystać potencjału nowoczesnych wielordzeniowych procesorów.
-
Wąskie gardła I/O
Przesyłanie ogromnych wolumenów surowych danych z magazynu chmurowego do warstwy obliczeniowej trwa zbyt długo.
Architektura Lakehouse od Databricks zmienia zasady gry dzięki zastosowaniu silnika Photon. To natywny, wektoryzowany silnik napisany w języku C++, który drastycznie przyspiesza zapytania analityczne bezpośrednio na Twoim Data Lake.
Podczas naszych audytów technicznych Databricks szczegółowo weryfikujemy konfigurację środowisk pod kątem wydajności przetwarzania i zapytań, analizując m.in. optymalizację tabel Delta, konfigurację SQL warehouses oraz wykorzystanie silnika Photon.
-
Zaawansowane buforowanie (caching) oraz inteligentne pomijanie danych (Data Skipping i Z-Ordering) sprawiają, że system czyta tylko te fragmenty plików, które są absolutnie niezbędne
-
Narzędzia takie jak Power BI łączą się bezpośrednio z Databricks SQL Endpoints. Omijasz proces kosztownego kopiowania danych do osobnej hurtowni (Data Warehouse).
-
W modelu chmurowym płacisz za czas pracy klastrów. Skrócenie czasu wykonania ciężkiego raportu z 15 minut do 45 sekund oznacza radykalną redukcję kosztów infrastruktury.
Szybkość działania raportów to nie tylko wygoda decydentów – to przede wszystkim optymalizacja budżetu IT. Jeśli podejrzewasz, że Twoja infrastruktura działa poniżej swoich możliwości, warto poddać ją weryfikacji. Skorzystaj z naszego interaktywnego Kalkulatora TCO, aby oszacować oszczędności z przejścia na architekturę Lakehouse, lub skontaktuj się z nami, aby zaplanować bezpłatne spotkanie Discovery przed audytem.
- Head of Retail & FMCG
-
Doświadczony lider z ponad 15-letnim stażem w kierowaniu realizacją projektów w sektorach Retail & FMCG. Czerpie satysfakcję z zarządzania zespołami osiągającymi świetne wyniki, prowadzenia złożonych projektów oraz budowania trwałych relacji z klientami. Kierowała różnorodnymi zespołami i realizowała projekty o dużym znaczeniu, zawsze kładąc nacisk na tworzenie wartości i budowanie zaufania.
Wierzy w efektywne i zmotywowane zespoły, których członkowie wiedzą, do czego dążą – i dlaczego to robią.
