ಸೆಲ್ಫ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್ Databricks ಪರ್ಯಾಯ: Homelab ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್

ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಕಚ್ಚಾ ಉಕ್ಕಿನಂತೆ; ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಲು ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೆಲ್ಫ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಎಂದರೇನು?

ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ರಚನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಒಂದೇ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸೆಲ್ಫ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್‌ನ ಘಟಕಗಳು

ಸೆಲ್ಫ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ಶಕ್ತಿಯುತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಸೇರುತ್ತವೆ:

• Ceph Object Storage: ಇಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾಗೆ ಲೋಡಿಂಗ್ ಡಾಕ್‌ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• Project Nessie: ಈ ಪರಿಕರವು ಡೇಟಾಗಾಗಿ Git ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಲಿನಿಯೇಜ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• dbt (data build tool): ಈ ಪರಿಕರವನ್ನು ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಾಂತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಅದು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• Trino: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ವಿತರಿಸಲಾದ SQL ಕ್ವೆರಿ ಎಂಜಿನ್.
• Apache Superset: SQL ಬರೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• OpenMetadata: ಈ ಪರಿಕರವು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಲಿನಿಯೇಜ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• Kubeflow: ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವೇದಿಕೆ.
• MLflow ಮತ್ತು KServe: ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು HTTP ಮೂಲಕ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಹಂತಗಳು

ಹಂತ 1: ನಿಮ್ಮ Homelab ಪರಿಸರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ

ನಿಮಗೆ ಒಂದು homelab ಸೆಟಪ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಮೇಲಾಗಿ RKE2 ನಂತಹ Kubernetes ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 2: ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್‌ಗಾಗಿ Ceph ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ

ನಿಮ್ಮ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Ceph ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶದ ಮೊದಲ ಬಿಂದುವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 3: Project Nessie ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Project Nessie ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ. ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 4: ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ dbt ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ

ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು dbt ಬಳಸಿ. ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಹಂತವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಹಂತ 5: ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಲು Trino ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್‌ನಾದ್ಯಂತ SQL ಕ್ವೆರಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು Trino ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 6: Apache Superset ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ

ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು Superset ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 7: OpenMetadata ನೊಂದಿಗೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಲಿನಿಯೇಜ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು OpenMetadata ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ.

ಹಂತ 8: ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ Kubeflow ಬಳಸಿ

ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Kubeflow ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.

ಹಂತ 9: MLflow ನೊಂದಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ

ನಿಮ್ಮ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು MLflow ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಸೆಲ್ಫ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಆರಿಸಬೇಕು?

ಸೆಲ್ಫ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ: ನೀವು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆಯುವ ನಿರಂತರ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತೀರಿ.
• ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದದ್ದು: ನಿಮ್ಮ ಸೆಟಪ್ ಮೇಲೆ ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
• ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್: ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಪರವಾನಗಿ ಶುಲ್ಕಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು.

ಉಪಸಂಹಾರ

ಸೆಲ್ಫ್-ಹೋಸ್ಟೆಡ್ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಟಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಶಕ್ತಿಯುತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು.

ಅನುಕೂಲಗಳು

• ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ವೆಚ್ಚ ಉಳಿತಾಯ.
• ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣ.
• ಪರಿಸರವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ನಮ್ಯತೆ.

ಅನನುಕೂಲಗಳು

• ಸೆಟಪ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಆರಂಭಿಕ ಸೆಟಪ್ ಸಮಯ ಗಣನೀಯವಾಗಿರಬಹುದು.
• ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸುಗಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರಂತರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ

ಈ ಲೇಖನವು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾತ್ರ. ಯಾವುದೇ ಪ್ಲೇಸ್‌ಹೋಲ್ಡರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರುಜುವಾತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೂಲ ಆಕರದೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಎಂದರೇನು? — ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮರ್ಥ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು? — ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳು ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಉಳಿತಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಪರವಾನಗಿ ಶುಲ್ಕಗಳಿಲ್ಲದೆ ನಿಮ್ಮ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು? — dbt ಯಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಾಂತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• Project Nessie ಎಂದರೇನು? — Project Nessie ಎಂಬುದು ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಪರಿಕರವಾಗಿದ್ದು, ಕೋಡ್‌ಗಾಗಿ Git ನಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• Ceph ಅನ್ನು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ? — Ceph ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಹೌಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದೆ.
• ನನ್ನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು? — ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಒಳನೋಟಗಳ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು Apache Superset ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳು

#data #lakehouse #homelab #opensource #databases #mlops #dataengineering #visualization #kubernetes #cloudnative