Introducción:
Durante las últimas dos décadas, muchas organizaciones han desarrollado soluciones de almacenamiento y BI basadas en bases de datos relacionales, lo que ha limitado la capacidad de manejar datos no estructurados debido a su costo y complejidad. Los lagos de datos han surgido como una solución, ofreciendo almacenamiento basado en archivos en sistemas distribuidos que permiten una alta escalabilidad para grandes volúmenes de datos. Esto permite a las organizaciones almacenar archivos estructurados, semiestructurados y no estructurados, que luego pueden procesarse con tecnologías como Apache Spark.
Azure Data Lake Storage Gen2 ofrece una solución en la nube para el almacenamiento de lagos de datos en Microsoft Azure, siendo fundamental para diversas soluciones de análisis a gran escala en esta plataforma.
Descripción de Azure Data Lake Storage Gen2
Azure Data Lake Storage es un repositorio de datos que almacena información en su formato natural, como blobs o archivos. Es una solución de lago de datos escalable, segura y rentable, optimizada para análisis de alto rendimiento en la nube de Azure.
Combina un sistema de archivos con una plataforma de almacenamiento, facilitando el análisis de datos. Se basa en Azure Blob Storage, mejorando su rendimiento para cargas de trabajo analíticas y ofreciendo administración del ciclo de vida de los datos, alta disponibilidad y seguridad.
Ventajas
Data Lake Storage está diseñado para manejar datos a escala de exabytes y procesar cientos de gigabytes, sirviendo como base para soluciones en tiempo real y por lotes. Permite acceder a los datos como si estuvieran en un sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS), facilitando el uso de herramientas como Azure Databricks, HDInsight y Synapse Analytics sin mover los datos.
Seguridad
Admite listas de control de acceso (ACL) y permisos POSIX, permitiendo establecer permisos a nivel de directorio o archivo. Esto mejora la seguridad del almacenamiento, y todos los datos se cifran en reposo con claves administradas por el cliente o por Microsoft.
Rendimiento
Organiza los datos en una jerarquía de directorios, facilitando la navegación y reduciendo los recursos informáticos necesarios para el procesamiento, lo que disminuye el tiempo y el costo.
Redundancia de datos
Utiliza modelos de replicación de Azure Blob para proporcionar redundancia, ya sea a nivel local (LRS) o geográfica (GRS), garantizando la disponibilidad y protección de los datos en caso de desastres.
Sugerencia para la planificación de un lago de datos
Al diseñar un lago de datos, los ingenieros de datos deben considerar cuidadosamente la estructura, la gobernanza y la seguridad. Es fundamental evaluar:
- Tipos de datos a almacenar.
- Transformaciones necesarias de los datos.
- Quién tendrá acceso a los datos.
- Patrones de acceso típicos.
Este enfoque permitirá establecer una gobernanza eficaz del control de acceso. Es crucial evitar que el lago de datos se convierta en un "pantano de datos", inaccesible e inútil por falta de medidas de gobernanza y calidad. Seguir las mejores prácticas para Azure Data Lake garantizará una implementación sólida que permita a la organización crecer y extraer información valiosa.
Habilitación de Azure Data Lake Storage Gen2 en Azure Storage
Azure Data Lake Storage Gen2 es una funcionalidad que se activa en Azure StorageV2, no un servicio independiente. Para habilitarlo:
Crear nueva cuenta de almacenamiento: Al crear la cuenta en el Azure Portal, selecciona la opción "Habilitar el espacio de nombres jerárquico" en la sección de Opciones avanzadas.
Actualizar cuenta existente: Si ya tienes una cuenta de Azure Storage, puedes habilitar la funcionalidad de Data Lake Storage Gen2 utilizando el asistente "Actualización de Data Lake Gen2" en la página del recurso de la cuenta de almacenamiento.
Esta configuración permite aprovechar las capacidades de almacenamiento jerárquico y de análisis en Azure.
Comparación entre Azure Data Lake Storage y Azure Blob Storage
Azure Blob Storage permite almacenar grandes cantidades de datos no estructurados en un espacio de nombres plano dentro de un contenedor de blobs. Aunque se pueden usar caracteres "/" para organizar los blobs en "carpetas" virtuales, la estructura sigue siendo de nivel único, lo que puede complicar la administración.
Los datos en Blob Storage se pueden acceder mediante HTTP o HTTPS.
Por otro lado, Azure Data Lake Storage Gen2 se basa en Blob Storage, pero optimiza el manejo de datos de gran volumen a través de un espacio de nombres jerárquico. Esto organiza los blobs en directorios y almacena metadatos sobre cada uno, permitiendo que operaciones como eliminaciones y cambios de nombre se realicen de forma atómica. Esta estructura mejora el rendimiento y reduce los costos de análisis, al mantener los datos organizados, lo que es especialmente beneficioso para los casos de uso de análisis.
Fases del procesamiento de macrodatos
Los lagos de datos son esenciales en diversas arquitecturas de macrodatos, que pueden incluir:
- Almacenes de datos empresariales.
- Análisis avanzados con macrodatos.
- Soluciones de análisis en tiempo real.
Hay cuatro fases comunes en el procesamiento de macrodatos:
Ingesta
Esta fase se centra en adquirir datos de origen, que pueden incluir archivos y registros no estructurados. Las tecnologías utilizadas dependen de la frecuencia de transferencia: para datos por lotes, se pueden usar Azure Synapse Analytics o Azure Data Factory; para ingesta en tiempo real, opciones como Apache Kafka o Stream Analytics son adecuadas.
Almacenamiento
Aquí se determina dónde almacenar los datos ingeridos. Azure Data Lake Storage Gen2 ofrece una solución segura y escalable, compatible con las principales tecnologías de procesamiento de macrodatos.
Preparación y entrenamiento
En esta fase, se utilizan tecnologías para preparar los datos y entrenar modelos de aprendizaje automático. Herramientas comunes incluyen Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Azure HDInsight y Azure Machine Learning.
Modelado y entrega
Finalmente, esta fase involucra las tecnologías que presentan los datos a los usuarios, como Microsoft Power BI para visualización o Azure Synapse Analytics como almacén de datos analíticos. A menudo se utilizan combinaciones de estas tecnologías según los requisitos empresariales.
Uso de Azure Data Lake Storage Gen2 en Cargas de Trabajo de Análisis de Datos
Azure Data Lake Storage Gen2 es esencial para diversas cargas de trabajo analíticas. A continuación, se detallan los casos de uso más comunes y su integración con otros servicios de Azure:
Procesamiento y Análisis de Macrodatos
Azure Data Lake Storage Gen2 ofrece un almacén distribuido, escalable y seguro para manejar grandes volúmenes de datos en múltiples formatos. Servicios como Azure Synapse Analytics, Azure Databricks y Azure HDInsight pueden procesar estos datos utilizando marcos como Apache Spark, Hive y Hadoop. La estructura distribuida permite realizar tareas en paralelo, aumentando el rendimiento y la escalabilidad.
Almacenamiento de Datos
La evolución del almacenamiento de datos ha integrado grandes volúmenes almacenados como archivos en un lago de datos con tablas relacionales. Los datos a menudo se extraen de fuentes como Azure SQL Database o Azure Cosmos DB y se procesan en el lago de datos antes de cargarlos en un almacén de datos relacional. Azure Synapse Analytics facilita la creación de canalizaciones ETL mediante Azure Data Factory, extrayendo datos operativos y cargándolos en el lago para su posterior análisis y visualización con herramientas como Microsoft Power BI.
Análisis de Datos en Tiempo Real
Las organizaciones necesitan capturar y analizar flujos de datos en tiempo real, provenientes de dispositivos IoT o redes sociales. Estos datos se procesan utilizando tecnologías como Azure Event Hubs y Azure Stream Analytics, donde los eventos se agregan y los resultados se almacenan en Azure Data Lake Storage Gen2, permitiendo análisis y visualización casi instantáneos.
Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático:
Azure Data Lake Storage Gen2 proporciona un entorno altamente escalable para el análisis estadístico y el procesamiento de grandes volúmenes de datos, que son fundamentales en la ciencia de datos. Azure Machine Learning permite a los científicos de datos ejecutar código en Python para entrenar modelos predictivos utilizando los datos almacenados en el lago, que luego pueden implementarse como servicios web para análisis predictivo.
Resumen
Azure Data Lake Storage Gen2 es un servicio de almacenamiento en la nube que es disponible, seguro, duradero, escalable y redundante, constituyendo una solución completa de data lake. Optimiza el procesamiento de cargas de trabajo de análisis de macrodatos y permite el acceso a datos desde diversas tecnologías, como Azure Synapse Analytics, Azure HDInsight y Azure Databricks, sin necesidad de mover los datos. Su implementación es crucial para desarrollar soluciones efectivas de análisis de macrodatos.
