Data Lake
Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein Daten-Repository, in dem Daten ohne Änderungen in ihrer ursprünglichen Form gespeichert werden. Anders als Data Warehouses oder Silos nutzen Data Lakes eine flache Architektur mit Objektspeicher für die Metadaten der Dateien. Dies ist besonders hilfreich, wenn es Teil einer größeren Datamanagement-Plattform ist und sich gut in bestehende Daten und Tools integrieren lässt, um leistungsstärkere Analysen durchzuführen. Ziel ist es, Erkenntnisse zu gewinnen und Trends zu ermitteln, während Sicherheit, Skalierbarkeit und Flexibilität gewährleistet bleiben.

Abstraktes Bild eines Datensegments.
  • Data Lakes erklärt
  • Warum entscheiden Unternehmen sich für Data Lakes?
  • Vorteile eines Data Lakes
  • Data Lake vs. Data Warehouse
  • Was sind Data Lake-Plattformen?
  • Wie werden Data Lakes heute genutzt?
  • HPE und Data Lakes
Data Lakes erklärt

Data Lakes erklärt

Ein Data Lake wird verwendet, um eine große Menge Daten in ihrem nativen Rohformat an einem zentralen Ort zu speichern (üblicherweise in der Cloud). Durch kostengünstigen Objektspeicher, offene Formate und Cloud-Skalierbarkeit können zahlreiche Anwendungen von der großen Datenmenge in einem Data Lake profitieren.

  • Alle Arten qualitativer Daten, einschließlich unstrukturierter (sog. Big Data) und semistrukturierter Daten können gespeichert werden. Ein entscheidendes Kriterium für heutige Anwendungsfälle wie maschinelles Lernen und erweiterte Analysen.
  • Stellen Sie sich im Netzwerkbereich vor, dass Infrastruktur- und Endgeräte-Telemetrie als Beschreibungen oder Klassifizierungen genutzt werden, um KI-/ML-Modelle und -Algorithmen zu speisen und Baselines sowie Anomalien zu erkennen.
  • Kundenseitig speisen die Infrastruktur- und Endgeräte-Clients den Data Lake. Der Netzwerkanbieter pflegt den Data Lake, um KI-basierte Tools zu bieten, die die IT-Abteilung bei einem effizienteren Betrieb des Netzwerks unterstützen.
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