Come Costruire una Piattaforma Dati Lakehouse Scalabile ed Economica

Nell'ultimo decennio siamo passati da rigidi data warehouse a data lake flessibili e, più di recente, ad architetture lakehouse che promettono di combinare il meglio di entrambi i mondi.

Tuttavia, passare da una generazione di piattaforme dati alla successiva si sta rivelando più difficile del previsto. Coloro che sono già in questo percorso stanno scoprendo sfide e ripetendo errori trasferendo vecchi modelli di progettazione nei nuovi sistemi.

Avendo aiutato numerose organizzazioni a progettare e scalare piattaforme dati moderne, ho visto che il successo non dipende dagli strumenti, ma dalla disciplina. Questo articolo è una guida pratica su come effettuare la transizione in modo efficace, cosa evitare e come tradurre le scelte tecniche in valore aziendale misurabile.

Perché la storia pura dei Big Data non è più utile

Se guardiamo indietro, il movimento dei big data è iniziato con il sogno di archiviazione illimitata e sperimentazione infinita. Intorno alla metà degli anni 2010, le aziende hanno iniziato a raccogliere ogni possibile log, clic e transazione, convinte che il solo volume avrebbe portato intuizioni. In pratica, questa convinzione ha creato solo maggiore complessità. I data lake sono apparsi come il successore alla moda dei warehouse, ma la maggior parte di essi è presto diventata data swamp, luoghi dove le informazioni entravano facilmente ma raramente tornavano in forma utilizzabile.

Entro il 2022 il settore era maturato e le domande avevano iniziato a cambiare. I team non chiedono più quanti dati possono archiviare, ma come possono fidarsi e utilizzare ciò che già hanno. La vera sfida oggi non è la capacità ma la governance, non l'ingestione ma l'interpretazione.

La lezione chiave qui è semplice. Raccogliere più dati non rende un'azienda data-driven. Ciò che conta davvero è comprendere i dati, mantenere una governance adeguata e utilizzarli in modo efficiente.

Raccomando di definire la proprietà per ogni dataset, stabilire politiche chiare di conservazione e qualità e concentrare gli sforzi di ingegneria sui dati che supportano direttamente le decisioni aziendali. Senza questa fondazione, anche il lakehouse più avanzato alla fine si trasforma in una palude moderna.

Il Lakehouse come punto di svolta

L'ascesa del lakehouse riflette esattamente questo cambiamento. Invece di scegliere tra prestazioni e flessibilità, il modello lakehouse combina entrambi. Al suo nucleo, utilizza archiviazione cloud economica in formati come Delta o Iceberg, arricchiti con metadati e garanzie transazionali. Il risultato è un sistema che costa quanto un lake e si comporta come un warehouse quando interrogato.

Questo è importante per i leader aziendali perché elimina il costante compromesso tra archiviazione economica per dati storici e sistemi costosi per analytics in tempo reale. Suggerisco sempre di posizionare il vostro lakehouse non come sostituto di tutto il resto, ma come una fondazione condivisa che abilita sia analytics tradizionali che machine learning in un unico ambiente.

In un lakehouse lo stesso ambiente può supportare una dashboard per il CFO, un modello di machine learning che prevede il comportamento dei clienti e una query ad hoc da un analista di prodotto. I dati non vengono più duplicati tra i sistemi, il che rende la governance più semplice e consente all'ottimizzazione dei costi di avvenire naturalmente.

Sfide strutturali e di governance nell'adozione del Data Lakehouse

Quando le aziende passano dai classici data warehouse o data lake a un'architettura lakehouse più flessibile, la transizione è raramente fluida. Molti team copiano le strutture esistenti dal vecchio warehouse nel nuovo ambiente senza ripensare il loro scopo. Il risultato è l'emergere di silos di dati, in altre parole, frammentazione. Una versione dei dati vive nel warehouse, un'altra nel lake e una terza da qualche parte nel mezzo. Evitate questo riprogettando gli schemi per il lakehouse da zero. Modellate i dati in base ai pattern di accesso e alle esigenze dei consumatori piuttosto che alla logica legacy del warehouse.

Un altro problema ricorrente è la normalizzazione. Cosa intendo con questo? I warehouse sono costruiti su strutture rigorose e profondamente normalizzate con dozzine di tabelle interconnesse. Quando queste vengono copiate direttamente in un lake, ogni query richiede una foresta di join. Le prestazioni crollano, gli ingegneri incolpano l'infrastruttura e il progetto perde credibilità. Invece, denormalizzate dove aiuta le prestazioni e posizionate le entità correlate più vicine per minimizzare lo shuffle. Trattate il design delle prestazioni come parte del data modeling, non come un'ottimizzazione successiva.

Governance e controllo sono critici. In un data lake, c'è spesso poca supervisione perché i team lavorano direttamente con i file. In un warehouse, si applicano regole rigide come la sicurezza a livello di riga, l'accesso basato sui ruoli e audit trail dettagliati. Un lakehouse deve trovare un equilibrio garantendo apertura senza perdere responsabilità. Dovreste implementare l'accesso basato sui ruoli e il tracciamento della lineage fin dall'inizio. La governance funziona meglio quando cresce insieme alla piattaforma e diventa la base della fiducia.

Le prestazioni dipendono anche da un design intelligente. I warehouse tradizionali si basano sull'indicizzazione automatica, ma nei lakehouse l'efficienza deriva dal partizionamento o liquid clustering, caching e dalla scelta dei formati di file giusti per l'analytics. Raccomando di trattare la strategia di partizionamento e il layout dei file come cittadini di prima classe nella vostra architettura.

L'ottimizzazione dei costi è un'altra promessa chiave del lakehouse, ma non arriva automaticamente. Mentre l'archiviazione cloud è economica e l'analytics può scalare su o giù secondo necessità, questi vantaggi sono spesso compensati da un design dati scadente e una crescita incontrollata. Dovete gestire attivamente i cicli di vita dei dataset e rimuovere le copie inutilizzate. Se questo processo viene ignorato, i costi cloud aumenteranno silenziosamente nel tempo.

L'ottimizzazione dei costi come regola numero uno

Vorrei concentrarmi più in dettaglio sull'ottimizzazione dei costi, poiché è uno dei vantaggi chiave dell'architettura lakehouse.

Uno dei modi chiave in cui l'architettura lakehouse riduce i costi è minimizzando lo shuffle, cioè il movimento di dati tra sistemi o nodi di elaborazione. Per raggiungere questo, progettate sempre i vostri dati in modo che le entità correlate siano archiviate insieme.

Mantenendo tutti i dati in un unico posto e archiviando le entità correlate vicine, il lakehouse elimina la necessità di join eccessivi e trasferimenti di dati. Quando eseguiamo analytics, ad esempio quando costruiamo un modello di machine learning per l'analisi dei clienti, possiamo utilizzare sia dati storici che dati transazionali reali senza copiarli o spostarli tra sistemi.

Un altro principio chiave che abilita l'ottimizzazione dei costi è il disaccoppiamento di storage e compute. L'archiviazione dei dati e l'elaborazione dei dati scalano indipendentemente in base alla domanda effettiva. Paghiamo solo per le risorse che utilizziamo invece di mantenere grandi sistemi a capacità fissa. Lo storage rimane economico e scalabile, e la potenza di calcolo può essere aumentata o ridotta quando necessario. Questa flessibilità porta a costi infrastrutturali inferiori e operazioni dati più efficienti. Iniziate sempre in piccolo e lasciate che l'autoscaling faccia il suo lavoro. Monitorate l'utilizzo e comprendete i vostri pattern di carico di lavoro prima di impegnarvi in capacità riservata.

I cluster con autoscaling aiutano ulteriormente a controllare i costi. Un carico di lavoro di machine learning necessita di risorse di calcolo nel cloud, macchine virtuali con memoria e potenza di elaborazione simili a un computer normale. In passato, le aziende acquistavano o affittavano server fisici in anticipo ed eseguivano processi su quella capacità fissa. Nel cloud, paghiamo per il calcolo in base all'utilizzo effettivo, per unità di tempo e per quantità di risorse. Raccomando vivamente di iniziare con dimensioni di cluster minime, osservare il comportamento di scaling e impostare limiti superiori per prevenire costi fuori controllo.

Scegliere l'approccio architetturale giusto

Parliamo dell'architettura lakehouse. In molti modi, il suo design dipende da come strutturiamo il modello dati. L'approccio più comune ed efficace è l'architettura a strati, o medallion, dove ogni livello serve uno scopo specifico e supporta diversi tipi di utenti e carichi di lavoro.

— Il primo livello, spesso chiamato raw o bronze, è una copia diretta dei dati di origine. Serve principalmente esigenze tecniche ed è conservato solo per un breve periodo per consentire una rapida rielaborazione quando necessario. Dovrebbe essere trattato come storage temporaneo.

— Il secondo livello, o livello di normalizzazione, contiene dati puliti e strutturati, a volte uniti con altre tabelle come utenti e ordini. Questo è dove vengono spesso addestrati i modelli di machine learning. È buona pratica automatizzare la validazione dei dati e l'applicazione dello schema in questa fase. Mantenere la coerenza è più prezioso che elaborare grandi volumi di dati.

— Il livello finale, noto come gold layer, è dove risiedono i dati aggregati. Le dashboard e gli strumenti BI come Tableau o Power BI si connettono tipicamente a questo livello per accedere a metriche e visualizzazioni pronte. Tuttavia, non tutto può essere pre-calcolato.

Ogni livello ha uno scopo e insieme permettono sia al machine learning che alla business intelligence di prosperare.

Dovreste allineare la vostra strategia a strati con i pattern di consumo. I data scientist di solito lavorano con il silver layer, e gli executive si aspettano risposte dal gold layer. La flessibilità è la vera forza del lakehouse, la capacità di servire molteplici audience senza costruire e mantenere più sistemi separati.

Insights dal campo

Se stessi progettando da zero, farei alcune cose diversamente da come il settore ha affrontato i dati in passato.

Di seguito sono riportate le lezioni che ho imparato da implementazioni reali e ciò che ora raccomando.

1. Inizia in piccolo, consegna velocemente

Migrare tutto in una volta non è sempre ottimale. Le aziende spesso cercano di sollevare e spostare terabyte di dati in un nuovo sistema, solo per scoprire che nessuno li usa. Un percorso migliore è iniziare con un singolo caso d'uso che fornisce un chiaro valore aziendale, come un motore di raccomandazione, pricing dinamico o un modello di retention dei clienti. Il successo in quell'area fornisce sia credibilità che un progetto per lo scaling.

1. Traduci i requisiti aziendali presto

Tradurrei i requisiti aziendali in quelli tecnici il prima possibile. Se un report deve filtrare per regione, quel requisito implica il partizionamento per regione a livello di storage. Se gli analyst si aspettano aggiornamenti in tempo quasi reale, ciò guida le decisioni sull'indicizzazione o caching. Senza questa traduzione, la tecnologia si allontana dagli obiettivi aziendali e la fiducia si erode.

1. Abbina la tecnologia alla capacità organizzativa

Abbinerei sempre la tecnologia alle capacità dell'organizzazione. Un'azienda con una forte cultura ingegneristica può preferire componenti open source e massimo controllo. Un'azienda con risorse tecniche limitate può essere meglio servita da servizi gestiti che espongono interfacce SQL agli analyst. Non esiste una soluzione universale, ciò che conta è allineare l'ambizione con la capacità.

Infine, metterei in discussione l'assunto che un lakehouse sia semplicemente un lake migliore. In realtà, è un paradigma diverso. Eredita alcune caratteristiche sia dei lake che dei warehouse, ma non è una sostituzione per ogni caso d'uso. I carichi di lavoro transazionali ad alta frequenza, ad esempio, possono ancora richiedere sistemi specializzati. Riconoscere questi confini previene la delusione e garantisce che il lakehouse sia utilizzato dove eccelle veramente.