Nel panorama digitale odierno, in continua e rapida evoluzione, le aziende generano volumi di dati sempre crescenti, ad una velocità sempre maggiore. Questa mole di informazioni possiede un immenso potenziale per orientare decisioni strategiche, ottimizzare le operazioni e migliorare la user experience.
Tuttavia, le architetture dati tradizionali spesso faticano a gestire efficacemente questa complessità. I Data Lake, pur offrendo scalabilità e flessibilità per l’archiviazione di diversi tipi di dati, in genere mancano della governance e della coerenza transazionale richieste per riuscire ad effettuare analisi affidabili. Viceversa, i Data Warehouse forniscono ambienti strutturati ottimizzati per la business intelligence, ma possono risultare rigidi e costosi quando si tratta di grandi volumi di dati semi-strutturati o in streaming.
Questa dicotomia ha spesso costretto le aziende a mantenere piattaforme dati separate e spesso isolate, portando a duplicazione dei dati, difficoltà nella governance dei dati, maggiore complessità e ritardi nell’accedere a insight tempestivi.
L’emergere dell’architettura Data Lakehouse rappresenta un cambio di paradigma che permette di avere i vantaggi di entrambe le architetture. Introducendo un livello transazionale e di governance nel data lake è possibile infatti ottenere analisi affidabili su vaste quantità di dati grezzi ed elaborati. Ciò elimina la necessità di complesse pipeline ETL (Extract, Transform, Load) per spostare i dati tra i sistemi, aprendo la strada a flussi di lavoro data-driven più agili ed efficienti. Ma come possono le aziende implementare un Data Lakehouse per sbloccare la potenza dell’analisi in real time?
Il presente articolo approfondisce gli aspetti pratici della costruzione di tale architettura, concentrandosi sui componenti chiave e sfruttando le capacità di piattaforme come Databricks per ottenere insight a bassa latenza e generare valore immediato. Esploreremo i principi fondamentali, le considerazioni architetturali e le strategie di implementazione che consentono alle aziende di superare l’elaborazione batch e abbracciare l’agilità dell’analisi dei dati in tempo reale.
L’Evoluzione verso i Data Lakehouse in Real Time
Il percorso da Data Warehouse tradizionali a Data Lake, fino ad arrivare oggi ai Data Lakehouse, è stato guidato dalla crescente domanda di insight più rapidi a partire da set di dati eterogenei.
Limiti delle Architetture Dati Tradizionali per il Real Time
I Data Warehouse tradizionali, con i loro schemi rigidi e l’elaborazione batch-oriented, sono intrinsecamente limitati quando si tratta di analisi in real time. L’ingestion e la trasformazione di dati in streaming in un data warehouse con bassa latenza possono essere complesse e dispendiose in termini di risorse, e nella maggior parte dei casi la scalabilità è limitata a singole macchine.
D’altra parte, i Data Lake eccellono nell’ingestion di dati ad alta velocità e altamente variabili (strutturati, semi-strutturati, non strutturati), ma spesso mancano delle proprietà ACID (Atomicità, Consistenza, Isolamento, Durabilità) e dei framework di governance robusti necessari per query analitiche affidabili, coerenti e tempestive. Ciò si traduce spesso in una “palude di dati” in cui l’estrazione rapida di insight significativi diventa un ostacolo considerevole.
La Promessa del Data Lakehouse per ottenere Insight a Bassa Latenza
L’architettura Data Lakehouse affronta queste limitazioni introducendo un livello di metadati e un livello di storage che supporta transazioni e governance dei dati direttamente sul Data Lake. Ciò permette:
- Query Dirette di Dati in Tempo Reale: Con tecnologie come Delta Lake e Apache Iceberg, i dati in streaming possono essere ingeriti e resi immediatamente disponibili per l’interrogazione insieme ai dati batch.
- Pipeline di Dati Semplificate: La necessità di estesi processi ETL per spostare i dati in un sistema analitico separato è significativamente ridotta, portando a minore latenza e complessità.
- Governance dei Dati Unificata: Controlli coerenti di sicurezza, conformità e qualità dei dati possono essere applicati a tutti i dati, indipendentemente dal loro formato o fase di elaborazione.
- Callout: Secondo un recente report di Gartner, le aziende che adottano un’architettura Data Lakehouse hanno tre volte più probabilità di raggiungere capacità di analisi in tempo reale rispetto a quelle che si affidano esclusivamente ai data warehouse tradizionali.
Analisi in Real Time in un Data Lakehouse
Diverse tecnologie e pattern architetturali abilitano l’analisi in tempo reale all’interno di un data lakehouse:
- Ingestion di Dati in Streaming: Framework come Apache Kafka, Apache Flink e servizi di streaming nativi del cloud (ad es. AWS Kinesis, Azure Event Hubs) facilitano l’ingestion continua di dati ad alta velocità.
- Storage del Data Lake Transazionale: Formati come Delta Lake e Apache Iceberg forniscono proprietà ACID e capacità di evoluzione dello schema sopra lo storage del Data Lake (ad es. AWS S3, Azure Data Lake Storage). Ciò garantisce coerenza e affidabilità dei dati per le query in tempo reale.
- Motori di Elaborazione in Tempo Reale: Motori di calcolo come Apache Spark Structured Streaming e Flink consentono l’elaborazione e l’analisi continua dei dati in streaming, abilitando la creazione di dashboard e avvisi in tempo reale.
- Motori di Query a Bassa Latenza: Motori di query ottimizzati possono interrogare direttamente il Data Lake transazionale, fornendo tempi di risposta inferiori al secondo per carichi di lavoro analitici sia in batch che in streaming.
Costruire un Data Lakehouse in Real Time con Databricks
Databricks è una piattaforma di analisi unificata che fornisce un ambiente robusto per la costruzione e l’operatività di un Data Lakehouse, con un forte supporto per l’analisi in tempo reale.
Esempio di architettura di alto livello del flusso di dati in tempo reale nel Databricks Lakehouse, dall’ingestione tramite Autoloader, Spark Structured Streaming e Kafka/AWS Kinesis alle applicazioni BI (Databricks SQL, Dashboard) e alle applicazioni AI (training/serving di modelli ML, GenAI, Genie). Si noti che questo esempio presuppone AWS come provider cloud per la piattaforma Databricks; tuttavia, l’architettura mostrata può essere implementata anche su Microsoft Azure e Google Cloud Platform. Figura adattata da https://docs.databricks.com/aws/en/lakehouse-architecture/reference.
Sfruttare il Delta Lake per l’Ingestion e l’Elaborazione di Dati in Real Time
Il Delta Lake – un livello di storage open-source che estende il formato Parquet – rappresenta una pietra miliare per la costruzione di un data lakehouse in tempo reale su Databricks.
Le sue caratteristiche principali includono:
- Transazioni ACID: Garantiscono l’integrità dei dati anche durante le operazioni di lettura e scrittura concorrenti, cruciali per la gestione di flussi di dati continui.
- Evoluzione dello Schema: Consente modifiche fluide allo schema dei dati senza interrompere le applicazioni downstream o richiedere migrazioni complesse.
- Time Travel: Permette di interrogare snapshot storici dei dati, il che può essere prezioso per analizzare le tendenze e comprendere l’evoluzione dei dati in tempo reale.
- Fonte/Sink Unificata Batch e Streaming: Le tabelle Delta Lake possono fungere sia da fonte per l’elaborazione batch che da sink per i dati in streaming, semplificando le pipeline di dati.
Esempio di codice: Ingestion di uno stream in tempo reale in una tabella Delta Lake utilizzando Spark Structured Streaming su Databricks (Python):
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json, col
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, TimestampType
# Define the schema for the incoming JSON data
schema = StructType([
StructType([
StringType("device_id"),
TimestampType("timestamp"),
IntegerType("temperature"),
StringType("location")
])
])
# Configure the Spark Session
spark = SparkSession.builder.appName("RealTimeDataIngestion").getOrCreate()
# Read the streaming data from a Kafka topic
streaming_df = spark.readStream.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers", "your_kafka_brokers") \
.option("subscribe", "sensor_data_topic") \
.load() \
.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data")) \
.select("data.*")
# Write the streaming data to a Delta Lake table
query = streaming_df.writeStream \
.format("delta") \
.outputMode("append") \
.option("checkpointLocation", "/mnt/delta/checkpoints/sensor_data") \
.start("/mnt/delta/sensor_data")
query.awaitTermination()
NB: Questo frammento di codice dimostra come leggere un flusso di dati in tempo reale da un topic Kafka, definire lo schema dei dati JSON in ingresso e quindi aggiungere continuamente questi dati a una tabella Delta Lake.
Elaborazione in Real Time con Spark Structured Streaming su Databricks
Databricks fornisce un ambiente favorevole per sfruttare Apache Spark Structured Streaming per l’elaborazione e l’analisi di dati in tempo reale archiviati nel Delta Lake. Structured Streaming consente di costruire applicazioni di streaming scalabili e fault-tolerant utilizzando la stessa sintassi di una elaborazione in batch. È possibile eseguire trasformazioni complesse, aggregazioni e operazioni di finestratura su dati in streaming con bassa latenza. Lo streaming in tempo reale su Databricks può anche sfruttare la potenza di Delta Live Tables e Autoloader, combinando l’ingestione incrementale di file con pipeline ETL dichiarative di livello produttivo che semplificano l’ingegneria dei dati e accelerano le insight.
Esempio di codice: Esecuzione di aggregazioni in tempo reale sui dati dei sensori acquisiti in Delta Lake (Python):
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg, window
# Configure the Spark Session
spark = SparkSession.builder.appName("RealTimeAnalytics").getOrCreate()
# Read the Delta Lake table as a stream
streaming_df = spark.readStream.format("delta") \
.load("/mnt/delta/sensor_data")
# Perform real-time aggregation to calculate the average temperature per device in a 5-minute window
aggregated_df = streaming_df \
.groupBy(window("timestamp", "5 minutes"), "device_id") \
.agg(avg("temperature").alias("avg_temperature"))
# Write the results to another Delta Lake table or a real-time dashboard sink
query = aggregated_df.writeStream \
.format("delta") \
.outputMode("complete") \
.option("checkpointLocation", "/mnt/delta/checkpoints/avg_temperature") \
.start("/mnt/delta/avg_temperature_realtime")
query.awaitTermination()
NB: Questo esempio legge la tabella sensor_data di Delta Lake come uno stream e quindi esegue un’aggregazione in tempo reale per calcolare la temperatura media per ogni dispositivo all’interno di una finestra scorrevole di 5 minuti. I risultati vengono quindi scritti in un’altra tabella Delta Lake, che potrebbe essere utilizzata per alimentare dashboard in tempo reale o attivare avvisi.
Ottenere Insight in Tempo Reale con Databricks SQL Analytics
Databricks SQL Analytics fornisce un Data Warehouse SQL serverless ottimizzato per i Data Lakehouse. Consente agli analisti e ai data scientist di eseguire query SQL rapide e interattive direttamente sulle tabelle Delta Lake, comprese quelle aggiornate continuamente dalle pipeline di streaming. Ciò consente l’accesso a bassa latenza a insight in real time, senza la necessità di data mart o cube separati.
arts or cubes.
Abilitare il Training e l’Inferenza ML in Tempo Reale
Oltre a potenziare l’analisi in real time, l’architettura Data Lakehouse offre vantaggi significativi per i flussi di lavoro AI e Machine Learning (ML) end-to-end, dall’ingegnerizzazione delle feature al training, fino ad arrivare alla gestione e al serving dei modelli.
Il Lakehouse elimina la tradizionale frizione tra i sistemi di analisi e ML unificando dati strutturati, semi-strutturati e in streaming in un unico livello di storage conforme ad ACID. Data scientist e ML engineer possono così accedere sia ai dati in real time che a quelli storici direttamente dalle tabelle Delta Lake, con l’opportunità rivoluzionaria di sfruttare dati aggiornati per il training e l’inferenza dei modelli.
Databricks fornisce supporto nativo per lo sviluppo ML all’interno del Lakehouse, consentendo ai vari team di collaborare durante l’intero ciclo di vita del ML. L’ingegnerizzazione delle feature può essere eseguita in-place utilizzando fonti batch e streaming; le pipeline di training possono scalare senza problemi con Spark o MLflow, mentre i modelli possono essere versionati, registrati e distribuiti direttamente sul Lakehouse utilizzando Model Serving.
Considerazioni per l’Implementazione di un Lakehouse in Real Time
La costruzione di un Data Lakehouse in tempo reale richiede un’attenta considerazione di diversi aspetti pratici:
Governance e Qualità dei Dati nelle Pipeline in Real Time
Mantenere la qualità e la governance dei dati nelle pipeline in tempo reale è cruciale. L’implementazione di controlli di validazione dei dati, l’applicazione dello schema e il tracciamento della lineage dei dati nelle prime fasi del processo di ingestion sono essenziali per garantire l’affidabilità dell’analisi in real time. Le proprietà di evoluzione dello schema e ACID di Delta Lake contribuiscono in modo significativo alla qualità dei dati.
Scalabilità e Ottimizzazione delle Performance
Le pipeline di dati in real time spesso devono gestire elevati volumi di dati con bassa latenza. La scelta di framework di ingestion ed elaborazione scalabili, l’ottimizzazione delle prestazioni delle query sul Data Lake e lo sfruttamento delle capacità di auto-scaling native del cloud sono fondamentali per garantire che il sistema possa gestire carichi di lavoro variabili. I cluster auto-scalabili di Databricks e il motore SQL ottimizzato aiutano ad affrontare queste sfide.
Monitoraggio e Alerting per Sistemi in Real Time
Un monitoraggio e un alerting robusti sono essenziali per mantenere l’integrità e le prestazioni delle implementazioni di data lakehouse in tempo reale. Il tracciamento di metriche come la latenza di acquisizione dei dati, la velocità effettiva di elaborazione e i tempi di risposta delle query consente l’identificazione e la risoluzione proattiva di potenziali problemi. Databricks fornisce strumenti di monitoraggio integrati e si integra con altre soluzioni di monitoraggio.
Perché Bitrock?
In Bitrock aiutiamo le aziende a progettare, costruire e implementare architetture dati moderne, incluse soluzioni pratiche di Data Lakehouse su misura per le loro specifiche esigenze aziendali. Il nostro team di esperti data engineer e data architect vanta una profonda conoscenza di tecnologie come Databricks, Delta Lake, Apache Spark e altre piattaforme cloud.
Offriamo un approccio integrato end-to-end per guidarvi in ogni fase del vostro percorso di trasformazione dei dati:
- Consulenza Strategica: Lavoriamo a stretto contatto con i vostri stakeholder aziendali e IT per definire i vostri requisiti di analisi in tempo reale e progettare un’architettura Data Lakehouse a prova di futuro che si allinei ai vostri obiettivi strategici.
- Implementazione e Deployment: Il nostro team di esperti implementa pipeline di dati in tempo reale e ambienti lakehouse robusti e scalabili sulla piattaforma di vostra scelta, garantendo una perfetta integrazione con i sistemi esistenti.
- Ottimizzazione e Governance: Vi aiutiamo a ottimizzare le prestazioni dei vostri carichi di lavoro di analisi in real time e a stabilire framework di governance dei dati efficaci per garantire qualità, sicurezza e conformità dei dati.
- Supporto e Manutenzione Continui: Forniamo servizi di supporto e manutenzione continui per garantire l’affidabilità e le prestazioni ottimali del vostro ambiente Data Lakehouse.
Conclusioni
L’implementazione di un’architettura Data Lakehouse, in particolare quando si sfruttano piattaforme come Databricks e tecnologie come Delta Lake, rappresenta un percorso interessante verso il raggiungimento di capacità di analisi in real time.
Unificando l’archiviazione e l’elaborazione dei dati, semplificando le pipeline e consentendo query a bassa latenza, le aziende possono ottenere informazioni immediate a partire dai propri flussi di dati, riuscendo così a prendere decisioni più rapide e informate. Sebbene una pianificazione accurata, una governance solida e un’ottimizzazione continua siano essenziali, i vantaggi di un processo decisionale basato sui dati in real time sono innegabili.
Pronto ad andare oltre l’elaborazione in batch e ad abbracciare la potenza delle informazioni in tempo reale tramite un Data Lakehouse? Contattaci oggi stesso per scoprire come possiamo affiancarti in questa evoluzione.
Autore: Domenico Simone, Data Engineer @ Bitrock
