Introducción al almacén de lago de datos de buena arquitectura
Como arquitecto de la nube, al evaluar una implementación del lago de datos en la plataforma Data Intelligence de Databricks, puede que se pregunte “¿Qué es un buen lago de datos?” Los artículos de lago de datos de buena arquitectura proporcionan instrucciones para la implementación de un lago de datos.
Al principio, es posible que también quiera saber lo siguiente:
- ¿Cuál es el ámbito del lago de datos, en términos de funcionalidades y roles?
- ¿Cuál es la visión de la casa del lago?
- ¿Cómo se integra lakehouse con la arquitectura en la nube del cliente?
Artículos sobre la arquitectura de casas junto al lago
El ámbito del lago de datos
El primer paso para diseñar la arquitectura de datos con Databricks Data Intelligence Platform es comprender sus bloques de creación y cómo se integrarían con los sistemas. Consulta Ámbito de la plataforma del lago de datos.
Principios rectores del almacén de lago
Reglas básicas que definen e influyen en la arquitectura. Explican la visión detrás de una implementación de lakehouse y forman la base para las decisiones futuras sobre los datos, el análisis y la arquitectura de inteligencia artificial. Consulta Principios rectores del lago de datos.
Arquitecturas de referencia del lago de datos descargables
Los planos técnicos de arquitectura descargables describen la configuración recomendada de Databricks Data Intelligence Platform y su integración con los servicios de los proveedores de nube. Para obtener archivos PDF de arquitectura de referencia en formato 11 x 17 (A3), consulte Lakehouse reference architectures (download).
Los siete pilares de la casa de lago bien diseñada, sus principios y procedimientos recomendados
Comprenda las ventajas y desventajas de las decisiones que tome al construir el lago. Este marco proporciona procedimientos recomendados de arquitectura para desarrollar y operar una casa de lago segura, confiable, eficaz y rentable. Consulta Arquitectura de lago de datos: marco de buena arquitectura de Databricks.