Introduzione alla ben progettata architettura data lakehouse

In qualità di progettista cloud, quando si valuta un'implementazione di data lakehouse sulla piattaforma Databricks Data Intelligence, potresti voler sapere "Che cos'è un buon lakehouse?" Gli articoli lakehouse ben architettato forniscono indicazioni su come implementare il lakehouse.

All'inizio, si potrebbe anche voler sapere:

• Qual è l'ambito del lakehouse, in termini di capacità e persone?
• Qual è la visione per il lakehouse?
• In che modo il lakehouse si integra con l'architettura cloud del cliente?

Articoli sull'architettura lakehouse

L'ambito della lakehouse

Il primo passaggio per progettare l'architettura dei dati con Databricks Data Intelligence Platform è comprendere i blocchi predefiniti e come si integrano con i sistemi. Vedi L'ambito della piattaforma Lakehouse.

Principi guida per il lakehouse

Regole di base che definiscono e influenzano l'architettura. Essi explain la visione alla base di un'implementazione lakehouse e costituiscono la base per decisioni future sui dati, l'analisi e l'architettura di intelligenza artificiale. Consultare i Principi guida per la lakehouse.

Architetture di riferimento scaricabili per lakehouse

I progetti di architettura scaricabili descrivono la configurazione consigliata di Databricks Data Intelligence Platform e la relativa integrazione con i servizi di providerscloud. Per le architetture di riferimento in formato PDF 11 x 17 (A3), vedere le architetture di riferimento del Lakehouse (download).

I sette pilastri del lago ben progettato, i loro principi e le procedure consigliate

Comprendere i vantaggi e i svantaggi delle decisioni prese durante la costruzione del lago. Questo framework offre migliori pratiche architettoniche per lo sviluppo e la gestione di una lakehouse sicura, affidabile, efficiente ed economica. Vedere architettura di Data lakehouse: Framework ben progettato di Databricks.