Los lagos de datos almacenan grandes cantidades de datos en un formato no jerárquico.
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Un lago de datos es un tipo de repositorio que almacena datos en su formato natural (o crudo). También llamados "repositorios de datos", los lagos de datos son una característica del almacenamiento de objetos, un sistema de almacenamiento basado en la nube diseñado para manejar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados.
La estructura no jerárquica de los lagos de datos los convierte en una opción flexible y escalable en comparación con los sistemas de almacenamiento más tradicionales, basados en archivos. Sin embargo, organizar y recuperar datos de los lagos de datos puede ser lento y costoso, debido a su diseño organizativo y a la compleja tarificación de la salida de datos.
Para entender cómo almacenan los datos los lagos de datos, es importante comprender primero cómo funciona el almacenamiento de objetos. A diferencia del almacenamiento tradicional basado en archivos, en el que los datos se almacenan en una jerarquía de carpetas y archivos, el almacenamiento de objetos reúne datos individuales (u objetos) en la misma ubicación y los etiqueta con metadatos personalizables.
Estos metadatos -la información utilizada para identificar un archivo (p. ej. nombre, tipo, tamaño o identificadores únicos)- ayuda a los usuarios o a la aplicación a localizar y recuperar datos sin necesidad de seguir una ruta específica de carpeta a carpeta. Como los lagos de datos están diseñados para contener grandes cantidades de datos, los metadatos asignados a cada objeto pueden ser muy detallados, lo que ayuda a acelerar la recuperación.
Para ilustrar la diferencia entre el almacenamiento de datos jerárquico y no jerárquico, imagina que Bob quiere almacenar miles de discos de vinilo. Con un sistema de almacenamiento jerárquico, podía ordenar los discos en grandes contenedores (o carpetas) clasificados por género musical. Esto le permitiría localizar rápidamente cualquier álbum, pero podría quedarse sin espacio en una papelera si adquiere más discos de ese género. Este método es similar al almacenamiento basado en archivos, en el que los datos deben organizarse y almacenarse en una ubicación específica.
En cambio, un sistema de almacenamiento no jerárquico permitiría a Bob colocar todos sus registros en una sala (o lago de datos), en el orden que él quisiera. Cada disco se etiquetaría con una etiqueta indicando su género. Este método ralentizaría el proceso de identificación de un único registro, pero permitiría a Bob añadir muchos más registros a su colección sin necesidad de almacenarlos en una papelera específica. Este método es similar al almacenamiento de objetos, en el que se pueden almacenar grandes cantidades de datos en la misma ubicación.
Para una explicación en profundidad de este proceso, consulta ¿Qué es el almacenamiento de objetos?
La arquitectura del lago de datos se refiere a los procesos y herramientas utilizados para almacenar, transformar, acceder y proteger los datos dentro de un lago de datos. Aunque esta arquitectura puede estar ubicada en la nube o localmente, suele compartir varios de los siguientes componentes:
Los lagos de datos pueden utilizarse para una amplia gama de fines, como el análisis y la exploración de datos, la gestión de Internet de las Cosas (IoT), las experiencias personalizadas de los consumidores, el aprendizaje automático avanzado y mucho más. Los lagos de datos también son útiles para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA), que a menudo necesitan conjuntos de datos muy grandes para producir resultados eficaces.
Por ejemplo, imagina que una empresa de viajes quiere ofrecer recomendaciones de viaje personalizadas y automatizadas a su clientela. Con un lago de datos, pueden ingerir una gran cantidad de datos de clientes relacionados con pautas de viaje habituales, destinos populares, duración de la estancia, tipo de alojamiento y actividades. Luego, pueden utilizar esos datos para entrenar un modelo de IA que desarrolle recomendaciones más avanzadas e, idealmente, garantice también una mayor satisfacción del cliente.
Los lagos de datos son grandes depósitos de datos estructurados y no estructurados. Su principal ventaja es su capacidad para funcionar de forma rentable a gran escala, pero su tamaño y la complejidad de sus sistemas de categorización pueden hacerlos ineficaces en comparación con otros tipos de procesamiento y almacenamiento de datos.
Al igual que los lagos de datos, los almacenes de datos también son grandes depósitos de datos. A diferencia de los lagos de datos, solo almacenan datos estructurados, y utilizan jerarquías de archivos tradicionales para organizar, almacenar y recuperar datos. Esta arquitectura permite una recuperación de datos y un rendimiento más rápidos, aunque puede ser exponencialmente más cara de escalar que un lago de datos.
Algunos proveedores en la nube ofrecen un enfoque híbrido denominado data lakehouses, que combina las principales funcionalidades y ventajas de los lagos de datos y los almacenes. En lugar de mantener los datos estructurados y no estructurados en silos en sistemas separados, las organizaciones pueden utilizar los lagos de datos para procesar y almacenar todo tipo de datos, con las capacidades organizativas y el alto rendimiento de un almacén de datos y la escalabilidad rentable de un lago de datos. Este enfoque también permite a las organizaciones garantizar una mayor integridad y fiabilidad de los datos mediante herramientas automatizadas de cumplimiento y gobierno de los datos.
Cloudflare R2 es una solución de almacenamiento de objetos sin coste adicional que permite a las organizaciones desarrollar sus propios lagos de datos. Respaldado por la red global de Cloudflare, R2 ayuda a garantizar una durabilidad y fiabilidad óptimas de los datos replicando los objetos varias veces, para que sigan siendo fácilmente accesibles y muy resistentes a los fallos regionales y a la pérdida de datos.
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