Introduzione alla ben progettata architettura data lakehouse

In qualità di progettista cloud, quando si valuta un'implementazione di data lakehouse nella piattaforma data intelligence di Databricks, è possibile sapere "Che cos'è un buon lakehouse?" Gli articoli del Well-Architected Lakehouse forniscono indicazioni per l'implementazione del lakehouse.

All'inizio, si potrebbe anche voler sapere:

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

Articoli sull'architettura del lakehouse

Lo scopo del 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. Consulta L'ambito della piattaforma lakehouse.

Principi guida per il lakehouse

Regole di base che definiscono e influenzano l'architettura. Spiegano 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. Vedere 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 dei provider di servizi cloud. Per informazioni di riferimento sulle architetture PDF in formato 11 x 17 (A3), vedere Architetture di riferimento di Lakehouse (download).

I sette pilastri del lakehouse ben progettato, i principi e le pratiche migliori

Comprendere i pro e i contro delle decisioni prese durante la costruzione del lakehouse. 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.