Kiến trúc Lakehouse đã trở nên phổ biến vào cuối những năm 2010 như một sự phát triển của kiến ​​trúc kho dữ liệu và hồ dữ liệu đã được thiết lập tốt. Kiến trúc cung cấp các khả năng quan trọng nhất của cả kho dữ liệu và hồ dữ liệu trong một hệ thống duy nhất, giảm chi phí và độ phức tạp mà không ảnh hưởng đến chức năng.

Không có định nghĩa chính thức về kiến ​​trúc nhà hồ. Nó chủ yếu mô tả một hệ thống kết hợp các định dạng tệp mở và khả năng mở rộng lưu trữ dữ liệu có hiệu quả về mặt chi phí với các giao dịch ACID và định nghĩa lược đồ hướng bảng của kho dữ liệu.

Kiến trúc Lakehouse thường dựa trên định dạng bảng hiện đại như Delta Lake hoặc Apache Iceberg . Định dạng này cung cấp sự trừu tượng hóa bảng phía trên lớp lưu trữ cơ bản trong nhà hồ. Các tính năng chính khác của một ngôi nhà bên hồ là:

• Hỗ trợ giao dịch ACID để chèn, cập nhật và xóa
• Siêu dữ liệu có thể mở rộng
• Thực thi và phát triển lược đồ
• Hỗ trợ các kiểu dữ liệu đa dạng từ dữ liệu phi cấu trúc đến dữ liệu có cấu trúc
• Phiên bản dữ liệu hoặc khả năng du hành thời gian
• Hỗ trợ truy cập SQL
• Hỗ trợ truy cập bảng trực tiếp thông qua các API như DataFrames
• Hỗ trợ lưu trữ có thể mở rộng bằng các định dạng tệp mở

Thiết kế được xác thực của Dell dành cho phân tích – Data Lakehouse được xây dựng trên nền tảng container. Cách tiếp cận này mang lại sự linh hoạt, linh hoạt và khả năng mở rộng đồng thời hỗ trợ khối lượng công việc phân tích đa dạng.

Nền tảng container trừu tượng hóa các chi tiết ở cấp độ máy và các phần phụ thuộc của hệ điều hành máy chủ, hiển thị chúng dưới dạng một nhóm tài nguyên điện toán, lưu trữ và truyền thông. Nền tảng này cũng cung cấp khả năng điều phối ứng dụng để hợp lý hóa việc triển khai và quản lý khối lượng công việc phân tích.

Các ứng dụng trên nền tảng sử dụng định dạng hình ảnh Sáng kiến ​​Container mở (OCI) tiêu chuẩn ngành. Các hình ảnh bao gồm tất cả các thành phần phần mềm cần thiết, tách biệt chúng khỏi các phần phụ thuộc của hệ điều hành. Những hình ảnh này được chạy trong các vùng chứa, mang lại mức độ cách ly cao trong thời gian chạy với các ứng dụng khác.

Khối lượng công việc phân tích được đóng gói thành các gói ứng dụng kết hợp hình ảnh ứng dụng và thông số kỹ thuật triển khai. Các gói đơn giản hóa việc khởi chạy ứng dụng và đặc tả các yêu cầu tài nguyên.

Nền tảng container là Nền tảng Symcloud , dựa trên Kubernetes .

Thiết kế đã được xác thực này dành cho phân tích dữ liệu tách riêng các tài nguyên điện toán và lưu trữ. Cách tiếp cận này giúp tăng cường sử dụng tài nguyên, tăng tính linh hoạt và giảm chi phí.

Hệ thống này hỗ trợ việc cung cấp bộ lưu trữ và tính toán độc lập, đồng thời cho phép sử dụng các tài nguyên tính toán và lưu trữ không đồng nhất. Thiết kế này mang lại sự cân bằng tốt hơn giữa lưu trữ và điện toán cho các khối lượng công việc khác nhau.

Việc tách rời cũng đơn giản hóa vòng đời và việc quản lý hệ thống bằng cách cho phép quản lý, mở rộng quy mô và nâng cấp độc lập các tài nguyên lưu trữ và điện toán.

Thiết kế này cũng tách biệt bộ lưu trữ thời gian chạy khỏi bộ lưu trữ hồ dữ liệu. Symcloud Storage cung cấp khả năng lưu trữ thời gian chạy. PowerScale với giao thức HDFS hoặc ECS với giao thức S3, cung cấp khả năng lưu trữ hồ dữ liệu.