Хранение данных: основа масштабируемой аналитики

В этой статье представлен план создания масштабируемой платформы хранения данных с использованием трехэтапной структуры 5Q, BSG и HWC с практическим применением.

За последние несколько лет облачное хранилище стало настолько недорогим, что большинство команд о нём даже не задумываются. Такие сервисы, как S3, могут хранить петабайты данных за копейки, а Glacier — архивировать данные дешевле, чем за чашку кофе в месяц. Мы знаем, как легко создавать контейнеры и загружать туда данные, и неудивительно, что о хранилище часто думают как о чём-то второстепенном.

Но вот в чём загвоздка: дёшево не значит неважно. С развитием цифровой трансформации каждая компания превращается в компанию, работающую с данными, объёмы которых стремительно растут. Например, сайты электронной коммерции отслеживают каждый клик покупателей, производители транслируют данные с датчиков Интернета вещей, сохраняя каждый журнал, а банки годами хранят каждую транзакцию для аудита и соблюдения нормативных требований.

За более чем десять лет создания и наладки платформ данных я снова и снова наблюдаю одну и ту же закономерность: если вы правильно выберете стратегию хранения данных , вы сэкономите на вычислениях, обеспечите быстрое выполнение аналитики и улучшите жизнь своих клиентов и команд. Выбор эффективного хранилища данных — это не одномоментное решение; оно должно быть интегрировано в структуру данных компании. Здесь я представляю три практические пошаговые рекомендации для эффективного использования данных.

- Структура выбора 5Q: как выбрать правильные сервисы AWS

- Модель BSG (бронза–серебро–золото) – как хранить и структурировать данные внутри этих сервисов

- Модель жизненного цикла HWC (горячий–теплый–холодный) – как контролировать затраты с течением времени

Затем мы объединим все это в несколько реальных сценариев.

Шаг 1: Структура выбора 5Q: выбор подходящего сервиса хранения AWS

Первый шаг в создании любой масштабируемой платформы данных — определить, к какому классу данных относится каждый набор данных. Если вы ошибётесь, то получите раздутые кластеры Redshift, неконтролируемое разрастание S3 и резкий рост вычислительных затрат при каждом запуске панели мониторинга или задания машинного обучения.

Для простоты используйте схему выбора 5Q . Задайте себе эти пять кратких вопросов, чтобы разместить каждый набор данных в подходящем сервисе AWS:

1. Какие типы данных мы храним?

Структурированный → Используйте Redshift или Aurora; Полуструктурированный/неструктурированный (журналы, IoT, медиа) → Поместите в S3 с Glue для схемы.

2. Насколько быстро нам нужен доступ?

Менее миллисекунды (приложения, проверки на мошенничество) → DynamoDB или Aurora; Панели мониторинга → Redshift; Пакетный/ad-hoc → S3 + Athena.

3. Как часто к нему обращаются?

Ежедневно → Красное смещение/Полярное сияние; Иногда → S3 Intelligent Tiering или Glacier; Исторические снимки → S3 с айсбергом/дельтой.

4. Насколько предсказуем рост?

Непредсказуемый → S3 (упругое масштабирование); Устойчивый → Redshift или Aurora (предусмотрено).

5. Как мы контролируем затраты и соблюдение требований?

Пометьте все наборы данных (владелец, отдел, конфиденциальность), используйте Lake Formation для контроля доступа и сохраните как Parquet или ORC с разделами для сокращения затрат на сканирование и вычисления.

Но выбор сервиса — это только начало. Реальная эффективность зависит от того, как вы храните, организуете и структурируете данные в S3, Redshift или DynamoDB. Именно здесь на помощь приходит фреймворк BSG (Bronze–Silver–Gold) — простой, многоуровневый способ управления необработанными, очищенными и готовыми к использованию данными, чтобы ваша платформа оставалась быстрой, контролируемой и простой в отладке.

Шаг 2: Структура BSG: организация данных внутри вашей платформы

Фреймворк BSG (Bronze–Silver–Gold) — это простой многоуровневый подход, который, по моим наблюдениям, работает в различных отраслях. Он обеспечивает структурированность и масштабируемость вашей платформы данных, значительно упрощая отладку и создание отчётов.

Бронза: Необработанная зона

Каждый набор данных начинается с уровня Bronze.

Бронза служит вашей системой учёта. Если что-то сломается ниже по течению или потребуется построить новый трубопровод, вы всегда сможете восстановить исходный материал, не беспокоясь о том, какие преобразования были пропущены.

Серебро: Чистая зона

На уровне Silver данные становятся пригодными для аналитики и машинного обучения. Они дедуплицируются, проверяются и слегка обогащаются (например, добавляются метаданные о продуктах или стандартизируются поля). Основное внимание уделяется обеспечению доступности и эффективности данных для запросов, при этом обеспечивая их близость к исходному источнику для обеспечения гибкости.

Этот уровень обеспечивает работу Athena, конвейеров функций машинного обучения и Redshift Spectrum, не заставляя каждый запрос просматривать запутанные необработанные журналы.

Золото: Зона курирования

Gold — это этап, когда данные становятся готовыми к использованию в бизнесе. Агрегации, объединения и модели завершаются, чтобы данные можно было быстро предоставить конечным пользователям, будь то информационные панели, API или приложения на базе ИИ.

Эта зона часто использует Amazon Redshift для аналитики и DynamoDB для операций в реальном времени, а также полагается на версионные форматы таблиц, такие как Apache Iceberg или Delta Lake, чтобы обеспечить перемещение во времени, необходимое для воспроизведения обучающих наборов машинного обучения или исторических отчетов.

BSG обеспечивает прослеживаемость (происхождение), воспроизводимость (машинное обучение и аудит) и скорость работы вашей платформы (оптимизацию для потребления). Без этого даже хорошо подобранные сервисы AWS превратятся в разрозненные хранилища, где отладка и составление отчётов станут утомительными. И хотя BSG поддерживает чистоту структуры, данные также требуют управления по мере их старения, поскольку ни одна компания не хочет платить высокие цены за хранение пятилетних журналов. Именно здесь модель жизненного цикла HWC . вступает в дело

Шаг 3: Модель жизненного цикла HWC: управление данными по мере их старения

Даже при наличии правильных сервисов (5Q) и чистой структуры (BSG) ваша платформа может всё равно терять деньги, если старые данные накапливаются на дорогостоящих уровнях. Не каждый набор данных заслуживает постоянного одинакового хранения.

Модель жизненного цикла HWC (горячий–теплый–холодный) помогает командам решать, где будут находиться данные с течением времени, благодаря чему затраты остаются предсказуемыми, а критически важные для производительности рабочие нагрузки — быстрыми.

Горячие данные: активные и часто используемые (0–12 месяцев)

Горячие данные — это источник жизненной силы вашего бизнеса: данные о транзакциях за прошлый год, операционные панели, наборы функций машинного обучения и любые наборы данных, влияющие на принятие решений в режиме реального времени. К ним необходим быстрый и постоянный доступ , поэтому они остаются на самых эффективных уровнях.

Теплые данные: исторические и периодически запрашиваемые (1–3 года)

«Тёплые» данные не используются приложениями каждый день, но они всё ещё важны для анализа тенденций, квартальной отчётности или переобучения моделей машинного обучения. Они могут выдерживать несколько более высокую задержку доступа.

Холодные данные: архивирование и соблюдение требований (3+ года)

Холодные данные используются почти исключительно для аудита, нормативных требований или редких исторических исследований. Производительность не имеет значения — важнее стоимость и надёжность.

Правила хранения документов (например, 7–10 лет для здравоохранения и финансов) для предотвращения случайного удаления. Благодаря HWC, реализованному поверх BSG, ваша платформа остаётся компактной и масштабируемой. Актуальные данные быстро доступны конечным пользователям, исторические данные доступны без ущерба для вашего бюджета, и ничто не затеряется в «холодном хранилище».

Шаг 4: Пример из практики здравоохранения: объединение 5Q, BSG и HWC

Вы — архитектор решений для национального поставщика медицинских услуг, управляющий миллионами историй болезни пациентов, получающий результаты лабораторных исследований от внешних партнеров и которому необходимо найти баланс между скоростью, соответствием требованиям и расходами, поскольку объем данных растет из года в год.

Постановка проблемы:

- Множество источников данных: результаты лабораторных исследований поступают по зашифрованному протоколу SFTP, показатели жизнедеятельности пациентов передаются по потоку с медицинских устройств IoT, а электронные медицинские карты хранятся во внутренних базах данных.

- Требования к скорости: врачам необходим доступ к обновлениям данных пациентов практически в режиме реального времени, в то время как исследователи проводят многолетнюю аналитику для отслеживания тенденций лечения и составления отчетов о соблюдении предписаний.

- Требования соответствия: все операции должны соответствовать стандартам HIPAA с безопасным хранением в течение 7+ лет.

- Контроль затрат: поставщик должен управлять петабайтами данных без неконтролируемых счетов за AWS.

Как фреймворки решают эту проблему

Шаг 1: Выбор услуги с помощью 5Q

Запустив 5Q Selection Framework , команда платформы данных решает:

- Жизненные показатели и записи активных пациентов в режиме реального времени → DynamoDB (поиск за доли миллисекунды для клинических приложений).

- Лабораторные результаты и снимки ЭМР → S3 (слои Bronze/Silver) для долговечности, управления схемой и пакетной аналитики.

- Курируемые продольные наборы данных (многолетние результаты лечения пациентов, популяционные исследования) → Amazon Redshift (золотой уровень) для быстрой аналитики и составления отчетов.

Шаг 2: Организация данных с помощью платформы BSG

Внутри этих сервисов данные разбиты по слоям для ясности и воспроизводимости:

- Бронза: все входящие результаты лабораторных исследований (зашифрованные), необработанные показатели IoT Vitals и экспортированные данные из баз данных попадают в S3 точно в том виде, в котором были получены, сжатые, но не преобразованные.

- Silver: Обезличенные и проверенные данные хранятся в формате Parquet в S3, разбитые по дате и региону для запросов Athena и проектирования функций машинного обучения.

- Gold: обобщенные тенденции состояния пациентов и тщательно отобранные исследовательские наборы данных загружаются в Redshift для быстрого создания отчетов, а также в DynamoDB для создания информационных панелей для врачей.

Шаг 3: Управление затратами с помощью модели жизненного цикла HWC

Платформа применяет автоматизированные правила жизненного цикла для баланса производительности и стоимости:

- Актуально (0–12 месяцев): все последние показатели жизнедеятельности, результаты лабораторных исследований и активные исследовательские наборы данных сохраняются в S3 Standard, DynamoDB или Redshift, что обеспечивает быстрые запросы для клинических групп.

- «Теплый» (1–3 года): старые, деидентифицированные данные уровня Silver переходят в S3 Intelligent Tiering и к ним осуществляется доступ через Athena или Spectrum для аудита и повторного обучения машинного обучения.

- Холодный (3+ года): исторические архивы, хранящиеся для соблюдения требований, автоматически перемещаются в S3 Glacier Deep Archive, но остаются каталогизированными в Glue, поэтому их можно искать и извлекать при необходимости.

Заключение

Объединив 5Q (для выбора услуг), BSG (для структурирования данных) и HWC (для управления жизненным циклом), поставщик медицинских услуг достигает:

- Быстрый клинический доступ (поиск данных пациентов менее чем за секунду и интерактивные панели мониторинга).

- Эффективная аналитика (многолетние исследования без влияния на работающие системы).

- Предсказуемость затрат (старые данные автоматически перемещаются на более дешевые уровни).

- Уверенность в соблюдении требований ( соблюдение стандартов HIPAA с обеспечением надежного хранения и возможности обнаружения).

Такая многоуровневая архитектура, учитывающая жизненный цикл, обеспечивает возможность глобального масштабирования платформы без резкого увеличения бюджетов и замедления работы людей, которые больше всего зависят от данных.