LakehouseArchitekturen

Lakehouse-Architekturen beschreiben einen Architekturansatz, der die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses verbindet. Große Mengen unterschiedlicher Datenarten werden in einem kostengünstigen Data Lake gespeichert, während gleichzeitig Funktionen wie ACID-Transaktionen, Schema-Management, Datenkataloge und Governance bereitgestellt werden. Ziel ist es, Skalierbarkeit und Datenvielfalt des Lakes mit der Struktur und Zuverlässigkeit eines Warehouses zu vereinen.

Typische Architekturkomponenten sind eine Speicherschicht im Objekt-Speicher, eine Metadaten-/Katalogschicht, eine Verarbeitungsschicht mit SQL- oder Compute-Engines sowie offene Tabellenformate wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Apache Hudi. Diese Formate unterstützen ACID-Transaktionen, Schema-Evolution, Time Travel und konsistente Abfragen über Batch- und Streaming-Verarbeitung hinweg. Governance, Sicherheit, Data Lineage und Qualitätsmanagement ergänzen die Plattform.

Vorteile: konsistente Analysen über große Datenmengen, Unterstützung von BI, Data Science und ML, Integration strukturierter, semi- und unstrukturierter Daten; getrennte Speicherung von Compute ermöglicht Skalierung und Kostenkontrolle. Anwendungsfälle umfassen Business-Intelligence-Dashboards, fortgeschrittene Analytik, Echtzeit-Analysen und maschinelles Lernen.

Herausforderungen: Plattform-Komplexität, Anforderungen an Metadaten- und Katalogverwaltung, Datenqualität, Migrationsaufwand und Abhängigkeiten von Cloud-Anbietern. Ein erfolgreicher Betrieb erfordert klare Standards, Sicherheits- und Compliance-Modelle sowie stabile Daten-Governance.

Der Begriff wurde populär, um eine offene, transaktionale Datenplattform zu beschreiben, die die Vorteile von Lake- und Warehouse-Architekturen vereint. Open-Format-Initiativen wie Delta Lake, Apache Iceberg und Apache Hudi treiben die Entwicklung voran, während Cloud-Anbieter eigene Lakehouse-Angebote anbieten.