Přeskočit na obsah
_CORE
AI & Agentic Systems Core Informační Systémy Cloud & Platform Engineering Data Platforma & Integrace Security & Compliance QA, Testing & Observability IoT, Automatizace & Robotika Mobile & Digital Banky & Finance Pojišťovnictví Veřejná správa Obrana & Bezpečnost Zdravotnictví Energetika & Utility Telco & Média Průmysl & Výroba Logistika & E-commerce Retail & Loyalty
Reference Technologie Blog Knowledge Base O nás Spolupráce Kariéra
Pojďme to probrat

Lakehouse vs Data Warehouse — kdy který přístup zvolit

01. 01. 2024 1 min čtení intermediate

Lakehouse a data warehouse jsou dva přístupy k analytické infrastruktuře. Lakehouse nabízí flexibilitu a nižší náklady, warehouse výkon a jednoduchost. Kdy který zvolit?

Data Warehouse

  • Managed služba — Snowflake, BigQuery, Redshift
  • Optimalizovaný výkon — sub-second dotazy out of the box
  • Jednoduchost — SQL, žádná infrastruktura
  • Náklady — compute + storage propojené (dražší)

Lakehouse

  • Open source — Spark + Delta Lake/Iceberg
  • Flexibilita — multi-engine, multi-format
  • Oddělený compute/storage — levnější scale
  • Komplexita — více komponent k správě

Rozhodovací kritéria

# Warehouse zvolte když:
# - Malý/střední tým bez infra inženýrů
# - Primárně SQL workloady
# - Rychlý start je priorita
# - Budget pro managed službu

# Lakehouse zvolte když:
# - Velký tým s infra zkušenostmi
# - Mix SQL + ML + streaming
# - Cost optimization je priorita
# - Multi-engine požadavek
# - Vendor lock-in je problém

Hybridní přístup

Mnoho organizací kombinuje oba — lakehouse pro storage a heavy processing, warehouse pro BI a ad-hoc dotazy.

Shrnutí

Warehouse pro jednoduchost a rychlý start. Lakehouse pro flexibilitu a cost optimization. Hybridní přístup často nejlepší.

lakehousewarehousearchitekturaporovnání