रोडमैप: Lakehouse युग में Data 3.0

• एंटरप्राइज़ data infrastructure तकनीकी प्रगति के साथ विकसित होता रहा है और नए products तथा services को संभव बना रहा है
• data infrastructure पारंपरिक on-premise data warehouse से cloud-आधारित data warehouse और data lake तक विकसित हुआ है
• हाल के वर्षों में AI की तेज़ प्रगति के साथ data lakehouse नाम की एक नई architecture उभर रही है, और हम Data 3.0 युग में प्रवेश कर रहे हैं
• lakehouse एक high-performance, interoperable unified platform है, जो analytics और AI workloads सहित विभिन्न उपयोगों को support करता है और एंटरप्राइज़ data infrastructure के core को फिर से परिभाषित करता है
• इसके चलते अरबों डॉलर के पैमाने की नई data infrastructure कंपनियों के उभरने की संभावना बढ़ रही है

Lakehouse innovation की पृष्ठभूमि

• 2019 से 2024 के बीच एंटरप्राइज़ data infrastructure में निवेश लगभग 180 अरब डॉलर से बढ़कर 350 अरब डॉलर हो गया, यानी लगभग दोगुना
• मौजूदा data warehouse और data lake, AI की आवश्यकताओं को पूरी तरह पूरा नहीं कर पाते
• AI-केंद्रित workloads की प्रमुख आवश्यकताएँ इस प्रकार हैं:
  • structured, semi-structured और unstructured data सभी को संभालना
  • real-time, multimodal और composable data processing सक्षम होना
  • मौजूदा databases और vector databases के बीच interoperability
• एंटरप्राइज़ ग्राहकों की मांग में बदलाव:
  • data duplication हटाने की आवश्यकता
  • data governance की बढ़ती जटिलता
  • vendor lock-in से बाहर निकलने और flexibility की मांग
  • AI के लिए उपयुक्त solution चुनने में कठिनाई

Open table formats lakehouse को संभव बनाते हैं

• Delta Lake, Iceberg, Hudi जैसे open table formats (OTF), lakehouse की नींव बनाते हैं
• प्रमुख क्षमताएँ:
  • ACID transaction support: data consistency और reliability सुनिश्चित
  • batch और streaming processing support
  • schema और partition flexibility
  • time travel के ज़रिए पिछली स्थिति में restore करने की क्षमता
  • scalable metadata management

Lakehouse paradigm का उदय

• data lakehouse, data warehouse की performance और data lake की flexibility को जोड़ने वाली नई architecture है
• यह AI-आधारित applications, real-time analytics और enterprise intelligence के लिए next-generation infrastructure के रूप में उभर रहा है
• प्रमुख कंपनियाँ और startups lakehouse adoption को तेज़ कर रहे हैं, और इसके आसपास एक नया बाज़ार बन रहा है

Thesis 1: AI-केंद्रित ingestion और transformation से intelligent real-time pipelines

• पारंपरिक ETL tools, AI scale पर efficient नहीं हैं
• Prefect, Windmill, dltHub जैसे tools code-based data pipelines और orchestration को support करते हैं
• Tobiko जैसे tools SQL automation, data lineage, dependency tracking आदि प्रदान करते हैं
• Anthropic का Model Context Protocol(MCP), AI workflows में context बनाए रखने के लिए standardized interface प्रदान करता है
• Apache Kafka और Flink, real-time model training और inference के लिए ज़रूरी messaging और streaming processing capabilities देते हैं
• Chalk AI, real-time inference platform देकर तेज़ decision-making में योगदान देता है
• metadata layer, AI युग में महत्वपूर्ण source of truth के रूप में उभर रही है

Thesis 2: metadata layer का रणनीतिक महत्व

• metadata अब सिर्फ़ जानकारी नहीं, बल्कि action को drive करने वाली केंद्रीय layer बन चुकी है
• Iceberg, Delta Lake, Hudi जैसे open table formats metadata innovation को आगे बढ़ा रहे हैं
• Datastrato, Vakamo जैसे lakehouse-native catalogs उभर रहे हैं
• Acryl Data का DataHub, इंसानों और AI agents दोनों के लिए data access और governance को support करता है
• OpenHouse, Apache Amoro, Ryft आदि metadata-केंद्रित control plane प्रदान करते हैं
• Flarion.io, Greybeam आदि storage के अलावा अन्य layers में performance optimization tools बना रहे हैं

Thesis 3: computing और query engines में बदलाव

• lakehouse के प्रसार के साथ पारंपरिक single-platform संरचना से modular architecture की ओर बदलाव हो रहा है
• Snowflake, Databricks के अलावा DuckDB, ClickHouse, Druid जैसे specialized solutions भी बढ़ रहे हैं
• Daft, typedef, Mooncake, Bauplan आदि AI-केंद्रित optimization के लिए नए computing frameworks विकसित कर रहे हैं
• AI-optimized query engines और federated compute platforms का उदय data processing के नए मानक बना रहा है

Thesis 4: data engineering और software engineering की सीमाएँ धुंधली हो रही हैं

• AI-केंद्रित applications, पूरी developer टीम को data-centric capabilities देने की दिशा में बदलाव ला रहे हैं
• dbt Labs, data development में version control, testing, CI/CD जैसी software engineering practices ला रहा है
• Gable, user-friendly interface के साथ data pipeline निर्माण को support करता है
• Temporal, Inngest जटिल distributed workflows में reliability और visibility सुनिश्चित करते हैं
• open source योगदान तेज़ी से बढ़ रहा है, और GitHub पर data-संबंधित projects की growth rate सामान्य software से अधिक है
• LLM support का बेहतर लाभ लेने के लिए open source adoption बढ़ रही है
• AI और data-केंद्रित engineering के मेल से team structure और development methods में बुनियादी बदलाव हो रहे हैं

[halfenif]

Lakehouse के बाद क्या है?

क्या वह Dataland है?

[yangeok]

उम्मीद है कि लागत इतनी कम हो जाए कि startup में भी इसे आज़माया जा सके, हाहा