Lakehouse和数据仓库在现代数据架构中取得了一定的成功，但Lakehouse的出现为数据库管理员(DBA)带来了新的挑战和机遇。这对 DBA 及其职业生涯有何影响?随着Lakehouse使用范围的扩大，他们的角色将如何演变?让我们来探讨Lakehouse时代 DBA 的概念、挑战和机遇。
了解Lakehouse
传统上，数据仓库是结构化数据的首选架构。它针对分析和报告进行了优化，提供高性能和高可靠性。相比之下，数据湖旨在处理大量非结构化和半结构化数据，具有灵活性和可扩展性，但往往以牺牲性能和数据一致性为代价。
Lakehouse旨在将这些优势融合到一个统一的平台中。通过使用开放数据格式、支持 ACID 事务并提供强大的分析功能，Lakehouse使企业能够在不牺牲速度或可靠性的情况下将所有类型的数据存储在一个地方。Databricks、Snowflake 等供应商正在倡导这种架构，并将其定位为数据管理的下一个重要步骤。
这对 DBA 有何影响?
Lakehouse的兴起并不意味着 DBA 角色的终结。相反，它重塑了 DBA 的职责和技能。DBA 需要在许多关键领域进行调整。
首先是数据建模和模式设计。在Lakehouse中，深思熟虑的数据建模仍然至关重要。虽然数据湖通常支持读取模式，但对于结构化和半结构化数据，Lakehouse重新引入了写入模式的重要性。DBA 需要：
设计灵活的模式，以适应不同的数据类型。
实施分区策略，优化性能。
平衡实时分析与批处理工作负载的需求。
DBA 关注的另一个关键领域是性能调整和查询优化。与数据湖相比，Lakehouse有望提高性能，但前提是必须进行良好的调整。与任何数据库实施一样，DBA 必须监督并确保Lakehouse的性能。DBA 的主要工作包括为加快查询执行而编制索引和集群数据、监控查询性能和排除瓶颈故障，以及就存储格式(如 Parquet、Delta Lake)和压缩技术的选择提供建议。
此外，随着企业将数据整合到Lakehouse中，确保数据质量、安全性和合规性变得更加重要。DBA 需要执行访问控制并实施加密，以保护敏感数据。此外，DBA 还必须监督审计跟踪的实施，以满足监管要求。对Lakehouse而言，跟踪数据来源和转换也是至关重要的。
Lakehouse生态系统拥有丰富的摄取、处理和分析工具;DBA 需要监督和实施工具的适当和有效集成，以管理和访问数据湖。这包括评估和实施与Lakehouse无缝集成的 ETL/ELT 工具。DBA 还需要为数据科学家和分析师提供支持，提供安全、高性能的Lakehouse访问。此外，与 DevOps 团队合作以实现工作流程自动化并确保可靠运行，也是 DBA 为Lakehouse的成功做出贡献的另一个关键领域。
最后，DBA 将成为参与支持和使用Lakehouse的各团队合作的核心。Lakehouse打破了数据工程、分析和数据科学之间的孤岛。DBA 必须扮演更具协作性的角色，充当：
技术团队之间的联络人，协调数据架构决策。
指导利益相关者如何有效利用湖泊。
采用数据管理最 佳实践的倡导者。
DBA 在Lakehouse中面临的挑战
采用Lakehouse并非没有障碍。DBA 必须做好应对诸多挑战的准备，其中一个挑战就是克服迁移的复杂性。从独立的数据仓库和数据湖过渡到统一的Lakehouse架构可能非常复杂。DBA 需要仔细规划迁移，以尽量减少停机时间和数据丢失。
学习曲线将非常陡峭。支持Lakehouse的技术，如 Apache Spark、Delta Lake 和云原生平台，对许多 DBA 来说可能是全新的，持续学习至关重要。
平衡成本和性能将是 DBA 面临的另一个挑战。Lakehouse通常位于云中，如果不加以管理，成本会迅速上升。DBA 必须优化资源利用率，以控制支出。
DBA 的机遇
尽管存在挑战，但Lakehouse为 DBA 扩大影响力和作用提供了不错的机遇。通过积极主动的工作，DBA 可以将自己定位为战略顾问，指导企业如何利用Lakehouse能力来获得竞争优势。通过掌握Lakehouse技术，DBA 可以打开通往未来数据工程、分析甚至人工智能/机器学习领域的大门。
此外，DBA 还可以通过监督Lakehouse基础设施来提高自己的知名度和地位，从而使数据团队能够更快地进行创新，实现实时分析、人工智能驱动的洞察力等。
结论
Lakehouse的兴起标志着数据管理进入了一个新时代，它在挑战传统模式的同时也带来了巨大的潜力。对于 DBA 来说，这是一个进入更具活力、协作性和战略性角色的机会。DBA 的职责不仅仅是维护数据库，还要让企业能够充分利用数据的力量。有了Lakehouse，未来的可能性就像数据本身一样巨大。
原作者：Craig S. Mullins
