10 bedste værktøjer til datalakes i 2026

Anmeldelser af datalagerværktøjer

1. 

   1

   Qlik

   Bedst til automatisk optimerede Apache Iceberg-datasøer

   • Gratis prøveperiode tilgængelig
   • Fra $300/måned (faktureres årligt)

   Visit Website

   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Qlik er en data- og datasøplatform, der er bygget nativt på Apache Iceberg, og som kombinerer CDC-baseret indlæsning, automatiseret skemaudvikling, datapipelines i flere formater og indbygget styring på tværs af cloudbaserede objektlagringsmiljøer.

   Hvem er Qlik bedst egnet til?

   Qlik er velegnet til store virksomheder i regulerede brancher, der har brug for administration af data og datasøer fra ende til anden på én enkelt platform.

   Hvorfor jeg valgte Qlik

   Jeg valgte Qlik, fordi deres Adaptive Iceberg Optimizer adskiller platformen fra konkurrenterne: Den kører løbende komprimering, indeksering og oprydning i snapshots på dine Iceberg-tabeller uden behov for manuel finjustering, hvilket giver 2,5-5 gange hurtigere forespørgsler og op til 50 % lavere lageromkostninger. Jeg benytter mig også af deres spejling uden datakopiering til at overføre aktive Iceberg-tabeller direkte til Snowflake uden at duplikere data eller gøre pipelines mere komplekse.

   Vigtige funktioner i Qlik

   • Logbaseret CDC-replikering: Qlik Replicate registrerer ændringer direkte fra databasens transaktionslogs uden behov for agenter, så data i datalageret holdes opdaterede uden at påvirke kildesystemets ydeevne.
   • Pipeline til indlæsning i flere formater: Indlæs data i Parquet, Avro, ORC, JSON og CSV fra mere end 200 kilder – herunder databaser, SaaS-apps, SAP, stormaskiner og streamingplatforme som Kafka og Kinesis.
   • Dataafstamning på kolonneniveau og konsekvensanalyse: Spor data fra kilde til anvendelse på kolonneniveau, så du får et tydeligt revisionsspor til styring og compliance-rapportering.
   • Automatiseret administration af bronze-, sølv- og guldzoner: Qlik Compose for Data Lakes automatiserer skemagenerering, oprettelse af Hive-kataloger og løbende zoneopdateringer via CDC – og eliminerer dermed manuel pipeline-kodning til datasøarkitekturer i flere niveauer.

   Qlik-integrationer

   Qlik understøtter mere end 200 kilder til indlæsning, herunder Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage, Snowflake, Kafka, Oracle, SAP og Salesforce. Deres Iceberg-tabeller integreres med Spark, Amazon Athena, Trino, Presto, Databricks, Dremio og Tableau.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Automatisk optimeret administration af Apache Iceberg-tabeller
   • Avanceret logbaseret CDC-replikering i realtid
   • Omfattende compliance- og styringskontroller til virksomheder

   Cons:

   • Kompleks platform med høje tekniske krav
   • Uigennemsigtig licensering og proces til estimering af omkostninger
   Learn more about Qlik:

   • Check out Qlik on their website
2. 

   2

   Cloudera

   Bedst til datastyring i hybride datasøer i regulerede virksomheder

   • 60-dages gratis prøveperiode tilgængelig
   • Fra $0.04/CCU/time

   Visit Website

   Customer Rating:4.1/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Cloudera er en åben datasøhusplatform, der dækker skalerbar lagring i flere skyer og lokalt, dataindlæsning i flere formater via over 450 forbindelser, Apache Iceberg-baseret skemalæsning ved forespørgsel samt centraliseret styring på tværs af hybride miljøer.

   Hvem passer Cloudera bedst til?

   Cloudera er særligt velegnet til store virksomheder i regulerede brancher – bankvæsen, offentlige myndigheder og telekommunikation – der har brug for samlet styring på tværs af lokale miljøer og flere skyer.

   Hvorfor valgte jeg Cloudera?

   Cloudera indtager en plads på min liste over favoritter, fordi ingen anden platform matcher dens dybde inden for styring på tværs af hybride miljøer. Jeg er især imponeret af Cloudera SDX, som anvender politikker fra Apache Ranger og Apache Atlas én gang og håndhæver dem overalt, uanset om dine data ligger i en lokal HDFS-klynge, Azure ADLS eller AWS S3. Banker og offentlige myndigheder, der driver blandet infrastruktur, kan centralt definere maskeringsregler på kolonneniveau og ABAC-politikker, mens certificeringer i FedRAMP Moderate og PCI DSS 4.0 understøtter overholdelsen af kravene.

   Vigtige funktioner i Cloudera

   • Apache Iceberg-tidsrejse: Forespørg på historiske øjebliksbilleder af dine data på et hvilket som helst tidspunkt ved hjælp af Icebergs indbyggede versionsstyring og tidsrejsefunktioner.
   • Lakehouse Optimizer: Automatiserer komprimering af Iceberg-tabeller, Z-sortering og partitionbeskæring for at forbedre forespørgselsydelsen og reducere beregningsomkostningerne.
   • Visuel pipelinebygger til Cloudera Data Flow (NiFi): Design og implementer dataindlæsningspipelines med en træk-og-slip-grænseflade med over 450 forudbyggede processorer og forbindelser.
   • Datadeling uden kopiering via Iceberg REST Catalog: Eksterne motorer som Databricks, Snowflake og Athena kan forespørge direkte på Cloudera-administrerede Iceberg-tabeller uden flytning eller duplikering af data.

   Cloudera-integrationer

   Cloudera Data Flow indeholder over 450 forudbyggede forbindelser, herunder Apache Kafka, MongoDB, Salesforce, Snowflake og Google BigQuery. Det integreres også med AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Databricks, Tableau og Power BI via Iceberg REST Catalog.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Understøttelsen af hybride og lokale miljøer er uovertruffen
   • Virksomhedsstyring til strenge krav om overholdelse
   • Deling uden kopiering på tværs af eksterne forespørgselsmotorer

   Cons:

   • Den indledende konfiguration kræver ofte ekspertkundskaber
   • Tilfredsheden med metadataadministration ligger under konkurrenternes gennemsnit
   Learn more about Cloudera:

   • Check out Cloudera on their website
   • Read my in-depth review of Cloudera
3. 

   3

   Dremio

   Bedst til åbent Iceberg-lakehouse uden leverandørbinding

   • 30-dages gratis prøveperiode
   • Fra $0.20/DCU

   Visit Website

   

   Dremio er en åben lakehouse-platform, der oprindeligt er bygget på Apache Iceberg og Apache Arrow og kombinerer en SQL-forespørgselsmotor, fødereret dataadgang, automatiseret forespørgselsacceleration, Git-lignende dataversionsstyring og et åbent katalog til flere motorer.

   Hvem er Dremio bedst til?

   Dremio er velegnet til dataingeniør- og arkitekturteams, der bygger åbne lakehouses på Apache Iceberg og har brug for forespørgselsadgang fra flere motorer uden at være låst til et proprietært katalog eller lagringsformat.

   Hvorfor jeg valgte Dremio

   Dremio er på min udvalgte liste, fordi det oprindeligt er bygget på Apache Iceberg, hvilket betyder, at dine data forbliver i dine egne S3- eller ADLS-buckets, og at enhver motor (Spark, Flink, Trino, DuckDB) kan læse og skrive dem gennem det åbne Polaris-katalog uden formatkonvertering. Jeg kan især godt lide autonome refleksioner, som ubemærket observerer forespørgselsmønstre og materialiserer accelerationer i baggrunden, så dine BI-dashboards giver hurtige resultater uden manuel tuning eller proprietære ekstrakter.

   Dremios vigtigste funktioner

   • Åbent katalog (Apache Polaris): Et katalog til flere motorer, der er bygget på Apache Polaris, og som lader Spark, Flink, Trino og DuckDB læse og skrive Iceberg-tabeller gennem en standardiseret REST-API.
   • Data som kode-forgrening: Git-lignende versionsstyring via Project Nessie opretter isolerede dataforgreninger uden kopiering til udvikling, test og ML-eksperimenter med atomiske sammenfletninger og tilbagerulninger.
   • Indlæsning med COPY INTO: En indbygget SQL-kommando, der masseindlæser CSV-, JSON- og Parquet-filer fra objektlagring direkte i Iceberg-tabeller med skemamigrering og partitionshåndtering.
   • Detaljeret adgangskontrol: Sikkerhed på rækkeniveau og maskering af kolonner håndhæves på forespørgselstidspunktet og anvendes konsekvent på tværs af alle motorer, der forespørger kataloget.

   Dremio-integrationer

   Dremio integrerer med Apache Spark, Apache Flink, Trino, DuckDB, Tableau, Power BI, dbt Core, Amazon S3, Azure Data Lake Storage og Google Cloud Storage. Dets Polaris REST-katalog samt ODBC-, JDBC- og Arrow Flight-grænseflader understøtter forbindelser til brugerdefinerede motorer og applikationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Behandler Apache Iceberg oprindeligt uden konvertering
   • Git-lignende dataforgrening til tidsrejser
   • Åbent REST-katalog forbinder enhver forespørgselsmotor

   Cons:

   • Mere kompleks administration end sammenlignelige værktøjer
   • Ingen dedikeret indbygget ML-funktionslager
   Learn more about Dremio:

   • Check out Dremio on their website
4. 

   4

   Palantir Foundry

   Bedst til styring af datasødata i regulerede brancher

   • Gratis demo tilgængelig
   • Pris oplyses på forespørgsel

   Visit Website

   

   Palantir Foundry er en datasøplatform, der kombinerer indlæsning i flere formater, pipelineorkestrering, semantisk datamodellering via sit ontologilag og indbyggede styringskontroller på tværs af cloud-, lokale og luftgabte miljøer.

   Hvem er Palantir Foundry bedst egnet til?

   Palantir Foundry er specifikt udviklet til store virksomheder i regulerede brancher—finans, sundhedsvæsen, forsvar og offentlige myndigheder—der har brug for detaljeret datastyring på tværs af komplekse miljøer med flere datakilder.

   Hvorfor valgte jeg Palantir Foundry?

   Jeg valgte Palantir Foundry, fordi platformens styringsarkitektur reelt ikke har nogen konkurrent inden for regulerede brancher. Platformen kombinerer formålsbaserede, klassifikationsbaserede og rollebaserede adgangskontroller med datamærkninger, der automatisk videreføres gennem dataets oprindelse, så et PII-mærke på et kildedatasæt følger dataene gennem hver eneste efterfølgende transformation. Kombinerer man dette med certificeringer som FedRAMP High, HIPAA, ITAR og SOC 2 Type 2 samt ontologilaget, der kortlægger rå datasødata til revisionssporbare forretningsobjekter, får man en platform, der fra bunden er bygget til miljøer, hvor styring ikke er valgfri.

   Vigtige funktioner i Palantir Foundry

   • Over 200 forudbyggede datakonnektorer: Opret forbindelse til databaser, datavarehuse, streamingplatforme, ERP-systemer, cloudlagring, IoT-kilder og geospatiale værktøjer via én enkelt grænseflade til dataindlæsning.
   • Apache Iceberg REST-katalog: Gør Foundry-datasæt tilgængelige for eksterne Iceberg-kompatible beregningsmotorer—herunder Trino, Spark, Flink, Databricks og Snowflake—uden at duplikere data.
   • Virtuelle tabeller til dataforbund uden kopiering: Forespørg direkte på eksterne tabeller i Databricks, Snowflake og S3-kompatible lagre fra Foundry uden at indlæse eller flytte de underliggende data.
   • AIP-modelstudio: Opbyg, træn, evaluer og lever ML-modeller i Foundry med indbygget adgang til LLM'er og understøttelse af udviklingsmiljøer i Python og R.

   Integrationer til Palantir Foundry

   Palantir Foundry tilbyder over 200 indbyggede datakonnektorer, herunder Amazon S3, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, SAP, Apache Kafka, Amazon Kinesis, Tableau og Power BI. Platformen understøtter også tilpasset forbindelse via sin S3-kompatible API, Iceberg REST-katalog og virtuelle tabeller.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Førende datastyring til overholdelse af regler
   • Ontologilaget giver forretningsbrugere adgang til data
   • Deling af data uden kopiering med virtuelle tabeller

   Cons:

   • Høje kontraktpriser med uklare totaler
   • Risiko for platformslåsning på grund af proprietære modeller
   Learn more about Palantir Foundry:

   • Check out Palantir Foundry on their website
5. 

   5

   BigLake

   Bedst til styring på tværs af motorer i åbne datasøtabeller

   • 90 dages gratis prøveperiode
   • Fra $0.12 pr. DCU-time

   Visit Website

   

   BigLake er Googles cloudplatform til datasøhuse, som udvider BigQuery med understøttelse af tabeller i åbne formater, forespørgselsadgang på tværs af motorer, samlet metadatastyring og detaljeret styring på tværs af GCS, S3 og Azure Blob Storage.

   Hvem er BigLake bedst egnet til?

   BigLake er et stærkt valg for dataingeniør- og arkitekturteams, der allerede bruger Google Cloud, og som har brug for ensartet styring på tværs af flere forespørgselsmotorer og åbne tabelformater.

   Hvorfor jeg valgte BigLake

   Jeg valgte BigLake som en af de bedste, fordi det er den eneste datasøhus-platform, jeg har set, der håndhæver adgangspolitikker på række- og kolonneniveau ensartet på tværs af BigQuery, Spark, Trino og Presto – ikke kun i én enkelt motor. Det betyder, at et politikmærke, der anvendes på en følsom kolonne, følger dataene, uanset hvilken motor dit team bruger til at forespørge i dem. Lakehouse Iceberg REST-kataloget gør dette muligt ved at fungere som ét styringsbevidst slutpunkt for alle motorer med åben kildekode, der læser og skriver i de samme Iceberg-tabeller.

   Vigtige BigLake-funktioner

   • Automatisk tabelvedligeholdelse: BigLake håndterer automatisk filkomprimering, klyngedannelse, oprydning og generering af metadata for Iceberg-tabeller, der er gemt i GCS.
   • Indlæsning i flere formater: Indlæs data i Parquet, ORC, Avro, CSV, JSON og åbne tabelformater som Apache Iceberg, Delta Lake og Apache Hudi via manifestfiler.
   • BigQuery Omni-forespørgsler på tværs af skyer: Kør BigQuery SQL-forespørgsler direkte mod data, der er gemt i Amazon S3 eller Azure Data Lake Storage Gen 2, uden at flytte dem til GCS.
   • Replikering med ændringsdatafangst: Stream driftsdata fra Cloud Spanner, AlloyDB og Cloud SQL direkte til BigLake-tabeller for analyser tæt på realtid.

   BigLake-integrationer

   BigLake har indbyggede integrationer med BigQuery, Apache Spark, Apache Flink, Trino, Presto, Google Cloud Storage, Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Looker og Vertex AI. Dets Iceberg REST-katalog forbinder motorer med åben kildekode med delte datasøtabeller.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Sikkerhed på række- og kolonneniveau håndhæves på tværs af motorer
   • Åbne tabelformater med fuld Iceberg-understøttelse
   • Katalogføderation til styring af metadata i flere skyer

   Cons:

   • DML understøttes ikke for eksterne tabeller, der ikke er Iceberg-tabeller
   • CMEK er ikke tilgængelig for cachelagrede S3- eller Azure-tabeller
   Learn more about BigLake:

   • Check out BigLake on their website
6. 

   6

   Google Cloud Storage

   Bedst til GCP-native arkitektur for datasø og datavarehus med lagring i niveauer

   • Gratis abonnement tilgængeligt
   • Fra $0.020/GB/måned

   Visit Website

   Customer Rating:4.7/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Google Cloud Storage er en administreret objektlagringstjeneste, der er bygget til datasøarkitekturer og tilbyder lagringsklasser i niveauer, understøttelse af åbne tabelformater via Apache Iceberg og BigLake samt dyb integration med BigQuery, Dataflow, Dataproc og Vertex AI.

   Hvem er Google Cloud Storage bedst egnet til?

   Google Cloud Storage er velegnet til dataingeniør- og infrastrukturteams, der allerede arbejder i GCP-økosystemet, og som har brug for et skalerbart objektlager som fundament for en kombineret datasø- og datavarehusarkitektur.

   Hvorfor valgte jeg Google Cloud Storage?

   Jeg valgte Google Cloud Storage, fordi det er det naturlige fundament for en GCP-baseret kombineret datasø- og datavarehusarkitektur med lagringsklasser i niveauer (fra Standard til Archive til $0.0012/GB/måned) og Autoclass, der automatisk flytter objekter mellem niveauer baseret på adgangsmønstre. Det, jeg finder særligt overbevisende, er BigLake: Det tilføjer ACID-transaktioner, tidsrejser og skemaudvikling direkte til Apache Iceberg-tabeller, der er understøttet af GCS, og omdanner dermed rå objektlagring til et forespørgselsbart system for datasøer og datavarehuse uden at flytte data. BigQuery kan derefter forespørge i de samme Iceberg-tabeller på stedet uden behov for eksport.

   Vigtige funktioner i Google Cloud Storage

   • Indlæsning i flere formater: Storage Transfer Service, Dataflow, Pub/Sub og Datastream understøtter batch-, datastrøms- og CDC-indlæsning fra databaser som MySQL, PostgreSQL og Oracle til GCS.
   • Styring og adgangskontroller: IAM-baserede tilladelser, CMEK/CSEK-kryptering, VPC Service Controls, Cloud DLP og revisionslogning håndhæver sikkerheden for alle lagrede data.
   • Opdagelse af metadata via Knowledge Catalog: Dataplex scanner automatisk GCS-buckets for at udtrække skemaer, opbygge forretningsordbøger og generere komplet dataafstamning på tværs af GCS og BigQuery.
   • Understøttelse af forespørgsler fra flere motorer: Iceberg-tabeller, der er understøttet af GCS, kan forespørges af BigQuery, Serverless Spark, Trino, Flink og Presto via Iceberg REST Catalog.

   Integrationer med Google Cloud Storage

   Google Cloud Storage har indbyggede integrationer med BigQuery, Dataproc, Dataflow, Pub/Sub, Datastream, Vertex AI, Looker og Knowledge Catalog. REST-, XML-, gRPC- og klientbiblioteks-API'er understøtter brugerdefinerede integrationer med dataplatforme og behandlingsmotorer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Understøttelse af kombinerede datasø- og datavarehusarkitekturer med Apache Iceberg-tabeller
   • Analyse med flere motorer via BigQuery og Spark
   • Automatiserede muligheder for arkivering og lagring i niveauer

   Cons:

   • De fleste funktioner kræver flere GCP-tjenester
   • Kompleks fakturering med separate gebyrer for handlinger og udgående trafik
   Learn more about Google Cloud Storage:

   • Check out Google Cloud Storage on their website
   • Read my in-depth review of Google Cloud Storage
7. 

   7

   Snowflake

   Bedst til deling af data uden kopiering på tværs af cloudplatforme

   • 30 dages gratis prøveperiode
   • Fra $2.00/kredit

   Visit Website

   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Snowflake er en cloudbaseret datasø- og analyseplatform, der kombinerer elastisk lagring, en indbygget SQL-forespørgselsmotor, Snowpark til Python/Java/Scala-arbejdsbelastninger, understøttelse af Apache Iceberg og deling af data uden kopiering på tværs af AWS, Azure og GCP.

   Hvem er Snowflake bedst egnet til?

   Snowflake er et stærkt valg for virksomhedsdatateams, der administrerer store miljøer på tværs af flere cloudplatforme, hvor styring, compliance og datadeling på tværs af organisationer er ufravigelige krav.

   Hvorfor valgte jeg Snowflake?

   Snowflake kommer på min kortliste, fordi deling af data uden kopiering gør det muligt at dele live-datasæt på tværs af AWS-, Azure- og GCP-konti uden at duplikere eller flytte en eneste byte. Jeg har arbejdet med Snowflake Marketplace, som forbinder til over 820 dataleverandører, og den automatiske opfyldelse på tværs af cloudplatforme gør deling på tværs af regioner virkelig problemfri. Kombineret med indbygget understøttelse af Apache Iceberg og Snowpipe Streaming, der håndterer over 1M TPS, får du en søplatform, der er bygget til reel virksomhedsskala.

   Vigtige funktioner i Snowflake

   • Snowpark-kørselsmiljø til flere sprog: Skriv arbejdsbelastninger inden for datateknik og ML i Python, Java eller Scala, og kør dem direkte inde i Snowflakes forespørgselsmotor uden at flytte data ud.
   • Understøttelse af Apache Iceberg-tabeller: Gem og administrer data i det åbne Iceberg-tabelformat på Snowflake-administreret lager med skemaudvikling, Time Travel og interoperabilitet med Spark, Trino og Flink.
   • Horizon Catalog: Et indbygget styringslag med sporing af dataoprindelse på kolonneniveau, automatiseret PII-klassificering, AI-assisteret berigelse af metadata og Data Metric Functions til løbende overvågning af datakvaliteten.
   • Snowpipe Streaming: Indlæs data på rækkeniveau i realtid med over 1M transaktioner pr. sekund direkte i Snowflake- eller Apache Iceberg-tabeller uden forsinkelser fra batchbehandling.

   Snowflake-integrationer

   Snowflake tilbyder indbyggede integrationer med Apache Kafka, dbt, Tableau, Microsoft Power BI, Looker og Apache Airflow. Det forbinder til Apache Spark, Trino, Amazon S3, Azure Blob Storage og Google Cloud Storage med API'er til brugerdefinerede integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Deling af data uden kopiering på tværs af cloudplatforme
   • Indbygget styring og dataoprindelse på kolonneniveau
   • Elastisk adskillelse af lager og beregning

   Cons:

   • Understøtter ikke implementering lokalt
   • Det kan være udfordrende at holde styr på omkostningerne
   Learn more about Snowflake:

   • Check out Snowflake on their website
   • Read my in-depth review of Snowflake
8. 

   8

   Databricks Lakehouse Platform

   Bedst til lakehouse baseret på åbne tabelformater

   • 14 dages gratis prøveperiode
   • Fra $0.22/DBU

   Visit Website

   

   Databricks Lakehouse-platformen er en cloudbaseret lakehouse-platform til data, der samler data engineering, SQL-analyse, maskinlæring og AI-udvikling på åbne tabelformater som Delta Lake, Apache Iceberg og Apache Hudi.

   Hvem er Databricks Lakehouse-platformen bedst til?

   Databricks er et stærkt valg for virksomheders data- og ML-teams, der har brug for at køre engineering-pipelines, SQL-analyse og AI-arbejdsbelastninger på én platform uden at flytte data mellem systemer.

   Hvorfor jeg valgte Databricks Lakehouse-platformen

   Databricks kommer med på min shortlist, fordi det er teamet, der bogstaveligt talt opfandt Delta Lake, og den oprindelseshistorie betyder noget, når man vurderer understøttelse af åbne tabelformater. Jeg har arbejdet med platformens indbyggede understøttelse af Delta Lake, Iceberg og Hudi, og det, der adskiller den, er, at ACID-transaktioner, tidsrejser og skemaudvikling ikke er eftermonterede tilføjelser. Unity Catalog tilføjer automatiseret datasporing på kolonneniveau og attributbaseret adgangskontrol direkte ovenpå, så styringen følger dataene på tværs af cloudmiljøer.

   Vigtige funktioner i Databricks Lakehouse-platformen

   • Lakeflow Connect: Et administreret, serverløst indtagslag med over 100 indbyggede forbindelser til SaaS-apps, databaser, cloudlager og streamingkilder, herunder Kafka, Kinesis og Event Hubs.
   • Deklarative Apache Spark-pipelines: En ramme til opbygning af batch- og realtidsstreaming-ETL-pipelines med indbygget håndhævelse af datakvalitet baseret på begrænsninger og automatiseret CDC.
   • Databricks SQL-lagerhuse: En Photon-accelereret SQL-motor, der understøtter ANSI SQL til analysearbejdsbelastninger, med JDBC/ODBC-forbindelse til BI-værktøjer som Tableau, Power BI og Looker.
   • MLflow-integration: Et administreret MLflow-miljø til eksperimentregistrering, modelregister og implementering, placeret sammen med dine lake-data og forbundet med funktionslageret og modelbetjening.

   Integrationer til Databricks Lakehouse-platformen

   Databricks tilbyder over 100 indbyggede Lakeflow Connect-forbindelser, herunder Salesforce Sales Cloud, Workday, HubSpot, Jira, ServiceNow, Microsoft SQL Server, Google Drive og Google Analytics. Den opretter også forbindelse til Kafka, Kinesis, Event Hubs, S3, ADLS og GCS med JDBC/ODBC og API'er til tilpassede forbindelser.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Indbygget understøttelse af Delta Lake, Iceberg og Hudi
   • Automatiseret datasporing på kolonneniveau med Unity Catalog
   • Indbygget MLflow og samlet AI-platform

   Cons:

   • DBU- og cloudomkostninger kan hurtigt stige
   • Ingen mulighed for installation lokalt
   Learn more about Databricks Lakehouse Platform:

   • Check out Databricks Lakehouse Platform on their website
9. 

   9

   Amazon S3

   Bedst til objektlagring i kernen af AWS-datasøer

   • Ikke tilgængelig
   • Fra $0.023/GB/måned

   Visit Website

   

   Amazon S3 er AWS' objektlagringstjeneste, der fungerer som det grundlæggende lagringslag for datasøer og understøtter alle dataformater i exabyte-skala med niveaudelte lagerklasser, indbygget Apache Iceberg-tabeladministration via S3 Tables og dyb integration på tværs af AWS' analyseøkosystem.

   Hvem egner Amazon S3 sig bedst til?

   Amazon S3 er det rette valg for datateknik- og infrastrukturteams, der opbygger analysepipelines på AWS og har brug for et gennemprøvet lagringsfundament i exabyte-skala, som har direkte forbindelse til resten af AWS-økosystemet.

   Hvorfor jeg valgte Amazon S3

   Amazon S3 kommer med på min udvalgte liste, fordi det er det objektlagringslag, som de fleste produktionsdatasøer allerede er bygget på. Jeg er begejstret for, at S3 Tables leverer indbygget Apache Iceberg-understøttelse med ACID-transaktioner, tidsrejser og automatisk komprimering, hvilket løser problemet med små filer, der plager de fleste datasøarkitekturer. Kombineret med S3 Intelligent-Tiering, der automatisk flytter kolde data ned til $0.00099/GB/måned, får du effektiv kontrol over lageromkostningerne uden manuel indgriben.

   Vigtige funktioner i Amazon S3

   • Indlæsning i flere formater: S3 accepterer alle filtyper—Parquet, ORC, Avro, JSON, CSV og ustrukturerede formater—via batchuploads, streaming gennem Kinesis og MSK eller hændelsesdrevne udløsere ved hjælp af S3 Event Notifications.
   • Finkornet adgangskontrol med Lake Formation: Håndhæv datapolitikker på tabel-, kolonne-, række- og celleniveau på tværs af hele din S3-baserede datasø uden at duplikere data.
   • S3 Vectors: En indbygget tjeneste til lagring og forespørgsler på vektorindekser, der er bygget direkte ind i S3 og designet til semantisk søgning og arbejdsbelastninger med generering baseret på informationssøgning til op til 90 % lavere omkostninger end traditionelle metoder.
   • S3 Inventory: Generér planlagte rapporter om objektattributter, lagerklasse, krypteringsstatus og replikeringsstatus på tværs af dine lagerbeholdere til arbejdsgange for revision og styring.

   Integrationer med Amazon S3

   Amazon S3 tilbyder indbyggede integrationer på tværs af AWS, herunder AWS Glue, Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Lake Formation, Amazon Kinesis, Amazon Redshift Spectrum og Amazon SageMaker. Det kan også forbindes med Apache Spark, Trino, Snowflake, Databricks, Tableau og Power BI via dokumenterede forbindelser og API'er.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Objektlagring i exabyte-skala understøtter alle dataformater
   • Indbyggede ACID Iceberg-tabeller med automatisk komprimering
   • 143 certificeringer for overholdelse af regler og adgangskontrol på objektniveau

   Cons:

   • Prisfastsættelsen er kompleks og kræver tæt styring
   • Opbygning af datasøer kræver sammensætning af flere AWS-tjenester
   Learn more about Amazon S3:

   • Check out Amazon S3 on their website
10. 

    10

    Azure Data Lake Storage

    Bedst til virksomhedsbaserede datasøer med Microsoft-teknologi

    • $200 i kredit i 30 dage (intet dedikeret gratis niveau)
    • Fra $0.023/GB/måned

    Visit Website

    

    Azure Data Lake Storage Gen2 er Microsofts cloudbaserede datalagringstjeneste til datasøer, bygget på Azure Blob Storage med et hierarkisk navnerum, som understøtter lagring i exabyte-skala, dataindlæsning i flere formater, POSIX-kompatible adgangskontroller og indbygget integration med Azures økosystem for analyse og maskinlæring.

    Hvem er Azure Data Lake Storage bedst til?

    Azure Data Lake Storage Gen2 er det naturlige valg for virksomheds-it- og datateams, der allerede kører på Microsoft Azure, og som har brug for lagring i exabyte-skala, der er tæt integreret med Synapse, Databricks og Microsoft Fabric.

    Hvorfor valgte jeg Azure Data Lake Storage?

    Jeg valgte Azure Data Lake Storage Gen2 som en af de bedste løsninger, fordi det er det indbyggede lagringsgrundlag for hele Microsofts analysestak, og denne tætte integration er vigtig i virksomhedsskala. Når din organisation bruger Synapse, Databricks og Microsoft Fabric, er ADLS Gen2 allerede det underliggende lag for det hele, hvilket betyder, at én kopi af data kan forespørges af alle motorer via ABFS-driveren. Jeg sætter især pris på de POSIX-kompatible ACL'er, som gør det muligt at angive læse-, skrive- og udførelsestilladelser på individuelt fil- og mappeniveau og ikke kun for containeren.

    Vigtige funktioner i Azure Data Lake Storage

    • Automatiseret livscyklusbaseret lagdeling: Indstil politikker, der automatisk flytter data mellem Hot-, Cool-, Cold- og Archive-lagene baseret på alder eller seneste adgangstidspunkt for at styre lageromkostningerne i stor skala.
    • Kompatibilitet med ABFS-driveren: Azure Blob File System-driveren giver Hadoop-, Spark-, Hive- og HDFS-baserede arbejdsbelastninger indbygget læse- og skriveadgang til ADLS Gen2 uden kodeændringer.
    • OneLake-genveje: Opret direkte referencer til data i andre OneLake-arbejdsområder, Amazon S3 eller Azure Blob Storage-containere uden at kopiere eller flytte de underliggende data.
    • Integration med Azure Machine Learnings datalager: Registrer ADLS Gen2-containere direkte som datalagre i Azure ML-arbejdsområder, så dataforskere får direkte adgang til datasøens data til modeltræning og eksperimentering.

    Integrationer med Azure Data Lake Storage

    Azure Data Lake Storage har indbyggede integrationer på tværs af Microsofts økosystem, herunder Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric, Microsoft Purview, Azure Machine Learning og Azure Event Hubs. Det understøtter også Apache Spark og Kafka via dokumenterede forbindelser samt ABFS og API'er til tilpasset dataadgang.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Indbygget integration på tværs af Microsofts analyseværktøjer
    • Hierarkisk navnerum understøtter detaljeret adgangskontrol
    • Åbne tabelformater via beregningslaget

    Cons:

    • Kræver Purview til avanceret datakatalogisering
    • Kun tilgængelig på Microsoft Azure
    Learn more about Azure Data Lake Storage:

    • Check out Azure Data Lake Storage on their website