I 10 migliori strumenti per i lake di dati nel 2026

Gli strumenti per data lake consentono di archiviare, organizzare e analizzare enormi quantità di dati strutturati e non strutturati in tutta l'azienda. Se stai confrontando i migliori strumenti per data lake, non puoi permetterti di scegliere alla cieca: quale piattaforma manterrà il tuo team in controllo di costi, conformità e prestazioni man mano che i dati aumentano? 

In questa guida ti illustrerò opzioni collaudate che aiutano i responsabili IT a garantire governance, scalabilità, integrazione e preparazione al futuro, così potrai scegliere con sicurezza la base giusta per i carichi di lavoro di analisi e IA in 2026.

Confronta i migliori strumenti per data lake

Confronta prezzi e specifiche, fianco a fianco, degli strumenti per data lake inclusi nel mio elenco ristretto.

	Tool	Best For	Trial Info	Price
1	Qlik	Ideale per lakehouse Apache Iceberg ottimizzati automaticamente	Prova gratuita disponibile	A partire da $300/mese (con fatturazione annuale)	Website
2	Cloudera	Ideale per la governance di lakehouse ibridi nelle aziende regolamentate	Prova gratuita di 60 giorni disponibile	A partire da $0.04/CCU/ora	Website
3	Dremio	Ideale per un lakehouse Iceberg aperto senza vincoli	Prova gratuita di 30 giorni	A partire da $0.20/DCU	Website
4	Palantir Foundry	Ideale per la governance dei data lake nei settori regolamentati	Demo gratuita disponibile	Prezzo su richiesta	Website
5	BigLake	Ideale per la governance tra motori diversi su tabelle aperte del data lake	Prova gratuita di 90 giorni	A partire da $0.12 per ora-DCU	Website
6	Snowflake	Ideale per la condivisione di dati senza copia tra cloud	Prova gratuita di 30 giorni	A partire da $2.00/credito	Website
7	Google Cloud Storage	Ideale per lakehouse nativi GCP con archiviazione a livelli	Piano gratuito disponibile	A partire da $0.020/GB/mese	Website
8	Databricks Lakehouse Platform	Ideale per un lakehouse basato su formati di tabelle aperti	Versione di prova gratuita di 14 giorni	A partire da $0.22/DBU	Website
9	Amazon S3	Ideale per l'archiviazione di oggetti alla base dei laghi di dati AWS	Non disponibile	Da $0.023/GB/month	Website
10	Azure Data Lake Storage	Ideale per laghi dati aziendali nativi Microsoft	Credito di $200 per 30 giorni (nessun livello gratuito dedicato)	A partire da $0.023/GB/mese	Website

Recensioni degli strumenti per data lake

Di seguito trovi le mie sintesi dettagliate dei migliori strumenti per data lake inclusi nel mio elenco ristretto. Le mie recensioni offrono un’analisi approfondita delle funzionalità, delle capacità e dei migliori casi d’uso di ciascuna piattaforma, per aiutarti a trovare quella più adatta alle tue esigenze.

1

Qlik

Ideale per lakehouse Apache Iceberg ottimizzati automaticamente

• Prova gratuita disponibile
• A partire da $300/mese (con fatturazione annuale)

Visit Website

Customer Rating: 4.4/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Qlik è una piattaforma di integrazione dei dati e lakehouse, sviluppata nativamente su Apache Iceberg, che combina l'acquisizione basata su CDC, l'evoluzione automatica degli schemi, pipeline di dati multiformato e governance integrata negli ambienti di archiviazione di oggetti cloud.

Per chi è più adatto Qlik?

Qlik è particolarmente adatto alle grandi aziende dei settori regolamentati che necessitano di integrazione dei dati end-to-end, governance e gestione del lakehouse su un'unica piattaforma.

Perché ho scelto Qlik

Ho scelto Qlik perché il suo Adaptive Iceberg Optimizer lo distingue: esegue continuamente la compattazione, l'indicizzazione e la pulizia degli snapshot sulle tabelle Iceberg senza alcuna ottimizzazione manuale, offrendo velocità delle query da 2,5x a 5x superiori e un risparmio sui costi di archiviazione fino al 50%. Mi affido inoltre al suo mirroring senza copia per trasferire tabelle Iceberg attive direttamente in Snowflake senza duplicare i dati né aggiungere complessità alle pipeline.

Funzionalità principali di Qlik

• Replica CDC basata sui log: Qlik Replicate acquisisce le modifiche direttamente dai log delle transazioni del database senza richiedere agenti, mantenendo aggiornati i dati nel lake senza influire sulle prestazioni del sistema di origine.
• Pipeline di acquisizione multiformato: Acquisisci dati in Parquet, Avro, ORC, JSON e CSV da oltre 200 fonti, tra cui database, applicazioni SaaS, SAP, mainframe e piattaforme di streaming come Kafka e Kinesis.
• Provenienza a livello di colonna e analisi dell'impatto: Tieni traccia dei dati dalla fonte al consumo a livello di colonna, ottenendo una chiara traccia di audit per la governance e la reportistica di conformità.
• Gestione automatizzata delle zone bronze/silver/gold: Qlik Compose for Data Lakes automatizza la generazione degli schemi, la creazione del catalogo Hive e gli aggiornamenti continui delle zone tramite CDC, eliminando la codifica manuale delle pipeline per le architetture lake multilivello.

Integrazioni di Qlik

Qlik supporta oltre 200 fonti di acquisizione, tra cui Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage, Snowflake, Kafka, Oracle, SAP e Salesforce. Le sue tabelle Iceberg si integrano con Spark, Amazon Athena, Trino, Presto, Databricks, Dremio e Tableau.

Pros and Cons

Pros:

• Gestione automatizzata e ottimizzata delle tabelle Apache Iceberg
• Replica CDC avanzata in tempo reale basata sui log
• Controlli approfonditi di conformità e governance aziendale

Cons:

• Piattaforma complessa con requisiti tecnici elevati
• Processo di concessione delle licenze e stima dei costi poco trasparente

LEARN MORE ABOUT QLIK:

• Check out Qlik on their website

2

Cloudera

Ideale per la governance di lakehouse ibridi nelle aziende regolamentate

• Prova gratuita di 60 giorni disponibile
• A partire da $0.04/CCU/ora

Visit Website

Customer Rating: 4.1/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Cloudera è una piattaforma aperta per l'archiviazione di dati con architettura lakehouse, che offre archiviazione scalabile su più cloud e in locale, acquisizione di dati in più formati tramite oltre 450 connettori, schema alla lettura basato su Apache Iceberg e governance centralizzata negli ambienti ibridi.

Per chi è più adatta Cloudera?

Cloudera è particolarmente adatta alle grandi aziende dei settori regolamentati—banche, enti governativi, telecomunicazioni—che necessitano di una governance unificata negli ambienti locali e su più cloud.

Perché ho scelto Cloudera

Cloudera si è guadagnata un posto nella mia selezione perché nessun'altra piattaforma offre lo stesso livello di profondità nella governance degli ambienti ibridi. Sono particolarmente colpito da Cloudera SDX, che applica una sola volta le policy di Apache Ranger e Apache Atlas e le fa rispettare ovunque, sia che i dati risiedano in un cluster HDFS locale, in Azure ADLS o in AWS S3. Le banche e gli enti governativi che gestiscono infrastrutture miste possono definire centralmente regole di mascheramento a livello di colonna e policy ABAC, con le certificazioni FedRAMP Moderate e PCI DSS 4.0 a supporto della conformità.

Funzionalità principali di Cloudera

• Viaggio nel tempo di Apache Iceberg: Consente di interrogare le istantanee storiche dei dati in qualsiasi momento utilizzando il controllo delle versioni integrato e le funzionalità di viaggio nel tempo di Iceberg.
• Ottimizzatore del lakehouse: Automatizza la compattazione delle tabelle Iceberg, l'ordinamento Z e l'eliminazione delle partizioni per migliorare le prestazioni delle interrogazioni e ridurre i costi di calcolo.
• Generatore visivo di pipeline di Cloudera Data Flow (NiFi): Progetta e distribuisce pipeline di acquisizione dati utilizzando un'interfaccia con funzionalità di trascinamento e rilascio, con oltre 450 processori e connettori preconfigurati.
• Condivisione dei dati senza copia tramite Iceberg REST Catalog: I motori esterni come Databricks, Snowflake e Athena possono interrogare direttamente le tabelle Iceberg gestite da Cloudera senza spostare o duplicare i dati.

Integrazioni di Cloudera

Cloudera Data Flow offre oltre 450 connettori preconfigurati, tra cui Apache Kafka, MongoDB, Salesforce, Snowflake e Google BigQuery. Si integra inoltre con AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Databricks, Tableau e Power BI tramite Iceberg REST Catalog.

Pros and Cons

Pros:

• Il supporto per ambienti ibridi e locali è senza pari
• Governance aziendale per rigorosi requisiti di conformità
• Condivisione senza copia tra motori di interrogazione esterni

Cons:

• La configurazione iniziale richiede spesso competenze specialistiche
• La soddisfazione per la gestione dei metadati è inferiore alla media dei concorrenti

LEARN MORE ABOUT CLOUDERA:

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

3

Dremio

Ideale per un lakehouse Iceberg aperto senza vincoli

• Prova gratuita di 30 giorni
• A partire da $0.20/DCU

Visit Website

Dremio è una piattaforma lakehouse aperta basata nativamente su Apache Iceberg e Apache Arrow, che combina un motore di query SQL, l'accesso federato ai dati, l'accelerazione automatizzata delle query, il controllo delle versioni dei dati in stile Git e un catalogo aperto multi-motore.

Per chi è più adatto Dremio?

Dremio è particolarmente adatto ai team di ingegneria e architettura dei dati che realizzano lakehouse aperti su Apache Iceberg e necessitano di accedere alle query tramite più motori senza essere vincolati a un catalogo proprietario o a un formato di archiviazione specifico.

Perché ho scelto Dremio

Dremio si è guadagnato un posto nella mia selezione perché è basato nativamente su Apache Iceberg, il che significa che i dati restano nei propri bucket S3 o ADLS e qualsiasi motore (Spark, Flink, Trino, DuckDB) può leggerli e scriverli tramite il catalogo aperto Polaris senza conversione del formato. Apprezzo particolarmente le riflessioni autonome, che osservano silenziosamente i modelli di query e materializzano le accelerazioni in background, così i dashboard BI restituiscono risultati rapidamente senza ottimizzazione manuale o estratti proprietari.

Funzionalità principali di Dremio

• Catalogo aperto (Apache Polaris): un catalogo multi-motore basato su Apache Polaris che consente a Spark, Flink, Trino e DuckDB di leggere e scrivere tabelle Iceberg tramite un'API REST standard.
• Ramificazione dei dati come codice: il controllo delle versioni in stile Git tramite Project Nessie crea rami di dati isolati senza duplicazione per lo sviluppo, i test e la sperimentazione con il machine learning, con unioni e ripristini atomici.
• Acquisizione con COPY INTO: un comando SQL nativo che carica in blocco file CSV, JSON e Parquet dall'archiviazione a oggetti direttamente nelle tabelle Iceberg, con evoluzione dello schema e gestione delle partizioni.
• Controllo degli accessi granulare: sicurezza a livello di riga e mascheramento delle colonne applicati al momento della query e in modo coerente su ogni motore che interroga il catalogo.

Integrazioni di Dremio

Dremio si integra con Apache Spark, Apache Flink, Trino, DuckDB, Tableau, Power BI, dbt Core, Amazon S3, Azure Data Lake Storage e Google Cloud Storage. Il catalogo REST Polaris, le interfacce ODBC, JDBC e Arrow Flight supportano le connessioni con motori e applicazioni personalizzati.

Pros and Cons

Pros:

• Elabora Apache Iceberg nativamente senza conversione
• Ramificazione dei dati in stile Git per il viaggio nel tempo
• Il catalogo REST aperto si connette a qualsiasi motore di query

Cons:

• La complessità dell'amministrazione è maggiore rispetto agli strumenti concorrenti
• Nessun archivio di feature ML integrato dedicato

LEARN MORE ABOUT DREMIO:

• Check out Dremio on their website

4

Palantir Foundry

Ideale per la governance dei data lake nei settori regolamentati

• Demo gratuita disponibile
• Prezzo su richiesta

Visit Website

Palantir Foundry è una piattaforma di data lake che combina l'acquisizione in più formati, l'orchestrazione delle pipeline, la modellazione semantica dei dati tramite il suo livello Ontology e controlli di governance integrati in ambienti cloud, on-premise e air-gapped.

Per chi è più adatto Palantir Foundry?

Palantir Foundry è progettato specificamente per le grandi aziende di settori regolamentati—finanza, sanità, difesa e pubblica amministrazione—che necessitano di una governance granulare dei dati in ambienti complessi e multi-sorgente.

Perché ho scelto Palantir Foundry

Ho scelto Palantir Foundry perché la sua architettura di governance non ha davvero eguali nei settori regolamentati. La piattaforma combina controlli degli accessi basati sulla finalità, sulla classificazione e sul ruolo, con marcature dei dati che si propagano automaticamente lungo la derivazione, in modo che un tag PII su un dataset di origine segua i dati attraverso ogni trasformazione a valle. A questo si aggiungono le certificazioni FedRAMP High, HIPAA, ITAR e SOC 2 Type 2, nonché il livello Ontology, che associa i dati grezzi del lake a oggetti aziendali verificabili: il risultato è una piattaforma costruita fin dalle fondamenta per ambienti in cui la governance non è facoltativa.

Funzionalità principali di Palantir Foundry

• Oltre 200 connettori dati predefiniti: Collegati a database, data warehouse, piattaforme di streaming, sistemi ERP, storage cloud, fonti IoT e strumenti geospaziali tramite un'unica interfaccia di acquisizione.
• Catalogo REST Apache Iceberg: Espone i dataset di Foundry a motori di elaborazione esterni compatibili con Iceberg—tra cui Trino, Spark, Flink, Databricks e Snowflake—senza duplicare i dati.
• Tabelle virtuali per la federazione senza copia: Interroga direttamente da Foundry le tabelle esterne in Databricks, Snowflake e negli archivi compatibili con S3, senza acquisire o spostare i dati sottostanti.
• Studio dei modelli AIP: Crea, addestra, valuta e distribuisci modelli ML all'interno di Foundry, con accesso nativo agli LLM e supporto per ambienti di sviluppo Python e R.

Integrazioni di Palantir Foundry

Palantir Foundry offre oltre 200 connettori dati nativi, tra cui Amazon S3, Snowflake, Databricks, PostgreSQL, SAP, Apache Kafka, Amazon Kinesis, Tableau e Power BI. Supporta inoltre la connettività personalizzata tramite la sua API compatibile con S3, il Catalogo REST Iceberg e le tabelle virtuali.

Pros and Cons

Pros:

• Governance dei dati ai vertici del settore per la conformità
• Il livello Ontology consente l'accesso ai dati da parte degli utenti aziendali
• Condivisione dei dati senza copia con tabelle virtuali

Cons:

• Prezzi contrattuali elevati con costi totali non chiari
• Rischio di dipendenza dalla piattaforma a causa dei modelli proprietari

LEARN MORE ABOUT PALANTIR FOUNDRY:

• Check out Palantir Foundry on their website

5

BigLake

Ideale per la governance tra motori diversi su tabelle aperte del data lake

• Prova gratuita di 90 giorni
• A partire da $0.12 per ora-DCU

Visit Website

BigLake è la piattaforma lakehouse di Google Cloud che estende BigQuery con il supporto per tabelle in formato aperto, l'accesso alle query tra motori diversi, la gestione unificata dei metadati e una governance granulare su GCS, S3 e Azure Blob Storage.

A chi è più adatto BigLake?

BigLake è particolarmente adatto ai team di ingegneria e architettura dei dati che hanno già investito in Google Cloud e necessitano di una governance coerente tra più motori di query e formati di tabelle aperti.

Perché ho scelto BigLake

Ho scelto BigLake come una delle soluzioni migliori perché è l'unica piattaforma lakehouse che abbia visto applicare in modo coerente i criteri di accesso a livello di riga e colonna tra BigQuery, Spark, Trino e Presto, non solo all'interno di un singolo motore. Ciò significa che un tag dei criteri applicato a una colonna sensibile segue i dati indipendentemente dal motore attraverso cui il team esegue le query. Il Catalogo REST Iceberg della piattaforma lakehouse lo rende possibile fungendo da singolo endpoint consapevole della governance per tutti i motori open source che leggono e scrivono nelle stesse tabelle Iceberg.

Funzionalità principali di BigLake

• Manutenzione automatizzata delle tabelle: BigLake gestisce automaticamente la compattazione dei file, la clusterizzazione, la raccolta dei dati inutilizzati e la generazione dei metadati per le tabelle Iceberg archiviate in GCS.
• Acquisizione in più formati: acquisisci dati in Parquet, ORC, Avro, CSV, JSON e formati di tabelle aperti come Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi tramite file manifest.
• Query tra cloud con BigQuery Omni: esegui query SQL di BigQuery direttamente sui dati archiviati in Amazon S3 o Azure Data Lake Storage Gen 2 senza trasferirli in GCS.
• Replica dei dati con acquisizione delle modifiche: trasmetti i dati operativi da Cloud Spanner, AlloyDB e Cloud SQL direttamente nelle tabelle BigLake per analisi quasi in tempo reale.

Integrazioni di BigLake

BigLake offre integrazioni native con BigQuery, Apache Spark, Apache Flink, Trino, Presto, Google Cloud Storage, Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Looker e Vertex AI. Il suo Catalogo REST Iceberg collega i motori open source alle tabelle condivise del data lake.

Pros and Cons

Pros:

• Sicurezza a livello di riga e colonna applicata tra i motori
• Formati di tabelle aperti con supporto completo per Iceberg
• Federazione dei cataloghi per la gestione dei metadati multi-cloud

Cons:

• DML non supportato per le tabelle esterne non Iceberg
• CMEK non disponibile per le tabelle memorizzate nella cache di S3 o Azure

LEARN MORE ABOUT BIGLAKE:

• Check out BigLake on their website

6

Snowflake

Ideale per la condivisione di dati senza copia tra cloud

• Prova gratuita di 30 giorni
• A partire da $2.00/credito

Visit Website

Customer Rating: 4.6/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Snowflake è un lago dati e una piattaforma di analisi nativi per il cloud che combinano archiviazione elastica, un motore di interrogazioni SQL integrato, Snowpark per i carichi di lavoro Python/Java/Scala, il supporto per Apache Iceberg e la condivisione di dati senza copia tra AWS, Azure e GCP.

A chi è più adatto Snowflake?

Snowflake è particolarmente adatto ai team aziendali che gestiscono ambienti multicloud su larga scala, in cui governance, conformità e condivisione dei dati tra organizzazioni sono requisiti imprescindibili.

Perché ho scelto Snowflake

Snowflake si è guadagnato un posto nella mia lista ristretta perché la sua condivisione dei dati senza copia consente di condividere set di dati attivi tra account AWS, Azure e GCP senza duplicare o spostare un solo byte. Ho lavorato con Snowflake Marketplace, che si connette a oltre 820 fornitori di dati, e la distribuzione automatica tra cloud rende la condivisione tra regioni davvero fluida. Se a questo si aggiungono il supporto nativo per Apache Iceberg e Snowpipe Streaming, che gestisce oltre 1 milione di transazioni al secondo, si ottiene una piattaforma per laghi dati progettata per la reale scalabilità aziendale.

Caratteristiche principali di Snowflake

• Ambiente di esecuzione multilingue Snowpark: Scrivi carichi di lavoro di ingegneria dei dati e apprendimento automatico in Python, Java o Scala ed eseguili direttamente all'interno del motore di interrogazioni di Snowflake senza spostare i dati all'esterno.
• Supporto per le tabelle Apache Iceberg: Archivia e gestisci i dati nel formato aperto delle tabelle Iceberg sullo spazio di archiviazione gestito da Snowflake, con evoluzione dello schema, viaggio nel tempo e interoperabilità con Spark, Trino e Flink.
• Catalogo Horizon: Un livello di governance integrato con tracciamento della derivazione a livello di colonna, classificazione automatizzata dei dati personali identificabili (PII), arricchimento dei metadati assistito dall'IA e funzioni delle metriche dei dati per il monitoraggio continuo della qualità dei dati.
• Snowpipe Streaming: Acquisisci dati a livello di riga in tempo reale a oltre 1 milione di transazioni al secondo direttamente nelle tabelle Snowflake o Apache Iceberg senza ritardi dovuti all'elaborazione a lotti.

Integrazioni di Snowflake

Snowflake offre integrazioni native con Apache Kafka, dbt, Tableau, Microsoft Power BI, Looker e Apache Airflow. Si connette ad Apache Spark, Trino, Amazon S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage, con API per integrazioni personalizzate.

Pros and Cons

Pros:

• Condivisione di dati senza copia tra cloud
• Governance integrata e derivazione a livello di colonna
• Separazione elastica di archiviazione e calcolo

Cons:

• Nessun supporto per la distribuzione on-premise
• Il monitoraggio dei costi può essere complesso

LEARN MORE ABOUT SNOWFLAKE:

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

7

Google Cloud Storage

Ideale per lakehouse nativi GCP con archiviazione a livelli

• Piano gratuito disponibile
• A partire da $0.020/GB/mese

Visit Website

Customer Rating: 4.3/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Google Cloud Storage è un servizio gestito di archiviazione di oggetti progettato per le architetture di data lake, che offre classi di archiviazione a livelli, supporto per formati di tabelle aperti tramite Apache Iceberg e BigLake e una profonda integrazione con BigQuery, Dataflow, Dataproc e Vertex AI.

Per chi è più indicato Google Cloud Storage?

Google Cloud Storage è particolarmente adatto ai team di ingegneria dei dati e infrastrutturali che operano già nell'ecosistema GCP e hanno bisogno di un archivio di oggetti scalabile come base di un'architettura lakehouse.

Perché ho scelto Google Cloud Storage

Ho scelto Google Cloud Storage perché è la base nativa per una lakehouse basata su GCP, con classi di archiviazione a livelli (da Standard fino ad Archive a $0.0012/GB/mese) e Autoclass, che sposta automaticamente gli oggetti tra i livelli in base ai modelli di accesso. Ciò che trovo particolarmente interessante è BigLake: aggiunge transazioni ACID, viaggio nel tempo ed evoluzione dello schema direttamente alle tabelle Apache Iceberg basate su GCS, trasformando l'archiviazione grezza di oggetti in una lakehouse interrogabile senza spostare i dati. BigQuery esegue quindi query sulle stesse tabelle Iceberg direttamente sul posto, senza bisogno di esportazione.

Funzionalità principali di Google Cloud Storage

• Acquisizione in più formati: Storage Transfer Service, Dataflow, Pub/Sub e Datastream supportano l'acquisizione in batch, in streaming e CDC da database come MySQL, PostgreSQL e Oracle in GCS.
• Governance e controlli degli accessi: le autorizzazioni basate su IAM, la crittografia CMEK/CSEK, VPC Service Controls, Cloud DLP e la registrazione degli audit applicano la sicurezza a tutti i dati archiviati.
• Rilevamento dei metadati tramite Knowledge Catalog: Dataplex analizza automaticamente i bucket GCS per estrarre gli schemi, creare glossari aziendali e generare la derivazione dei dati end-to-end tra GCS e BigQuery.
• Supporto per query eseguite da più motori: le tabelle Iceberg basate su GCS possono essere interrogate da BigQuery, Serverless Spark, Trino, Flink e Presto tramite Iceberg REST Catalog.

Integrazioni di Google Cloud Storage

Google Cloud Storage offre integrazioni native con BigQuery, Dataproc, Dataflow, Pub/Sub, Datastream, Vertex AI, Looker e Knowledge Catalog. Le API REST, XML, gRPC e delle librerie client supportano integrazioni personalizzate con piattaforme di dati e motori di elaborazione.

Pros and Cons

Pros:

• Supporto per architetture lakehouse con tabelle Apache Iceberg
• Analisi con più motori tramite BigQuery e Spark
• Opzioni automatizzate di archiviazione e suddivisione in livelli

Cons:

• La maggior parte delle funzionalità richiede più servizi GCP
• Fatturazione complessa con costi separati per operazioni ed egress

LEARN MORE ABOUT GOOGLE CLOUD STORAGE:

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

8

Databricks Lakehouse Platform

Ideale per un lakehouse basato su formati di tabelle aperti

• Versione di prova gratuita di 14 giorni
• A partire da $0.22/DBU

Visit Website

Databricks Lakehouse Platform è una piattaforma lakehouse di dati nativa del cloud che unifica l'ingegneria dei dati, l'analisi SQL, l'apprendimento automatico e lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale su formati di tabelle aperti come Delta Lake, Apache Iceberg e Apache Hudi.

Per chi è più adatta Databricks Lakehouse Platform?

Databricks è una soluzione ideale per i team aziendali che si occupano di dati e ML e che devono eseguire pipeline di ingegneria, analisi SQL e carichi di lavoro di intelligenza artificiale su un'unica piattaforma, senza spostare i dati tra sistemi diversi.

Perché ho scelto Databricks Lakehouse Platform

Databricks si è guadagnata un posto nella mia lista ristretta perché è il team che ha letteralmente inventato Delta Lake, e questa origine è importante quando si valuta il supporto ai formati di tabelle aperti. Ho lavorato con il supporto nativo della piattaforma per Delta Lake, Iceberg e Hudi, e ciò che la distingue è che le transazioni ACID, il viaggio nel tempo e l'evoluzione dello schema non sono componenti aggiuntivi. Unity Catalog aggiunge direttamente il lineage automatizzato a livello di colonna e il controllo degli accessi basato sugli attributi, così la governance segue i dati tra i diversi cloud.

Caratteristiche principali di Databricks Lakehouse Platform

• Lakeflow Connect: Un livello di acquisizione gestito e senza server con oltre 100 connettori nativi per applicazioni SaaS, database, archiviazione cloud e fonti di streaming, tra cui Kafka, Kinesis ed Event Hubs.
• Pipeline dichiarative Apache Spark: Un framework per creare pipeline ETL batch e di streaming in tempo reale, con applicazione integrata della qualità dei dati basata su vincoli e CDC automatizzato.
• Data warehouse SQL di Databricks: Un motore SQL accelerato da Photon che supporta ANSI SQL per i carichi di lavoro di analisi, con connettività JDBC/ODBC per strumenti di BI come Tableau, Power BI e Looker.
• Integrazione con MLflow: Un ambiente MLflow gestito per il monitoraggio degli esperimenti, il registro dei modelli e la distribuzione, ospitato insieme ai dati del lake e connesso a Feature Store e Model Serving.

Integrazioni di Databricks Lakehouse Platform

Databricks offre oltre 100 connettori nativi Lakeflow Connect, tra cui Salesforce Sales Cloud, Workday, HubSpot, Jira, ServiceNow, Microsoft SQL Server, Google Drive e Google Analytics. Si connette inoltre a Kafka, Kinesis, Event Hubs, S3, ADLS e GCS, con JDBC/ODBC e API per la connettività personalizzata.

Pros and Cons

Pros:

• Supporto nativo per Delta Lake, Iceberg e Hudi
• Lineage automatizzato a livello di colonna con Unity Catalog
• MLflow integrato e piattaforma di intelligenza artificiale unificata

Cons:

• I costi di DBU, sommati a quelli del cloud, possono aumentare rapidamente
• Nessuna opzione di distribuzione in sede disponibile

LEARN MORE ABOUT DATABRICKS LAKEHOUSE PLATFORM:

• Check out Databricks Lakehouse Platform on their website

9

Amazon S3

Ideale per l'archiviazione di oggetti alla base dei laghi di dati AWS

• Non disponibile
• Da $0.023/GB/month

Visit Website

Amazon S3 è il servizio di archiviazione di oggetti di AWS che funge da livello di archiviazione fondamentale per i laghi di dati, supportando qualsiasi formato di dati su scala exabyte con classi di archiviazione a più livelli, gestione nativa delle tabelle Apache Iceberg tramite S3 Tables e un'integrazione approfondita nell'intero ecosistema di analisi AWS.

Per chi è più adatto Amazon S3?

Amazon S3 è la scelta giusta per i team di ingegneria dei dati e infrastruttura che realizzano pipeline di analisi su AWS e necessitano di una base di archiviazione collaudata, su scala exabyte, che si colleghi direttamente al resto dell'ecosistema AWS.

Perché ho scelto Amazon S3

Amazon S3 si è guadagnato un posto nella mia rosa di strumenti perché è il livello di archiviazione degli oggetti su cui è già costruita la maggior parte dei laghi di dati in produzione. Apprezzo molto il fatto che S3 Tables offra il supporto nativo per Apache Iceberg con transazioni ACID, viaggio nel tempo e compattazione automatica integrati, risolvendo il problema dei file di piccole dimensioni che affligge la maggior parte delle architetture di laghi di dati. Abbinando il tutto a S3 Intelligent-Tiering, che sposta automaticamente i dati inattivi a $0.00099/GB/month, si ottiene un controllo significativo dei costi di archiviazione senza interventi manuali.

Funzionalità principali di Amazon S3

• Acquisizione in più formati: S3 accetta qualsiasi tipo di file—Parquet, ORC, Avro, JSON, CSV e formati non strutturati—tramite caricamenti batch, flussi continui attraverso Kinesis e MSK oppure attivatori basati su eventi che utilizzano S3 Event Notifications.
• Controllo degli accessi granulare con Lake Formation: Applica criteri di accesso ai dati a livello di tabella, colonna, riga e cella nell'intero lago di dati basato su S3 senza duplicare i dati.
• S3 Vectors: Un servizio nativo di archiviazione e interrogazione degli indici vettoriali integrato direttamente in S3, progettato per i carichi di lavoro di ricerca semantica e generazione aumentata dal recupero, con costi fino al 90% inferiori rispetto agli approcci tradizionali.
• S3 Inventory: Genera report pianificati sugli attributi degli oggetti, sulla classe di archiviazione, sullo stato della crittografia e sullo stato della replica nei bucket, per i flussi di lavoro di verifica e gestione.

Integrazioni di Amazon S3

Amazon S3 offre integrazioni native nell'ambiente AWS, tra cui AWS Glue, Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Lake Formation, Amazon Kinesis, Amazon Redshift Spectrum e Amazon SageMaker. Si connette inoltre ad Apache Spark, Trino, Snowflake, Databricks, Tableau e Power BI tramite connettori e API documentati.

Pros and Cons

Pros:

• L'archiviazione di oggetti su scala exabyte supporta qualsiasi formato di dati
• Tabelle Iceberg ACID integrate con compattazione automatica
• 143 certificazioni di conformità e controllo degli accessi a livello di oggetto

Cons:

• I prezzi sono complessi e richiedono una gestione attenta
• La creazione di laghi di dati richiede l'assemblaggio di più servizi AWS

LEARN MORE ABOUT AMAZON S3:

• Check out Amazon S3 on their website

10

Azure Data Lake Storage

Ideale per laghi dati aziendali nativi Microsoft

• Credito di $200 per 30 giorni (nessun livello gratuito dedicato)
• A partire da $0.023/GB/mese

Visit Website

Azure Data Lake Storage Gen2 è il servizio di archiviazione di lago dati basato sul cloud di Microsoft, costruito su Azure Blob Storage con uno spazio dei nomi gerarchico, che supporta l'archiviazione su scala exabyte, l'acquisizione di dati in più formati, i controlli di accesso conformi a POSIX e l'integrazione nativa con l'ecosistema di analisi e apprendimento automatico di Azure.

Per chi è più adatto Azure Data Lake Storage?

Azure Data Lake Storage Gen2 è la scelta naturale per i team IT e dati aziendali che utilizzano già Microsoft Azure e hanno bisogno di un'archiviazione su scala exabyte strettamente integrata con Synapse, Databricks e Microsoft Fabric.

Perché ho scelto Azure Data Lake Storage

Ho scelto Azure Data Lake Storage Gen2 come una delle migliori soluzioni perché è la base di archiviazione nativa per l'intero stack di analisi Microsoft e questa stretta integrazione è importante su scala aziendale. Quando l'organizzazione utilizza Synapse, Databricks e Microsoft Fabric, ADLS Gen2 è già il livello sottostante a tutti questi servizi, il che significa che una singola copia dei dati può essere interrogata da ogni motore tramite il driver ABFS. Apprezzo in particolare gli elenchi di controllo degli accessi conformi a POSIX, che consentono di impostare autorizzazioni di lettura/scrittura/esecuzione a livello del singolo file e della singola directory, non solo del contenitore.

Funzionalità principali di Azure Data Lake Storage

• Suddivisione automatica in livelli in base al ciclo di vita: Imposta criteri che spostano automaticamente i dati tra i livelli di accesso frequente, sporadico, raro e archivio in base all'età o all'ultimo accesso, per gestire i costi di archiviazione su vasta scala.
• Compatibilità con il driver ABFS: Il driver Azure Blob File System consente ai carichi di lavoro basati su Hadoop, Spark, Hive e HDFS di accedere nativamente in lettura e scrittura ad ADLS Gen2 senza modifiche al codice.
• Collegamenti OneLake: Crea riferimenti dinamici a dati presenti in altri spazi di lavoro OneLake, in Amazon S3 o nei contenitori Azure Blob Storage senza copiare o spostare i dati sottostanti.
• Integrazione con l'archivio dati di Azure Machine Learning: Registra direttamente i contenitori ADLS Gen2 come archivi dati negli spazi di lavoro Azure ML, offrendo agli scienziati dei dati accesso diretto ai dati del lago dati per l'addestramento dei modelli e la sperimentazione.

Integrazioni di Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage offre integrazioni native nell'ecosistema Microsoft, tra cui Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric, Microsoft Purview, Azure Machine Learning e Azure Event Hubs. Supporta inoltre Apache Spark e Kafka tramite connettori documentati, oltre ad ABFS e alle API per l'accesso personalizzato ai dati.

Pros and Cons

Pros:

• Integrazione nativa con gli strumenti di analisi Microsoft
• Lo spazio dei nomi gerarchico supporta un controllo granulare degli accessi
• Formati di tabella aperti tramite il livello di elaborazione

Cons:

• Richiede Purview per la catalogazione avanzata dei dati
• Disponibile solo su Microsoft Azure

LEARN MORE ABOUT AZURE DATA LAKE STORAGE:

• Check out Azure Data Lake Storage on their website

Altri strumenti per data lake

Ecco alcune ulteriori opzioni di strumenti per data lake che non sono entrate nel mio elenco ristretto, ma che vale comunque la pena valutare:

1. IBM watsonx.data

   Ideale per lakehouse aperti con accesso ai dati dei mainframe

2. Microsoft Fabric

   Ideale per l'integrazione dei data lake nell'ecosistema Microsoft

3. Starburst

   Ideale per SQL federato tra data lake multi-cloud

4. Alibaba Cloud Hybrid Cloud

   Ideale per le implementazioni di data lake cloud ibridi nell'area APAC

5. Teradata Vantage

   Ideale per carichi di lavoro AI/ML su dati di data lake su scala petabyte

6. MinIO

   Ideale per l'IA e l'archiviazione locale in architettura lakehouse

Come scegliere gli strumenti per data lake

Quali fattori incidono realmente sulla capacità di uno strumento per data lake di offrire la scalabilità, la governance e l'integrazione di cui il tuo team ha bisogno per i carichi di lavoro di analisi nel mondo reale?

Come valutare il proprio elenco ristretto

1. Verifica le funzionalità di governance: richiedi screenshot della console di amministrazione che mostrino il controllo degli accessi basato sui ruoli e la configurazione dei registri di audit.
2. Testa il supporto dei formati aperti: esegui un'acquisizione dal vivo di file Parquet o Iceberg e verifica l'evoluzione dello schema in un ambiente di prova.
3. Convalida le dichiarazioni sul multicloud: chiedi documentazione pubblica che mostri i passaggi di implementazione su almeno due provider cloud.
4. Verifica l'integrazione con gli strumenti di analisi: richiedi un esempio di flusso di lavoro o una configurazione per Spark, Trino o Presto, con risultati delle interrogazioni documentati.
5. Compromesso: suite aziendale o lakehouse aperto: decidi se hai bisogno della conformità e del supporto di una suite pronta all'uso o se, per la tua architettura, sono più importanti la flessibilità e la compatibilità con uno stack aperto.

Cosa sono gli strumenti per data lake?

Gli strumenti per data lake sono piattaforme e software che aiutano ad archiviare, gestire e analizzare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati in un repository centralizzato. Questi strumenti consentono al tuo team di acquisire dati grezzi, applicare lo schema quando necessario e organizzare le risorse per progetti di analisi o IA. Puoi aspettarti funzionalità a supporto della governance, della scalabilità e dell'integrazione con i più diffusi motori di interrogazione e piattaforme di analisi.

Caratteristiche degli strumenti per data lake

Quando selezioni gli strumenti per data lake, presta attenzione alle seguenti caratteristiche principali:

• Archiviazione scalabile degli oggetti: consente di archiviare e gestire petabyte di dati strutturati e non strutturati, con opzioni di archiviazione a livelli o a freddo per controllare i costi man mano che aumentano le esigenze di archiviazione.
• Supporto dello schema in lettura: consente di acquisire prima i dati grezzi e applicare uno schema in un secondo momento, al momento dell'esecuzione della query, semplificando la gestione di set di dati eterogenei e in evoluzione senza doverli ricaricare.
• Acquisizione di dati in più formati: supporta l'importazione di dati in vari formati come Parquet, Avro, JSON, ORC e CSV e gestisce sia le origini dati in batch sia quelle in streaming, offrendo maggiore flessibilità nel modo in cui arrivano i dati.
• Integrazione con i motori di query: offre compatibilità con motori come Spark, Trino, Presto o Athena, consentendo di eseguire direttamente sul data lake carichi di lavoro di analisi e reporting senza middleware aggiuntivo.
• Gestione dei metadati e dei cataloghi: include strumenti per la catalogazione dei dati, la ricerca degli asset, il monitoraggio della provenienza e l'assegnazione di tag, aiutandoti a mantenere i dati organizzati e facilmente reperibili man mano che vengono aggiunti nuovi set di dati.
• Governance e controlli degli accessi: offre autorizzazioni granulari, crittografia e registri di controllo, così puoi controllare chi accede a quali dati, monitorare l'utilizzo e rispettare i requisiti normativi.
• Versionamento dei dati e viaggio nel tempo: consente di monitorare le modifiche, ripristinare versioni precedenti dei set di dati e mantenere viste storiche, aspetti preziosi per l'audit, il ripristino e la riproducibilità.
• Integrazione con gli strumenti di orchestrazione: si connette in modo nativo agli orchestratori dei flussi di lavoro come Apache Airflow, consentendo di automatizzare le pipeline di dati e coordinare le attività tra i sistemi.
• Strumenti di monitoraggio e gestione dei costi: fornisce dashboard e avvisi sull'utilizzo dello spazio di archiviazione, sui modelli di accesso e sui costi, così puoi mantenere il tuo ambiente efficiente e conveniente.
• Supporto per i formati di tabelle aperti: gestisce formati come Delta Lake o Apache Iceberg, abilitando funzionalità avanzate come le transazioni ACID e l'interoperabilità con più strumenti di analisi.

Funzionalità comuni di intelligenza artificiale degli strumenti per data lake

Oltre alle funzionalità standard degli strumenti per data lake elencate sopra, molte di queste soluzioni stanno integrando l'intelligenza artificiale con funzionalità come:

• Classificazione automatizzata dei dati: utilizza modelli di intelligenza artificiale per analizzare e categorizzare i dati in arrivo in base al contenuto, alla sensibilità o ai requisiti di conformità. Questo aiuta il tuo team a organizzare più rapidamente gli asset e ad applicare i controlli degli accessi appropriati senza assegnare manualmente i tag.
  
• Rilevamento delle anomalie per la qualità dei dati: applica algoritmi di apprendimento automatico per monitorare i flussi di dati e segnalare schemi insoliti, valori mancanti o valori anomali. Ciò consente di individuare tempestivamente i problemi di integrità dei dati e ridurre il rischio di analisi errate o errori nei sistemi a valle.
  
• Ottimizzazione predittiva dei carichi di lavoro: sfrutta l'intelligenza artificiale per analizzare i modelli storici delle query e l'utilizzo dello spazio di archiviazione, quindi consiglia o applica automaticamente ottimizzazioni come il partizionamento, la memorizzazione nella cache o il ridimensionamento delle risorse. Questo aiuta a mantenere le prestazioni e a controllare i costi man mano che cresce l'utilizzo.
  
• Interfacce per query in linguaggio naturale: integra strumenti di chat o ricerca basati sull'intelligenza artificiale che consentono agli utenti di porre domande sui dati usando un linguaggio semplice. Questo abbassa la barriera per gli utenti non tecnici che vogliono esplorare i set di dati e generare informazioni utili senza scrivere query SQL o codice.
  
• Arricchimento automatizzato dei metadati: utilizza l'intelligenza artificiale per estrarre contesto, relazioni e termini aziendali dai dati grezzi, quindi popola il catalogo dei dati con descrizioni più dettagliate e informazioni sulla provenienza. Questo facilita la scoperta, la verifica dell'affidabilità e il riutilizzo degli asset di dati da parte dei team.
  

Vantaggi degli strumenti per data lake

L'implementazione di strumenti per data lake offre diversi vantaggi al tuo team e alla tua azienda. Ecco alcuni dei vantaggi che puoi aspettarti:

• Gestione centralizzata dei dati: gli strumenti per data lake consentono di archiviare dati strutturati e non strutturati in un unico luogo, semplificando l'organizzazione delle risorse e supportando progetti di analisi o di intelligenza artificiale.
• Scalabilità per carichi di lavoro su scala petabyte: queste piattaforme sono in grado di gestire enormi volumi di dati e supportano livelli di archiviazione sia cloud sia on-premise, consentendo di adattarsi alle esigenze crescenti senza dover riprogettare l'architettura.
• Acquisizione flessibile dei dati: è possibile acquisire dati da un'ampia gamma di formati e fonti e gestire flussi sia batch sia in tempo reale, grazie ai connettori integrati e al supporto dei formati.
• Governance granulare e controllo degli accessi: autorizzazioni dettagliate, crittografia e registri di controllo aiutano a garantire la sicurezza e la conformità a standard come HIPAA, SOC 2 e GDPR.
• Integrazione con strumenti di analisi e intelligenza artificiale: la compatibilità nativa con motori di interrogazione come Spark, Trino e Presto, oltre ai connettori diretti per gli strumenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, consente di analizzare i dati senza ritardi o ulteriore lavoro di integrazione.
• Gestione automatizzata dei metadati e della qualità dei dati: molte piattaforme includono cataloghi, tracciamento della provenienza e strumenti basati sull'intelligenza artificiale che aiutano ad arricchire i metadati, classificare i dati e rilevare anomalie per mantenere l'integrità dei dati.
• Supporto per formati di tabelle aperti e casi d'uso avanzati: funzionalità come la compatibilità con Delta Lake o Apache Iceberg consentono transazioni ACID, versionamento dei dati e condivisione dei dati senza duplicazione, per supportare analisi più avanzate e architetture multi-cloud.

Costi e prezzi degli strumenti per data lake

La scelta degli strumenti per data lake richiede la comprensione dei diversi modelli di prezzo e dei piani disponibili. I costi variano in base alle funzionalità, alle dimensioni del team, agli add-on e ad altri fattori. La tabella seguente riassume i piani più comuni, i relativi prezzi medi e le funzionalità generalmente incluse nelle soluzioni di strumenti per data lake:

Tabella comparativa dei piani per gli strumenti di data lake