Doanh nghiệp ngày càng đòi hỏi những nền tảng dữ liệu có khả năng mở rộng mạnh mẽ nhưng vẫn đảm bảo tính tin cậy, nhất quán và tối ưu chi phí. Tuy nhiên, kiến trúc dữ liệu truyền thống thường buộc tổ chức phải lựa chọn giữa Data Warehouse và Data Lake. Chính sự đánh đổi này khiến việc triển khai các mô hình Machine Learning (ML) vào thực tế gặp nhiều hạn chế do thiếu tính toàn vẹn dữ liệu.
Vậy Delta Lake là gì mà giúp các doanh nghiệp giải được bài toán “khó nhằn” này? Hãy cùng FOXAi tìm hiểu về định nghĩa, vai trò, ứng dụng thực tế của Delta Lake trong bài viết dưới đây.
Delta Lake là gì?
Định nghĩa
Delta Lake là một khuôn khổ lưu trữ nguồn mở, được thiết kế để mang lại độ tin cậy, hiệu suất và trải nghiệm phát triển nâng cao cho các Data Lake. Về mặt kỹ thuật, Delta Lake không phải là một hệ thống lưu trữ độc lập mà là một lớp trừu tượng mở rộng các tệp dữ liệu Apache Parquet bằng cách bổ sung một Transaction Log dựa trên tệp.
Nó cung cấp nền tảng cơ bản cho các bảng dữ liệu trong kiến trúc Lakehouse, cho phép doanh nghiệp lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu trên bộ lưu trữ đối tượng đám mây như AWS S3 hoặc Azure Data Lake Storage, nhưng với các đảm bảo về tính toàn vẹn dữ liệu. Delta Lake hoàn toàn tương thích với các API của Apache Spark và được tối ưu hóa để tích hợp chặt chẽ với Structured Streaming, cho phép xử lý dữ liệu theo lô và theo luồng trên một bản sao dữ liệu duy nhất. Nó cũng hỗ trợ nhiều công cụ tính toán phân tán khác, bao gồm PrestoDB, Flink, Trino, và các dịch vụ đám mây lớn khác.
Bối cảnh ra đời của Delta Lake trong kỷ nguyên Big Data & AI
Sự ra đời của Delta Lake là phản ứng trực tiếp đối với những hạn chế cố hữu của Data Lake truyền thống trong việc hỗ trợ các khối lượng công việc cấp sản xuất:
Thiếu tính nguyên tử: Trong môi trường Data Lake, khi nhiều ứng dụng hoặc người dùng truy cập đồng thời để sửa đổi hoặc ghi dữ liệu, các hoạt động này không mang tính nguyên tử. Điều này có nghĩa là nếu một công việc ghi dữ liệu thất bại hoặc bị gián đoạn, nó có thể khiến bảng dữ liệu ở trạng thái không nhất quán, hay còn gọi là tham nhũng dữ liệu.
Quản lý Metadata kém: Với hàng tỷ tệp Parquet, việc quản lý metadata trên bộ lưu trữ đối tượng đám mây trở nên cực kỳ chậm và tốn kém, đặc biệt là các thao tác liệt kê tệp.
Delta Lake giải quyết những vấn đề này bằng cách mang các giao dịch ACID, vốn là đặc quyền của Data Warehouse và Data Lake. Bằng cách thêm lớp Transaction Log, Delta Lake đảm bảo rằng mọi giao dịch đều là nguyên tử, nghĩa là người dùng chỉ nhìn thấy trạng thái dữ liệu đã được cam kết hoàn toàn.
Cơ chế này có tác động chiến lược sâu sắc. Do Delta Lake được xây dựng dựa trên các tệp Parquet , các tổ chức đã có Data Lake dựa trên Parquet có thể chuyển đổi thành Delta Lake tại chỗ mà không cần thực hiện một dự án di chuyển dữ liệu quy mô lớn sang một hệ thống Data Warehouse mới. Sự thay đổi này chỉ yêu cầu bổ sung cơ chế Transaction Log vào cấu trúc thư mục hiện có. Việc giảm thiểu rủi ro và chi phí chuyển đổi khiến Delta Lake trở thành một giải pháp hấp dẫn để hiện đại hóa kiến trúc dữ liệu, tối ưu hóa Tổng Chi phí Sở hữu (TCO) và đẩy nhanh quá trình áp dụng Lakehouse.
Các tính năng nổi bật của Delta Lake
ACID Transactions
ACID là các thuộc tính cơ bản đảm bảo tính toàn vẹn của giao dịch. Delta Lake cung cấp các giao dịch ACID để bảo vệ dữ liệu.
Tính cô lập: Delta Lake cung cấp mức độ cô lập mạnh nhất Serializability – đảm bảo rằng các giao dịch đồng thời được xử lý theo một thứ tự tuần tự, ngăn chặn các xung đột tiềm ẩn và đảm bảo độ chính xác của kết quả.
Thao tác DML (Data Manipulation Language): Không giống như Data Lake truyền thống, Delta Lake hỗ trợ đầy đủ các thao tác DML linh hoạt như MERGE (hợp nhất), UPDATE và DELETE trên tập dữ liệu. Điều này là cần thiết cho các quy trình phức tạp như Change Data Capture (CDC) và quản lý dữ liệu tuân thủ.
Tính nguyên tử: Tính nguyên tử đảm bảo rằng một thao tác ghi dữ liệu chỉ được coi là thành công khi nó được ghi hoàn toàn vào Transaction Log. Nếu thao tác thất bại, hệ thống sẽ tự động hoàn tác, ngăn chặn việc người dùng hạ nguồn nhìn thấy dữ liệu không hoàn chỉnh hoặc bị hỏng.
Schema Enforcement và Schema Evolution
Delta Lake cân bằng giữa sự chặt chẽ về cấu trúc và sự linh hoạt để thích nghi với các nguồn dữ liệu thay đổi:
Schema Enforcement: Đây là tính năng mặc định an toàn. Nó tự động kiểm tra và ngăn chặn các thao tác ghi có lược đồ không khớp với bảng đích (ví dụ: kiểu dữ liệu sai hoặc thiếu cột quan trọng). Tính năng này là then chốt để duy trì chất lượng dữ liệu cao và giảm thiểu công việc làm sạch dữ liệu thủ công.
Schema Evolution: Để xử lý các thay đổi lược đồ nguồn một cách linh hoạt mà không cần ghi lại toàn bộ bảng, Schema Evolution có thể được kích hoạt thủ công. Tính năng này cho phép thêm các cột mới hoặc bỏ sót một số cột trong DataFrame ghi vào bảng hiện có. Người dùng có thể bật tính năng này thông qua các tùy chọn như option(“mergeSchema”, “true”) trong thao tác ghi Spark DataFrame hoặc thông qua cấu hình SparkSession. Tuy nhiên, các Kiến trúc sư Dữ liệu cần cảnh báo rằng việc bật Schema Evolution làm vô hiệu hóa các kiểm tra tuân thủ lược đồ, do đó phải được sử dụng cẩn thận để tránh làm hỏng các quy trình hạ nguồn.
Time Travel (Data Versioning)
Tính năng Du hành thời gian của Delta Lake là một lợi ích mạnh mẽ, được cung cấp thông qua Transaction Log:
Cơ chế lịch sử: Mỗi thao tác thay đổi bảng Delta Lake đều tạo ra một phiên bản mới. Time Travel cho phép người dùng truy vấn (đọc) trạng thái của bảng tại một phiên bản hoặc dấu thời gian cụ thể trong quá khứ. Bằng cách bắt đầu từ trạng thái gốc và chỉ xử lý các cam kết xảy ra trước điểm thời gian đã chọn, hệ thống có thể tái tạo lại chính xác trạng thái lịch sử đó.
Giá trị kiểm toán và gỡ lỗi: Transaction Log cung cấp một hồ sơ định nghĩa về mọi thay đổi từng được thực hiện, tạo ra một lịch sử kiểm toán hoàn chỉnh, có thể xác minh được. Lệnh SQL DESCRIBE HISTORY cho phép xem metadata chi tiết về các giao dịch trước đây. Điều này cực kỳ hữu ích cho việc gỡ lỗi pipeline, tuân thủ pháp luật (như GDPR/CCPA), và các yêu cầu quản trị dữ liệu.
Tái tạo Mô hình Học máy (ML Reproducibility): Tính năng này đặc biệt quan trọng đối với Khoa học Dữ liệu. Nó cho phép các nhà khoa học khóa dữ liệu vào thời điểm huấn luyện mô hình, đảm bảo rằng kết quả có thể được tái tạo chính xác trong tương lai, một yếu tố thiết yếu cho việc kiểm soát và giải thích mô hình AI.
Unified Batch and Streaming
Delta Lake được thiết kế để hỗ trợ việc xử lý dữ liệu theo lô và theo luồng một cách thống nhất trên cùng một tập dữ liệu.
Đơn giản hóa kiến trúc: Tính năng này loại bỏ sự cần thiết của việc xây dựng và duy trì các kiến trúc dữ liệu song song (chẳng hạn như kiến trúc Lambda), giảm đáng kể độ phức tạp của mã nguồn và chi phí vận hành.
Tính nhất quán tuyệt đối: Nhờ tích hợp với Structured Streaming của Apache Spark , Delta Lake đảm bảo ngữ nghĩa “Exactly Once” cho việc nhập và xử lý dữ liệu, đảm bảo rằng ngay cả dữ liệu thời gian thực cũng duy trì được độ chính xác và tính toàn vẹn cấp độ giao dịch.
Scalable Metadata Handling và Data Skipping
Việc quản lý metadata quy mô lớn là một lợi thế kỹ thuật lớn của Delta Lake:
Quản lý Metadata hiệu quả: Thay vì dựa vào các thao tác liệt kê tệp tốn kém và chậm chạp của bộ lưu trữ đối tượng , Delta Lake lưu trữ tất cả metadata, bao gồm đường dẫn tệp, trong Transaction Log. Điều này cho phép Delta Lake xử lý các bảng petabyte với hàng tỷ tệp một cách hiệu quả và nhanh chóng.
Tối ưu hóa truy vấn: Delta Lake lưu trữ thông tin thống kê (ví dụ: giá trị min/max, số lượng null) về các tệp Parquet cơ bản trong Transaction Log. Công cụ truy vấn sử dụng metadata này để nhanh chóng xác định và bỏ qua các tệp không chứa dữ liệu liên quan đến điều kiện truy vấn, đặc biệt khi sử dụng các mệnh đề MATCHED trong thao tác MERGE. Khả năng giảm thiểu I/O và tối ưu hóa việc quét dữ liệu này làm tăng tốc độ truy vấn lên đáng kể so với các tệp Parquet không được tối ưu hóa.
Nâng cao độ tin cậy và chất lượng dữ liệu
Lợi ích kinh doanh cơ bản nhất của Delta Lake là khắc phục được vấn đề tham nhũng dữ liệu, nguyên nhân hàng đầu gây ra sự thiếu tin cậy trong Data Lake truyền thống. Thông qua các giao dịch ACID và Schema Enforcement, Delta Lake đảm bảo rằng dữ liệu được ghi vào Data Lake luôn nhất quán và tuân thủ định dạng. Độ tin cậy tuyệt đối này là yếu tố quyết định để chuyển đổi các dự án phân tích và AI từ thử nghiệm sang ứng dụng sản xuất quan trọng.
Đơn giản hóa kiến trúc dữ liệu (ETL/ELT)
Delta Lake cho phép các doanh nghiệp thoát khỏi sự phức tạp và chi phí cao của việc duy trì kiến trúc Lambda (kết hợp các hệ thống riêng biệt cho Batch và Streaming). Bằng cách cung cấp một lớp lưu trữ và xử lý hợp nhất , nó đơn giản hóa đáng kể các pipeline ETL (Extract, Transform, Load) và ELT (Extract, Load, Transform).
Đặc biệt, sự hỗ trợ mạnh mẽ cho mô hình ELT tận dụng khả năng lưu trữ không giới hạn của Data Lake để tải dữ liệu thô vào trước, sau đó chuyển đổi tại chỗ theo yêu cầu. Việc đơn giản hóa này giúp giảm thiểu lỗi vận hành, tăng tốc độ phát triển và giảm chi phí bảo trì.
Hỗ trợ tuân thủ và kiểm toán
Trong môi trường pháp lý ngày càng nghiêm ngặt, khả năng tuân thủ là tối quan trọng:
- Tuân thủ quy định quyền riêng tư: Các tính năng DML (như `DELETE` và `UPDATE` nguyên tử) là công cụ bắt buộc để đáp ứng các yêu cầu về quyền xóa dữ liệu theo các quy định như GDPR và CCPA. Delta Lake cho phép thực hiện các thao tác xóa và cập nhật chính xác và có thể kiểm chứng trên dữ liệu lớn.
- Hồ sơ kiểm toán không thể thay đổi: Transaction Log cung cấp một hồ sơ lịch sử kiểm toán chi tiết của mọi thay đổi. Khả năng Du hành thời gian cho phép các đội ngũ kiểm toán tái tạo chính xác trạng thái dữ liệu vào một thời điểm nhất định, cung cấp bằng chứng cần thiết cho mục đích tuân thủ.
Một ưu điểm kinh tế phát sinh từ các cải tiến kỹ thuật là việc giảm Tổng Chi phí Sở hữu (TCO). Các tính năng như Data Skipping và quản lý metadata hiệu quả giúp tăng tốc độ truy vấn đáng kể. Trên các nền tảng đám mây, nơi chi phí tính toán tỉ lệ thuận với lượng tài nguyên và thời gian sử dụng, thời gian truy vấn ngắn hơn đồng nghĩa với việc tiêu thụ tài nguyên máy tính ít hơn, dẫn đến TCO thấp hơn cho toàn bộ nền tảng phân tích.
Delta Lake được ứng dụng thực tế như thế nào?
Delta Lake đã trở thành nền tảng cơ sở cho nhiều ứng dụng phân tích quy mô lớn trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Dịch vụ Tài chính và Ngân hàng
- Quản lý giao dịch và rủi ro: Các tổ chức tài chính sử dụng Delta Lake để quản lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu giao dịch. Các đảm bảo ACID là bắt buộc để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu trong môi trường ngân hàng, và Audit History hỗ trợ tuân thủ các quy định tài chính nghiêm ngặt.
- Phân tích thời gian thực: Khả năng tích hợp giữa Batch và Streaming hỗ trợ các hệ thống phát hiện gian lận theo thời gian thực, nơi cần phải xử lý và phân tích dữ liệu ngay khi nó được tạo ra.
Thương mại Điện tử và Bán lẻ
- Cá nhân hóa khách hàng: Các nhà bán lẻ trực tuyến dựa vào Delta Lake để quản lý dữ liệu sản phẩm và hành vi khách hàng phức tạp. Dữ liệu sạch và nhất quán này là nền tảng để xây dựng các feature store hiệu quả cho mô hình Học máy, cho phép hệ thống gợi ý sản phẩm và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm theo thời gian thực.
- Tối ưu hóa vận hành: Delta Lake giúp tạo ra một nguồn dữ liệu duy nhất (single source of truth), cho phép các Giám đốc Điều hành (CXOs) theo dõi các chỉ số hiệu suất quan trọng (KPIs) như Giá trị Trọn đời Khách hàng (CLV) và chỉ số hậu cần trên các bảng điều khiển trực tiếp. Điều này hỗ trợ các quyết định kinh doanh nhanh chóng, ví dụ như cải thiện dự báo nhu cầu để giảm chi phí logistics.
Y tế và Chăm sóc Sức khỏe
- Quản lý hồ sơ bệnh nhân: Các nhà cung cấp dịch vụ y tế sử dụng Delta Lake để lưu trữ và phân tích hồ sơ bệnh nhân khổng lồ, đảm bảo tính chính xác, bảo mật và tuân thủ các quy định về sức khỏe.
- Nghiên cứu và tái tạo kết quả: Tính năng Time Travel rất quan trọng trong nghiên cứu y học, cho phép các nhà nghiên cứu đảm bảo khả năng tái tạo của các thử nghiệm lâm sàng và các phân tích dữ liệu, một yêu cầu cơ bản của khoa học và kiểm toán.
Vai trò của Delta Lake trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Học máy là một sự chuyển đổi về mặt quản trị. Việc cung cấp Time Travel và Audit History biến Delta Lake thành cơ sở hạ tầng lưu trữ lý tưởng cho MLOps. Bằng cách phiên bản hóa dữ liệu huấn luyện, Delta Lake đảm bảo rằng các kỹ sư ML có thể truy vết và tái tạo lại các kết quả mô hình đã được triển khai, mang lại khả năng kiểm soát và tuân thủ cần thiết cho các ứng dụng AI sản xuất. Hy vọng rằng, thông qua bài viết trên, bạn sẽ hiểu rõ hơn về Delta Lake cũng như ứng dụng thành công vào doanh nghiệp của mình!
◾ Xem thêm: Apache Spark là gì? Tìm hiểu A-Z về nền tảng xử lý dữ liệu mạnh mẽ
◾ Xem thêm: Phân biệt Data Warehouse và Database: Định nghĩa, vai trò, ứng dụng
