Cẩm nang triển khai Lakehouse theo mô hình điều khiển bằng metadata trên Microsoft Fabric

Tổng quan

Lakehouse được thiết kế tốt giúp tổ chức quản lý và xử lý dữ liệu hiệu quả cho các mục đích phân tích, học máy và báo cáo. Để đảm bảo khả năng quản trị, mở rộng, vận hành tối ưu và hiệu suất cao, việc áp dụng cách tiếp cận dựa trên metadata là rất quan trọng. Bài viết này hướng dẫn cách thiết kế và triển khai một Lakehouse điều khiển bằng metadata từ đầu đến cuối trên nền tảng Microsoft Fabric. Các nguyên tắc thiết kế có thể áp dụng cho các nền tảng như Azure Databricks, nhưng nội dung sẽ tập trung vào Microsoft Fabric, dựa trên kinh nghiệm thực tế từ khách hàng.

Các thành phần cơ bản của Lakehouse điều khiển bằng metadata

Khung triển khai Lakehouse bao gồm các thành phần chính sau:

1. Bảng điều khiển (Control Tables)Bảng điều khiển được sử dụng để quản lý và phối hợp các quá trình nhập dữ liệu, xác thực và xử lý trong Lakehouse. Bảng này lưu trữ các tham số và cấu hình cho việc nhập, xác thực, và xử lý ETL (Extract, Transform, Load), cho phép điều chỉnh linh hoạt mà không cần thay đổi mã nguồn.

2. Nhập dữ liệu (Data Ingestion)Thành phần nhập dữ liệu sử dụng bảng điều khiển để tự động lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào Lakehouse. Microsoft Fabric hỗ trợ tính năng như Shortcuts và Mirroring để đơn giản hóa việc nhập dữ liệu, giảm thiểu di chuyển dữ liệu. Mirroring cho phép sao chép liên tục dữ liệu từ các nguồn như Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, hoặc Snowflake vào OneLake của Fabric.

3. Xác thực dữ liệu (Data Validation)Thành phần này đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu bằng cách phát hiện và xử lý bất kỳ sai lệch nào trong quá trình nhập hoặc di chuyển dữ liệu. Việc xác thực giúp đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và nhất quán, từ đó duy trì chất lượng dữ liệu.

4. Phân tích và chất lượng dữ liệu (Data Profiling and Data Quality)Phân tích dữ liệu giúp hiểu rõ đặc điểm dữ liệu, bao gồm giá trị bị thiếu, phân bố kiểu dữ liệu và các thống kê quan trọng. Thành phần này cũng phát hiện bất thường và gửi cảnh báo, đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho phân tích hoặc xử lý tiếp theo. Chất lượng dữ liệu được duy trì thông qua các quy tắc tự động kiểm tra tính nhất quán và tuân thủ tiêu chuẩn.

5. Biến đổi và làm giàu dữ liệu (Transformation and Enrichment)Thành phần này biến đổi và làm giàu dữ liệu dựa trên các quy tắc cấu hình, chuẩn hóa dữ liệu để sẵn sàng sử dụng. Các thao tác bao gồm từ đơn giản (như đổi tên cột, thay đổi kiểu dữ liệu) đến phức tạp (lọc theo điều kiện, áp dụng logic kinh doanh, tạo cột mới).

6. Kiểm tra (Auditing)Thành phần kiểm tra theo dõi toàn bộ quá trình nhập và xử lý dữ liệu, ghi lại lỗi, vấn đề hoặc số liệu hiệu suất để tìm cơ hội cải thiện.

7. Thông báo (Notification)Thành phần này gửi thông báo về các sự kiện thành công hoặc thất bại, giúp đội vận hành nắm bắt kịp thời các vấn đề quan trọng.

8. Quản lý cấu hình (Config Management)Quản lý cấu hình tập trung giúp quản lý kết nối đến các hệ thống nguồn và đích một cách thống nhất.

9. Báo cáo (Reporting)Thành phần báo cáo cung cấp giao diện tổng quan, hiển thị số liệu về quá trình nhập, xác thực và biến đổi dữ liệu, giúp đội vận hành theo dõi và quản lý Lakehouse hiệu quả.

Cách triển khai khung Lakehouse điều khiển bằng metadata

Khung triển khai tích hợp các thành phần trên để tạo ra một Lakehouse mạnh mẽ trên Microsoft Fabric. Các thành phần xử lý chính (nhập dữ liệu, phân tích, biến đổi) được hỗ trợ bởi các thành phần phụ như quản lý cấu hình, kiểm tra, thông báo và báo cáo.

• Nhập dữ liệu: Có thể thực hiện qua phương pháp ít mã (low-code) bằng Data Pipeline của Fabric với các kết nối có sẵn, hoặc phương pháp dựa trên mã bằng Spark. Dữ liệu có thể được lưu vào Lakehouse dưới dạng tệp, bảng, hoặc Data Warehouse tùy thuộc vào nhu cầu. Các tính năng như Mirroring và Shortcuts cũng được quản lý để đảm bảo dữ liệu được nhập chính xác. Dữ liệu lưu trong Lakehouse có thể là dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc, đảm bảo nguồn dữ liệu gốc đáng tin cậy.

• Xác thực dữ liệu: Mô-đun xác thực, thường viết bằng Spark, kiểm tra tính đầy đủ và hợp lý của dữ liệu nguồn và đích. Kết quả được lưu vào bảng xác thực và hiển thị qua báo cáo, giúp phát hiện sai lệch trong quá trình nhập hoặc di chuyển.

• Chất lượng dữ liệu: Thành phần này tự động đánh giá và thực thi các quy tắc chất lượng dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán và tuân thủ tiêu chuẩn. Kết quả được lưu và hiển thị qua báo cáo, hỗ trợ đội vận hành xử lý vấn đề kịp thời. Tính năng Data Quality của Microsoft Purview có thể được dùng để quét dữ liệu Lakehouse và thiết lập quy tắc chất lượng.

• Ẩn danh thông tin cá nhân (PII Anonymization): Thành phần này xác định và ẩn danh dữ liệu cá nhân (như tên, địa chỉ, số an sinh xã hội) để bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời vẫn cho phép phân tích dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng để tuân thủ các quy định như GDPR, CCPA, đồng thời đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu.

• Biến đổi và làm giàu: Dữ liệu được xử lý từ tầng bronze (dữ liệu gốc) sang tầng silver (dữ liệu đã xử lý) thông qua các quy tắc cấu hình. Các thao tác biến đổi bao gồm đổi tên cột, thay đổi kiểu dữ liệu, lọc dữ liệu, hoặc áp dụng logic kinh doanh. Dữ liệu sau đó được tổng hợp và đưa vào tầng gold (dữ liệu sẵn sàng sử dụng) dựa trên bảng điều khiển phục vụ (serve control table). Mô-đun kiểm tra theo dõi và ghi lại trạng thái của mỗi quá trình.

Kết hợp tất cả bằng Task Flow trong Microsoft Fabric

Microsoft Fabric cho phép tích hợp các thành phần trên thông qua **Task Flow**, giúp triển khai Lakehouse điều khiển bằng metadata một cách liền mạch. Quy trình này đảm bảo dữ liệu được quản lý hiệu quả với khả năng quản trị, mở rộng và hiệu suất cao.

Kết luận

Việc triển khai Lakehouse điều khiển bằng metadata trên Microsoft Fabric giúp tổ chức quản lý và xử lý dữ liệu hiệu quả, đảm bảo chất lượng và khả năng mở rộng. Các thành phần như nhập dữ liệu, xác thực, phân tích, biến đổi và kiểm tra đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì tính toàn vẹn dữ liệu. Hợp tác giữa các phòng ban là yếu tố then chốt để triển khai thành công, giúp khai thác tối đa tiềm năng dữ liệu cho các mục đích phân tích và đổi mới. Hy vọng cẩm nang này sẽ là tài liệu hữu ích cho hành trình triển khai Lakehouse của bạn!

Bạn có thể xem thêm tài liệu ở đây

Call BSD 0918 339 689 để tìm hiểu thêm về Lakehouse, Microsoft Fabric cùng với phương pháp tiếp cận, triển khai mền tảng dữ liệu vào cho doanh nghiệp của bạn