杰夫·貝佐斯(Jeff Bezos)往車庫里下訂單并親自開車去郵局時(shí)，處理成本數(shù)字，跟蹤庫存和預(yù)測未來需求相對簡單。快進(jìn)25年了，亞馬遜的零售業(yè)務(wù)在全球擁有175 多個(gè)配送中心，超過25萬名全職員工每天運(yùn)送數(shù)百萬件商品。

亞馬遜全球財(cái)務(wù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的任務(wù)非常艱巨，即跟蹤所有數(shù)據(jù)(以PB為單位)。 在亞馬遜的規(guī)模上，錯(cuò)誤計(jì)算的指標(biāo)(例如單位成本或數(shù)據(jù)延遲)可能會產(chǎn)生巨大影響(請考慮數(shù)百萬美元)。團(tuán)隊(duì)一直在尋找更快地獲取更準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的方法。

這就是為什么他們在2019年有一個(gè)主意：建立一個(gè)可以支撐地球上最大的物流網(wǎng)絡(luò)之一的數(shù)據(jù)湖。后來它在內(nèi)部被稱為Galaxy數(shù)據(jù)湖。Galaxy數(shù)據(jù)湖建于2019年，現(xiàn)在所有各個(gè)團(tuán)隊(duì)都在努力將數(shù)據(jù)移入其中。

數(shù)據(jù)湖是一個(gè)集中式安全存儲庫，可讓您以任何規(guī)模存儲，管理，發(fā)現(xiàn)和共享所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖不需要預(yù)定義的架構(gòu)，因此您可以處理原始數(shù)據(jù)，而不必知道將來可能要探索的洞察力。下圖顯示了數(shù)據(jù)湖的關(guān)鍵組件：

數(shù)據(jù)湖的關(guān)鍵組件

大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

亞馬遜面對大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)與許多其他公司面臨的挑戰(zhàn)相似：數(shù)據(jù)孤島，分析各種數(shù)據(jù)集的難度，數(shù)據(jù)控制器能力，數(shù)據(jù)安全性以及整合機(jī)器學(xué)習(xí)。讓我們仔細(xì)研究這些挑戰(zhàn)，看看數(shù)據(jù)湖如何幫助解決它們。

打破數(shù)據(jù)孤島

公司選擇創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖的主要原因是要打破數(shù)據(jù)孤島。在不同地方擁有由不同組控制的數(shù)據(jù)包，本質(zhì)上會掩蓋數(shù)據(jù)。當(dāng)公司快速發(fā)展和/或收購新業(yè)務(wù)時(shí)，通常會發(fā)生這種情況。就亞馬遜而言，兩者都是。

為了在國際上擴(kuò)張并迅速創(chuàng)建新的運(yùn)輸計(jì)劃(例如，免費(fèi)當(dāng)日交付或Amazon Fresh)，大多數(shù)運(yùn)營計(jì)劃團(tuán)隊(duì)一直在控制自己的數(shù)據(jù)和技術(shù)。結(jié)果，數(shù)據(jù)以不同的方式存儲在不同的位置。這種方法使每個(gè)團(tuán)隊(duì)都能解決問題，響應(yīng)客戶需求并更快地進(jìn)行創(chuàng)新。

但是，很難在組織和公司范圍內(nèi)理解數(shù)據(jù)。它需要從許多不同來源手動收集數(shù)據(jù)。如此眾多的團(tuán)隊(duì)獨(dú)立運(yùn)作，我們失去了可以通過共同解決問題而獲得的效率。

從數(shù)據(jù)中獲取詳細(xì)細(xì)節(jié)也是困難的，因?yàn)椴皇敲總€(gè)人都可以訪問各種數(shù)據(jù)存儲庫。對于較小的查詢，您可以在電子表格中共享一部分?jǐn)?shù)據(jù)。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)超出電子表格的容量時(shí)，挑戰(zhàn)就出現(xiàn)了，這通常發(fā)生在大型公司中。在某些情況下，您可以共享較高級別的數(shù)據(jù)摘要，但實(shí)際上并沒有獲得完整的圖像。

數(shù)據(jù)湖通過將所有數(shù)據(jù)合并到一個(gè)中央位置來解決此問題。團(tuán)隊(duì)可以繼續(xù)充當(dāng)敏捷單位，但是所有道路都通向數(shù)據(jù)湖進(jìn)行分析。沒有更多的筒倉。

分析各種數(shù)據(jù)集

使用不同的系統(tǒng)和方法進(jìn)行數(shù)據(jù)管理的另一個(gè)挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和信息各不相同。例如，Amazon Prime擁有配送中心和包裝商品的數(shù)據(jù)，而Amazon Fresh則有雜貨店和食品的數(shù)據(jù)。

甚至國際運(yùn)輸計(jì)劃也有所不同。例如，不同的國家有時(shí)會有不同的盒子尺寸和形狀。來自“物聯(lián)網(wǎng)”設(shè)備(例如，配送中心機(jī)器上的傳感器)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也越來越多。

而且，不同的系統(tǒng)可能也具有相同類型的信息，但是其標(biāo)簽不同。 例如，在歐洲，使用的術(shù)語是“每單位成本”，而在北美，使用的術(shù)語是“每包裝成本”。這兩個(gè)術(shù)語的日期格式不同。在這種情況下，需要在兩個(gè)標(biāo)簽之間建立鏈接，以便分析數(shù)據(jù)的人知道它指的是同一件事。

如果要在沒有數(shù)據(jù)湖的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫中合并所有這些數(shù)據(jù)，則需要大量數(shù)據(jù)準(zhǔn)備以及導(dǎo)出，轉(zhuǎn)換和加載或ETL操作。您將不得不權(quán)衡要保留的內(nèi)容和丟失的內(nèi)容，并不斷更改剛性系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)湖可讓您以任何格式導(dǎo)入任何數(shù)量的數(shù)據(jù)，因?yàn)闆]有預(yù)定義的架構(gòu)。您甚至可以實(shí)時(shí)攝取數(shù)據(jù)。您可以從多個(gè)來源收集數(shù)據(jù)，并將其以原始格式移入數(shù)據(jù)湖。您還可以在信息之間建立鏈接，這些信息可能被標(biāo)記為不同但代表同一件事。

將所有數(shù)據(jù)移至數(shù)據(jù)湖還可以改善傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的功能。您可以靈活地將高度結(jié)構(gòu)化，經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，同時(shí)還可以在數(shù)據(jù)湖存儲中保留多達(dá)EB的結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

管理數(shù)據(jù)訪問

由于數(shù)據(jù)存儲在這么多位置，因此很難訪問所有數(shù)據(jù)并鏈接到外部工具進(jìn)行分析。亞馬遜的運(yùn)營財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分布在25多個(gè)數(shù)據(jù)庫中，區(qū)域團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了自己的本地?cái)?shù)據(jù)集版本。對于某些人來說，這意味著超過25個(gè)訪問管理憑據(jù)。許多數(shù)據(jù)庫都需要訪問管理支持來執(zhí)行諸如更改配置文件或重置密碼之類的操作。此外，必須對每個(gè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行審核和控制，以確保沒有人有不當(dāng)訪問權(quán)限。

借助數(shù)據(jù)湖，可以在合適的時(shí)間將合適的數(shù)據(jù)提供給合適的人變得更加容易。不必管理對存儲數(shù)據(jù)的所有不同位置的訪問，您只需要擔(dān)心一組憑據(jù)。數(shù)據(jù)湖具有允許授權(quán)用戶查看，訪問，處理或修改特定資產(chǎn)的控件。數(shù)據(jù)湖有助于確保阻止未經(jīng)授權(quán)的用戶采取可能損害數(shù)據(jù)機(jī)密性和安全性的措施。

數(shù)據(jù)也以開放格式存儲，這使得使用不同的分析服務(wù)更加容易。開放格式還使數(shù)據(jù)更有可能與尚不存在的工具兼容。您組織中的各種角色，例如數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)工程師，應(yīng)用程序開發(fā)人員和業(yè)務(wù)分析師，都可以使用他們選擇的分析工具和框架來訪問數(shù)據(jù)。

簡而言之，您不必局限于一小組工具，而更多的人可以理解數(shù)據(jù)。

加速機(jī)器學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)湖是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的強(qiáng)大基礎(chǔ))，因?yàn)樗鼈冊诖笮停鄻踊臄?shù)據(jù)集上蓬勃發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)使用從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)算法(稱為訓(xùn)練的過程)來做出有關(guān)新數(shù)據(jù)的決策(稱為推理的過程)。

在訓(xùn)練期間，將識別數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系以建立模型。該模型使您能夠?qū)奈从龅竭^的數(shù)據(jù)做出明智的決策。您擁有的數(shù)據(jù)越多，就越能訓(xùn)練您的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而提高準(zhǔn)確性。

亞馬遜全球運(yùn)營財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)的最大職責(zé)之一是計(jì)劃和預(yù)測亞馬遜供應(yīng)鏈的運(yùn)營成本和資本支出，其中包括整個(gè)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，數(shù)百個(gè)配送中心，分揀中心，配送站，全食超市，新鮮采摘場。上升點(diǎn)等等。

他們幫助回答重要的高級問題，例如“明年我們將運(yùn)送多少包裹?” 和“我們將在薪金上花費(fèi)多少?” 他們還解決非常具體的問題，例如“下個(gè)月我們在佛羅里達(dá)州坦帕市需要多少個(gè)不同大小的盒子?”

您的預(yù)測越準(zhǔn)確，效果越好。如果您估計(jì)太低或太高，都可能產(chǎn)生負(fù)面影響，從而影響您的客戶和利潤。

例如，在亞馬遜，如果我們預(yù)測需求太低，則配送中心的倉庫工人可能沒有足夠的供應(yīng)或驅(qū)動程序不足，這可能導(dǎo)致包裹延遲，更多的客戶服務(wù)電話，訂單被取消以及失去客戶信任。如果我們預(yù)測過高，您可能會有庫存和箱子圍著倉庫占用寶貴的空間。這種情況意味著對需求量更高的產(chǎn)品的空間較小。

像亞馬遜這樣的大多數(shù)組織都花費(fèi)大量時(shí)間來預(yù)測未來。幸運(yùn)的是，機(jī)器學(xué)習(xí)可以改善預(yù)測。去年，亞馬遜運(yùn)營財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了測試。他們采用了一部分預(yù)測，并將傳統(tǒng)的手動流程與Amazon Forecast進(jìn)行了比較。AmazonForecast是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)來提供高度準(zhǔn)確的預(yù)測。在此試運(yùn)行中，由Forecast所完成的預(yù)測平均比通過手動過程完成的預(yù)測準(zhǔn)確67%。

通過將所有數(shù)據(jù)移至數(shù)據(jù)湖，亞馬遜的運(yùn)營財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以結(jié)合數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練和部署更準(zhǔn)確的模型。使用更相關(guān)的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。此外，它還釋放了手動執(zhí)行此任務(wù)的員工來執(zhí)行更具戰(zhàn)略意義的項(xiàng)目，例如分析預(yù)測以推動現(xiàn)場運(yùn)營的改善。

使用正確的工具：AWS上的Galaxy

亞馬遜的零售業(yè)務(wù)使用某些技術(shù)，該技術(shù)早于2006年開始創(chuàng)建Amazon Web Services。在過去十年中，為了變得更具可擴(kuò)展性，效率，性能和安全性，亞馬遜零售業(yè)務(wù)中的許多工作負(fù)載已轉(zhuǎn)移到AWS。Galaxy數(shù)據(jù)湖是內(nèi)部稱為Galaxy的大型大數(shù)據(jù)平臺的重要組成部分。下圖顯示了Galaxy依賴AWS的某些方式以及它使用的某些AWS服務(wù)：

Galaxy數(shù)據(jù)湖基于Amazon的Simple Storage Service或?qū)ο蟠鎯Ψ?wù)S3構(gòu)建。一些數(shù)據(jù)還存儲在基于Amazon專有的基于文件的數(shù)據(jù)存儲中，即Andes和Elastic Data eXchange，它們都是Amazon S3之上的服務(wù)層。其他一些數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)倉庫 Amazon Redshift ，Amazon Relational Database Service或RDS以及企業(yè)應(yīng)用程序。

AWS Glue 是一項(xiàng)完全托管的ETL服務(wù)，可讓您輕松準(zhǔn)備和加載數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析，并且使用AWS Database Migration Service或DMS 將各種數(shù)據(jù)集加載到Amazon S3。Galaxy將來自多種服務(wù)(包括Amazon Redshift，Amazon RDS和AWS Glue數(shù)據(jù)目錄)的元數(shù)據(jù)資產(chǎn)組合到基于Amazon DynamoDB(鍵值和文檔數(shù)據(jù)庫)構(gòu)建的統(tǒng)一目錄層中。Amazon Elasticsearch Service或 ES 用于在目錄上啟用更快的搜索查詢。

在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或裝入后，將在客戶端層使用各種服務(wù)。例如，交互式查詢服務(wù)Amazon Athena，用于使用標(biāo)準(zhǔn)SQL進(jìn)行臨時(shí)探索性查詢;Amazon Redshift，一項(xiàng)用于更結(jié)構(gòu)化的查詢和報(bào)告的服務(wù);和Amazon SageMaker，用于機(jī)器學(xué)習(xí)。

AWS湖形成

亞馬遜團(tuán)隊(duì)從頭開始創(chuàng)建了Galaxy數(shù)據(jù)湖架構(gòu)。他們不得不在幾個(gè)月內(nèi)手動開發(fā)許多組件，這與其他公司過去必須這樣做的方式類似。在2019年8月，AWS發(fā)布了一項(xiàng)名為AWS Lake Formation的新服務(wù)。

它使您可以簡化數(shù)據(jù)湖的創(chuàng)建過程，并在幾天(而不是幾個(gè)月)內(nèi)構(gòu)建一個(gè)安全的數(shù)據(jù)湖。Lake Formation幫助您從數(shù)據(jù)庫和對象存儲中收集和分類數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)移至新的Amazon S3數(shù)據(jù)湖中，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和分類，以及安全訪問敏感數(shù)據(jù)。

摘要

通過以基于開放標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式將數(shù)據(jù)存儲在統(tǒng)一的存儲庫中，數(shù)據(jù)湖可讓您分解孤島，使用各種分析服務(wù)從數(shù)據(jù)中獲取最大的見解，并以經(jīng)濟(jì)高效的方式滿足存儲和數(shù)據(jù)處理需求隨著時(shí)間的推移。

對于亞馬遜的財(cái)務(wù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)而言，Galaxy數(shù)據(jù)湖將為其全球用戶提供集成體驗(yàn)。Galaxy的基礎(chǔ)設(shè)施建于2019年，現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都在遷移到數(shù)據(jù)湖中。使用該工具的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在已經(jīng)看到了它的好處，理由是消除了手動流程和笨拙的電子表格，生產(chǎn)率的提高以及可用于增值分析的更多時(shí)間。