Comprendre les architectures data lake et lakehouse modernes sur Azure.
Ce deck s’adresse à toute personne travaillant architecture en lien avec Microsoft Azure, débutant comme intermédiaire.
Vous allez notamment travailler des points comme : Quel objectif prioritaire vise un Data Warehouse moderne sur Azure ? · Comment se distingue principalement un Data Lake d’un Data Warehouse… · En quoi le Lakehouse se différencie-t-il d’un Data Lake pour la gouve….
1Quel objectif prioritaire vise un Data Warehouse moderne sur Azure ?
Réponse : Fournir des données fiabilisées optimisées pour la consommation analytique
2Comment se distingue principalement un Data Lake d’un Data Warehouse concernant le schéma ?
Réponse : Le premier privilégie le schema-on-read plutôt que le schéma en étoile figé
3En quoi le Lakehouse se différencie-t-il d’un Data Lake pour la gouvernance des schémas ?
Réponse : Il applique des contraintes de schéma fortes directement sur les tables de fichiers
4Pourquoi un Lakehouse est-il souvent moins coûteux en infrastructure qu’un Data Warehouse classique ?
Réponse : Il exploite du stockage objet économique séparé de la puissance de calcul
5Quel est le bénéfice principal recherché avec un Data Lake sur Azure ?
Réponse : Centraliser des données brutes hétérogènes pour des usages analytiques futurs
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