Explicación de Delta Lake: aumenta la confiabilidad de los datos en el almacenamiento en la nube

¿Qué es Delta Lake? 

Las organizaciones que dependen de los datos se enfrentan hoy a un reto fundamental: cómo construir una infraestructura de datos que sea lo suficientemente flexible para manejar diversas cargas de trabajo de IA y lo suficientemente confiable para impulsar aplicaciones de misión crítica. Los data lakes tradicionales prometen flexibilidad, pero a menudo se convierten en pantanos de datos (data swamps) plagados de problemas de calidad, lecturas/escrituras inconsistentes y pipelines poco confiables.

Desarrollado por Databricks, Delta Lake ofrece un cambio fundamental en el almacenamiento y la gestión de datos, lo que aporta confiabilidad, rendimiento y transacciones ACID a los data lakes. Ahora de código abierto y utilizada a diario por miles de organizaciones, la arquitectura de lakehouse de Delta Lake combina la flexibilidad de los data lakes con la confiabilidad de los data warehouses. Delta Lake transforma los data lakes en sistemas de nivel de producción sin sacrificar la flexibilidad ni la eficiencia de costos. 

Por qué los lagos de datos tradicionales se quedan cortos

Los data lakes prometían un enfoque revolucionario: almacenar todos sus datos en un almacenamiento en la nube de bajo costo y consultarlos cuando sea necesario. Pero las organizaciones descubrieron que la falta de gobernanza puede dar lugar a "pantanos de datos" con problemas como la mala calidad de los datos, los duplicados y los esquemas inconsistentes.

Si bien los data lakes tradicionales ofrecen almacenamiento económico y flexibilidad, carecen de características de confiabilidad críticas. Como resultado, las organizaciones se enfrentan a problemas comunes, como los siguientes:

• Sin garantías transaccionales: una operación de escritura fallida puede dañar tus datos sin la posibilidad de revertir los cambios.
• Aplicación de esquemas: sin un mecanismo de validación, se escriben datos incorrectos, lo que interrumpe los procesos posteriores. Los científicos e ingenieros de datos suelen pasar más tiempo depurando problemas de calidad de los datos que creando modelos o generando información de valor.
• Rendimiento lento de las consultas: sin una indexación inteligente, las consultas deben analizar conjuntos de datos completos, lo que supone una pérdida de tiempo y de recursos de computación.
• Control de versiones: la falta de control de versiones y de registros de auditoría significa que no hay forma de realizar un seguimiento de los cambios o auditar las modificaciones de los datos, lo cual es esencial para el cumplimiento normativo y la depuración.

Estas limitaciones obligan a muchas organizaciones a mantener almacenes de datos separados junto a sus lagos de datos, lo que duplica los datos y los esfuerzos de ingeniería. Los datos deben extraerse del lago, transformarse para que sean compatibles con el almacén y cargarse antes de que puedan alimentar los paneles de control o los análisis críticos para el negocio. Esto da como resultado datos obsoletos, una mayor complejidad y una mayor sobrecarga de ingeniería.

Cómo Delta Lake ofrece confiabilidad a escala

Delta Lake garantiza la fiabilidad a través de tres características interconectadas: transacciones ACID, gestión de esquemas y control de versiones completo.

Transacciones ACID y el registro de transacciones

Delta Lake implementa transacciones ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) completas. Esto es importante para las canalizaciones de datos porque las operaciones se completan en su totalidad o no se completan en absoluto, lo que evita la corrupción, las actualizaciones parciales y las incoherencias, y garantiza la máxima fiabilidad e integridad de los datos posibles. 

Cada cambio en una tabla Delta se registra como un commit en formato JSON dentro del registro de transacciones, lo que crea un registro de auditoría completo. El registro de transacciones separa las acciones lógicas (cambios de metadatos) de las acciones físicas (cambios de archivos de datos), para hacer que los archivos Parquet se comporten como un almacenamiento mutable mientras se mantienen los beneficios de rendimiento. Este proceso evita las escrituras corruptas, garantiza lecturas consistentes incluso durante operaciones simultáneas y permite un procesamiento por lotes y de streaming fiable.

Aplicación y evolución de esquemas

Delta Lake valida los tipos de datos en cada operación de escritura, detectando los errores de forma temprana en lugar de cuando interrumpen los análisis posteriores o los modelos de ML. Cuando datos incompatibles intentan escribirse en una tabla, Delta Lake cancela la transacción. También permite actualizar los esquemas de las tablas (como agregar columnas o cambiar tipos cuando sea necesario) sin tener que reescribir los datos. Este control de los cambios de esquema proporciona flexibilidad con estructura, lo que permite a las organizaciones proteger la integridad de los datos mientras se adaptan a las necesidades del negocio. 

Viaje en el tiempo y control de versiones de datos

En Delta Lake, cada escritura crea una nueva versión de la tabla, y cada versión se guarda con un número de versión y una marca de tiempo. El registro de transacciones mantiene un historial completo, y puede utilizar el viaje en el tiempo (time travel) para consultar cualquier versión anterior de sus datos para auditorías, depuración y cumplimiento normativo. Puede revertir eliminaciones accidentales, comparar datos de distintos períodos de tiempo y reproducir conjuntos de datos de entrenamiento de ML. Se puede acceder fácilmente a los datos históricos con una sintaxis sencilla, como VERSION AS OF o TIMESTAMP AS OF. Por ejemplo, puede revertir sus datos en cualquier momento utilizando un comando RESTORE.

Optimizaciones de rendimiento que distinguen a Delta Lake

Delta Lake ofrece análisis rápidos y fiables a escala mediante un diseño de datos inteligente, un procesamiento unificado por lotes y en streaming y una arquitectura de lakehouse flexible pero fiable.

Disposición de datos e indexación inteligentes

La omisión de datos representa una de las optimizaciones más potentes de Delta Lake. A medida que se escriben los datos, Delta Lake recopila estadísticas de mínimos y máximos en el registro de transacciones, lo que permite que el motor omita archivos irrelevantes durante las consultas y acelere el proceso. La compactación de archivos consolida los archivos pequeños en otros más grandes para reducir la sobrecarga de metadatos y mejorar el rendimiento de la lectura, mientras que la organización en Z (Z-Ordering) coubica los datos relacionados dentro de los archivos para maximizar la eficacia de la omisión de datos. El clustering líquido, una función más reciente, adopta un enfoque adaptativo, optimizando automáticamente el diseño de los datos en función de los patrones de consulta reales. Con estas características, las organizaciones informan de mejoras en el rendimiento de las consultas de 10 a 100 veces en Delta Lake en comparación con el escaneo de archivos Parquet sin procesar en un data lake.

Procesamiento unificado por lotes y de transmisión

Con las arquitecturas tradicionales, los usuarios han tenido que elegir entre el procesamiento por lotes y el procesamiento en streaming. La arquitectura Lambda surgió como una forma de dar soporte a ambos, pero en la práctica, su complejidad añadida a menudo superaba los beneficios.

Delta Lake maneja ambos con una única copia de los datos a través de una estrecha integración con Apache Spark Structured Streaming. Las escrituras por streaming llegan a las tablas Delta y están disponibles de inmediato para las consultas por lotes, lo que simplifica los pipelines de datos y mantiene la consistencia.

Delta Lake en la arquitectura de lakehouse

La arquitectura de lakehouse replantea fundamentalmente la gestión de datos al combinar la flexibilidad, la escala y la rentabilidad de los lagos de datos con la fiabilidad, el rendimiento y la gobernanza de los almacenes de datos.

Delta Lake proporciona la capa de almacenamiento fundamental del lakehouse. Se asienta sobre el almacenamiento de objetos en la nube existente (como S3, Azure Blob o GCS) y añade una capa de gestión que transforma el simple almacenamiento de archivos en una sólida plataforma de datos. Esto elimina el problema tradicional de la doble canalización, en el que los datos se cargan en el lago, y luego se extraen y se vuelven a cargar en los almacenes. En Delta Lake, no es necesario mantener un ETL independiente para la ingesta en el lago y la carga en el almacén.

Esto significa que los dashboards de BI y los modelos de ML se alimentan de datos actuales, en lugar de datos obsoletos extraídos con anterioridad, para obtener informes más precisos y tomar decisiones más oportunas. Los usuarios de negocio ahora pueden consultar datos directamente en el lake con herramientas de BI que antes requerían warehouses, lo que simplifica el proceso a la vez que se preserva la consistencia y la confiabilidad.

Arquitectura Medallion con Delta Lake

Databricks recomienda organizar los datos del lakehouse utilizando la arquitectura medallón, refinando progresivamente los datos a través de las capas Bronce, Plata y Oro.

La capa Bronce contiene datos sin procesar de las fuentes con una transformación mínima, conservando el historial completo. La capa Plata tiene datos limpios y validados, sin duplicados y con esquemas conformes: la "fuente de la verdad" de la organización. La capa Oro contiene agregados a nivel de negocio y tablas de características optimizadas para casos de uso específicos, como paneles de BI o entrenamiento de ML.

Las características de Delta Lake hacen posible esta arquitectura. La aplicación de esquemas mantiene la calidad desde la capa Bronce hasta la Plata y la Oro, con garantías ACID en cada capa. Las actualizaciones y fusiones se ejecutan de manera eficiente y el viaje en el tiempo rastrea el linaje entre las capas.

Delta Lake frente a otros formatos de tabla

Delta Lake no es el único formato de tabla de lakehouse; Apache Iceberg y Apache Hudi ofrecen alternativas. Aunque los tres resuelven problemas centrales (ACID, control de versiones y rendimiento), la elección suele depender del stack existente y de la experiencia del equipo.

Los puntos fuertes de Delta Lake incluyen una profunda integración con la plataforma Databricks y el entorno de ejecución de Spark, un sólido soporte para streaming y procesamiento incremental, y un modelo operativo más sencillo que el de Hudi. El Formato Universal Delta (UniForm) permite leer tablas Delta con clientes de Iceberg y Hudi para lograr la interoperabilidad. Delta Lake ha sido probado en producción a una escala masiva, procesando exabytes de datos diariamente para los clientes.

Las organizaciones deberían elegir Delta Lake cuando:

• Utilizan ecosistemas centrados en Databricks o Spark
• Necesidad de una fuerte unificación del procesamiento por lotes y de streaming
• Quieren una tecnología madura y probada en producción

Por el contrario, Iceberg se adapta a las necesidades de flexibilidad de múltiples motores, y Hudi destaca en las cargas de trabajo con uso intensivo de upserts y los pipelines incrementales.

Casos de uso y aplicaciones en el mundo real

Desde la ingesta en tiempo real y las garantías ACID hasta el entrenamiento de ML reproducible, el BI de nivel de almacén de datos y la gobernanza auditable, Delta Lake potencia las canalizaciones de producción que impulsan los análisis modernos, los modelos y el cumplimiento.

Canalizaciones de ingeniería de datos

Delta Lake permite la ingesta de datos sin procesar de múltiples fuentes en tablas Delta de Bronce exactamente como se reciben. Transforma y limpia los datos en el nivel Plata con garantías ACID que evitan las actualizaciones parciales. Crea agregados en la capa Oro para un consumo analítico rápido.

Un ejemplo es el comercio electrónico: con Delta Lake, las empresas realizan un seguimiento de los eventos de los usuarios, los pedidos y el inventario en tiempo real con datos coherentes en todos los equipos. 

Flujos de trabajo de Machine Learning

Delta Lake permite a los ingenieros entrenar conjuntos de datos versionados a través del viaje en el tiempo para garantizar la reproducción exacta del modelo más adelante. Pueden actualizar los conjuntos de datos de entrenamiento de forma incremental, a medida que llegan nuevos datos, sin necesidad de un reprocesamiento completo. Los almacenes de características creados en Delta Lake mantienen la coherencia entre el entrenamiento y el servicio. El linaje de datos y el seguimiento de versiones facilitan la auditoría de modelos y el cumplimiento normativo. 

Inteligencia de negocios y análisis

Delta Lake permite a los usuarios consultar las tablas de Delta Lake directamente con herramientas de BI con un rendimiento similar al de un almacén de datos. Los paneles de control están siempre actualizados, por lo que no hay retraso de ETL entre el lago de datos y el almacén, y los análisis de autoservicio permiten a los usuarios de negocio acceder a datos limpios y gobernados en la capa Oro. 

Esto significa, por ejemplo, que las empresas de servicios financieros pueden proporcionar a los ejecutivos dashboards de riesgo en tiempo real mientras mantienen registros de auditoría, y los minoristas pueden monitorear el inventario y las ventas con datos actuales.

Cumplimiento normativo y gobernanza de datos

Delta Lake ofrece una gobernanza de datos sólida y centralizada sin sacrificar el rendimiento analítico. Sus capacidades de viaje en el tiempo (time travel) proporcionan registros de auditoría completos para que las organizaciones puedan mostrar el aspecto de los datos en cualquier momento, mientras que la aplicación de esquemas (schema enforcement) evita los problemas de cumplimiento causados por datos incorrectos. Las fiables garantías ACID garantizan el cumplimiento de la GDPR/CCPA. 

Primeros pasos con Delta Lake

Delta Lake es fácil de adoptar, ya sea a través de la plataforma totalmente optimizada de Databricks, el ecosistema de código abierto o mediante migraciones rápidas y sin interrupciones desde los data lakes existentes. Los equipos pueden comenzar rápidamente y obtener beneficios de inmediato.

Integración con la plataforma Databricks

Databricks hace que Delta Lake se integre a la perfección. Todas las tablas son tablas Delta por defecto, sin necesidad de configuración. El entorno totalmente gestionado elimina la configuración y el ajuste de la infraestructura. Las optimizaciones avanzadas exclusivas de Databricks se ejecutan automáticamente, como la aceleración del motor Photon, la E/S predictiva, la poda dinámica de archivos y el clustering líquido.

La integración de Unity Catalog proporciona una gobernanza centralizada en todas las tablas Delta, gestionando los controles de acceso, el descubrimiento de datos y el linaje desde una única interfaz, lo que simplifica considerablemente las operaciones.

Delta Lake de código abierto

Delta Lake es de código abierto, está gobernado por la Fundación Linux, por lo que no está vinculado a Databricks y puede utilizarse en cualquier lugar. Incluye conectores para Presto, Trino, Athena, Flink, Hive, Snowflake, BigQuery y Redshift. Implemente en cualquier nube (AWS, Azure, GCP) o en sus instalaciones con HDFS. Las API son compatibles con Scala, Java, Python y Rust. Y no estará solo: miles de colaboradores participan activamente en la comunidad de Delta Lake.

Empezar es tan sencillo como escribir DataFrames en formato Delta en Spark; a partir de ahí, los beneficios son automáticos.

Migración desde lagos de datos existentes

La migración de los lagos de datos existentes a Delta Lake es un proceso optimizado. Las tablas Parquet o Iceberg existentes se convierten a Delta Lake con comandos sencillos que actualizan los metadatos sin reescribir los datos. Los conjuntos de datos masivos se convierten en segundos, conservando el historial y los metadatos. La migración incremental elimina la necesidad de reescribir todos los datos de una vez. Databricks también proporciona herramientas para acelerar la migración y validar la integridad de los datos para una interrupción mínima de las canalizaciones existentes durante la transición. 

El futuro de Delta Lake

Delta Lake sigue mejorando el rendimiento con innovaciones que amplían las capacidades y la integración del ecosistema. Delta Universal Format (UniForm) permite leer tablas Delta con clientes Iceberg o Hudi sin necesidad de conversión: escriba una vez en Delta y consulte con cualquier herramienta compatible. El clustering líquido optimiza de forma adaptativa el diseño de los datos, los vectores de eliminación permiten eliminaciones rápidas sin reescribir archivos y los algoritmos mejorados aceleran las operaciones de fusión.

Un ecosistema en expansión significa que cada vez más motores y herramientas están añadiendo soporte nativo para Delta Lake, como AWS, Azure, Google Cloud y Alibaba Cloud, lo que conduce a una adopción creciente. La gobernanza abierta a través de la Fundación Linux garantiza una evolución neutral con respecto a los proveedores y un desarrollo impulsado por la comunidad.

Conclusión

Delta Lake resuelve los problemas fundamentales de confiabilidad que afectan a los data lakes. Como base de la arquitectura lakehouse, Delta Lake elimina la complejidad dual del lake-warehouse y aporta transacciones ACID, aplicación de esquemas, viaje en el tiempo (time travel) y optimizaciones de rendimiento al almacenamiento de objetos en la nube. Delta Lake ha demostrado su eficacia a gran escala, procesando exabytes de datos diariamente en miles de organizaciones. Es de código abierto, con una comunidad sólida, pero está totalmente optimizado y funciona sin esfuerzo en Databricks.

En una era en la que los datos y la IA definen la ventaja competitiva, Delta Lake transforma los pantanos de datos en plataformas de datos de nivel de producción. Proporciona la confiabilidad y el rendimiento que necesitan los equipos de datos modernos, ya sean startups que crean sus primeras plataformas de datos o empresas globales que modernizan su infraestructura heredada.

¿Estás listo para crear una plataforma de datos confiable y de alto rendimiento? Descubra cómo Delta Lake y la arquitectura de lakehouse pueden transformar su infraestructura de datos. Comienza a usar Databricks y experimenta el poder de Delta Lake con optimizaciones totalmente gestionadas, ajuste automático y gobernanza fluida, todo en una sola plataforma.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original