Dacă ați petrecut chiar și o perioadă scurtă de timp într-o întreprindere, este posibil să fi întâmpinat nevoia de a colecta în mod eficient date din surse diferite de analiză și informații.
Aceste analize de date au afectat intens generarea de venituri și limitarea costurilor multor organizații. Dar nu ar trebui să fii surprins de cantitatea de date generate și analizate pe măsură ce numărul și tipurile lor explodează.
Această explozie împinge companiile bazate pe date să utilizeze soluții fiabile, scalabile și sigure pentru a analiza și gestiona datele. Cerințele sistemelor depășesc capacitățile bazei de date tradiționale și aici intervine tehnologia cloud.
Și odată cu tehnologia cloud modernă în avans, multe aplicații critice de afaceri, cum ar fi planificarea resurselor întreprinderii (ERP), bazele de date și instrumentele de marketing au migrat în cloud. În timp ce datele de afaceri se află în cloud, companiile au nevoie de o soluție care să stocheze fără probleme toate datele din diferite aplicații bazate pe cloud. Soluția este depozitul de date în cloud.
Acest articol vă va ajuta să înțelegeți un depozit de date în cloud și să enumerați câteva dintre cele mai bune. Și, în concluzie, explicați cum să îl selectați pe cel mai bun pentru organizația dvs.
Cuprins
O scurtă istorie a Cloud Data Cloud Data Warehouses
Ca și în cazul oricărui domeniu tehnic, trebuie să înțelegeți de ce există pentru a-l înțelege cu adevărat. Această convenție se aplică înțelegerii modelului de funcționare al depozitului de date cloud.
Potrivit Education Ecosystem, depozitele de date au apărut pentru prima dată în anii 1980 și au fost menite să ajute fluxul de date de la sistemele de operare în sistemele de sprijinire a deciziilor (DSS). Versiunile timpurii au necesitat o cantitate mare de redundanță și multe organizații au trebuit să aibă mai multe medii DSS pentru a servi mai mulți utilizatori. Mediile DSS folosesc aceleași date. Cu toate acestea, adunarea, curățarea și integrarea au fost adesea replicate.
Pe măsură ce depozitele de date au crescut eficiența, acestea au evoluat de la platformele tradiționale de business intelligence (BI) care susțin informații la arhitecturi de analiză largi care suportă diverse aplicații, cum ar fi managementul performanței și analiza performanței.
De-a lungul anilor, s-au înregistrat progrese explozive în furnizarea de valoare incrementală întreprinderilor cu cele mai recente depozite bazate pe date (EWD) care oferă acces la date în timp real și informații despre învățarea automată. Cu toate acestea, asta depășește scopul acestei postări.
Ce este un depozit de date în cloud
Dacă doriți să îmbrățișați inteligența în infrastructura de afaceri, depozitul de date este nucleul arhitecturii dvs. Spre deosebire de bazele de date obișnuite, depozitele de date sunt concepute pentru a oferi interogări analitice optime pe seturi masive de date. Bazele de date sunt adesea sisteme de procesare a tranzacțiilor.
Un depozit de date în cloud implică o bază de date disponibilă ca serviciu gestionat într-un cloud public și este optimizabilă pentru BI și analiză scalabile. De asemenea, îl puteți vizualiza ca o colecție de informații actuale și trecute.
În timp ce multe depozite de date în cloud sunt disponibile, fiecare își va oferi gustul de servicii. Dar există câțiva factori comuni la care te-ai aștepta să fie prezenți pe toate aceste platforme: stocarea și gestionarea datelor, upgrade-uri automate ale software-ului și gestionarea flexibilă a capacității care extinde sau contractă fără probleme amprenta datelor tale.
Caracteristici cheie
- Procesare masiv paralelă (MPP) – Această caracteristică se găsește în depozitele de date în cloud care susțin proiecte de date mari pentru a beneficia de interogări de înaltă performanță atunci când se ocupă cu volume mari de date. MPP cuprinde mai multe servere care rulează în paralel pentru a distribui încărcările de procesare, intrare și ieșire.
- Magazin de date pe coloană – Această caracteristică prezintă flexibilitate economică atunci când gestionați analizele. Datele pe coloană stochează datele procesului în coloane în loc de rânduri, ceea ce face mai rapidă atunci când se cumulează interogări, cum ar fi în raportare.
Beneficii
Depozitele de date din cloud își arată nevoia de a fi în fiecare afacere modernă pentru analizele și perspectivele lor de afaceri care îmbunătățesc operațiunile și îmbunătățesc serviciile pentru clienți, oferind afacerii dvs. un avantaj competitiv. Iată care sunt beneficiile utilizării depozitelor de date în cloud.
Furnizori de depozit de date în cloud
Acum că cunoașteți afacerea cu depozitele de date în cloud, îl puteți alege pe cel potrivit pentru nevoile dvs. Deși acestea enumerate aici nu sunt clasate într-o anumită ordine, am început cu cele cu cea mai bună expertiză tehnică.
Google BigQuery
Dezvoltat de Google, BigQuery este un depozit de date fără server complet gestionat, care este scalabil automat pentru a se potrivi nevoilor dvs. de stocare și de calcul. Ca și alte produse Google, oferă capabilități analitice puternice, pe lângă faptul că este rentabil. De asemenea, este fiabil și oferă mai multe instrumente de business intelligence pe care le puteți folosi pentru a aduna informații și a face predicții precise. BigQuery se potrivește agregărilor complexe din seturi masive de date după stocarea pe coloană.
Google dorește să nu vă lase să vă gestionați infrastructura depozitului și, prin urmare, Big Query ascunde hardware-ul, nodurile, baza de date și detaliile de configurare. Și dacă doriți să începeți rapid, trebuie să creați un cont cu Google Cloud Platform (GCP), să încărcați un tabel și să executați o interogare.
De asemenea, puteți utiliza bazele de date în coloană și ANSI SQL ale BigQuery pentru a analiza petaocteți de date la o viteză mare. Capacitățile sale se extind suficient pentru a permite analiza spațială folosind SQL și BigQuery GIS. De asemenea, puteți crea și rula rapid modele de învățare automată (ML) pe date structurate semi sau la scară mare, folosind SQL simplu și BigQuery ML. De asemenea, bucurați-vă de un tablou de bord interactiv în timp real folosind motorul BigQuery BI.
Pentru a profita complet de capabilitățile de analiză a datelor BigQuery, trebuie să cunoașteți bine SQL, la fel ca în cazul altor depozite de date. Este, de asemenea, rentabil. Dar prețul depinde de calitatea codului (plătiți pentru viteza de procesare și stocare), așa că trebuie să vă optimizați interogările pentru a contracara costurile mari la extragerea datelor.
BigQuery gestionează operațiuni de calcul grele pe baza straturilor sale separate de calcul și stocare și, astfel, se potrivește organizațiilor care prioritizează disponibilitatea în detrimentul consecvenței.
Amazon Redshift
Creat în noiembrie 2021, Amazon Redshift a fost lansat ca un depozit de date cloud complet gestionat, care poate gestiona date la scară petabyte. Deși nu a fost primul depozit de date în cloud, a devenit primul care a proliferat în cota de piață după o adoptare pe scară largă. Redshift folosește dialectul SQL bazat pe PostgreSQL, care este binecunoscut de mulți analiști la nivel global, iar arhitectura sa seamănă cu cea a depozitelor de date on-premise.
La dezavantaj, Redshift este diferit de alte soluții din această listă. Straturile sale de calcul și stocare nu sunt complet separate. Această arhitectură are un impact semnificativ asupra performanței interogărilor analitice dacă efectuați multe operațiuni de scriere. Prin urmare, veți avea nevoie de un personal intern pentru a actualiza sistemele cu întreținere și actualizări continue.
Dacă sunteți în căutarea unei consistențe excelente la nivel de rând, precum cea utilizată în sectorul bancar, Redshift este o alegere bună. Cu toate acestea, este posibil să nu fie cea mai bună alegere dacă organizația dvs. trebuie să efectueze operațiunile de scriere și procesare concomitent.
Fulg de nea
Depozitul de date în cloud Snowflake este unul de acest fel; este complet gestionat și rulează pe AWS, GCP și Azure, spre deosebire de alte depozite profilate aici care rulează pe cloud. Snowflake este ușor de utilizat și este bine cunoscut pentru capacitatea sa avansată de a transforma, de a executa interogări rapide, de a beneficia de securitate ridicată și de a scala automat în funcție de nevoile dvs.
Baza de cod flexibilă a Snowflake vă permite să desfășurați activități globale de replicare a datelor, cum ar fi stocarea datelor în orice nor, fără a recoda sau a învăța o nouă abilitate.
Snowflake găzduiește analiști de date de toate nivelurile, deoarece nu utilizează limbajul de programare Python sau R. De asemenea, este bine cunoscut pentru stocarea sa sigură și comprimată pentru date semi-structurate. În plus, vă permite să rotiți mai multe depozite virtuale în funcție de nevoile dvs., paralelizând și izolând interogările individuale, sporind performanța acestora. Puteți interacționa cu Snowflake folosind un browser web, linia de comandă, platforme de analiză și alte drivere acceptate.
Chiar dacă Snowflake este preferat pentru capacitatea sa de a rula interogări care nu sunt posibile cu alte soluții, oferă cele mai bune creații de tablouri de bord; trebuie să codificați funcții și rutine personalizate.
Snowflake este popular în rândul companiilor mijlocii care nu trebuie să efectueze operațiuni de scriere și procesare de volum mare sau care nu necesită consecvență în volume mari de date.
Baza de date Azure SQL
Acest produs este o bază de date gestionată ca serviciu disponibil ca o secțiune a Microsoft Azure, platforma de cloud computing. Dacă organizația dvs. utilizează instrumentele de afaceri Microsoft, aceasta ar putea fi o selecție naturală pentru dvs.
Baza de date Azure SQL este proeminentă pentru găzduirea bazată pe cloud, cu o călătorie interactivă a utilizatorului, de la crearea de servere SQL până la configurarea bazelor de date. Este, de asemenea, preferat pe scară largă datorită interfeței sale ușor de utilizat și a numeroaselor funcționalități pentru manipularea datelor. De asemenea, este scalabil pentru a reduce costurile și a optimiza performanța la utilizare redusă.
Dezavantajul său, nu este proiectat pentru încărcături mari de date. Este potrivit pentru sarcinile de lucru de procesare a tranzacțiilor online (OLTP) și gestionează volume mari de procese de citire și scriere în mall.
Acest instrument ar fi alegerea preferată dacă afacerea dvs. se ocupă de interogări simple și de încărcări mici de date. Cu toate acestea, nu este cel mai bun dacă afacerea dvs. are nevoie de o putere de foc mare de analiză.
Azure Synapse
Această secțiune a platformei Azure este orientată spre analiză și combină mai multe servicii, cum ar fi integrarea datelor, depozitarea datelor și analiza uriașă a datelor. Deși pare similar cu baza de date Azure SQL, este diferit.
Analiza Azure Synapse este scalabilă pentru tabele mari de date pe baza calculului său distribuit. Se bazează pe MPP (menționat la început, revedeți dacă nu l-ați înțeles) pentru a rula rapid volume mari de interogări complexe pe mai multe noduri. Cu Synapse, se pune un accent suplimentar pe securitate și confidențialitate.
Deși este o opțiune standard pentru companiile care folosesc deja instrumente Microsoft, este dificil să se integreze cu alte produse decât depozitele de date de la alte companii. Serviciul poate avea probleme ocazional, deoarece este actualizat constant.
Azure Synapse este conceput pentru procesarea analitică online și, prin urmare, este cel mai bine preferat pentru procesarea seturilor mari de date în timp real. Puteți lua în considerare utilizarea Azure Synapse peste SQL dacă datele din depozit sunt mai semnificative decât un terabyte
Bolt de foc
Deși încă nou în domeniu. Firebolt susține că este un depozit de generație viitoare, cu performanțe de 182 de ori mai rapide decât acele sisteme bazate pe SQL. Firebolt este rapid, deoarece folosește noi tehnici de analizare și comprimare a datelor.
În timpul interogărilor sale, accesează intervale mici de date folosind indici, spre deosebire de alte depozite de date care folosesc partiții și segmente întregi, eliberând lățimea de bandă a rețelei. Este scalabil și poate interoga seturi mari de date la viteze impresionante.
Deși este nou pe piață, nu se integrează cu întregul ecosistem (care este extins) de platforme de afaceri și instrumente de inteligență. Cu toate acestea, problema este rezolvată cu ușurință folosind un instrument specific de extragere, transformare și încărcare (ETL) pentru canalizarea datelor către și dinspre depozit.
Puterile de stocare și de calcul ale Firebolt sunt separate, ceea ce îl face economic pentru instituțiile mari și mici. Este cel mai bine pentru companiile care au nevoie de analize rapide, deși sunt necesari analiști de date interni cu experiență.
Alegerea depozitului de date cloud potrivit
Dacă aveți nevoie de un depozit de date în cloud și doriți unul bun, luați în considerare dimensiunea organizației dvs. și modul în care gestionați datele. Dacă dețineți o organizație mică care gestionează date mici și cu resurse umane reduse sau deloc pentru a gestiona sectorul de analiză a datelor, cum ar fi unele site-uri de comerț electronic, ați dori să alegeți o casă de date ușor de utilizat și rentabilă. de performanță anticipată.
Pe de altă parte, dacă conduceți o organizație mare care are nevoie de un anumit set de date, sunteți obligat să vă confruntați cu un compromis. Compensația este o descriere detaliată conform teoremei CAP care afirmă că orice date distribuite garantează securitatea, disponibilitatea și toleranța la partiție (adică protecție împotriva eșecului). În cele mai multe cazuri, fiecare organizație va avea nevoie de toleranță parțială, lăsând compromisul între consistență și disponibilitate.
Acum puteți verifica cele mai fiabile instrumente de integrare a datelor.