Ha csak rövid időt is eltöltött egy vállalatnál, akkor előfordulhat, hogy különböző elemzési és betekintési forrásokból származó adatokat kell hatékonyan gyűjtenie.
Ezek az adatelemzések intenzíven befolyásolták számos szervezet bevételtermelését és költségcsökkentését. De nem kell meglepődni a generált és elemzett adatok mennyiségén, mivel ezek száma és típusai robbanásszerűen növekszik.
Ez a robbanás arra készteti az adatvezérelt vállalatokat, hogy megbízható, méretezhető és biztonságos megoldásokat használjanak az adatok elemzésére és kezelésére. A rendszerek követelményei felülmúlják a hagyományos adatbázisok képességeit, és itt jön be a felhő technológia.
A fejlődő modern felhőtechnológiának köszönhetően pedig számos kritikus üzleti alkalmazás, például vállalati erőforrás-tervezés (ERP), adatbázisok és marketingeszközök költöztek a felhőbe. Míg az üzleti adatok a felhőben vannak, a vállalatoknak olyan megoldásra van szükségük, amely zökkenőmentesen tárolja a különböző felhőalapú alkalmazásokból származó összes adatot. A megoldás a felhő adattárház.
Ez a cikk segít megérteni a felhő adattárházát, és felsorol néhányat a legjobbak közül. Végezetül pedig magyarázza el, hogyan válassza ki a legjobbat szervezete számára.
Tartalomjegyzék
A Cloud Data Cloud Data Warehouses rövid története
Mint minden műszaki területen, meg kell értenie, miért létezik, hogy valóban megértse. Ez az egyezmény a felhő adattárház működési modelljének megértésére vonatkozik.
Az Education Ecosystem szerint az adattárházak az 1980-as években jelentek meg először, és célja az volt, hogy segítsék az adatoknak az operációs rendszerekből a döntéstámogató rendszerekbe (DSS-ek) történő áramlását. A korai verziók hatalmas redundanciát igényeltek, és sok szervezetnek több DSS környezettel kellett rendelkeznie több felhasználó kiszolgálásához. A DSS-környezetek ugyanazokat az adatokat használják. Az összegyűjtést, takarítást és integrációt azonban gyakran megismételték.
Az adattárházak hatékonyságának növelésével az információkat támogató hagyományos üzleti intelligencia (BI) platformokból olyan széles körű analitikai architektúrákká fejlődtek, amelyek támogatják a különféle alkalmazásokat, például a teljesítménymenedzsmentet és a teljesítményelemzést.
Az évek során robbanásszerű előrelépés történt a vállalkozások számára a legfrissebb adatvezérelt raktárakkal (EWD), amelyek valós idejű adathozzáférést és gépi tanulási betekintést biztosítanak, egyre nagyobb értéket nyújtani. Ez azonban meghaladja ennek a bejegyzésnek a kereteit.
Mi az a Cloud Data Warehouse
Ha az intelligenciát az üzleti infrastruktúrában szeretné átvenni, az adattárház az architektúrája magja. A hagyományos adatbázisokkal ellentétben az adattárházakat úgy tervezték, hogy optimális analitikai lekérdezéseket kínáljanak hatalmas adatkészletekre. Az adatbázisok gyakran tranzakciófeldolgozó rendszerek.
A felhőalapú adattárház egy nyilvános felhőben felügyelt szolgáltatásként elérhető adatbázist foglal magában, és optimalizálható a méretezhető BI-hoz és az elemzésekhez. Megtekintheti jelenlegi és múltbeli információk gyűjteményeként is.
Bár számos felhőalapú adattárház áll rendelkezésre, mindegyik kínálja a szolgáltatás ízét. Vannak azonban olyan közös tényezők, amelyek várhatóan jelen vannak ezeken a platformokon: adattárolás és -kezelés, automatikus szoftverfrissítések és rugalmas kapacitáskezelés, amely zökkenőmentesen bővíti vagy csökkenti az adatlábnyomokat.
Főbb jellemzők
- Masszívan párhuzamos feldolgozás (MPP) – Ez a funkció a nagy adatmennyiségű projekteket támogató felhőalapú adattárházakban található, amelyek nagy teljesítményű lekérdezéseket tesznek lehetővé nagy adatmennyiségek kezelésekor. Az MPP több, párhuzamosan futó szerverből áll a feldolgozási, bemeneti és kimeneti terhelések elosztására.
- Oszlopos adattár – Ez a funkció gazdasági rugalmasságot mutat az elemzések kezelése során. Az oszlopos adatok a folyamatadatokat sorok helyett oszlopokban tárolják, így gyorsabbá válik a lekérdezések összesítése, mint például a jelentéskészítésben.
Előnyök
A felhőalapú adattárházak megmutatják, hogy minden modern vállalkozásban részt kell venniük elemzéseik és üzleti betekintéseik miatt, amelyek javítják a működést és javítják az ügyfélszolgálatot, így vállalkozása versenyelőnyt jelent. Íme a felhőalapú adattárházak használatának előnyei.
Cloud Data Warehouse szállítók
Most, hogy ismeri a felhő adattárházaival kapcsolatos megállapodást, kiválaszthatja az igényeinek megfelelőt. Noha az itt felsoroltak nincsenek sorrendben rangsorolva, mi a legjobb technikai szakértelemmel rendelkezőkkel kezdtük.
Google BigQuery
A Google által kifejlesztett BigQuery egy teljesen felügyelt, szerver nélküli adattárház, amely automatikusan méretezhető, hogy megfeleljen az Ön tárhely- és számítástechnikai igényeinek. A többi Google-termékhez hasonlóan a költséghatékonyság mellett hatékony elemzési képességeket is kínál. Ezenkívül megbízható, és számos üzleti intelligencia eszközt kínál, amelyek segítségével betekintést nyerhet és pontos előrejelzéseket készíthet. A BigQuery az oszlopalapú tárolást követően hatalmas adathalmazok komplex aggregációihoz illeszkedik.
A Google nem engedi, hogy Ön kezelje raktári infrastruktúráját, így a Big Query elrejti a mögöttes hardvert, csomópontokat, adatbázist és konfigurációs részleteket. Ha pedig gyorsan szeretne kezdeni, létre kell hoznia egy fiókot a Google Cloud Platform (GCP) segítségével, be kell töltenie egy táblázatot, és le kell futtatnia egy lekérdezést.
A BigQuery oszlopos és ANSI SQL adatbázisait is használhatja petabájtnyi adat gyors elemzésére. Képességei elég kiterjedtek ahhoz, hogy lehetővé tegye az SQL és a BigQuery GIS használatával történő térbeli elemzést. Emellett gyorsan létrehozhat és futtathat gépi tanulási (ML) modelleket fél- vagy nagyméretű strukturált adatokon egyszerű SQL és BigQuery ML használatával. A BigQuery BI motor segítségével valós idejű interaktív irányítópult is élvezhető.
A BigQuery adatelemzési képességeinek teljes kihasználásához jól kell ismernie az SQL-t, akárcsak más adattárházak esetében. Költséghatékony is. Az ár azonban a kód minőségétől függ (fizetni kell a feldolgozási sebességért és a tárolásért), ezért optimalizálnia kell a lekérdezéseket, hogy csökkentse az adatok lekérésekor felmerülő magas költségeket.
A BigQuery különálló számítási és tárolási rétegei alapján kezeli a nehéz számítási műveleteket, így megfelel azoknak a szervezeteknek, amelyek a rendelkezésre állást helyezik előtérbe a konzisztenciával szemben.
Amazon Redshift
A 2021 novemberében megalkotott Amazon Redshift egy teljesen felügyelt felhő adattárház, amely petabájt méretű adatokat képes kezelni. Noha nem ez volt az első felhőalapú adattárház, egy nagyszabású bevezetést követően ez lett az első, amely a piaci részesedésben növekedett. A Redshift a PostgreSQL-en alapuló SQL dialektust használ, amelyet sok elemző világszerte jól ismer, és architektúrája a helyszíni adattárházakéhoz hasonlít.
Hátránya, hogy a Redshift különbözik a lista többi megoldásától. Számítási és tárolási rétegei nem különülnek el teljesen. Ez az architektúra jelentősen befolyásolja az analitikus lekérdezések teljesítményét, ha sok írási műveletet végez. Ezért házon belüli személyzetre lesz szüksége a rendszer frissítéséhez, folyamatos karbantartással és frissítésekkel.
Ha olyan kiváló sorszintű konzisztenciát keres, mint amilyet a bankszektorban használnak, a Redshift jó választás. Előfordulhat azonban, hogy nem a legjobb választás, ha szervezetének egyidejűleg kell végrehajtania az írási és feldolgozási műveleteket.
Hópehely
A Snowflake felhő adattárház az egyik a maga nemében; teljes mértékben felügyelt, és AWS-en, GCP-n és Azure-on fut, ellentétben a többi itt profilozott, felhőjükön futó raktárakkal. A Snowflake könnyen használható, és jól ismert fejlett átalakítási képességéről, gyors lekérdezések végrehajtásáról, magas szintű biztonságról és az igények szerinti automatikus skálázásról.
A Snowflake rugalmas kódbázisa lehetővé teszi globális adatreplikációs tevékenységek futtatását, például adatok tárolását bármilyen felhőben anélkül, hogy átkódolnák vagy új készségeket tanulnának.
A Snowflake minden szintű adatelemzőt befogad, mivel nem használ Python vagy R programozási nyelvet. A félig strukturált adatok biztonságos és tömörített tárolásáról is jól ismert. Emellett lehetővé teszi több virtuális raktár pörgetését az Ön igényei szerint, miközben párhuzamosítja és elkülöníti az egyes lekérdezéseket, növelve azok teljesítményét. A Snowflake-kel interakcióba léphet egy webböngésző, a parancssor, az elemzési platformok és más támogatott illesztőprogramok használatával.
Annak ellenére, hogy a Snowflake-t előnyben részesítik, mert képes olyan lekérdezéseket futtatni, amelyek más megoldásokkal nem lehetségesek, a legjobb irányítópult-alkotásokat kínálja; egyedi függvényeket és rutinokat kell kódolnia.
A Snowflake népszerű a közepes méretű vállalatok körében, amelyeknek nem kell nagy mennyiségű írási és feldolgozási műveleteket végrehajtaniuk, vagy nem kell konzisztenciát követniük a nagy adatmennyiségek között.
Azure SQL Database
Ez a termék egy felügyelt adatbázis-szolgáltatás, amely a Microsoft Azure, a számítási felhő platform részeként érhető el. Ha szervezete a Microsoft üzleti eszközeit használja, ez természetes választás lehet az Ön számára.
Az Azure SQL-adatbázis kiemelkedő a felhőalapú tárhelyszolgáltatások számára, interaktív felhasználói úttal az SQL-kiszolgálók létrehozásától az adatbázisok konfigurálásáig. Könnyen használható felülete és számos adatkezelési funkciója miatt is széles körben kedvelt. Ezenkívül méretezhető a költségek csökkentése és a teljesítmény optimalizálása érdekében alacsony használat mellett.
Hátránya, hogy nem nagy mennyiségű adatra tervezték. Alkalmas online tranzakciófeldolgozási (OLTP) munkaterhelésekre, és nagy mennyiségű bevásárlóközpont olvasási és írási folyamatát kezeli.
Ez az eszköz a kedvenc választás, ha vállalkozása egyszerű lekérdezésekkel és kis adatbetöltésekkel foglalkozik. Ez azonban nem a legjobb, ha vállalkozásának nagy analitikai tűzerőre van szüksége.
Azure Synapse
Az Azure platform ezen része az elemzésekre irányul, és számos szolgáltatást egyesít, például adatintegrációt, adattárházat és hatalmas adatelemzést. Bár hasonlónak tűnik az Azure SQL-adatbázishoz, más.
Az Azure Synapse analytics méretezhető nagy adattáblázatokhoz az elosztott számítástechnika alapján. Az MPP-re támaszkodik (az elején említettük, látogasson el újra, ha nem értette meg), hogy gyorsan futtasson nagy mennyiségű összetett lekérdezést több csomóponton. A Synapse extra hangsúlyt fektet a biztonságra és az adatvédelemre.
Bár ez egy szabványos lehetőség a Microsoft-eszközöket már használó vállalkozások számára, nehéz integrálni más cégek adattárházaitól eltérő termékekkel. A szolgáltatás időnként hibás lehet, mivel folyamatosan frissül.
Az Azure Synapse online analitikai feldolgozásra lett tervezve, ezért leginkább nagy adatkészletek valós idejű feldolgozására szolgál. Megfontolhatja az Azure Synapse SQL feletti használatát, ha a raktári adatok egy terabájtnál jelentősebbek
Firebolt
Bár még új a területen. A Firebolt azt állítja, hogy egy jövő generációs raktár, amely 182-szer gyorsabban teljesít, mint az SQL-alapú rendszerek. A Firebolt gyors, mivel új adatelemzési és -tömörítési technikákat használ.
Lekérdezései során kis adattartományokhoz fér hozzá indexek segítségével, ellentétben más adattárházakkal, amelyek teljes partíciókat és szegmenseket használnak, felszabadítva ezzel a hálózat sávszélességét. Skálázható, és lenyűgöző sebességgel képes lekérdezni nagy adatkészleteket.
Bár új a piacon, nem integrálódik az üzleti platformok és intelligens eszközök teljes ökoszisztémájába (amely kiterjedt). A probléma azonban könnyen megoldható egy speciális kivonat, átalakítás és betöltés (ETL) eszköz segítségével, amellyel az adatok a raktárba és onnan továbbíthatók.
A Firebolt tárolási és számítási teljesítménye el van választva, így gazdaságos a nagy és a kis intézmények számára. Ez a legjobb azoknak a vállalkozásoknak, amelyeknek gyors elemzésre van szükségük, bár tapasztalt házon belüli adatelemzőkre van szükség.
A megfelelő Cloud Data Warehouse kiválasztása
Ha felhőalapú adattárházra van szüksége, és szeretne egy jót, vegye figyelembe a szervezet méretét és az adatok kezelésének módját. Ha van egy kis szervezete, amely kis adatméreteket kezel, és kevés vagy semmilyen emberi erőforrással nem rendelkezik az adatelemzési szektor kezeléséhez, például néhány e-kereskedelmi webhelyet, akkor érdemes egy könnyen használható és költséghatékony adatházat választani. a kilátások teljesítményéről.
Másrészt, ha egy nagy szervezetet működtet, amelynek bizonyos adatigényekre van szüksége, akkor kompromisszumokkal kell szembenéznie. A kompromisszum részletes leírása a CAP-tétel szerint, amely kimondja, hogy minden elosztott adat garantálja a biztonságot, a rendelkezésre állást és a partíciótűrést (ami a meghibásodás elleni védelmet jelenti). A legtöbb esetben minden szervezetnek részleges toleranciára lesz szüksége, így a konzisztencia és a rendelkezésre állás közötti kompromisszum marad.
Most megtekintheti a legmegbízhatóbb adatintegrációs eszközöket.