Ако сте провели чак и кратко време у предузећу, можда сте наишли на потребу да ефикасно прикупљате податке из различитих извора анализе и увида.
Ова аналитика података је интензивно утицала на стварање прихода и ограничавање трошкова многих организација. Али не би требало да вас изненади количина генерисаних и анализираних података док њихов број и типови експлодирају.
Ова експлозија гура компаније које се баве подацима да користе поуздана, скалабилна и безбедна решења за анализу и управљање подацима. Захтеви система превазилазе могућности традиционалне базе података и ту долази технологија облака.
А са напредном савременом технологијом облака, многе критичне пословне апликације као што су планирање ресурса предузећа (ЕРП), базе података и маркетиншки алати су мигрирале у облак. Док се пословни подаци налазе у облаку, компанијама је потребно решење које неприметно складишти све податке из различитих апликација заснованих на облаку. Решење је складиште података у облаку.
Овај чланак ће вам помоћи да разумете складиште података у облаку и навести неке од најбољих. И у закључку, објасните како да изаберете најбољи за вашу организацију.
Преглед садржаја
Кратка историја Цлоуд Дата Варехоусес
Као и са било којим техничким доменом, морате разумети зашто постоји да бисте га заиста разумели. Ова конвенција се примењује на разумевање оперативног модела складишта података у облаку.
Према образовном екосистему, складишта података су се појавила најпре 1980-их и имала су за циљ да помогну проток података из оперативних система у системе за подршку одлучивању (ДСС). Ране верзије захтевале су огромну количину редундантности, а многе организације су морале да имају више ДСС окружења да би опслуживале неколико корисника. ДСС окружења користе исте податке. Међутим, окупљање, чишћење и интеграција су се често понављали.
Како су складишта података повећала ефикасност, еволуирала су од традиционалних платформи пословне интелигенције (БИ) које подржавају информације у широке аналитичке архитектуре које подржавају различите апликације као што су управљање перформансама и аналитика перформанси.
Током година, направљен је експлозиван напредак у пружању повећане вредности предузећима са најновијим складиштима вођеним подацима (ЕВД) која пружају приступ подацима у реалном времену и увиде у машинско учење. Међутим, то је ван оквира овог поста.
Шта је Цлоуд Дата Варехоусе
Ако желите да пригрлите интелигенцију у пословној инфраструктури, складиште података је језгро ваше архитектуре. За разлику од обичних база података, складишта података су дизајнирана да понуде оптималне аналитичке упите о огромним скуповима података. Базе података су често системи за обраду трансакција.
Складиште података у облаку подразумева базу података која је доступна као управљана услуга у јавном облаку и може се оптимизовати за скалабилну БИ и аналитику. Такође можете да га видите као збирку тренутних и прошлих информација.
Иако су доступна многа складишта података у облаку, свако ће понудити свој укус услуга. Али постоје неки уобичајени фактори за које бисте очекивали да буду присутни на свим овим платформама: складиштење података и управљање њима, аутоматске надоградње софтвера и флексибилно управљање капацитетом које неприметно проширује или сужава ваше податке.
Кључне карактеристике
- Масивно паралелна обрада (МПП) – Ова функција се налази у складиштима података у облаку која подржавају велике пројекте података како би се искористили упити високих перформанси када се ради о великим количинама података. МПП се састоји од више сервера који раде паралелно за дистрибуцију оптерећења обраде, улаза и излаза.
- Колумнарно складиште података – Ова функција показује економску флексибилност при руковању аналитиком. Колумнарски подаци чувају податке процеса у колонама уместо у редовима, што их чини бржим када се обједињују упити као у извештајима.
Предности
Складишта података у облаку показују своју потребу да буду у сваком модерном предузећу за своју аналитику и пословне увиде који побољшавају пословање и побољшавају корисничке услуге дајући вашем предузећу конкурентску предност. Ево предности коришћења складишта података у облаку.
Продавци складишта података у облаку
Сада када знате посао са складиштима података у облаку, можете одабрати право за своје потребе. Иако ови овде наведени нису рангирани неким посебним редоследом, почели смо са онима са најбољом техничком стручношћу.
Гоогле БигКуери
БигКуери је развио Гоогле, у потпуности управљано складиште података без сервера које је аутоматски скалабилно како би одговарало вашим потребама за складиштењем и рачунарством. Као и други Гоогле производи, осим што је исплатив, нуди и моћне аналитичке могућности. Такође је поуздан и нуди неколико алата пословне интелигенције које можете користити за прикупљање увида и тачна предвиђања. БигКуери одговара сложеним агрегацијама у огромним скуповима података који прате складиште засновано на колонама.
Гоогле жели да вам не дозволи да управљате својом инфраструктуром складишта, па стога Биг Куери скрива основни хардвер, чворове, базу података и детаље о конфигурацији. А ако желите да почнете брзо, потребно је да направите налог на Гоогле Цлоуд платформи (ГЦП), учитате табелу и покренете упит.
Такође можете да користите БигКуери-ове колонске и АНСИ СКЛ базе података за анализу петабајта података великом брзином. Његове могућности се проширују довољно да се прилагоде просторној анализи користећи СКЛ и БигКуери ГИС. Такође, можете брзо да креирате и покрећете моделе машинског учења (МЛ) на полу или великим структурираним подацима користећи једноставан СКЛ и БигКуери МЛ. Такође, уживајте у интерактивној контролној табли у реалном времену користећи БигКуери БИ механизам.
Да бисте у потпуности искористили могућности БигКуери аналитике података, морате бити добро упућени у СКЛ, баш као и са другим складиштима података. Такође је исплативо. Али цена зависи од квалитета кода (плаћате брзину обраде и складиштење), тако да морате да оптимизујете своје упите да бисте спречили високе трошкове приликом извлачења података.
БигКуери управља тешким рачунарским операцијама на основу својих одвојених рачунарских и складишних слојева и на тај начин одговара организацијама које дају приоритет доступности над доследношћу.
Амазон Редсхифт
Кован у новембру 2021., Амазон Редсхифт је лансиран као потпуно управљано складиште података у облаку које може да рукује подацима петабајта. Иако то није било прво складиште података у облаку, постало је прво које се проширило на тржишни удео након широког усвајања. Редсхифт користи СКЛ дијалект заснован на ПостгреСКЛ-у, који је познат многим аналитичарима широм света, а његова архитектура подсећа на ону у локалним складиштима података.
Са своје стране, Редсхифт се разликује од других решења на овој листи. Његови рачунарски и складишни слојеви нису потпуно одвојени. Ова архитектура значајно утиче на перформансе аналитичких упита ако радите много операција писања. Због тога ће вам требати интерно особље које ће ажурирати системе уз текуће одржавање и ажурирања.
Ако тражите одличну доследност на нивоу редова, попут оне која се користи у банкарском сектору, Редсхифт је добар избор. Међутим, можда није најбољи избор ако ваша организација треба да истовремено обавља операције писања и обраде.
Пахуљица
Сновфлаке цлоуд складиште података је једно те врсте; њиме се у потпуности управља и ради на АВС, ГЦП и Азуре, за разлику од других складишта овде профилисаних који раде на њиховом облаку. Сновфлаке је једноставан за коришћење и добро је познат по својој напредној способности трансформације, извршавања брзих упита, пружања високе безбедности и аутоматског скалирања на основу ваших потреба.
Сновфлаке-ова флексибилна база кода омогућава вам да покренете глобалне активности репликације података као што је складиштење података у било ком облаку без поновног кодирања или учења нове вештине.
Сновфлаке прихвата аналитичаре података свих нивоа јер не користи Питхон или Р програмски језик. Такође је добро познат по свом безбедном и компримованом складиштењу за полуструктуриране податке. Осим тога, омогућава вам да окрећете више виртуелних складишта на основу ваших потреба, док паралелизујете и изолујете појединачне упите повећавајући њихове перформансе. Можете да комуницирате са Сновфлаке-ом користећи веб прегледач, командну линију, аналитичке платформе и друге подржане драјвере.
Иако је Сновфлаке пожељан због своје способности да покреће упите који нису могући са другим решењима, он нуди најбоље креације контролне табле; потребно је да кодирате прилагођене функције и рутине.
Сновфлаке је популаран међу компанијама средње величине које не морају да обављају операције писања и обраде великог обима или захтевају доследност у великим количинама података.
Азуре СКЛ база података
Овај производ је управљана база података као услуга доступна као део Мицрософт Азуре, платформе за рачунарство у облаку. Ако ваша организација користи Мицрософт-ове пословне алате, ово може бити природна селекција за вас.
Азуре СКЛ база података је истакнута за хостовање засновано на облаку са интерактивним корисничким путовањем од креирања СКЛ сервера до конфигурисања база података. Такође је широко пожељан због свог интерфејса који је једноставан за коришћење и многих функционалности за манипулисање подацима. Такође, скалабилан је да смањи трошкове и оптимизује перформансе при малој употреби.
С друге стране, није дизајниран за велике количине података. Погодан је за радна оптерећења обраде трансакција на мрежи (ОЛТП) и обрађује велике количине процеса читања и писања у тржном центру.
Овај алат би био омиљени избор ако се ваше предузеће бави једноставним упитима и малим оптерећењем података. Међутим, није најбоље ако вашем послу треба јака аналитичка ватрена моћ.
Азуре Синапсе
Овај део Азуре платформе је усмерен ка аналитици и комбинује неколико услуга као што су интеграција података, складиштење података и велика аналитика података. Иако изгледа слично Азуре СКЛ бази података, другачије је.
Азуре Синапсе аналитика је скалабилна за велике табеле података на основу свог дистрибуираног рачунарства. Ослања се на МПП (који је поменут на почетку, погледајте га поново ако га нисте схватили) за брзо покретање велике количине сложених упита на више чворова. Са Синапсе, додатни је нагласак на безбедности и приватности.
Иако је то стандардна опција за предузећа која већ користе Мицрософт алате, тешко је интегрисати се са производима који нису складишта података других компанија. Услуга може повремено да поквари јер се стално ажурира.
Азуре Синапсе је дизајниран за онлајн аналитичку обраду и стога је најбољи за обраду великих скупова података у реалном времену. Можете размислити о коришћењу Азуре Синапсе преко СКЛ-а ако су подаци из складишта значајнији од једног терабајта
Фиреболт
Док је још увек на терену. Фиреболт тврди да је складиште будуће генерације које ради 182 пута брже од система базираних на СКЛ-у. Фиреболт је брз јер користи нове технике рашчлањивања и компресије података.
Током својих упита, приступа малим опсезима података користећи индексе, за разлику од других складишта података која користе читаве партиције и сегменте, ослобађајући пропусни опсег ваше мреже. Скалабилан је и може да испитује велике скупове података импресивном брзином.
Иако је нов на тржишту, не интегрише се са целим екосистемом (који је обиман) пословних платформи и обавештајних алата. Међутим, проблем се лако решава коришћењем специфичног алата за издвајање, трансформацију и учитавање (ЕТЛ) за пренос података у складиште и из њега.
Складиштење и рачунарске снаге Фиреболт-а су раздвојене, што га чини економичним за велике и мале институције. Најбоље је за предузећа којима је потребна брза аналитика, иако су потребни искусни интерни аналитичари података.
Избор правог складишта података у облаку
Ако вам је потребно складиште података у облаку и желите добро, размислите о величини ваше организације и начину на који управљате подацима. Ако имате малу организацију која управља малим величинама података и са мало или нимало људских ресурса за руковање сектором аналитике података, попут неких сајтова за е-трговину, желели бисте да изаберете кућу података која је лака за коришћење и исплатива уместо тога перформанси изгледа.
С друге стране, ако водите велику организацију којој је потребан одређени скуп потреба за подацима, сигурно ћете се суочити са компромисом. Компромис је детаљно описан према ЦАП теореми која каже да било који дистрибуирани подаци гарантују сигурност, доступност и толеранцију партиција (што значи заштиту од отказа.) У већини случајева, свакој организацији ће бити потребна делимична толеранција остављајући компромис између доследности и доступности.
Сада можете да проверите најпоузданије алате за интеграцију података.