Якщо ви провели хоча б короткий час на підприємстві, можливо, ви зіткнулися з потребою ефективно збирати дані з різних джерел аналізу та аналізу.
Ця аналітика даних серйозно вплинула на отримання доходів багатьох організацій і стримування витрат. Але ви не повинні дивуватися кількості даних, що генеруються та аналізуються, оскільки їх кількість і типи стрімко зростають.
Цей вибух підштовхує компанії, що керуються даними, використовувати надійні, масштабовані та безпечні рішення для аналізу та керування даними. Вимоги до систем перевершують можливості традиційної бази даних, і тут на допомогу приходять хмарні технології.
А з прогресивною сучасною хмарною технологією багато критичних бізнес-програм, таких як планування ресурсів підприємства (ERP), бази даних і маркетингові інструменти, перемістилися в хмару. Хоча бізнес-дані зберігаються в хмарі, компаніям потрібне рішення, яке безперешкодно зберігає всі дані з різних хмарних програм. Рішення – хмарне сховище даних.
Ця стаття допоможе вам зрозуміти хмарне сховище даних і перелічить кілька найкращих. І на закінчення поясніть, як вибрати найкраще для вашої організації.
Коротка історія хмарних сховищ даних
Як і в будь-якій технічній області, ви повинні зрозуміти, навіщо вона існує, щоб зрозуміти її по-справжньому. Ця конвенція стосується розуміння моделі роботи хмарного сховища даних.
За даними Education Ecosystem, сховища даних з’явилися вперше в 1980-х роках і мали на меті сприяти передачі даних із операційних систем у системи підтримки прийняття рішень (DSS). Ранні версії вимагали великої кількості резервування, і багатьом організаціям доводилося мати кілька середовищ DSS, щоб обслуговувати кількох користувачів. Середовища DSS використовують ті самі дані. Однак збирання, очищення та інтеграція часто повторювалися.
Оскільки сховища даних підвищували ефективність, вони еволюціонували від інформаційно-підтримуючих традиційних платформ бізнес-аналітики (BI) до широкомасштабних аналітичних архітектур, які підтримують різноманітні додатки, такі як керування продуктивністю та аналітика ефективності.
Протягом багатьох років був досягнутий вибуховий прогрес у наданні додаткових цінностей підприємствам за допомогою найновіших керованих даними сховищ (EWD), які забезпечують доступ до даних у реальному часі та розуміння машинного навчання. Однак це виходить за рамки цієї публікації.
Що таке хмарне сховище даних
Якщо ви хочете застосувати інтелект у бізнес-інфраструктурі, сховище даних є ядром вашої архітектури. На відміну від звичайних баз даних, сховища даних створені для надання оптимальних аналітичних запитів до масивних наборів даних. Бази даних часто є системами обробки транзакцій.
Хмарне сховище даних передбачає базу даних, доступну як керовану послугу в загальнодоступній хмарі та оптимізовану для масштабованої BI та аналітики. Ви також можете переглядати його як набір поточної та минулої інформації.
Незважаючи на те, що доступно багато хмарних сховищ даних, кожне з них пропонує свій спектр послуг. Але є деякі загальні фактори, які можна очікувати на всіх цих платформах: зберігання та керування даними, автоматичне оновлення програмного забезпечення та гнучке керування потужністю, яке плавно розширює або звужує ваші дані.
Ключові особливості
- Масова паралельна обробка (MPP) – ця функція доступна в хмарних сховищах даних, які підтримують проекти великих даних, щоб використовувати високопродуктивні запити при роботі з великими обсягами даних. MPP складається з декількох серверів, що працюють паралельно для розподілу обробки, введення та виведення навантажень.
- Стовпцеве сховище даних – ця функція демонструє економічну гнучкість під час обробки аналітики. Дані в стовпцях зберігають дані процесу в стовпцях, а не в рядках, що робить їх швидшими під час агрегування запитів, як у звітах.
Переваги
Хмарні сховища даних демонструють свою потребу в кожному сучасному бізнесі, щоб отримати аналітику та бізнес-дослідження, які покращують роботу та покращують обслуговування клієнтів, надаючи вашому бізнесу конкурентну перевагу. Ось переваги використання хмарних сховищ даних.
Постачальники хмарних сховищ даних
Тепер, коли ви знаєте угоду з хмарними сховищами даних, ви можете вибрати правильний для своїх потреб. Хоча перелічені тут не впорядковані в певному порядку, ми почали з тих, хто має найкращі технічні знання.
Google BigQuery
BigQuery, розроблений Google, — це повністю кероване безсерверне сховище даних, яке автоматично масштабується відповідно до ваших потреб у сховищі й обчисленні. Як і інші продукти Google, він пропонує потужні аналітичні можливості, окрім економічності. Він також надійний і пропонує кілька інструментів бізнес-аналітики, які можна використовувати для збору інформації та створення точних прогнозів. BigQuery підходить для складних агрегацій великих наборів даних після зберігання на основі стовпців.
Google прагне не дозволяти вам керувати інфраструктурою свого складу, тому Big Query приховує основні апаратні засоби, вузли, базу даних і деталі конфігурації. І якщо ви хочете швидко розпочати роботу, вам потрібно створити обліковий запис у Google Cloud Platform (GCP), завантажити таблицю та виконати запит.
Ви також можете використовувати колонкові бази даних BigQuery та ANSI SQL для швидкого аналізу петабайтів даних. Його можливості достатньо розширені для просторового аналізу за допомогою SQL і BigQuery GIS. Крім того, ви можете швидко створювати та запускати моделі машинного навчання (ML) на напів- або великомасштабних структурованих даних за допомогою простого SQL і BigQuery ML. Крім того, насолоджуйтеся інтерактивною інформаційною панеллю в реальному часі за допомогою механізму BigQuery BI.
Щоб повністю використовувати можливості аналітики даних BigQuery, ви повинні добре знати SQL, як і в інших сховищах даних. Це також економічно вигідно. Але ціна залежить від якості коду (ви платите за швидкість обробки та зберігання), тому ви повинні оптимізувати свої запити, щоб протистояти високим витратам під час отримання даних.
BigQuery обробляє важкі обчислювальні операції на основі розділених рівнів обчислення та зберігання, і тому підходить організаціям, які надають перевагу доступності над узгодженістю.
Червоне зміщення Amazon
Розроблений у листопаді 2021 року Amazon Redshift був запущений як повністю кероване хмарне сховище даних, яке може обробляти дані розміром у петабайт. Хоча це не було перше хмарне сховище даних, воно стало першим, яке збільшило частку ринку після широкомасштабного впровадження. Redshift використовує діалект SQL на основі PostgreSQL, який добре відомий багатьом аналітикам у всьому світі, а його архітектура нагадує архітектуру локальних сховищ даних.
З іншого боку, Redshift відрізняється від інших рішень у цьому списку. Його обчислювальний рівень і рівень зберігання не повністю розділені. Ця архітектура значно впливає на продуктивність аналітичних запитів, якщо ви виконуєте багато операцій запису. Тому вам знадобиться власний персонал для оновлення систем із постійним обслуговуванням і оновленнями.
Якщо ви шукаєте чудову узгодженість на рівні рядків, подібну до тієї, що використовується в банківському секторі, Redshift — хороший вибір. Однак це може бути не найкращим вибором, якщо вашій організації потрібно виконувати операції запису та обробки одночасно.
Сніжинка
Хмарне сховище даних Snowflake є єдиним у своєму роді; він повністю керований і працює на AWS, GCP і Azure, на відміну від інших сховищ, профільованих тут, які працюють у своїй хмарі. Snowflake простий у використанні та добре відомий своєю вдосконаленою здатністю трансформувати, виконувати швидкі запити, використовувати високий рівень безпеки та автоматично масштабувати залежно від ваших потреб.
Гнучка кодова база Snowflake дозволяє вам виконувати дії глобальної реплікації даних, як-от зберігання даних у будь-якій хмарі, без перекодування чи вивчення нових навичок.
Snowflake підтримує аналітиків даних усіх рівнів, оскільки не використовує мови програмування Python або R. Він також добре відомий своїм безпечним і стислим сховищем для напівструктурованих даних. Крім того, це дозволяє вам створювати кілька віртуальних сховищ відповідно до ваших потреб, розпаралелюючи та ізолюючи окремі запити, підвищуючи їх продуктивність. Ви можете взаємодіяти зі Snowflake за допомогою веб-браузера, командного рядка, платформ аналітики та інших підтримуваних драйверів.
Незважаючи на те, що Snowflake є кращим за його здатність запускати запити, які неможливі з іншими рішеннями, він пропонує найкращі створення інформаційної панелі; вам потрібно закодувати спеціальні функції та підпрограми.
Snowflake популярний серед компаній середнього розміру, яким не потрібно виконувати великі обсяги операцій запису та обробки або узгодженості великих обсягів даних.
База даних SQL Azure
Цей продукт є керованою базою даних як послугою, доступною як розділ Microsoft Azure, платформи хмарних обчислень. Якщо ваша організація використовує бізнес-інструменти Microsoft, це може бути природним вибором для вас.
База даних Azure SQL є важливою для хмарного хостингу з інтерактивною подорожжю користувача від створення серверів SQL до налаштування баз даних. Він також є популярним через його простий у використанні інтерфейс і багато функцій для маніпулювання даними. Крім того, його можна масштабувати, щоб зменшити витрати та оптимізувати продуктивність при низькому використанні.
З іншого боку, він не призначений для великих навантажень даних. Він підходить для робочих навантажень обробки онлайн-транзакцій (OLTP) і обробляє великі обсяги процесів читання та запису торгових центрів.
Цей інструмент стане улюбленим вибором, якщо ваш бізнес має справу з простими запитами та невеликими навантаженнями даних. Однак це не найкращий варіант, якщо ваш бізнес потребує потужних аналітичних засобів.
Лазурний синапс
Цей розділ платформи Azure спрямований на аналітику та поєднує в собі кілька послуг, як-от інтеграція даних, сховище даних і аналітика великих даних. Хоча вона виглядає схожою на базу даних Azure SQL, вона відрізняється.
Аналітику Azure Synapse можна масштабувати для великих таблиць даних на основі її розподілених обчислень. Він покладається на MPP (згаданий на початку, перегляньте його, якщо ви не зрозуміли його) для швидкого виконання великих обсягів складних запитів на кількох вузлах. У Synapse додаткова увага приділяється безпеці та конфіденційності.
Хоча це стандартний варіант для компаній, які вже використовують інструменти Microsoft, його важко інтегрувати з іншими продуктами, окрім сховищ даних інших компаній. Сервіс може час від часу працювати з помилками, оскільки він постійно оновлюється.
Azure Synapse розроблено для онлайн-аналітичної обробки, а отже, найкраще підходить для обробки великих наборів даних у режимі реального часу. Ви можете розглянути можливість використання Azure Synapse через SQL, якщо обсяг даних вашого сховища перевищує один терабайт
Вогнеблискавка
Поки ще новачок у цій сфері. Firebolt стверджує, що це сховище майбутнього покоління, що працює в 182 рази швидше, ніж системи на основі SQL. Firebolt швидкий, оскільки використовує нові методи аналізу та стиснення даних.
Під час виконання запитів він отримує доступ до невеликих діапазонів даних за допомогою індексів, на відміну від інших сховищ даних, які використовують цілі розділи та сегменти, звільняючи пропускну здатність вашої мережі. Він масштабований і може запитувати великі набори даних із вражаючою швидкістю.
Незважаючи на те, що він є новим на ринку, він не інтегрується з усією екосистемою (яка є великою) бізнес-платформ і інструментів розвідки. Однак проблему легко вирішити за допомогою спеціального інструменту вилучення, перетворення та завантаження (ETL) для передачі даних до сховища та зі сховища.
Сховище та обчислювальні потужності Firebolt розділені, що робить його економним для великих і малих установ. Це найкраще для компаній, яким потрібна швидка аналітика, хоча потрібні досвідчені власні аналітики даних.
Вибір правильного хмарного сховища даних
Якщо вам потрібне хмарне сховище даних і ви хочете мати хороше сховище, враховуйте розмір вашої організації та те, як ви керуєте даними. Якщо ви володієте невеликою організацією, яка керує невеликими обсягами даних і має невеликі або зовсім відсутні людські ресурси для обробки сектору аналізу даних, наприклад, деякі сайти електронної комерції, ви захочете замість цього вибрати будинок даних, який простий у використанні та економічно ефективний перспективної продуктивності.
З іншого боку, якщо ви керуєте великою організацією, якій потрібен певний набір даних, ви обов’язково зіткнетеся з компромісом. Компроміс детально описується згідно з теоремою CAP, яка стверджує, що будь-які розподілені дані гарантують безпеку, доступність і толерантність до розділів (що означає захист від збою). У більшості випадків кожній організації знадобиться часткова толерантність, залишаючи компроміс між узгодженістю та доступністю.
Тепер ви можете перевірити найнадійніші інструменти інтеграції даних.