Якщо ви хоч трохи працювали в бізнесі, то, напевно, стикалися з необхідністю ефективно отримувати та аналізувати дані з різноманітних джерел.
Аналітика даних суттєво вплинула на прибутки багатьох компаній та дозволила оптимізувати витрати. Не варто дивуватися кількості даних, що генеруються та обробляються, адже їх обсяги та різноманітність постійно зростають.
Такий стрімкий ріст спонукає компанії, орієнтовані на дані, використовувати надійні, масштабовані та безпечні рішення для аналізу та керування інформацією. Традиційні бази даних вже не справляються з цими вимогами, і тут на допомогу приходять хмарні технології.
Завдяки розвитку сучасних хмарних технологій, багато важливих бізнес-додатків, таких як системи планування ресурсів підприємства (ERP), бази даних та маркетингові інструменти, перемістилися в хмару. Зберігаючи бізнес-дані в хмарі, компаніям потрібне рішення, яке безперешкодно об’єднує всю інформацію з різних хмарних додатків. Таким рішенням є хмарне сховище даних.
Ця стаття допоможе вам розібратися з поняттям хмарного сховища даних та ознайомить з деякими з найкращих рішень на ринку. Насамкінець, ми розглянемо, як вибрати найбільш підходяще рішення для вашої організації.
Коротка історія хмарних сховищ даних
Для глибшого розуміння будь-якої технології важливо знати, чому вона виникла. Це стосується і хмарних сховищ даних.
За даними Education Ecosystem, перші сховища даних з’явилися в 1980-х роках. Їхньою метою було спростити передачу даних з операційних систем до систем підтримки прийняття рішень (DSS). Ранні версії вимагали значного резервування, і багатьом організаціям доводилося створювати кілька середовищ DSS для обслуговування різних користувачів. Хоча середовища DSS використовували одні й ті ж дані, процеси збору, очищення та інтеграції часто повторювалися.
З часом, коли сховища даних ставали ефективнішими, вони еволюціонували від інструментів інформаційної підтримки традиційних платформ бізнес-аналітики (BI) до масштабних аналітичних архітектур, що підтримують різноманітні додатки, такі як управління продуктивністю та аналітика ефективності.
За останні роки спостерігається стрімкий прогрес у наданні додаткових цінностей підприємствам за допомогою сучасних керованих даними сховищ (EWD), які забезпечують доступ до даних у реальному часі та використовують можливості машинного навчання. Однак, ця тема виходить за рамки даної статті.
Що таке хмарне сховище даних
Якщо ви плануєте використовувати аналітику в своїй бізнес-інфраструктурі, то сховище даних є ключовим компонентом вашої архітектури. На відміну від звичайних баз даних, сховища даних створені для оптимальної обробки аналітичних запитів до великих масивів даних. Бази даних, як правило, використовуються для обробки транзакцій.
Хмарне сховище даних – це база даних, що надається як керована послуга в публічній хмарі та оптимізована для масштабованої бізнес-аналітики. Можна також розглядати її як набір поточної та історичної інформації.
Існує багато хмарних сховищ даних, і кожне з них пропонує свій набір послуг. Однак є деякі загальні характеристики, які притаманні всім цим платформам: зберігання та управління даними, автоматичне оновлення програмного забезпечення та гнучке управління обчислювальними ресурсами, що дозволяє легко масштабувати обсяги даних.
Ключові особливості
- Масова паралельна обробка (MPP) – ця функція доступна в хмарних сховищах даних, які підтримують проекти з великими даними. Вона дозволяє використовувати високопродуктивні запити при роботі зі значними обсягами даних. MPP передбачає використання кількох серверів, які працюють паралельно, розподіляючи обробку, введення та виведення даних.
- Стовпцеве сховище даних – ця функція забезпечує економічну ефективність під час аналітичної обробки. Дані в стовпцях зберігаються у вигляді стовпців, а не рядків, що пришвидшує агрегацію запитів, наприклад, при створенні звітів.
Переваги
Хмарні сховища даних відіграють важливу роль для сучасного бізнесу, оскільки дозволяють отримувати аналітичні дані та проводити дослідження, які покращують роботу та підвищують якість обслуговування клієнтів, надаючи вашому бізнесу конкурентну перевагу. Ось деякі з переваг використання хмарних сховищ даних:
Постачальники хмарних сховищ даних
Тепер, коли ви ознайомилися з концепцією хмарних сховищ даних, ви можете вибрати рішення, яке найкраще відповідає вашим потребам. Хоча перелік нижче не є рейтингом, ми почнемо з тих, хто має найвищі технічні показники.
Google BigQuery
BigQuery, розроблений Google, є повністю керованим безсерверним сховищем даних, яке автоматично масштабується відповідно до ваших потреб у зберіганні та обробці. Як і інші продукти Google, він пропонує потужні аналітичні можливості та є економічно вигідним. Він також є надійним та пропонує декілька інструментів бізнес-аналітики, які можна використовувати для отримання інформації та прогнозування. BigQuery добре підходить для обробки складних агрегацій великих масивів даних після їх зберігання у стовпцевому форматі.
Google не хоче, щоб ви займалися управлінням інфраструктурою свого сховища, тому BigQuery приховує деталі апаратного забезпечення, вузлів, бази даних та конфігурації. Щоб швидко почати 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 розширені для просторового аналізу за допомогою SQL та BigQuery GIS. Крім того, ви можете швидко створювати та запускати моделі машинного навчання (ML) на структурованих даних за допомогою простого SQL та BigQuery ML. Також ви можете використовувати інтерактивні інформаційні панелі в реальному часі за допомогою BigQuery BI Engine.
Щоб ефективно використовувати аналітичні можливості BigQuery, необхідно мати хороші знання SQL, як і в випадку з іншими сховищами даних. BigQuery є економічно вигідним рішенням, але ціна залежить від якості коду (ви платите за швидкість обробки та зберігання). Тому для оптимізації витрат, потрібно оптимізувати запити.
BigQuery обробляє складні обчислювальні операції на основі розділених рівнів обчислення та зберігання, і тому підходить організаціям, які надають перевагу доступності над узгодженістю.
Amazon Redshift
Розроблений у листопаді 2021 року, Amazon Redshift був запущений як повністю кероване хмарне сховище даних, здатне обробляти дані розміром у петабайти. Хоча це не було перше хмарне сховище даних, воно швидко набуло популярності та збільшило свою частку ринку. Redshift використовує діалект SQL на основі PostgreSQL, який добре знайомий багатьом аналітикам, а його архітектура схожа на архітектуру локальних сховищ даних.
З іншого боку, Redshift відрізняється від інших рішень в цьому списку. Його обчислювальний рівень і рівень зберігання не є повністю розділеними. Ця архітектура може вплинути на продуктивність аналітичних запитів, якщо ви виконуєте багато операцій запису. Тому для постійного обслуговування та оновлення систем вам знадобиться власний штат.
Якщо вам потрібна висока узгодженість на рівні рядків, як у банківському секторі, Redshift – хороший вибір. Однак, це може бути не найкращим рішенням, якщо вашій організації необхідно виконувати операції запису та обробки одночасно.
Snowflake
Хмарне сховище даних Snowflake є унікальним. Воно є повністю керованим та працює на AWS, GCP та Azure, на відміну від інших сховищ, що працюють у власних хмарах. Snowflake є простим у використанні та добре відоме своєю здатністю трансформувати, виконувати швидкі запити, забезпечувати високий рівень безпеки та автоматично масштабуватися.
Гнучка кодова база Snowflake дозволяє виконувати глобальну реплікацію даних, наприклад, 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. Воно також відоме своїм безпечним та стислим зберіганням напівструктурованих даних. Крім того, воно дозволяє створювати кілька віртуальних сховищ відповідно до ваших потреб, розпаралелюючи та ізолюючи окремі запити, що підвищує їхню продуктивність. Ви можете взаємодіяти зі Snowflake за допомогою веб-браузера, командного рядка, аналітичних платформ та інших підтримуваних драйверів.
Хоча Snowflake є гарним рішенням для швидкого виконання запитів, для створення інформаційних панелей вам знадобиться кодувати спеціальні функції та підпрограми.
Snowflake популярний серед компаній середнього розміру, яким не потрібно виконувати великі обсяги операцій запису та обробки або підтримувати узгодженість великих обсягів даних.
База даних SQL Azure
Цей продукт є керованою базою даних як послугою, що є частиною платформи хмарних обчислень Microsoft Azure. Якщо ваша організація використовує бізнес-інструменти Microsoft, це може бути для вас природним вибором.
База даних Azure SQL є важливим компонентом хмарного хостингу, що пропонує інтерактивний інтерфейс для створення серверів SQL та налаштування баз даних. Він також популярний завдяки простоті використання та набору функцій для маніпулювання даними. Крім того, він є масштабованим, що дозволяє зменшити витрати та оптимізувати продуктивність за низького рівня використання.
З іншого боку, він не призначений для обробки великих обсягів даних. Він підходить для робочих навантажень обробки онлайн-транзакцій (OLTP) та може обробляти великі обсяги процесів читання та запису.
Цей інструмент стане гарним вибором, якщо ваш бізнес працює з простими запитами та невеликими навантаженнями даних. Однак це не найкращий варіант, якщо вашому бізнесу потрібні потужні аналітичні інструменти.
Azure Synapse
Цей розділ платформи Azure призначений для аналітики та поєднує в собі кілька послуг, таких як інтеграція даних, сховище даних та аналітика великих даних. Хоча він виглядає схожим на базу даних Azure SQL, між ними є відмінності.
Аналітику Azure Synapse можна масштабувати для обробки великих таблиць даних на основі розподілених обчислень. Вона використовує MPP (згадану на початку статті) для швидкого виконання складних запитів на декількох вузлах. У Synapse особлива увага приділяється безпеці та конфіденційності.
Хоча це стандартний варіант для компаній, які вже використовують інструменти Microsoft, його складно інтегрувати з продуктами інших компаній, окрім їхніх сховищ даних. Сервіс може іноді працювати з помилками, оскільки постійно оновлюється.
Azure Synapse призначений для обробки онлайн-аналітики, а отже, найкраще підходить для обробки великих масивів даних у режимі реального часу. Якщо обсяг даних вашого сховища перевищує один терабайт, варто розглянути Azure Synapse через SQL.
Firebolt
Firebolt – відносно нове рішення на ринку. Компанія стверджує, що це сховище даних наступного покоління, яке працює у 182 рази швидше, ніж системи на основі SQL. Firebolt є швидким завдяки використанню нових методів 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, зменшуючи навантаження на вашу мережу. Він є масштабованим та може обробляти великі набори даних зі значною швидкістю.
Хоча це новий продукт, він ще не інтегрований з усією екосистемою бізнес-платформ та інструментів розвідки. Проте цю проблему легко вирішити за допомогою спеціального інструменту вилучення, перетворення та завантаження (ETL) для передачі даних до та зі сховища.
Сховище та обчислювальні потужності Firebolt розділені, що робить його економічним для великих та малих установ. Це найкращий варіант для компаній, яким потрібна швидка аналітика, але при цьому потрібні досвідчені аналітики даних.
Вибір правильного хмарного сховища даних
Якщо вам потрібне хмарне сховище даних, і ви хочете вибрати найкраще рішення, враховуйте розмір вашої організації та способи управління даними. Якщо ви керуєте невеликою організацією з невеликими обсягами даних та невеликою кількістю персоналу для обробки аналітичних даних (наприклад, невеликий інтернет-магазин), то вам краще підійде просте у використанні та економічно ефективне рішення.
Якщо ви керуєте великою організацією, якій потрібен певний набір даних, ви, ймовірно, зіткнетеся з компромісом. Цей компроміс детально описується в теоремі CAP, яка стверджує, що будь-які розподілені дані гарантують безпеку, доступність та толерантність до розділів (тобто захист від збою). В більшості випадків кожній організації потрібна часткова толерантність, залишаючи вибір між узгодженістю та доступністю.
Тепер ви можете ознайомитися з найнадійнішими інструментами інтеграції даних.