Acest articol oferă exemple și sfaturi practice pentru a te ajuta să decizi dacă migrarea către un depozit de date în cloud este potrivită pentru organizația ta.
Ce este un depozit de date în cloud?
Un depozit de date în cloud este o bază de date stocată ca serviciu gestionat într-un cloud public, optimizată pentru BI scalabil și analize.
De ce este important
Depozitele de date au fost, timp de decenii, piloni ai analizelor și rapoartelor la nivel enterprise. Totuși, ele nu au fost concepute pentru a face față creșterii explozive a volumului de date din prezent sau pentru a răspunde nevoilor mereu schimbătoare ale utilizatorilor finali.
Cu depozitele de date în cloud, nu mai ești limitat de centrele de date fizice și poți să-ți scalezi dinamic depozitele pentru a răspunde rapid bugetelor și cerințelor de business în schimbare. La fel ca un depozit de date tradițional, un depozit de date în cloud stochează informații dintr-o varietate de surse disparate, precum IoT, CRM, sisteme financiare și multe altele.
Pentru că datele dintr-un depozit de date în cloud sunt foarte structurate și unificate, acestea sunt gata să susțină o gamă largă de cazuri specifice de business intelligence și analize.
Caracteristici cheie
- Procesare paralelă masivă (MPP): Depozitele de date în cloud care susțin proiecte de big data folosesc arhitecturi MPP pentru a oferi interogări de înaltă performanță pe volume mari de date. Arhitecturile MPP constau din mai multe servere care rulează în paralel pentru a distribui încărcarea procesării și a operațiunilor de input/output (I/O).
- Depozite de date pe coloane: Depozitele MPP sunt, de obicei, stocate pe coloane — cea mai flexibilă și economică soluție pentru analize. Bazele de date columnare stochează și procesează datele pe coloane, nu pe rânduri, ceea ce face ca interogările agregate, tipul cel mai frecvent folosit în rapoarte, să ruleze mult mai rapid.
Ghid de comparație: Cele mai bune depozite de date în cloud
Arhitecturile cloud moderne combină trei elemente esențiale: puterea depozitelor de date, flexibilitatea platformelor Big Data și elasticitatea cloud-ului — la o fracțiune din costul soluțiilor tradiționale. Dar care soluție este potrivită pentru tine și afacerea ta?
Descarcă eBook-ul pentru a vedea o comparație directă între cei mai importanți furnizori: Amazon vs. Azure vs. Google vs. Snowflake.
Beneficiile unui depozit de date în cloud
Depozitul de date în cloud a devenit un element esențial al stack-ului modern de date. Arhitecturile cloud combină puterea depozitelor de date, flexibilitatea platformelor Big Data și elasticitatea cloud-ului — la o fracțiune din costul soluțiilor tradiționale. Mai jos analizăm avantajele în ceea ce privește performanța, scalabilitatea și costurile atunci când implementezi un depozit de date în cloud comparativ cu un depozit tradițional.
Informații mai rapide: Un depozit de date în cloud oferă capacități de calcul mai puternice și permite analize în timp real folosind date din surse diverse, mult mai rapid decât un depozit de date on-premises. Astfel, utilizatorii de business pot accesa informații mai bune, mai repede.
Scalabilitate: Un depozit de date în cloud oferă stocare imediată și practic nelimitată, ușor de extins pe măsură ce nevoile tale de stocare cresc. Creșterea capacității de stocare în cloud nu necesită achiziția de hardware suplimentar, așa cum se întâmplă la un depozit on-premises, și costul este mult mai mic.
Reducerea cheltuielilor operaționale: Menținerea unui depozit de date on-premises implică o cameră dedicată cu hardware scump și personal specializat pentru supraveghere, upgrade manual și rezolvarea problemelor. Un depozit de date în cloud nu necesită hardware fizic sau spațiu de birou alocat, ceea ce reduce semnificativ costurile operaționale.
Automatizarea depozitului de date în cloud
Unele platforme moderne de integrare a datelor automatizează întregul ciclu de viață al depozitului de date, pentru a accelera disponibilitatea datelor pregătite pentru analiză. Iar o abordare bazată pe modele ajută inginerii de date să proiecteze, să implementeze, să gestioneze și să catalogueze depozite de date în cloud construite pentru scopuri specifice, mult mai rapid decât soluțiile tradiționale.
Acest scurt material video de mai jos descrie conceptele cheie și beneficiile automatizării depozitelor de date.
Diagrama de mai jos evidențiază 3 factori-cheie ai productivității unui depozit de date agil:
- Ingestie și actualizări de date în timp real: O soluție simplă și universală pentru a prelua continuu datele din organizația ta în depozitele de date populare din cloud, în timp real.
- Flux de lucru automatizat: O abordare bazată pe modele pentru a perfecționa continuu operațiunile depozitului de date.
- Date de încredere, pregătite pentru enterprise: Un catalog de date inteligent la scară enterprise, pentru a partaja în siguranță marturile tale de date.
Furnizori de depozite de date în cloud
Există multe platforme populare de depozite de date în cloud din care poți alege, inclusiv Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure, Snowflake și altele — și tot atâtea considerații importante atunci când decizi care soluție este potrivită pentru organizația ta.
Deși multe dintre platformele populare oferă capabilități similare, vei observa diferențe semnificative în ceea ce privește prețurile, scalabilitatea, arhitectura, caracteristicile de securitate, viteza și alți factori.
Mai jos comparăm cei patru furnizori principali pentru mediul enterprise:
Amazon vs. Azure vs. Google vs. Snowflake
Amazon Redshift: Primul depozit de date în cloud adoptat pe scară largă
Timp de mulți ani, depozitele de date erau disponibile doar ca soluții on-premises. Apoi, în noiembrie 2012, Amazon Web Services (AWS) a lansat Redshift, un serviciu de depozit de date în cloud, complet gestionat, la scară de petabytes. Deși nu a fost primul depozit de date bazat pe cloud, a fost primul care a câștigat cote de piață prin adoptare.
Dialectul SQL al Redshift se bazează pe PostgreSQL, cunoscut și bine înțeles de analiști din întreaga lume, și utilizează o arhitectură familiară multor utilizatori de depozite de date on-premises.
Poți începe cu doar câțiva gigabytes de date și să scalezi până la petabytes. Aceasta îți permite să obții noi perspective din datele despre afacerea și clienții tăi.
Primul pas pentru crearea unui depozit de date Redshift este lansarea unui set de noduri, numit cluster Amazon Redshift. După ce îți creezi clusterul, încarci setul de date și apoi rulezi interogările pentru analiză.
Indiferent de dimensiunea setului de date, Amazon Redshift oferă performanțe rapide la interogări, utilizând instrumente familiare bazate pe SQL și aplicații de business intelligence.
Microsoft Azure Synapse Analytics: Duce SQL dincolo de depozitele de date
Azure Synapse Analytics este un serviciu mai nou de analiză, care reunește depozitele de date enterprise și analizele Big Data. Îți oferă libertatea de a interoga datele folosind fie resurse serverless on-demand, fie resurse provisionate. Azure Synapse oferă o experiență unificată pentru a prelua, pregăti, gestiona și furniza date pentru nevoile tale de business intelligence (BI) și machine learning (ML).
La baza Azure Synapse se află un motor de procesare SQL distribuit, nativ în cloud, construit pe fundația SQL Server, pentru a susține cele mai solicitante sarcini de depozit de date enterprise. Similar altor soluții cloud MPP, Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) separă stocarea de calcul, facturând fiecare componentă separat.
Azure Synapse stochează datele din tabele relaționale folosind stocare columnară și abstractizează mașinile fizice, reprezentând puterea de calcul prin unități de depozit de date (DWU – Data Warehouse Units). Aceasta permite utilizatorilor să scaleze resursele de calcul rapid și fără întreruperi, după cum este necesar.
Azure Synapse Analytics își propune să unifice diferite tipuri de sarcini de analiză, cum ar fi depozitele de date, lacurile de date și machine learning, într-o interfață unică pentru utilizator (UI). Combinația dintre motorul SQL, Apache Spark cu Azure Data Lake Storage (ADLS) și Azure Data Factory oferă utilizatorilor opțiunea de a controla atât depozitele de date/lacurile de date, cât și pregătirea datelor pentru sarcinile de ML.
Azure Synapse permite scalarea depozitului de date atât vertical, cât și orizontal:
- Vertical – prin schimbarea nivelului de serviciu sau plasarea bazei de date într-un elastic pool.
- Orizontal – prin adăugarea de unități suplimentare de depozit de date (DWU).
Google BigQuery: O soluți serverless
BigQuery este un depozit de date complet gestionat și serverless, care se scalează automat pentru a corespunde nevoilor tale de stocare și putere de calcul. Google nu se așteaptă să gestionezi infrastructura depozitului tău de date, motiv pentru care BigQuery ascunde multe dintre detaliile legate de hardware, baze de date, noduri și configurații. Elasticitatea sa funcționează automat, imediat ce este utilizat. Iar pentru a începe, tot ce trebuie să faci este să creezi un cont pe Google Cloud Platform (GCP), să încarci un tabel și să rulezi o interogare — Google se ocupă de restul.
Cu BigQuery, beneficiezi de o bază de date columnară, compatibilă cu ANSI SQL, capabilă să analizeze date de la terabytes până la petabytes cu viteze incredibile. De asemenea, BigQuery permite analize spațiale folosind SQL cunoscut, prin BigQuery GIS. În plus, poți crea rapid și operaționaliza modele de ML pe date structurate sau semi-structurate la scară mare, folosind SQL simplu cu BigQuery ML, și poți susține dashboard-uri interactive în timp real cu BigQuery BI Engine.
Arhitectura BigQuery este compusă din mai multe componente:
- Borg – componenta de calcul
- Colossus – stocarea distribuită
- Jupiter – rețeaua
- Dremel – motorul de execuție
Snowflake Cloud Data Warehouse: Primul depozit de date multi-cloud
Snowflake este un depozit de date în cloud, complet gestionat și bazat pe arhitectura MPP, care rulează pe AWS, GCP și Azure. Spre deosebire de celelalte depozite de date prezentate aici, Snowflake este singura soluție care nu rulează pe propriul său cloud. Cu o bază de cod comună și interschimbabilă, Snowflake oferă replicare globală a datelor, ceea ce înseamnă că poți muta datele în orice cloud, în orice regiune — fără a fi nevoie să rescrii aplicațiile sau să înveți noi abilități.
Ca utilizator Snowflake, poți porni cât de multe depozite virtuale (virtual warehouses) ai nevoie, pentru a paraleliza și izola performanța fiecărei interogări. Snowflake permite concurență foarte mare prin separarea stocării de calcul, asigurând că mai multe depozite pot accesa simultan aceeași sursă de date.
Poți interacționa cu depozitul de date Snowflake printr-un browser web, linia de comandă, o platformă de analiză sau prin driverele suportate de Snowflake, cum ar fi ODBC, JDBC și altele. Platforma suportă procesare relațională conformă ACID și oferă suport nativ pentru formatele de tip document store, cum ar fi JSON, Avro, ORC (Optimized Row Columnar), Parquet și XML.
Întrebări frecvente (FAQs)
Indiferent de soluția de depozit de date în cloud pe care o alegi pentru afacerea ta, ține cont că migrarea poate avea câteva obstacole. Data scientist-ii și analiștii de business ar putea să fie nevoiți să își ajusteze fluxurile de raportare, iar performanța inițială poate fi mai scăzută decât în cazul depozitului de date on-premises.
Gestionarea unui depozit de date în cloud poate fi, de asemenea, o provocare pentru anumite echipe IT, deoarece procesele tradiționale de încărcare a datelor și ETL pot fi greoaie, consumatoare de timp și predispuse la erori.
Pentru a facilita tranziția organizației tale, există soluții care minimizează costurile și complexitatea operațională a migrării.
AWS oferă platforme de cloud computing și API-uri on-demand, pe bază de plată pe utilizare. Amazon Redshift este un serviciu de depozit de date în cloud, complet gestionat, la scară de petabytes.
Snowflake este un depozit de date MPP complet gestionat, care rulează pe AWS, GCP și Azure. AWS oferă un pachet de servicii de cloud computing, inclusiv putere de calcul, stocare de baze de date și livrare de conținut.
Susă articol: Qlik blog.
Pentru informații despre Qlik™, clic aici: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, clic aici: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, clic aici: QQblog !