Fördelarna med moderna molndatalager
Om du har arbetat i näringslivet, även bara en kort tid, har du säkert stött på behovet att effektivt samla in data från en mängd olika analys- och insiktskällor.
Dessa dataanalyser har haft en betydande inverkan på många organisationers förmåga att generera intäkter och kontrollera kostnader. Det är inte konstigt att mängden data som genereras och analyseras ökar enormt, både i volym och variation.
Denna snabba expansion tvingar datadrivna företag att söka tillförlitliga, skalbara och säkra lösningar för att hantera och analysera sina data. Traditionella databaser klarar inte längre kraven, och det är här molntekniken kommer in.
Med den avancerade molnteknik som finns idag har många viktiga affärsapplikationer, såsom ERP-system, databaser och marknadsföringsverktyg, flyttat till molnet. När affärsdata lagras i molnet behöver företag en sömlös lösning för att hantera all information från olika molnbaserade applikationer. Svaret är molndatalager.
Den här artikeln hjälper dig att förstå konceptet med ett molndatalager och ger en översikt över några av de bästa alternativen. Slutligen kommer vi att gå igenom hur du väljer den lösning som passar bäst för din organisation.
En snabb historisk genomgång av molndatalager
Som med alla tekniska områden är det viktigt att förstå bakgrunden för att verkligen förstå tekniken. Det gäller även för att förstå hur molndatalager fungerar.
Enligt Education Ecosystem uppstod datalager under 1980-talet. Deras syfte var att underlätta dataflödet från operativa system till beslutsstödsystem (DSS). De tidiga versionerna krävde mycket redundans, och många organisationer behövde flera DSS-miljöer för att hantera alla användare. DSS-miljöerna använde samma data, men datainsamling, rensning och integration behövde ofta göras om.
I takt med att datalager blev effektivare utvecklades de från traditionella BI-plattformar för informationsstöd till omfattande analysarkitekturer som stödjer en mängd olika applikationer, inklusive resultathantering och prestationsanalys.
Under åren har det gjorts stora framsteg som har ökat värdet för företag. De senaste datadrivna lagren (EWD) ger tillgång till data i realtid och maskininlärningsinsikter. Detta ligger dock utanför ramen för det här inlägget.
Vad är ett molndatalager?
Om du vill implementera intelligens i din affärsinfrastruktur är ett datalager en central del av din arkitektur. Till skillnad från vanliga databaser är datalager optimerade för analytiska frågor på stora datamängder. Databaser är ofta transaktionsbearbetningssystem.
Ett molndatalager är en databas som erbjuds som en hanterad tjänst i ett publikt moln, och den är optimerad för skalbar BI och analys. Man kan också se det som en samling aktuell och tidigare information.
Det finns många molndatalager att välja mellan, och varje lösning erbjuder sin egen uppsättning tjänster. Det finns dock några vanliga funktioner som du kan förvänta dig att hitta i alla dessa plattformar: datalagring och hantering, automatiska programvaruuppdateringar och flexibel kapacitetshantering som smidigt ökar eller minskar ditt datautrymme.
Viktiga funktioner
- Massivt parallell bearbetning (MPP) – Den här funktionen finns i molndatalager som stödjer big data-projekt. MPP möjliggör snabba frågor vid bearbetning av stora datavolymer. MPP använder flera servrar som körs parallellt för att fördela bearbetnings-, in- och utmatningsbelastningar.
- Kolumnlagring – Denna funktion är ekonomiskt flexibel när det gäller analys. Kolumndata lagrar processdata i kolumner istället för rader, vilket gör det snabbare att aggregera frågor, till exempel vid rapportering.
Fördelar
Molndatalager är viktiga för moderna företag på grund av deras förmåga att tillhandahålla analyser och affärsinsikter. Dessa insikter förbättrar verksamheten, ger bättre kundservice och ger företaget en konkurrensfördel. Här är några fördelar med att använda molndatalager:
Leverantörer av molndatalager
Nu när du har en grundläggande förståelse för molndatalager kan du börja välja den lösning som passar bäst för dina behov. Listan nedan är inte rangordnad, men vi börjar med de leverantörer som har den mest avancerade tekniska kompetensen.
Google BigQuery
BigQuery, som utvecklats av Google, är ett helt hanterat, serverlöst datalager som automatiskt skalas för att möta dina lagrings- och beräkningsbehov. Precis som andra Google-produkter erbjuder det kraftfulla analysfunktioner och är kostnadseffektivt. Det är också pålitligt och tillhandahåller flera affärsintelligensverktyg som kan användas för att samla in insikter och göra korrekta förutsägelser. BigQuery passar bra för komplexa aggregeringar på stora datamängder tack vare dess kolumnbaserade lagring.
Google vill inte att du ska hantera din lagerinfrastruktur. Därför döljer BigQuery den underliggande hårdvaran, noderna, databasen och konfigurationsdetaljerna. För att komma igång snabbt behöver du bara skapa ett konto hos Google Cloud Platform (GCP), ladda upp en tabell och köra en fråga.
Du kan också använda BigQuerys kolumnära och ANSI SQL-databaser för att analysera petabyte med data i hög hastighet. Kapaciteten sträcker sig till att hantera rumsanalys med SQL och BigQuery GIS. Du kan även snabbt skapa och köra maskininlärningsmodeller (ML) på semi- eller storskalig strukturerad data med hjälp av enkel SQL och BigQuery ML. Dessutom kan du använda BigQuery BI Engine för att skapa interaktiva instrumentpaneler i realtid.
För att dra full nytta av BigQuerys dataanalysfunktioner behöver du goda kunskaper i SQL, precis som med andra datalager. Det är också kostnadseffektivt. Priset beror dock på kodkvalitet (du betalar för bearbetningshastighet och lagring), så du måste optimera dina frågor för att undvika höga kostnader när du hämtar data.
BigQuery hanterar tunga beräkningsoperationer baserat på separata beräknings- och lagringsskikt, vilket gör det till ett bra val för organisationer som prioriterar tillgänglighet framför konsekvens.
Amazon Redshift
Amazon Redshift lanserades i november 2021 och är ett helt hanterat molndatalager som kan hantera data i petabyteskala. Även om det inte var det första molndatalagret, blev det snabbt marknadsledande efter en omfattande användning. Redshift använder en SQL-dialekt baserad på PostgreSQL, som är välkänd av många analytiker globalt, och dess arkitektur liknar den hos lokala datalager.
Nackdelen med Redshift är att det skiljer sig från andra lösningar i den här listan. Dess data- och lagringsskikt är inte helt separerade. Den här arkitekturen påverkar prestandan av analytiska frågor om du gör många skrivoperationer. Därför kan du behöva en intern personal för att kontinuerligt underhålla och uppdatera systemet.
Om du behöver hög konsistens på radnivå, som i banksektorn, är Redshift ett bra val. Men det kanske inte är det bästa alternativet om din organisation behöver utföra skriv- och bearbetningsoperationer samtidigt.
Snowflake
Snowflake är ett unikt molndatalager. Det är helt hanterat och körs på AWS, GCP och Azure, till skillnad från andra lösningar som körs i sina egna moln. Snowflake är användarvänligt och känt för sin avancerade förmåga att transformera, utföra snabba frågor, ge hög säkerhet och automatiskt skala efter behov.
Snowflakes flexibla kodbas låter dig utföra globala datareplikeringar och lagra data i valfritt moln utan att behöva skriva om koden eller lära sig nya färdigheter.
Snowflake passar dataanalytiker på alla nivåer eftersom det inte använder programmeringsspråken Python eller R. Det är även känt för säker och komprimerad lagring för semi-strukturerad data. Dessutom kan du skapa flera virtuella lager baserat på dina behov och samtidigt parallellisera och isolera enskilda frågor, vilket förbättrar prestandan. Du kan interagera med Snowflake via en webbläsare, kommandoraden, analysplattformar och andra drivrutiner som stöds.
Även om Snowflake är ett bra alternativ för att köra frågor som inte är möjliga med andra lösningar, erbjuder det inte färdiga instrumentpaneler. Du behöver alltså koda egna funktioner och rutiner.
Snowflake är populärt bland medelstora företag som inte behöver utföra stora volymer av skriv- och bearbetningsoperationer eller som behöver konsistens över stora datavolymer.
Azure SQL-databas
Den här produkten är en hanterad databastjänst som är en del av Microsoft Azure-molnplattformen. Om din organisation använder Microsofts affärsverktyg kan det här vara ett naturligt val.
Azure SQL-databas är populärt för molnbaserad hosting. Det erbjuder ett intuitivt gränssnitt som gör det enkelt att skapa SQL-servrar och konfigurera databaser. Det är också skalbart för att minska kostnaderna och optimera prestandan vid låg användning.
Nackdelen är att det inte är designat för stora datamängder. Det passar bättre för OLTP-arbetsbelastningar (Online Transaction Processing) och hanterar stora volymer av läs- och skrivprocesser i köpcentrum.
Det här verktyget är ett bra alternativ om ditt företag hanterar enkla frågor och små datamängder. Men det är inte det bästa valet om ditt företag behöver stor analytisk beräkningskraft.
Azure Synapse
Denna del av Azure-plattformen är inriktad på analys och kombinerar flera tjänster, såsom dataintegration, datalagring och analys av stora datamängder. Även om det kan verka likt Azure SQL-databasen är det annorlunda.
Azure Synapse Analytics är skalbart för stora datatabeller tack vare dess distribuerade beräkningskapacitet. Det använder MPP (som nämndes tidigare) för att snabbt köra stora volymer av komplexa frågor över flera noder. Med Synapse läggs extra fokus på säkerhet och integritet.
Även om det är ett standardval för företag som redan använder Microsoft-verktyg kan det vara svårt att integrera med datalager från andra företag. Tjänsten kan ibland vara buggig eftersom den ständigt uppdateras.
Azure Synapse är designat för analytisk bearbetning online och passar bäst för bearbetning av stora datamängder i realtid. Du kan överväga att använda Azure Synapse istället för SQL om dina lagerdata är större än en terabyte.
Firebolt
Firebolt är ett relativt nytt alternativ på marknaden. Företaget hävdar att Firebolt presterar 182 gånger snabbare än SQL-baserade system. Firebolt är snabbt eftersom det använder ny teknik för dataanalys och komprimering.
Under frågor får Firebolt tillgång till små dataintervall med hjälp av index. Detta skiljer sig från andra datalager som använder hela partitioner och segment, vilket frigör nätverkets bandbredd. Det är skalbart och kan söka efter stora datamängder med imponerande hastigheter.
Även om det är nytt på marknaden är det ännu inte helt integrerat med hela ekosystemet av affärsplattformar och intelligensverktyg. Det kan dock enkelt lösas med ett specifikt ETL-verktyg (Extract, Transform, Load) för att överföra data till och från lagret.
Firebolts lagrings- och beräkningsresurser är åtskilda, vilket gör det ekonomiskt för både stora och små institutioner. Det är bäst för företag som behöver snabba analyser, men det kräver också erfarna interna dataanalytiker.
Hur man väljer rätt molndatalager
När du ska välja ett molndatalager bör du överväga storleken på din organisation och hur du hanterar data. Om du har en liten organisation som hanterar små datamängder och har få eller inga personalresurser för dataanalys, till exempel en e-handelsplats, kan du välja ett användarvänligt och kostnadseffektivt datalager i stället för att tänka på framtida möjligheter.
Om du å andra sidan driver en stor organisation med särskilda databehov kommer du sannolikt att behöva göra en avvägning. Denna avvägning beskrivs mer detaljerat av CAP-teoremet, som säger att all distribuerad data garanterar säkerhet, tillgänglighet och partitionstolerans (skydd mot fel). I de flesta fall behöver varje organisation partiell tolerans, vilket innebär en avvägning mellan konsekvens och tillgänglighet.
Du kan nu undersöka några av de mest pålitliga verktygen för dataintegrering.