Om du har tillbringat ens en kort tid i ett företag kan du ha stött på behovet av att effektivt samla in data från olika analys- och insiktskällor.
Dessa dataanalyser har intensivt påverkat många organisationers intäktsgenerering och kostnadsbegränsning. Men du bör inte bli förvånad över mängden data som genereras och analyseras när dess antal och typer exploderar.
Denna explosion driver datadrivna företag att använda tillförlitliga, skalbara och säkra lösningar för att analysera och hantera data. Systemens krav överträffar den traditionella databasens möjligheter, och det är där molntekniken kommer in.
Och med den avancerade moderna molntekniken har många viktiga affärsapplikationer som ERP (Enterprise Resource Planning), databaser och marknadsföringsverktyg migrerat till molnet. Medan affärsdata finns i molnet behöver företag en lösning som sömlöst lagrar all data från olika molnbaserade appar. Lösningen är molnets datalager.
Den här artikeln hjälper dig att förstå ett molndatalager och lista några av de bästa. Och avslutningsvis, förklara hur du väljer den bästa för din organisation.
Innehållsförteckning
En kort historik om molndatamolndatalager
Som med alla tekniska domäner måste du förstå varför den finns för att verkligen förstå den. Denna konvention gäller för att förstå driftmodellen för molndatalagret.
Enligt Education Ecosystem kom datalager först på 1980-talet och syftade till att hjälpa dataflödet från operativsystem till beslutsstödssystem (DSS). De tidiga versionerna krävde en stor mängd redundans, och många organisationer var tvungna att ha flera DSS-miljöer för att betjäna flera användare. DSSs miljöer använder samma data. Men insamlingen, städningen och integrationen upprepades ofta.
När datalagren ökade effektiviteten utvecklades de från informationsstödjande traditionella BI-plattformar till breda analysarkitekturer som stöder olika applikationer som prestationshantering och prestandaanalys.
Under åren har explosiva framsteg gjorts när det gäller att leverera inkrementellt värde till företag med de senaste datadrivna varuhusen (EWD) som ger dataåtkomst i realtid och insikter om maskininlärning. Det är dock utanför ramen för detta inlägg.
Vad är ett Cloud Data Warehouse
Om du vill omfamna intelligens i affärsinfrastruktur är datalagret din arkitekturs kärna. Till skillnad från vanliga databaser är datalager utformade för att erbjuda optimala analytiska frågor på massiva datamängder. Databaser är ofta transaktionsbearbetningssystem.
Ett molndatalager innebär en databas tillgänglig som en hanterad tjänst i ett publikt moln och är optimeringsbar för skalbar BI och analys. Du kan också se det som en samling av aktuell och tidigare information.
Även om många molndatalager är tillgängliga, kommer var och en att erbjuda sin smak av tjänster. Men det finns några vanliga faktorer som du kan förvänta dig att finnas på alla dessa plattformar: datalagring och hantering, automatiska programvaruuppgraderingar och flexibel kapacitetshantering som sömlöst utökar eller minskar dina dataavtryck.
Nyckelfunktioner
- Massively parallel processing (MPP) – Den här funktionen finns i molndatalager som stödjer big data-projekt för att använda högpresterande frågor när man hanterar stora datavolymer. MPP består av flera servrar som körs parallellt för att fördela bearbetnings-, in- och utmatningsbelastningar.
- Kolumndatalager – Den här funktionen uppvisar ekonomisk flexibilitet vid hantering av analyser. Kolumndata lagrar processdata i kolumner istället för rader, vilket gör det snabbare när du aggregerar frågor som i rapportering.
Fördelar
Molndatalager visar deras behov av att finnas i alla moderna företag för sina analyser och affärsinsikter som förbättrar verksamheten och förbättrar kundservicen och ger ditt företag en konkurrensfördel. Här är fördelarna med att använda molndatalager.
Cloud Data Warehouse-leverantörer
Nu när du känner till affären med molndatalager kan du välja rätt för dina behov. Även om dessa listade här inte är rankade i någon speciell ordning, började vi med de med den bästa tekniska expertisen.
Google BigQuery
Utvecklat av Google är BigQuery ett helt hanterat serverlöst datalager som är automatiskt skalbart för att matcha dina lagrings- och datorbehov. Liksom andra Google-produkter erbjuder den kraftfulla analysfunktioner förutom att den är kostnadseffektiv. Den är också pålitlig och erbjuder flera affärsintelligensverktyg som du kan använda för att samla in insikter och göra korrekta förutsägelser. BigQuery passar komplexa aggregationer över massiva datamängder efter dess kolumnbaserade lagring.
Google vill inte låta dig hantera din lagerinfrastruktur, och därför döljer Big Query den underliggande hårdvaran, noderna, databasen och konfigurationsdetaljerna. Och om du vill komma igång snabbt måste du skapa ett konto med Google Cloud Platform (GCP), ladda en tabell och köra en fråga.
Du kan också använda BigQuerys kolumnära och ANSI SQL-databaser för att analysera petabyte med data i snabb hastighet. Dess kapacitet sträcker sig tillräckligt för att rymma rumslig analys med SQL och BigQuery GIS. Du kan också snabbt skapa och köra maskininlärningsmodeller (ML) på semi- eller storskaliga strukturerade data med hjälp av enkel SQL och BigQuery ML. Njut också av en interaktiv instrumentpanel i realtid med hjälp av BigQuery BI-motorn.
För att helt kunna utnyttja BigQuerys dataanalysfunktioner måste du vara väl bevandrad i SQL, precis som med andra datalager. Det är också kostnadseffektivt. Men priset beror på kodkvalitet (du betalar för bearbetningshastighet och lagring), så du måste optimera dina frågor för att motverka höga kostnader när du hämtar data.
BigQuery hanterar tunga beräkningsoperationer baserat på dess separerade beräknings- och lagringslager och passar därför organisationer som prioriterar tillgänglighet framför konsekvens.
Amazon Redshift
Amazon Redshift myntades i november 2021 och lanserades som ett helt hanterat molndatalager som kan hantera data i petabyte-skala. Även om det inte var det första molndatalagret, blev det det första som ökade i marknadsandel efter en storskalig adoption. Redshift använder SQL-dialekt baserad på PostgreSQL, som är välkänt av många analytiker globalt, och dess arkitektur liknar den hos lokala datalager.
På dess nackdel skiljer sig Redshift från andra lösningar i den här listan. Dess data- och lagringsskikt är inte helt separata. Denna arkitektur påverkar avsevärt prestandan för analytiska frågor om du gör många skrivoperationer. Därför behöver du en intern personal för att uppdatera systemen med löpande underhåll och uppdateringar.
Om du letar efter utmärkt konsistens på radnivå, som den som används i banksektorn, är Redshift ett bra val. Det kanske dock inte är det bästa valet om din organisation behöver göra skriv- och bearbetningsoperationerna samtidigt.
Snöflinga
Snowflake cloud data warehouse är ett i sitt slag; det är helt hanterat och körs på AWS, GCP och Azure, till skillnad från andra lager som är profilerade här och körs på deras moln. Snowflake är lätt att använda och är välkänt för sin avancerade förmåga att transformera, utföra snabba frågor, utnyttja hög säkerhet och automatiskt skala baserat på dina behov.
Snowflakes flexibla kodbas låter dig köra globala datareplikeringsaktiviteter som att lagra data i vilket moln som helst utan att koda om eller lära dig en ny färdighet.
Snowflake rymmer dataanalytiker på alla nivåer eftersom det inte använder Python eller R programmeringsspråk. Det är också välkänt för sin säkra och komprimerade lagring för semistrukturerad data. Förutom detta låter det dig snurra flera virtuella lager baserat på dina behov samtidigt som du parallelliserar och isolerar enskilda frågor som ökar deras prestanda. Du kan interagera med Snowflake med hjälp av en webbläsare, kommandoraden, analysplattformar och andra drivrutiner som stöds.
Även om Snowflake är att föredra för sin förmåga att köra frågor som inte är möjliga med andra lösningar, erbjuder den de bästa instrumentpanelsskapelserna; du behöver koda anpassade funktioner och rutiner.
Snowflake är populärt bland medelstora företag som inte behöver utföra skriv- och bearbetningsoperationer i stora volymer eller som kräver konsekvens över stora datavolymer.
Azure SQL-databas
Den här produkten är en hanterad databas-som-en-tjänst som är tillgänglig som en del av Microsoft Azure, molnplattformen. Om din organisation använder Microsofts affärsverktyg kan detta vara ett naturligt val för dig.
Azure SQL-databasen är framträdande för molnbaserad hosting med en interaktiv användarresa från att skapa SQL-servrar till att konfigurera databaser. Det är också allmänt föredraget på grund av dess lättanvända gränssnitt och många funktioner för att manipulera data. Det är också skalbart för att minska kostnaderna och optimera prestanda vid låg användning.
På dess nackdel är den inte designad för stora mängder data. Den är lämpad för OLTP-arbetsbelastningar (Online Transaction Processing) och hanterar stora volymer av läs-och-skrivprocesser i köpcentret.
Det här verktyget skulle vara ett favoritval om ditt företag hanterar enkla frågor och små databelastningar. Det är dock inte det bästa om ditt företag behöver stor analytisk eldkraft.
Azure Synapse
Den här delen av Azure-plattformen är inriktad på analys och kombinerar flera tjänster som dataintegration, datalagring och enorm dataanalys. Även om det verkar likna Azure SQL-databasen är det annorlunda.
Azure Synapse analytics är skalbar för stora datatabeller baserat på dess distribuerade datoranvändning. Den förlitar sig på MPP (som nämndes i början, se om du inte förstod den) för att snabbt köra stora volymer av komplexa frågor över flera noder. Med Synapse läggs extra tonvikt på säkerhet och integritet.
Även om det är ett standardalternativ för företag som redan använder Microsoft-verktyg, är det svårt att integrera med andra produkter än datalager från andra företag. Tjänsten kan ibland bli buggig eftersom den ständigt uppdateras.
Azure Synapse är designad för analytisk bearbetning online och är därför bäst att föredra för bearbetning av stora datamängder i realtid. Du kan överväga att använda Azure Synapse över SQL om dina lagerdata är mer betydande än en terabyte
Eldbult
Även om den fortfarande är ny på området. Firebolt påstår sig vara ett framtida lager som presterar 182 gånger snabbare än det SQL-baserade systemet. Firebolt är snabb eftersom den använder nya tekniker för dataanalys och komprimering.
Under sina frågor får den tillgång till små dataintervall med hjälp av index, till skillnad från andra datalager som använder hela partitioner och segment, vilket frigör ditt nätverks bandbredd. Den är skalbar och kan söka efter stora datamängder med imponerande hastigheter.
Även om det är nytt på marknaden, integreras det inte med hela ekosystemet (som är omfattande) av affärsplattformar och intelligensverktyg. Problemet löses dock enkelt med hjälp av ett specifikt verktyg för extrahering, transformation och laddning (ETL) för att kanalisera data till och från lagret.
Firebolts lagrings- och datorkrafter är åtskilda, vilket gör det ekonomiskt för stora och små institutioner. Det är bäst för företag som behöver snabba analyser, även om erfarna interna dataanalytiker krävs.
Att välja rätt Cloud Data Warehouse
Om du behöver ett molndatalager och vill ha ett bra, överväg storleken på din organisation och hur du hanterar data. Om du äger en liten organisation som hanterar små datastorlekar och med små eller inga mänskliga resurser för att hantera dataanalyssektorn, som vissa e-handelssajter, skulle du vilja välja ett datahus som är lätt att använda och kostnadseffektivt istället av framtidsutsikter.
Å andra sidan, om du driver en stor organisation som behöver en viss uppsättning databehov, är du skyldig att möta en avvägning. Avvägningen är en detaljerad beskrivning enligt CAP-teoremet som säger att all distribuerad data garanterar säkerhet, tillgänglighet och partitionstolerans (vilket betyder skydd mot misslyckanden.) I de flesta fall kommer varje organisation att behöva partiell tolerans vilket lämnar avvägningen mellan konsekvens och tillgänglighet.
Du kan nu kolla in de mest pålitliga verktygen för dataintegrering.