Hvad er et Cloud Data Warehouse?

Kort sagt er et cloud-datavarehus et datavarehus, der eksisterer i skymiljøet, der er i stand til at kombinere exabytes af data fra flere kilder. Cloud datavarehuse er designet til at håndtere komplekse forespørgsler og er optimeret til business intelligence (BI) og analyser. Fordelene ved et cloud-datavarehus strækker sig til at gå i stykker datasiloer, konsolidering af de tilgængelige data i forskellige applikationer og identificering af muligheder, der ellers ville gå ubemærket hen med en traditionel lokal datalager.

Cloud Data Warehouse Definition

Et cloud data warehouse er en centraliseret database i en offentlig sky til lagring, behandling, integration og styring af store mængder af strukturerede og semistrukturerede data.

"Cloud"-delen betyder, at i stedet for at administrere fysiske servere og infrastruktur, sker alt online - offsite-servere tager sig af de tunge løft, og du kan få adgang til dine data- og analyseværktøjer over internettet uden at skulle downloade eller konfigurere evt. software eller applikationer.

Et cloud-datavarehus er afgørende for at træffe hurtige, datadrevne beslutninger. Det tilbyder forbedret beregningsevne og forenklet datastyring, så du kan udtrække værdifuld indsigt fra opdaterede, nøjagtige og berigede data, når det er nødvendigt.

Praktiske tips til at tackle datakvalitet under skymigrering

Skyen tilbyder et væld af fordele, som on-prem-systemer ikke gør. Skymigrationer er dog ikke en ligetil rejse. Her er nogle tips til at sikre datakvaliteten, når du tager dit datavarehus til skyen.

Download hvidbog

Cloud Data Warehouse vs. On Premises Data Warehouse

Den traditionelle data warehouse arkitektur kan ikke længere klare virksomhedernes voksende analysebehov i dag. Det faktum, at cloud data warehouse-markedet forventes at nå $ 3.5 milliarder i 2025 betyder det kun, at traditionelle, lokale datavarehuse i stigende grad ikke har været i stand til at give organisationer den hastighed, skalerbarhed og smidighed, de søger. Tabellen nedenfor opsummerer forskel mellem cloud data warehouse vs on-premises data warehouse:

Cloud Data Warehouse-arkitektur

Cloud-datavarehusarkitektur refererer til det strukturelle design og organisering af komponenter i et datavarehus, der hostes og administreres i skyen. Det omfatter nøgleelementer og deres interaktioner, hvilket sikrer effektiv databehandling, lagring, integration og genfinding. Følgende komponenter udgør cloud data warehouse-arkitekturen:

Datakilder: Datakilderne refererer til de forskellige oprindelser, hvorfra data indsamles og indlæses i datavarehuset til analyse. Disse kilder kan variere meget med hensyn til datatyper, formater og leveringsmekanismer, lige fra transaktionsdatabaser til streaming af data og eksterne API'er. En af de største styrker ved cloud-datavarehuse er deres evne til at håndtere forskellige typer data, herunder strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data.

Dataindtagelseslag: Datarejsen i en sky DWH begynder med dataindtagelseslag, som er ansvarlig for problemfri indsamling og import af data. Dette lag beskæftiger ofte ETL processer at sikre, at data transformeres og formateres til optimal lagring og analyse. Nogle cloud-datavarehuse understøtter dataindtagelse i realtid, så du kan indtage og behandle data, efterhånden som de bliver tilgængelige.

Lagerlag: Lagringslaget organiserer og gemmer data i et struktureret format, der er optimeret til analytisk behandling. Dette format kan involvere søjleformet lagring, som er velegnet til analyser på grund af dets evne til at komprimere og gemme lignende datatyper sammen. Lagringslaget integreres med beregningslaget til datahentning baseret på kravene til analytiske forespørgsler. Mange cloud-datavarehuse bruger distribuerede filsystemer til lagring, distribuerer data på tværs af flere noder og giver skalerbarhed og parallelitet.

Beregn lag: Beregningslaget er ansvarligt for at behandle forespørgsler og udføre analytiske operationer på de lagrede data. Det styrer allokeringen af ​​ressourcer, såsom CPU og hukommelse, til forskellige forespørgsler og arbejdsbelastninger. Ressourceallokeringen er dynamisk og kan justeres ud fra de løbende opgavers prioritering og krav.

Forespørgselsoptimering og -udførelse: Beregningslaget inkorporerer forespørgselsoptimeringsteknikker for at forbedre effektiviteten. Cloud-datavarehusets motor optimerer SQL-forespørgsler ved at vælge optimale eksekveringsplaner, indekseringsstrategier og gennem andre optimeringer for at minimere forespørgselssvartider. Mange cloud-datavarehuse bruger omkostningsbaseret optimering til at analysere forespørgsler. Denne tilgang evaluerer forskellige eksekveringsplaner og vælger den med de laveste estimerede omkostninger.

Integration med BI-værktøjer: Cloud datavarehuse leverer forbindelsesprotokoller og grænseflader, der muliggør problemfri integration med BI-værktøjer. Almindelige protokoller omfatter Java Database Connectivity (JDBC), Open Database Connectivity (ODBC) og RESTful API'er. Disse datavarehuse understøtter også OLAP-funktioner (Online Analytical Processing)., der tillader BI-værktøjer at skabe datakuber til multidimensionel analyse. Dette er især værdifuldt for komplekse analytiske scenarier.

Design, udvikle og implementer dit datavarehus i skyen

Opbygning af et datavarehus kræver ikke længere kodning. Med Astera Data Warehouse Builder du kan designe et datavarehus og implementere det til skyen uden at skrive en enkelt linje kode.

Få mere at vide

Fordele ved Cloud Data Warehouse

Cloud datavarehuse er nemmere at sætte op sammenlignet med deres traditionelle modparter, hvilket generelt medfører en kompleks opsætning. En moderne CDWH lagrer, integrerer og behandler store mængder data fra flere kilder, uanset om det er på stedet eller på internettet.

Her er flere fordele ved et cloud data warehouse:

Forbedret tilgængelighed

Datavarehuse hostet på skyen giver adgang til relevante data fra hvor som helst i verden. Hvad mere er, kommer de med adgangskontrolfunktioner for at sikre, at de data, der kræves til BI, kun er synlige for det relevante personale. Interessant nok, selvom flere medarbejdere kan få adgang til datavarehuset samtidigt, dataintegritet forbliver intakt. Det ekstra lag af styring forbedrer helheden datakvalitetsstyring en organisations indsats.

Ubegrænset skalerbarhed

Den virtuelle arkitektur gør det muligt for organisationer at ændre deres ressourceallokering i overensstemmelse med skiftende krav. Med et cloud data warehouse har virksomheder med svingende behov mulighed for kun at betale for de funktioner og muligheder, de har brug for – noget umuligt med lokale alternativer. For eksempel kan turistvirksomheder have brug for mere regnekraft til forbedret analyse i højsæsonen, mens de måske kun bruger en brøkdel af denne processorkraft i lavsæsonen.

Ubegrænset ydeevne

Et cloud data warehouse giver alle afdelinger i en organisation adgang til relevante data samtidigt uden at ofre ydeevnen. Dette er muligt, fordi de typisk har flere servere, der deler belastningen, hvilket sikrer, at store mængder data behandles samtidigt uden forsinkelser.

Rigelig datalagring

En af de mest overbevisende grunde til at vælge et cloud data warehouse er den overskydende mængde lagerplads, det tilbyder. Som tidligere nævnt har udbydere af cloud-data warehousing-løsninger ofte en pay-as-you-go prismodel, som giver organisationer mulighed for at skalere op eller ned uden at spilde lagerplads. Det samme gælder også andre muligheder og funktioner, der giver virksomheder mulighed for at eksperimentere med data warehousing-projekter uden at pådrage sig høje omkostninger.

Problemfri Integration

Ifølge en nylig undersøgelse, bruger virksomheder data fra over 400 kilder til analyser og business intelligence. Så dataene er ikke kun i flere forskellige formater, men også struktureret på forskellige måder, hvilket gør integration vanskelig. Cloud-datavarehuse kan hjælpe med at manøvrere gennem integrationsudfordringerne, som de er designet til integrere data fra flere kilder, herunder cloud-applikationer, databaserog filformater. Denne struktur tillader også udvinding og konsolidering af semistrukturerede og ustrukturerede data.

Disaster Recovery

Disaster recovery med ældre databaser er ofte tvivlsom. Virksomheder, der bruger ældre værktøjer, skal bruge store mængder penge på yderligere hardware, der kræves for at lave sikkerhedskopier af data i tilfælde af en katastrofe eller en systemfejl. Et cloud-datavarehus afbøder de fleste af disse problemer ved regelmæssigt at lave sikkerhedskopier og beskytte vigtige data i tilfælde af en katastrofe. Derudover undgår organisationer, der anvender virtuelle løsninger til deres analyse, de unødvendige omkostninger ved at købe udstyr eller lagerområder til at opbevare deres hardware.

Design et Cloud Data Warehouse fra bunden

Med Astera Data Warehouse Builder, du kan designe specialbyggede cloud-datavarehuse fra bunden inden for få dage. Tilmeld dig en demo og se, hvordan det gøres.

Se Demo

Cloud Data Warehousing udfordringer 

Mens cloud-datavarehuse tilbyder betydelige fordele, især når det kommer til skalerbarhed og fleksibilitet, har det sit eget sæt af udfordringer og kompleksiteter.

Dataintegration

Dataintegrationsudfordringer i skyen skyldes mangfoldigheden i datakilder, infrastrukturens dynamiske karakter og behovet for at administrere og styre data effektivt. Derudover har organisationer ofte en blanding af lokale og cloud-baserede systemer, og integration af data mellem disse systemer kan involvere flere yderligere overvejelser, herunder sikkerhed, latency og tilslutningsmuligheder.

Sikkerhed

Behovet for at tilpasse krypteringspraksis til specifikke organisatoriske krav kan være komplekst på grund af de forskellige datamiljøer. For eksempel, hvis din organisation har en hybrid infrastruktur, herunder lokale og cloud-baserede systemer, kan det være en udfordring at integrere krypteringspraksis mellem dem uden problemer. Derudover kræver drift i multi-cloud-miljøer adgangskontrolstandarder, der er kompatible på tværs af forskellige cloud-platforme. At sikre ensartet adgangskontrol, når data distribueres på tværs af flere cloud-udbydere, kræver en standardiseringsindsats.

Overholdelse

Cloud-tjenesteudbydere opererer efter en delt ansvarsmodel, hvor de administrerer visse aspekter af sikkerheden, men kunderne er ansvarlige for andre. Det kan være komplekst at forstå og opfylde dette fælles ansvar. Den dynamiske og mangfoldige karakter af regulatoriske landskaber, som ofte spænder over industrier og jurisdiktioner, kan blive en hindring for at sikre overholdelse af reguleringsorganer.

Omkostningsstyring

Mens cloud-datavarehuse tilbyder uovertruffen fleksibilitet og on-demand-ressourcer, kan pay-as-you-go-modellen føre til uventede omkostninger, hvis den ikke overvåges nøje. Udfordringen ligger i at optimere ressourceudnyttelsen for at matche variable arbejdsbelastninger og databehandlingskrav. Det kan være svært at forudsige omkostninger præcist, især når man håndterer fluktuerende datamængder og komplekse analytiske forespørgsler. Derudover kan den mangfoldige række af tjenester og funktioner, der tilbydes af cloud-datavarehuse, resultere i utilsigtet overforsyning eller underudnyttelse, hvilket påvirker omkostningseffektiviteten.

Sælger Lock-In

Organisationer, der udnytter funktionerne og tjenesterne i en specifik sky data warehouse løsning udbyderen risikerer at blive tæt integreret med den pågældende udbyders proprietære teknologier og API'er. Selvom disse teknologier øger effektiviteten og funktionaliteten, skaber de også afhængigheder, som kan være udfordrende at optrevle. Overgang til en anden cloud-udbyder eller vedtagelse af en multi-cloud-strategi bliver kompleks, da migreringsprocessen kan involvere omskrivning af forespørgsler, tilpasning af datamodeller og håndtering af kompatibilitetsproblemer.

Dimensionsmodellering eller Data Vault-modellering? Vi har begge dele!

Uanset om du er til Dimensional Modeling til intuitiv analyse eller Data Vault Modeling til agil skalerbarhed, har vi dig dækket. Få det bedste fra begge verdener med Astera Data Warehouse Builder.

Download prøveversion

Bedste Cloud Data Warehouse-løsninger til virksomheder

De fleste cloud-data warehousing-løsninger opererer efter pay-as-you-go-prismodellen, som foretrækkes af virksomheder, især startups, der er nye i verden af ​​data warehousing. Denne prismulighed er også nyttig for virksomheder, der forudser, at nye kilder og platforme bliver føjet til deres dataarkitektur, fordi et cloud-datavarehus hurtigt kan udvikle sig for at imødekomme disse behov.

Derudover tilbyder de mest almindelige cloud-data warehouse-løsninger lignende værdi, når det kommer til at levere høj ydeevne, skalerbarhed, fleksibilitet, brugervenlighed og prissætning. Det, der varierer, er, hvordan disse implementeres. Organisationer bør omhyggeligt vurdere de unikke funktioner og styrker ved hver cloud-datavarehusløsning baseret på deres specifikke krav og præferencer.

Cloud Data Warehouse: Microsoft Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics kombinerer big data-analyse med enterprise data warehousing for at fremskynde tiden til indsigt. Specifikt bruger den SQL til data warehousing, Spark-teknologier til at håndtere big data og Pipelines til dataintegration via ETL og ELT. Azure Synapse Analytics integreres også problemfrit med BI-værktøjer som Power BI.

Det kan være en levedygtig datavarehusløsning, hvis din organisation er involveret i alle eller de fleste af disse datastyringsbestræbelser. Derudover, hvis du allerede bruger flere andre Microsoft-tjenester, kan du overveje at integrere Azure Synapse Analytics i din eksisterende datastak, da Microsofts tjenester integreres problemfrit sammen.

Brug Azure Synapse Analytics til:

• Big data analyse
• Realtidsanalyser
• Serverløs forespørgsel på datasøer
• Forudsigende analyser og prognoser
• Enterprise-grade cloud data warehousing
• Integration af avanceret analyse og ML

Cloud Data Warehouse: Amazon Redshift

Amazon rødforskydning er en fuldt administreret, petabyte-skala datavarehustjeneste leveret af Amazon Web Services (AWS). Det er designet til at håndtere store datasæt og levere højtydende analyser til organisationer, der søger en skalerbar og omkostningseffektiv løsning. Amazon Redshift er særligt velegnet til analytiske arbejdsbelastninger og business intelligence-applikationer.

Brug Amazon Redshift til:

• BI og analyse
• Cloud data warehousing
• Ad hoc analyse
• Integration med AWS-tjenester
• Komplekse forespørgsler og sammenlægninger
• Skalerbar databehandling

Cloud Data Warehouse: Google BigQuery

Google BigQuery er en fuldt administreret, serverløs cloud-datavarehusløsning leveret af Google Cloud Platform (GCP). Det er designet til at håndtere store analytiske arbejdsbelastninger og giver dig mulighed for at analysere og forespørge på store datasæt i realtid. Dens integration med andre Google-skytjenester gør det til en omfattende platform til forskellige dataanalysebehov.

Brug Google BigQuery til:

• Ad hoc dataanalyse
• Dashboards i realtid
• Loganalyse
• IoT-dataanalyse
• Forudsigelig analyse
• Cloud data warehousing

Cloud Data Warehouse: Snowflake

Snowflake er en cloud-baseret data warehousing platform, der giver en fuldt administreret og skalerbar løsning til lagring og analyse af data. Den fungerer som en Software-as-a-Service (SaaS) platform og er designet til at være enkel, fleksibel og effektiv for organisationer, der søger et moderne cloud data warehouse.

Brug Snowflake til:

• Cross-cloud data replikering
• Data-intensiv applikationsudvikling
• Deling af data på hele virksomheden
• Cybersikkerhedsanalyse
• Cloud data warehousing
• Forbedret dataadgang

Dimensionsmodellering eller Data Vault-modellering? Vi har begge dele!

Uanset om du er til Dimensional Modeling til intuitiv analyse eller Data Vault Modeling til agil skalerbarhed, har vi dig dækket. Få det bedste fra begge verdener med Astera Data Warehouse Builder.

Download prøveversion

Valg af et Cloud Data Warehouse: Faktorer at overveje

Det er afgørende at overveje flere faktorer, når du vælger en cloud data warehouse-løsning til din organisation. Her er nogle overvejelser, du kan tage i betragtning:

Brugervenlighed

Når du evaluerer et cloud-datavarehus, er forespørgselssprogets enkelhed og fortrolighed altafgørende, især hvis dit team er velbevandret i SQL. En problemfri overgang er afgørende for effektivitet og produktivitet. Vurder desuden løsningens integrationsmuligheder med dine nuværende BI-værktøjer og dataintegrationstjenester. Et cloud-datavarehus, der ubesværet passer ind i din eksisterende teknologi og datastak, sikrer en sammenhængende og strømlinet arbejdsgang og minimerer forstyrrelser.

Performance

Vurdering af forespørgselsydeevne, især for komplekse analytiske forespørgsler, giver indsigt i platformens evne til at håndtere dine specifikke arbejdsbelastninger effektivt. Samtidige bruger- og forespørgselshåndteringsfunktioner er lige vigtige, da en robust løsning bør være i stand til at håndtere flere samtidige brugere og forespørgsler uden at gå på kompromis med reaktionsevnen. Skalerbarhed, både med hensyn til lagring og computerressourcer, er en vigtig overvejelse for at sikre, at løsningen problemfrit kan vokse med dine skiftende datakrav.

Priser

Evaluer prisstrukturen for at sikre, at den stemmer overens med dine brugsmønstre for at undgå uforudsete omkostninger. Ud over prissætning pr. forespørgsel eller pr. GB skal du vurdere samlede ejeromkostninger (TCO) og husk at tage højde for faktorer som lageromkostninger og udgifter til dataoverførsel. At tage det større billede i betragtning vil sikre, at det valgte cloud-datavarehus ikke kun opfylder dine umiddelbare budgetmæssige overvejelser, men også viser sig økonomisk bæredygtigt i det lange løb.

Sælger Lock-in

Prioritering af multi-cloud-understøttelse bidrager til en robust og tilpasningsdygtig datastak. Evaluer cloud-data warehouse-løsningens evne til problemfrit at implementere på tværs af flere cloud-udbydere, hvilket sikrer fleksibilitet i valg og overgang mellem tjenester. Dette mindsker ikke kun risiciene forbundet med afhængighed af en enkelt leverandør, men giver også muligheden for at udnytte de unikke tilbud fra forskellige cloudmiljøer.

Sælgersupport

Et lydhørt og pålideligt leverandørsupportsystem er afgørende for rettidig problemløsning og for at sikre, at dit team kan udnytte det fulde potentiale i cloud-datavarehuset. Evaluer faktorer som responstider og tilgængeligheden af ​​supportplaner. Overvej desuden at se på platformens samfundsengagement og kvaliteten af ​​tilgængelig dokumentation, da disse ressourcer ofte viser sig at være uvurderlige til at navigere i udfordringer og optimere brugen.