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Was ist ein Cloud Data Warehouse? Ein vollständiger Leitfaden

Dezember 20th, 2023

Was ist ein Cloud Data Warehouse?

Was ist ein Cloud-Data-Warehouse?

Einfach ausgedrückt ist ein Cloud Data Warehouse ein Data Warehouse, das in der Cloud-Umgebung existiert und in der Lage ist, Exabytes an Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren. Cloud-Data-Warehouses sind für die Bearbeitung komplexer Abfragen konzipiert und für Business Intelligence (BI) und Analysen optimiert. Die Vorteile eines Cloud-Data-Warehouse reichen bis zum Bruch Datensilos, Konsolidierung der in verschiedenen Anwendungen verfügbaren Daten und Identifizierung von Möglichkeiten, die bei einer herkömmlichen lokalen Lösung sonst unbemerkt bleiben würden Data Warehouse.

 

Cloud Data Warehouse-Definition

Ein Cloud Data Warehouse ist eine zentralisierte Datenbank in einer öffentlichen Cloud zum Speichern, Verarbeiten, Integrieren und Verwalten großer Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten.

Der „Cloud“-Teil bedeutet, dass statt der Verwaltung physischer Server und Infrastruktur alles online geschieht – Offsite-Server übernehmen die schwere Arbeit und Sie können über das Internet auf Ihre Daten- und Analysetools zugreifen, ohne welche herunterladen oder einrichten zu müssen Software oder Anwendungen.

Ein Cloud-Data-Warehouse ist entscheidend, um schnelle, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Es bietet eine verbesserte Rechenleistung und eine vereinfachte Datenverwaltung, sodass Sie bei Bedarf wertvolle Erkenntnisse aus aktualisierten, genauen und angereicherten Daten gewinnen können.

 

Hauptmerkmale eines Cloud Data Warehouse

Es gibt bestimmte Schlüsselmerkmale eines Cloud-Data-Warehouses, die es zu einer wertvollen Lösung für Unternehmen machen, die von der Cloud profitieren möchten. Es bietet die richtige Balance aus Sicherheit, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit sowie zahlreiche andere Funktionen. Diese beinhalten:

Eigenschaften: Schnelle und effiziente Abfrage großer Datensätze.

Integration: Nahtlose Integration mit verschiedenen Analysetools.

Sicherheit: Starke Maßnahmen wie Verschlüsselung und Zugangskontrollen.

Kostenmanagement: Kostengünstiges Pay-as-you-go-Modell.

Skalierbarkeit: Lässt sich problemlos an Datenvolumen und Verarbeitungsanforderungen anpassen.

Einfache Anwendung: Datenzugriff von überall mit Internetverbindung.

Automatische Updates: Regelmäßige automatische Updates für die neuesten Funktionen und Sicherheitspatches.

 

Praktische Tipps zur Bewältigung der Datenqualität während der Cloud-Migration

Die Cloud bietet eine Vielzahl von Vorteilen, die lokale Systeme nicht bieten. Cloud-Migrationen sind jedoch kein einfacher Weg. Hier finden Sie einige Tipps zur Sicherstellung der Datenqualität, wenn Sie Ihr Data Warehouse in die Cloud verlagern.

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Cloud Data Warehouse vs. On Premise Data Warehouse

Die traditionelle Data Warehouse-Architektur können den wachsenden Analyseanforderungen von Unternehmen heute nicht mehr gerecht werden. Die Tatsache, dass der Cloud-Data-Warehouse-Markt voraussichtlich an Bedeutung gewinnen wird 3.5 Milliarden Dollar Bis zum Jahr 2025 bedeutet dies nur, dass traditionelle, lokale Data Warehouses zunehmend nicht mehr in der Lage sind, Unternehmen die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Agilität zu bieten, die sie sich wünschen. Die folgende Tabelle fasst den Unterschied zwischen Cloud Data Warehouse und lokalem Data Warehouse zusammen:

 

Lokales Data Warehouse Cloud-Data Warehouse
DBeschäftigung Wird auf physischen Servern vor Ort bereitgestellt Wird auf virtualisierten Servern im Internet bereitgestellt
Skalierbarkeit Bietet begrenzte Skalierbarkeit und erfordert Vorabinvestitionen in die Hardware Leicht skalierbar mit bedarfsgerechter Ressourcenanpassung
Wartung Erfordert ein internes IT-Management für Updates und Fehlerbehebung Managed Services, weniger Wartungsaufwand
Kostenstruktur Beinhaltet Kapitalaufwendungen (CapEx) mit Vorlaufkosten für Hardware und Infrastruktur Das Pay-as-you-go-Preismodell für Betriebsausgaben (OpEx) bietet Flexibilität und Effizienz
Flexibilität Feste Kapazität, schwieriger an sich ändernde Bedürfnisse anzupassen Flexibel, kann Ressourcen je nach Bedarf skalieren
Integration Begrenzte Integration mit Cloud-Diensten Nahtlose Integration mit verschiedenen Cloud-Diensten
Zugänglichkeit Eingeschränkte Zugänglichkeit, abhängig vom physischen Standort Von überall mit Internetverbindung erreichbar
Bereitstellungsgeschwindigkeit Längere Vorlaufzeiten für Hardware-Beschaffung, Einrichtung und Konfiguration Schnelle Bereitstellung mit On-Demand-Ressourcen, verkürzte Time-to-Value
Updates und Upgrades Manuelle Updates und Upgrades können möglicherweise zu Ausfallzeiten führen Automatisierte Updates, minimale Ausfallzeiten mit verwalteten Diensten
Disaster Recovery Verlässt sich auf lokale Backup- und Wiederherstellungslösungen Integrierte Disaster-Recovery-Optionen in der Cloud

 

Cloud Data Warehouse-Architektur

Cloud-Data-Warehouse-Architektur bezieht sich auf das strukturelle Design und die Organisation von Komponenten innerhalb eines Data-Warehouse, das in der Cloud gehostet und verwaltet wird. Es umfasst Schlüsselelemente und deren Wechselwirkungen und gewährleistet eine effiziente Datenverarbeitung, -speicherung, -integration und -abfrage. Die folgenden Komponenten bilden die Cloud-Data-Warehouse-Architektur:

Datenquellen: Die Datenquellen beziehen sich auf die unterschiedlichen Ursprünge, aus denen Daten gesammelt und zur Analyse in das Data Warehouse aufgenommen werden. Diese Quellen können hinsichtlich Datentypen, Formaten und Bereitstellungsmechanismen sehr unterschiedlich sein und von Transaktionsdatenbanken bis hin zu Streaming-Daten und externen APIs reichen. Eine der größten Stärken von Cloud-Data-Warehouses ist ihre Fähigkeit, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.

Datenerfassungsschicht: Die Datenreise in einem Cloud-DWH beginnt mit dem Datenaufnahme Schicht, die für das nahtlose Sammeln und Importieren von Daten verantwortlich ist. Diese Schicht wird häufig verwendet ETL Prozesse, um sicherzustellen, dass die Daten für eine optimale Speicherung und Analyse transformiert und formatiert werden. Einige Cloud-Data-Warehouses unterstützen die Datenerfassung in Echtzeit, sodass Sie Daten erfassen und verarbeiten können, sobald sie verfügbar sind.

Speicherschicht: Die Speicherschicht organisiert und speichert Daten in einem strukturierten Format, das für die analytische Verarbeitung optimiert ist. Dieses Format kann eine spaltenorientierte Speicherung umfassen, die sich aufgrund ihrer Fähigkeit, ähnliche Datentypen zusammen zu komprimieren und zu speichern, gut für Analysen eignet. Die Speicherschicht ist in die Rechenschicht integriert, um Daten basierend auf den Anforderungen analytischer Abfragen abzurufen. Viele Cloud-Data-Warehouses nutzen verteilte Dateisysteme zur Speicherung, verteilen Daten auf mehrere Knoten und sorgen für Skalierbarkeit und Parallelität.

Rechenschicht: Die Rechenschicht ist für die Verarbeitung von Abfragen und die Durchführung analytischer Operationen an den gespeicherten Daten verantwortlich. Es verwaltet die Zuweisung von Ressourcen wie CPU und Speicher zu verschiedenen Abfragen und Arbeitslasten. Die Ressourcenzuteilung erfolgt dynamisch und kann je nach Priorität und Anforderungen der laufenden Aufgaben angepasst werden.

Abfrageoptimierung und -ausführung: Die Rechenschicht umfasst Techniken zur Abfrageoptimierung, um die Effizienz zu verbessern. Die Engine des Cloud Data Warehouse optimiert SQL-Abfragen durch die Auswahl optimaler Ausführungspläne, Indizierungsstrategien und durch andere Optimierungen, um die Antwortzeiten der Abfragen zu minimieren. Viele Cloud-Data-Warehouses verwenden kostenbasierte Optimierung zum Parsen von Abfragen. Bei diesem Ansatz werden verschiedene Ausführungspläne bewertet und derjenige mit den niedrigsten geschätzten Kosten ausgewählt.

Integration mit BI-Tools: Cloud-Data-Warehouses bieten Konnektivitätsprotokolle und Schnittstellen, die eine nahtlose Integration mit BI-Tools ermöglichen. Zu den gängigen Protokollen gehören Java Database Connectivity (JDBC), Open Database Connectivity (ODBC) und RESTful APIs. Diese Data Warehouses unterstützen auch Online Analytical Processing (OLAP)-Funktionen, sodass BI-Tools Datenwürfel für mehrdimensionale Analysen erstellen können. Dies ist besonders wertvoll für komplexe Analyseszenarien.

 

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Vorteile von Cloud Data Warehouse

Cloud-Data-Warehouses lassen sich im Vergleich zu ihren herkömmlichen Gegenstücken einfacher einrichten, was im Allgemeinen eine komplexe Einrichtung mit sich bringt. Ein modernes CDWH speichert, integriert und verarbeitet große Datenmengen aus mehreren Quellen, sei es vor Ort oder im Internet.

Hier sind weitere Vorteile eines Cloud Data Warehouse:

Verbesserte Zugänglichkeit

In der Cloud gehostete Data Warehouses ermöglichen den Zugriff auf relevante Daten von überall auf der Welt. Darüber hinaus verfügen sie über Zugriffskontrollfunktionen, um sicherzustellen, dass die für BI erforderlichen Daten nur für das entsprechende Personal sichtbar sind. Obwohl möglicherweise mehrere Mitarbeiter gleichzeitig auf das Data Warehouse zugreifen, ist es interessant, dass Datenintegrität bleibt intakt. Die zusätzliche Governance-Ebene verbessert das Ganze Datenqualitätsmanagement Bemühungen einer Organisation.

Grenzenlose Skalierbarkeit

Die virtuelle Architektur ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcenzuweisung an sich ändernde Anforderungen anzupassen. Mit einem Cloud-Data-Warehouse haben Unternehmen mit schwankendem Bedarf die Möglichkeit, nur für die Funktionen und Fähigkeiten zu zahlen, die sie benötigen – was bei lokalen Alternativen nicht möglich ist. Beispielsweise benötigen Tourismusunternehmen in der Hochsaison möglicherweise mehr Rechenleistung für erweiterte Analysen, während sie in der Nebensaison möglicherweise nur einen Bruchteil dieser Rechenleistung verbrauchen.

Unbegrenzte Leistung

Ein Cloud-Data-Warehouse ermöglicht allen Abteilungen eines Unternehmens den gleichzeitigen Zugriff auf relevante Daten ohne Leistungseinbußen. Dies ist möglich, da sie in der Regel über mehrere Server verfügen, die sich die Last teilen, sodass große Datenmengen gleichzeitig und ohne Verzögerungen verarbeitet werden können.

Reichlich Datenspeicher

Einer der überzeugendsten Gründe, sich für ein Cloud-Data-Warehouse zu entscheiden, ist die überschüssige Speichermenge, die es bietet. Wie bereits erwähnt, verfügen Anbieter von Cloud-Data-Warehousing-Lösungen oft über ein Pay-as-you-go-Preismodell, das es Unternehmen ermöglicht, zu skalieren, ohne Speicherplatz zu verschwenden. Dasselbe gilt auch für andere Fähigkeiten und Features, die es Unternehmen ermöglichen, ohne hohe Kosten mit Data-Warehousing-Projekten zu experimentieren.

Nahtlose Integration

Gemäß einer aktuellen Studie, nutzen Unternehmen Daten aus über 400 Quellen für Analysen und Business Intelligence. Die Daten liegen also nicht nur in verschiedenen Formaten vor, sondern sind auch unterschiedlich strukturiert, was die Integration erschwert. Cloud-Data-Warehouses können dabei helfen, die Herausforderungen der Integration zu meistern, da sie darauf ausgelegt sind, Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Cloud-Anwendungen, zu integrieren. Datenbankenund Dateiformate. Diese Struktur ermöglicht auch die Extraktion und Konsolidierung von halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.

Disaster Recovery

Eine Notfallwiederherstellung mit älteren Datenbanken ist oft fraglich. Unternehmen, die veraltete Tools verwenden, müssen viel Geld für zusätzliche Hardware ausgeben, die für die Erstellung von Datensicherungen im Falle einer Katastrophe oder eines Systemausfalls erforderlich ist. Ein Cloud-Data-Warehouse entschärft die meisten dieser Probleme, indem es regelmäßig Backups erstellt und so wichtige Daten im Katastrophenfall schützt. Darüber hinaus vermeiden Unternehmen, die virtuelle Lösungen für ihre Analysen einsetzen, unnötige Kosten für den Kauf von Geräten oder Lagerflächen für die Lagerung ihrer Hardware.

 

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Herausforderungen beim Cloud Data Warehousing 

Während Cloud-Data-Warehouses erhebliche Vorteile bieten, insbesondere wenn es um Skalierbarkeit und Flexibilität geht, bringt es auch seine eigenen Herausforderungen und Komplexitäten mit sich.

Datenintegration

Datenintegration Die Herausforderungen in der Cloud sind auf die Vielfalt der Datenquellen, die Dynamik der Infrastruktur und die Notwendigkeit einer effektiven Datenverwaltung und -steuerung zurückzuführen. Darüber hinaus verfügen Unternehmen häufig über eine Mischung aus lokalen und cloudbasierten Systemen, und die Integration von Daten zwischen diesen Systemen kann mehrere zusätzliche Überlegungen erfordern, darunter Sicherheit, Latenz und Konnektivität.

Sicherheit

Die Notwendigkeit, Verschlüsselungspraktiken an spezifische organisatorische Anforderungen anzupassen, kann aufgrund der unterschiedlichen Datenumgebungen komplex sein. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise über eine hybride Infrastruktur verfügt, die lokale und cloudbasierte Systeme umfasst, kann die nahtlose Integration von Verschlüsselungspraktiken zwischen diesen eine Herausforderung darstellen. Darüber hinaus erfordert der Betrieb in Multi-Cloud-Umgebungen Zugriffskontrollstandards, die mit verschiedenen Cloud-Plattformen kompatibel sind. Um konsistente Zugriffskontrollen sicherzustellen, wenn Daten über mehrere Cloud-Anbieter verteilt werden, sind Standardisierungsbemühungen erforderlich.

Compliance

Cloud-Service-Anbieter arbeiten nach einem Modell der geteilten Verantwortung, bei dem sie bestimmte Aspekte der Sicherheit verwalten, während die Kunden für andere verantwortlich sind. Diese gemeinsame Verantwortung zu verstehen und zu erfüllen, kann komplex sein. Die dynamische und vielfältige Natur der Regulierungslandschaften, die sich oft über Branchen und Gerichtsbarkeiten erstrecken, kann zu einer Hürde bei der Sicherstellung der Einhaltung der Vorschriften durch Regulierungsbehörden werden.

Kostenmanagement

Während Cloud-Data-Warehouses beispiellose Flexibilität und On-Demand-Ressourcen bieten, kann das Pay-as-you-go-Modell zu unerwarteten Kosten führen, wenn es nicht sorgfältig überwacht wird. Die Herausforderung besteht darin, die Ressourcennutzung zu optimieren, um den variablen Arbeitslasten und Datenverarbeitungsanforderungen gerecht zu werden. Es kann schwierig sein, die Kosten genau vorherzusagen, insbesondere wenn es um schwankende Datenmengen und komplexe analytische Abfragen geht. Darüber hinaus kann das vielfältige Angebot an Diensten und Funktionen von Cloud-Data-Warehouses zu einer unbeabsichtigten Überbereitstellung oder Unterauslastung führen, was sich negativ auf die Kosteneffizienz auswirkt.

Anbieterbindung

Organisationen, die die Funktionen und Dienste einer bestimmten Cloud nutzen Data-Warehouse-Lösung Der Anbieter riskiert eine enge Integration mit den proprietären Technologien und APIs dieses Anbieters. Während diese Technologien die Effizienz und Funktionalität steigern, schaffen sie auch Abhängigkeiten, deren Auflösung schwierig sein kann. Der Wechsel zu einem anderen Cloud-Anbieter oder die Einführung einer Multi-Cloud-Strategie wird komplex, da der Migrationsprozess das Umschreiben von Abfragen, die Anpassung von Datenmodellen und die Behebung von Kompatibilitätsproblemen umfassen kann.

 

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Beste Cloud Data Warehouse-Lösungen für Unternehmen

Die meisten Cloud-Data-Warehousing-Lösungen basieren auf dem Pay-as-you-go-Preismodell, das von Unternehmen bevorzugt wird, insbesondere von Start-ups, die neu in der Welt des Data Warehousing sind. Diese Preisoption ist auch für Unternehmen hilfreich, die die Hinzufügung neuer Quellen und Plattformen zu ihrer Datenarchitektur planen, da sich ein Cloud-Data-Warehouse schnell weiterentwickeln kann, um diese Anforderungen zu erfüllen.

Darüber hinaus bieten die gängigsten Cloud-Data-Warehouse-Lösungen einen ähnlichen Wert, wenn es um die Bereitstellung hoher Leistung, Skalierbarkeit, Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und Preisgestaltung geht. Was unterschiedlich ist, ist die Art und Weise, wie diese umgesetzt werden. Unternehmen sollten die einzigartigen Funktionen und Stärken jeder Cloud-Data-Warehouse-Lösung sorgfältig auf der Grundlage ihrer spezifischen Anforderungen und Vorlieben bewerten.

Cloud Data Warehouse: Microsoft Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics kombiniert Big-Data-Analysen mit Enterprise Data Warehousing, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Konkret nutzt es SQL für Data Warehousing, Spark-Technologien für die Verarbeitung großer Datenmengen und Pipelines für die Datenintegration über ETL und ELT. Azure Synapse Analytics lässt sich auch nahtlos in BI-Tools wie Power BI integrieren.

Es kann eine praktikable Data-Warehouse-Lösung sein, wenn Ihr Unternehmen an allen oder den meisten dieser Datenverwaltungsbemühungen beteiligt ist. Wenn Sie außerdem bereits mehrere andere Microsoft-Dienste nutzen, sollten Sie darüber nachdenken, Azure Synapse Analytics in Ihren vorhandenen Datenstapel zu integrieren, da sich die Dienste von Microsoft reibungslos integrieren lassen.

 

Vorteile von Azure Synapse Analytics

  • Nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten und erweiterten BI-, Analyse- und ML-Plattformen
  • Unterstützung für verschiedene Datentypen, einschließlich unstrukturierter Daten
  • Kostengünstige serverlose On-Demand-Abfrage
  • Lässt sich leicht skalieren, um große Datenmengen zu verarbeiten
  • Die Bereitstellung von Ressourcen nach Bedarf bietet zusätzliche Flexibilität
  • Robuste Sicherheitsfunktionen für den Datenschutz

Nachteile von Azure Synapse Analytics

  • Hohe Abhängigkeit vom Azure-Ökosystem
  • Die Feinabstimmung für optimale Ergebnisse kann komplex sein
  • Durch häufige Aktualisierungen und Änderungen müssen sich Benutzer kontinuierlich anpassen
  • Potenzielle Kostensteigerung bei zunehmender Nutzung
  • Lernkurve für Teams, die mit der Plattform nicht vertraut sind. Benutzer benötigen häufig eine Schulung, um sich an die Plattform anzupassen

 

Verwenden Sie Azure Synapse Analytics für:

  • Big-Data-Analyse
  • Echtzeit-Analyse
  • Serverlose Abfragen auf Data Lakes
  • Prädiktive Analysen und Prognosen
  • Cloud Data Warehousing der Enterprise-Klasse
  • Integration fortschrittlicher Analysen und ML

 

Cloud Data Warehouse: Amazon Redshift

Amazon RedShift ist ein vollständig verwalteter Data Warehouse-Dienst im Petabyte-Bereich, der von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellt wird. Es ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und leistungsstarke Analysen für Unternehmen bereitzustellen, die eine skalierbare und kostengünstige Lösung suchen. Amazon Redshift eignet sich besonders gut für analytische Workloads und Business-Intelligence-Anwendungen.

 

Vorteile von Amazon Redshift

  • Lässt sich problemlos von kleinen auf große Datensätze skalieren
  • Bietet eine schnelle Abfrageleistung, insbesondere für Analyse-Workloads
  • Nahtlose Integration mit anderen AWS-Diensten für umfassende Lösungen
  • Automatisierte Backups und Wartung reduzieren den Betriebsaufwand
  • Robuste Sicherheitsfunktionen zum Schutz sensibler Daten

Nachteile von Amazon Redshift

  • Optimiert für analytische Abfragen; weniger geeignet für transaktionale Workloads
  • Die Verfügbarkeit der Funktionen variiert je nach Region
  • Benutzer benötigen möglicherweise Zeit, um sich mit der AWS-Plattform und dem AWS-Ökosystem vertraut zu machen
  • Der Einsatz in großem Maßstab ist zwar kostengünstig, kann jedoch erhebliche Kosten verursachen

 

Nutzen Sie Amazon Redshift für:

  • BI und Analytik
  • Cloud-Data-Warehousing
  • Ad-hoc-Analyse
  • Integration mit AWS-Diensten
  • Komplexe Abfragen und Aggregationen
  • Skalierbare Datenverarbeitung

 

Cloud Data Warehouse: Google BigQuery

Google BigQuery ist eine vollständig verwaltete, serverlose Cloud-Data-Warehouse-Lösung, die von der Google Cloud Platform (GCP) bereitgestellt wird. Es ist für die Bewältigung großer Analyse-Workloads konzipiert und ermöglicht Ihnen die Analyse und Abfrage großer Datensätze in Echtzeit. Durch die Integration mit anderen Cloud-Diensten von Google ist es eine umfassende Plattform für verschiedene Datenanalyseanforderungen.

 

Vorteile von Google BigQuery

  • Durch den serverlosen Betrieb skaliert die Plattform automatisch
  • Optimiert für schnelle Abfrageleistung, geeignet für Echtzeitanalysen
  • Behandelt große Datenmengen effizient und skaliert automatisch je nach Arbeitslast
  • Nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Diensten
  • Vertraute SQL-Syntax zur einfachen Übernahme durch Datenanalysten und Entwickler
  • Unterstützung für Echtzeit-Datenstreaming

Nachteile von Google BigQuery

  • Nicht für die Transaktionsverarbeitung konzipiert; optimiert für die Analyse
  • Die Integration mit GCP kann zu einem gewissen Grad an Anbieterbindung führen
  • Während dies für kleine bis mittlere Arbeitslasten kosteneffektiv ist, können die Kosten bei groß angelegter Nutzung in die Höhe schnellen
  • Benutzer benötigen möglicherweise Zeit, um sich mit der Plattform und dem Ökosystem von Google vertraut zu machen

 

Verwenden Sie Google BigQuery für:

  • Ad-hoc-Datenanalyse
  • Echtzeit-Dashboards
  • Protokollanalyse
  • IoT-Datenanalyse
  • Predictive Analytics
  • Cloud-Data-Warehousing

 

Cloud Data Warehouse: Snowflake

Snowflake ist eine cloudbasierte Data-Warehousing-Plattform, die eine vollständig verwaltete und skalierbare Lösung zum Speichern und Analysieren von Daten bietet. Es wird als Software-as-a-Service-Plattform (SaaS) betrieben und ist so konzipiert, dass es für Unternehmen, die ein modernes Cloud-Data-Warehouse suchen, einfach, flexibel und effizient ist.

 

Vorteile von Snowflake

  • Benutzer können Snowflake auf mehreren Cloud-Plattformen bereitstellen, was Flexibilität bietet und eine Anbieterbindung vermeidet
  • Die automatische Skalierung sorgt für optimale Leistung bei unterschiedlichen Arbeitslasten
  • Ermöglicht den einfachen und sicheren Datenaustausch zwischen Organisationen oder Abteilungen
  • Effizientes Klonen von Datenbanken oder Tabellen ohne zusätzliche Speichernutzung (Zero-Copy-Klonen)
  • Zugriff auf historische Daten und Wiederherstellung nach Änderungen
  • Möglichkeit zur unabhängigen Skalierung von Speicher und Rechenleistung

Nachteile von Snowflake

  • Durch die Datenübertragung zwischen verschiedenen Cloud-Anbietern können zusätzliche Kosten entstehen
  • Benutzer benötigen möglicherweise Zeit, um sich mit der Plattform von Snowflake vertraut zu machen
  • Einige komplexe Arbeitslasten erfordern eine Feinabstimmung für eine optimale Leistung
  • Obwohl es kosteneffizient ist, kann eine großflächige Nutzung erhebliche Kosten verursachen

 

Verwenden Sie Snowflake für:

  • Cloudübergreifende Datenreplikation
  • Datenintensive Anwendungsentwicklung
  • Unternehmensweiter Datenaustausch
  • Cybersicherheitsanalysen
  • Cloud-Data-Warehousing
  • Verbesserter Datenzugriff

 

Dimensionsmodellierung oder Datentresormodellierung? Wir haben beides!

Ganz gleich, ob Sie sich für dimensionale Modellierung für intuitive Analysen oder Datentresor-Modellierung für agile Skalierbarkeit interessieren, bei uns sind Sie an der richtigen Adresse. Holen Sie sich das Beste aus beiden Welten mit Astera Data Warehouse Builder.

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Entscheidung für ein Cloud Data Warehouse: Zu berücksichtigende Faktoren

Bei der Auswahl einer Cloud-Data-Warehouse-Lösung für Ihr Unternehmen müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Hier sind einige Überlegungen, die Sie berücksichtigen können:

Benutzerfreundlich

Bei der Evaluierung eines Cloud Data Warehouse sind die Einfachheit und Vertrautheit der Abfragesprache von größter Bedeutung, insbesondere wenn Ihr Team gut mit SQL vertraut ist. Ein nahtloser Übergang ist entscheidend für Effizienz und Produktivität. Bewerten Sie außerdem die Integrationsfähigkeiten der Lösung mit Ihren aktuellen BI-Tools und Datenintegrationsdiensten. Ein Cloud-Data-Warehouse, das sich mühelos in Ihre bestehende Technologie und Ihren Datenstapel einfügt, sorgt für einen kohärenten und optimierten Arbeitsablauf und minimiert Unterbrechungen.

Leistung

Die Bewertung der Abfrageleistung, insbesondere bei komplexen Analyseabfragen, liefert Einblicke in die Fähigkeit der Plattform, Ihre spezifischen Arbeitslasten effektiv zu bewältigen. Ebenso wichtig sind Funktionen zur gleichzeitigen Benutzer- und Abfrageverarbeitung, da eine robuste Lösung in der Lage sein sollte, mehrere gleichzeitige Benutzer und Abfragen zu verwalten, ohne die Reaktionsfähigkeit zu beeinträchtigen. Skalierbarkeit, sowohl in Bezug auf Speicher- als auch Rechenressourcen, ist ein wichtiger Gesichtspunkt, um sicherzustellen, dass die Lösung nahtlos mit Ihren sich ändernden Datenanforderungen wachsen kann.

AnzeigenPreise

Bewerten Sie die Preisstruktur, um sicherzustellen, dass sie mit Ihrem Nutzungsverhalten übereinstimmt, um unvorhergesehene Kosten zu vermeiden. Bewerten Sie über die Preise pro Abfrage oder pro GB hinaus die Gesamtbetriebskosten (TCO) Und denken Sie daran, Faktoren wie Speicherkosten und Datenübertragungskosten zu berücksichtigen. Wenn Sie das Gesamtbild berücksichtigen, stellen Sie sicher, dass das gewählte Cloud Data Warehouse nicht nur Ihren unmittelbaren Budgetüberlegungen entspricht, sondern sich auch auf lange Sicht als wirtschaftlich nachhaltig erweist.

Anbieterbindung

Die Priorisierung der Multi-Cloud-Unterstützung trägt zu einem belastbaren und anpassungsfähigen Datenstapel bei. Bewerten Sie die Fähigkeit der Cloud-Data-Warehouse-Lösung, sich nahtlos über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so Flexibilität bei der Auswahl und dem Übergang zwischen Diensten sicherzustellen. Dies mindert nicht nur die mit der Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter verbundenen Risiken, sondern bietet auch die Möglichkeit, die einzigartigen Angebote verschiedener Cloud-Umgebungen zu nutzen.

Hersteller-Support

Ein reaktionsfähiges und zuverlässiges Anbieter-Supportsystem ist entscheidend für die zeitnahe Lösung von Problemen und stellt sicher, dass Ihr Team das volle Potenzial des Cloud Data Warehouse nutzen kann. Bewerten Sie Faktoren wie Reaktionszeiten und die Verfügbarkeit von Supportplänen. Darüber hinaus sollten Sie einen Blick auf das Community-Engagement der Plattform und die Qualität der verfügbaren Dokumentation werfen, da sich diese Ressourcen oft als unschätzbar wertvoll für die Bewältigung von Herausforderungen und die Optimierung der Nutzung erweisen.

 

Ultraschall Astera Kann Ihnen den Wechsel in die Cloud erleichtern

Die Einführung eines Cloud Data Warehouse für Ihr Unternehmen ist eine große Entscheidung. Neben der Schulung und Vorbereitung Ihrer Mitarbeiter auf den Umzug müssen Sie auch sicherstellen, dass alle am Migrationsprozess Beteiligten mit den Feinheiten der ausgewählten Plattform sowie dem Migrationsprozess selbst vertraut sind.

Genau hier ist es Astera kommt mit Data Warehouse Builder– eine einheitliche, metadatengesteuerte Data-Warehouse-Lösung. Mit Astera, Sie können:

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