Modernes Data Warehouse: Warum sollten Sie migrieren?

Data ist das Lebenselixier einer fundierten Entscheidungsfindung, und ein modernes Data Warehouse ist sein schlagendes Herz, in dem Erkenntnisse entstehen. Die Betonung liegt hier nicht auf irgendjemandem Data Warehouse sondern ein „modernes“ Data Warehouse, das mit den Anforderungen der heutigen Datenherausforderungen Schritt halten kann.  

Das hat der beispiellose Anstieg des Datenvolumens und der Datenkomplexität gezeigt Deshalb kann die traditionelle Infrastruktur nicht ausreichen data Lager Modernisierung ist eine wesentliche Voraussetzung.  

Was verstehen wir also unter einem modernen Data Warehouse? Das denken Sie vielleicht's auf der Wolke. Ja, so ist es, aber es steckt noch viel mehr dahinter als einfach in der Cloud sein. In diesem Blog besprechen wir alles über ein modernes Data Warehouse, einschließlich der Gründe, warum Sie in eines investieren sollten und wie Sie Ihre traditionelle Infrastruktur auf ein modernes Data Warehouse migrieren können. 

Was ist ein modernes Data Warehouse? 

Vereinfacht gesagt wird ein modernes Data Warehouse im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses über die Cloud gehostet sind auf dem Gelände. Also, was macht die Cloud? haben anbieten? Der offensichtlichste Vorteil ist die Skalierbarkeit. Das Cloud Data Warehouse ist hoch skalierbar und eignet sich daher ideal für die Verarbeitung wahnsinniger Datenmengen und die Durchführung äußerst komplexer Abfragen innerhalb von Minuten.  

Der interessante Teil über a Cloud Data Warehouse ist das Pay-as-you-go-Modell. Es ist also nicht nur leistungsstark und leistungsfähig, sondern auch erschwinglich. Darüber hinaus mJedes moderne Data Warehouse trennt Speicher von Rechenressourcen. so Organisationen kann Skalieren Sie jede Komponente unabhängig, was weiter verbessert die Kosteneffizienz und Leistungsoptimierung. 

Was die technischen Aspekte betrifft, moderne Data Warehouses folgen keinem starren Schema, das heißt sie kann leicht Umgang mit halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Das Beste an einem modernen Data Warehouse ist, dass es wie dies mit benutzerfreundlichen Tools und Schnittstellen, die es Geschäftsanalysten und Datenwissenschaftlern ermöglichen, Daten zu untersuchen und zu analysieren, ohne dass tiefgreifende technische Fachkenntnisse erforderlich sind. 

Moderne Data Warehouse-Architektur 

Wenn Sie über traditionell sprechen Data Warehouse-ArchitekturSie verfügen in der Regel über eine dreischichtige Architektur mit einem Datenbankserver als unterster Schicht, einer Datenspeicherschicht als mittlerer Schicht und einer Datenverarbeitung als letzter Schicht. Die traditionelle Architektur ist daher auf ETL/ELT und größtenteils Sternschemata beschränkt.  

Moderne Data Warehouses hingegen haben keine bestimmte Struktur. Jede Cloud-Data-Warehouse-Plattform unterstützt eine andere Architektur. Generell kann ein modernes Data Warehouse jedoch Folgendes unterstützen:  

Massiv parallele Verarbeitung (MPP):  It ist eine verteilte Computerarchitektur zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen durch Parallelität. Die MPP-Architektur erreicht Parallelität, indem sie Daten und Aufgaben in kleinere, überschaubare Einheiten aufteilt, die gleichzeitig über mehrere Knoten hinweg verarbeitet werden können. Jeder Knoten ist mit seiner eigenen Rechenleistung und seinem eigenen Speicher ausgestattet. 

MPP-Systeme verwenden häufig einen Lastausgleich, um Abfragearbeitslasten gleichmäßig auf die Knoten zu verteilen und zu verhindern, dass ein einzelner Knoten zu einem Leistungsengpass wird. 

Aufgrund der Skalierbarkeit können sich MPP-Systeme an die sich ändernden Datenanforderungen von Unternehmen anpassen, weshalb sie sich gut für dynamische Umgebungen eignen, in denen die Daten ständig wachsen und sich weiterentwickeln. 

Lambda-Architektur: Ziel der Lambda-Architektur ist es, eine robuste und fehlertolerante Lösung für die skalierbare Verarbeitung von Batch- und Echtzeitdaten bereitzustellen. Die Architektur ist in verschiedene Schichten unterteilt, darunter:  

1. Batch-Schicht: Diese Schicht ist für die Verarbeitung historischer oder Batch-Daten verantwortlich. 
2. Speed ​​Layer: Der Speed ​​Layer befasst sich mit der Datenverarbeitung in Echtzeit und ist für die Verarbeitung der Daten bei ihrem Eintreffen verantwortlich. Es ist darauf ausgelegt, Daten mit sehr geringer Latenz zu verarbeiten, um Einblicke in Echtzeit zu erhalten. 
3. Servierschicht: TIn der Serving-Schicht werden die Ergebnisse sowohl der Batch- als auch der Geschwindigkeitsschicht gespeichert und für Abfragen verfügbar gemacht. Diese Ebene bietet eine konsolidierte Ansicht der verarbeiteten Daten. 
4. Die Präsentationsschicht stellt die oberste Schicht der Lambda-Architektur dar. Es Hier werden Endbenutzern Daten über verschiedene Anwendungen präsentiert, darunter Dashboards, Berichte und APIs.

Hybride Architektur:  Eine Hybridarchitektur im Kontext eines modernen Data Warehouse bezieht sich auf ein Design, das sowohl lokale als auch cloudbasierte Komponenten kombiniert, um die Datenverarbeitungs- und Analyseanforderungen eines Unternehmens zu erfüllen. Der Kern der Hybridarchitektur ist ein Cloud-Data-Warehouse, das Skalierbarkeit, Flexibilität und die Möglichkeit bietet, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu speichern. Aber, Unternehmen verwalten einige ihrer Datenquellen und Systeme in ihrer eigenen physischen Infrastruktur. Zu diesen lokalen Datenquellen können ältere Datenbanken, proprietäre Systeme und sensible Daten gehören, die aus Compliance- oder Sicherheitsgründen intern aufbewahrt werden müssen. 

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Traditionelles vs. modernes Data Warehouse 

Wenn es um die Unterschiede zwischen einem traditionellen und einem modernen Data Warehouse geht, geht es nicht nur darum, ob es sich in der Cloud oder vor Ort befindet. Hier sind einige weitere Unterschiede zwischen den beiden:  

1. Datenverarbeitungsparadigma 

Herkömmliche Data Warehouses sind typischerweise stapelorientiert. Sie verarbeiten und laden Daten in geplanten, regelmäßigen Stapeln, also Daten steht erst nach der Verarbeitung und dem Laden für die Analyse zur Verfügung, was zu einer Latenz bei der Datenverfügbarkeit führt. Moderne Data Warehouses, auf der anderen Seite, Betonen Sie die Datenverarbeitung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Sie ermöglichen kontinuierliches Daten-Streaming und unterstützen sowohl Batch- als auch Stream-Verarbeitung. welche Vorsehene schnellerer Zugriff auf aktuelle Erkenntnisse. 

2. Skalierbarkeit 

Skalierung tTraditionelles Data Warehouses kann ein komplexer und teurer Prozess sein, weil sie erfordern oft erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware und Infrastruktur. Cloud-Data-Warehouses sind sind hoch skalierbar und erlauben U lässt sich ganz einfach je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern, was besonders bei der Bewältigung variabler Arbeitslasten und der Bewältigung wachsender Datenmengen hilfreich ist. 

3. Datenintegration 

Die Datenintegration in herkömmlichen Data Warehouses kann komplex und zeitaufwändig sein. wie es geht umfangreiche ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) Prozesse zur Aufbereitung von Daten für die Analyse. Daten aus unterschiedlichen Quellen müssen häufig transformiert werden passen in ein gemeinsames Schema. 

Moderne Data Warehouses bieten häufig integrierte Funktionen zur Datenintegration und -transformation. welche vereinfachenies der Prozess der Aufnahme, Bereinigung und Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen. 

4. Datenspeicherung und Kosten: 

Herkömmliche Data Warehouses sind auf spezialisierte, teure Hardware und eine lokale Infrastruktur angewiesen. Organisationen sind für die Verwaltung und Wartung der Hardware verantwortlich. welche Folges zu hohen Betriebskosten. 

Moderne Lagerhallen Arbeiten Sie nach einem Pay-as-you-go-Modell, bei dem Sie nur für die Ressourcen bezahlen, die Sie verbrauchen, was zu Kosteneinsparungen und besser vorhersehbaren Ausgaben führt. 

5. Schemaflexibilität  

Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden ist, dass tHerkömmliche Data Warehouses verwenden häufig feste Daten und Starre Schemata. Jede Änderung der Datenstruktur oder des Schemas erfordert einen erheblichen Aufwand und kann den laufenden Betrieb stören. Im Gegensatz dazu mModerne Data Warehouses bieten mehr Schemaflexibilität, und kann Support halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. 

Nachdem Sie nun die verschiedenen Architekturen kennen, werfen wir einen Blick auf einige der spezifischen modernen Cloud-Data-Warehouses auf dem Markt und ihre Architekturen.

Lesen Sie mehr: Kostenschätzung für das Data Warehouse

Neue Data Warehouses-Architektur 

Amazon RedShift 

Quelle 

Amazon RedShift nutzt die Leistungsfähigkeit einer Massively Parallel Processing (MPP)-Architektur, bei der Daten in Slices im Spaltenformat gespeichert werden. In dieser Architektur ist jeder Knoten mit eigenem Speicher, RAM und Rechenressourcen ausgestattet. Redshift arbeitet hauptsächlich über zwei Arten von Knoten: Führungsknoten und Rechenknoten. Der Leader-Knoten übernimmt die Annahme von Anfragen und delegiert deren Ausführung dann an die Rechenknoten, die die Datenverarbeitungsaufgaben ausführen. 

Einer der Hauptvorteile dieses MPP-Setups ist seine Fähigkeit, Rechenknoten die gleichzeitige Verarbeitung von Daten über verschiedene Slices hinweg zu ermöglichen, was zu einer robusten Abfrageleistung führt. Diese Rechenknoten geben die Abfrageergebnisse anschließend an die Führungsknoten zurück, die die Daten konsolidieren und für die Nutzung durch clientseitige Anwendungen vorbereiten. 

Das ist besonders praktisch U können mithilfe einer Vielzahl von Business Intelligence (BI)- oder Analysetools nahtlos eine Verbindung zu Redshift herstellen.  

Lesen Sie mehr: 3 Möglichkeiten, Daten von Amazon S3 zu Redshift zu übertragen

Große Google-Abfrage 

Google BigQuery basiert auf einer serverlosen Architektur das lässt Google verwaltet die Zuweisung von Maschinenressourcen dynamisch und behält sie bei Ressourcenmanagement-Entscheidungen verborgen bleiben U. Eines der herausragenden Merkmale von BigQuery ist seine Vielseitigkeit bei der Datenverarbeitung. Du kann Daten aus verschiedenen Quellen laden, einschließlich Google Cloud Storage und anderen lesbaren Datenrepositorys. Alternative, U kann sich für Echtzeit-Datenstreaming entscheiden, das ermöglicht das inkrementelle Hinzufügen von Daten Zeile für Zeile, sobald sie verfügbar sind. 

Das Herzstück der BigQuery-Architektur ist Dremel, eine leistungsstarke, massiv parallele Abfrage-Engine Dremel verwendet eine spaltenförmige Datenstruktur, ähnlich wie Redshift, und nutzt eine Baumarchitektur, um Abfragen effizient an Tausende von Maschinen zu verteilen, was zu schnellen Antwortzeiten führt. 

Schneeflocke

Quelle 

Die Architektur von Snowflake folgt auch ein Cluster- und Knoten-basierter Ansatz. Der Hauptunterschied in der Architektur besteht jedoch darin trennenes Rechenkapazitäten aus dem Speicher. So, wann Daten sind nicht aktiv genutzt, Schneeflocke effektiv umziehenes es an einen kosteneffizienteren Lagerort zu verlagern. Dieser Ansatz optimiert die Ressourcennutzung, da er die unnötige Nutzung von Speicherbereichen während der Berechnung vermeidet. Darüber hinaus bietet die Entkopplung von Speicher und Rechenleistung die Möglichkeit, Ressourcen je nach Bedarf effizient zu vergrößern oder zu verkleinern und übertrifft damit die Kapazitäten herkömmlicher lokaler Data Warehouses. 

„Der Aufbau eines Data Warehouse ist nicht mehr ausschließlich IT-Codierern und Codierern vorbehalten.“

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Vorteile des modernen Data Warehousing 

Bisher haben wir festgestellt, dass moderne Data Warehouses in der Cloud liegen und viel besser und leistungsfähiger sind als herkömmliche Data Warehouses. Aber ist modern Data Warehousing lohnt es sich überhaupt? Sollten Sie überhaupt darüber nachdenken, Ihre gesamte Architektur zu verändern und auf eine moderne zu migrieren?  

Hier sind einige Vorteile, die Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie in diesem Dilemma stecken bleiben:  

1. Kosteneffizienz: Zwar wäre die Migration auf eine neue Architektur zunächst zeitaufwändig und kostenintensiv, doch Sie müssen langfristig denken. Cloudbasierte moderne Data Warehouses basieren häufig auf einem Pay-as-you-go-Modell. es besteht also keine Notwendigkeit für Vorabinvestitionen in Hardware und Infrastruktur. Dieses Modell reduziert Gesamtbetriebskosten und vorhersehbare Kosten. 
2. Globale Reichweite: Herkömmliche Data Warehouses können diesen Vorteil um keinen Preis übertreffen. Cloud-Anbieter verfügen über Rechenzentren in verschiedenen Regionen, so können Sie Speichern und verarbeiten Sie Daten näher an ihrer Zielgruppe, Die Verbesseres Benutzererfahrung und führt letztendlich dazu mögliche Umsatzsteigerungen 
3. High Performance: Viele Cloud-Data-Warehouses sind für Hochgeschwindigkeitsabfragen und -analysen konzipiert und bieten eine beeindruckende Leistung für komplexe Analyse-Workloads. Schnellere Analysen bedeuten schnellere Erkenntnisse und schnellere Entscheidungsfindung.  
4. Agilität: Moderne Data Warehouses bieten eine schnelle Bereitstellung, so können Sie Sie können die Umgebung schnell einrichten und nutzen. ThDie Agilität ist besonders wichtig für Organisationen, die zeitnah auf sich ändernde Daten- und Analyseanforderungen reagieren müsseny. 
5. Sicherheit: Nun, das ist ein fraglicher Vorteil. Oft wird argumentiert, dass eine lokale Architektur für sensible Daten sicherer sei. Allerdings cLaute Anbieter investieren stark in Sicherheitsmaßnahmen, darunter Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Zertifizierungen. Ihre Daten werden in hochsicheren Rechenzentren gespeichert, welche reduzierenes das Risiko von Datenschutzverletzungen.  

Wie wird migriert?

Die Migration zu einem modernen Data Warehouse ist ein strategischer Prozess, der sorgfältige Planung und Durchführung erfordert. Hier finden Sie eine detailliertere Schritt-für-Schritt-Anleitung für eine erfolgreiche Migration: 

1. Bewertung und Planung: Führen Sie eine umfassende Bewertung Ihrer aktuellen Dateninfrastruktur durch, einschließlich Datenbanken, Datenquellen und Verarbeitungssystemen. Identifizieren Sie Schwachstellen, Skalierbarkeitseinschränkungen und Bereiche, die verbessert werden müssen. Definieren Sie klare Ziele für die Migration. Bestimmen Sie, wie das moderne Data Warehouse zu den Geschäftszielen Ihres Unternehmens passt. 
2. Wählen Sie das richtige moderne Data Warehouse: Recherchieren Sie und wählen Sie eine moderne Data-Warehouse-Lösung aus, die den Anforderungen Ihres Unternehmens am besten entspricht. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Skalierbarkeit, Integrationsmöglichkeiten, Preise und Datenverarbeitungsfunktionen. 
3. Datenprofilierung und -bereinigung: Führen Sie vor der Migration eine Datenprofilierung und -bereinigung durch, um die Datenqualität sicherzustellen. Beheben Sie Probleme wie Duplikate, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in Ihren Daten. 
4. Datenzuordnung und -transformation: Ordnen Sie Ihre vorhandenen Datenstrukturen dem Schema des modernen Data Warehouse zu. Möglicherweise müssen Sie Daten transformieren, um sie an die neuen Schemaanforderungen anzupassen. 
5. Datenmigration: Führen Sie den Datenmigrationsplan aus by Daten aus aktuellen Systemen extrahieren, bei Bedarf umwandeln und in das moderne Data Warehouse laden. Verwenden Sie bei Bedarf ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden). 
6. Integration mit Datenquellen: Konfigurieren Sie Datenintegrationspipelines, um einen reibungslosen Datenfluss aus verschiedenen Quellen in das moderne Data Warehouse zu gewährleisten. Implementieren Sie Konnektoren und Pipelines für die automatisierte Datenaufnahme. 
7. Test und Validierung: Führen Sie strenge Tests durch, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der migrierten Daten sicherzustellen. Stellen Sie sicher, dass das Data Warehouse Abfragen und Analysen korrekt verarbeitet und die Datenintegrität aufrechterhält. 
8. Leistungsoptimierung: Optimieren Sie die Leistung des modernen Data Warehouse, indem Sie Konfigurationen, Indizierung und Abfrageoptimierung anpassen. Sorgen Sie für eine effiziente Abfrageausführung. 
9. Sicherheit und Zugriffskontrolle: Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich rollenbasierter Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Schützen Sie Daten während der Übertragung und im Ruhezustand 

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Möchten Sie auf ein modernes Data Warehouse migrieren? Astera DW-Builder kann helfen. Es handelt sich um eine umfassende Data-Warehousing-Lösung, die die Erstellung und Implementierung von Data-Warehouses optimiert, ohne dass eine Programmierung erforderlich ist. Es verwendet eine metagesteuerte Methode, die es Ihnen ermöglicht, mit Daten über eine umfangreiche Palette vorgefertigter Transformationen zu arbeiten, sodass keine komplizierte ETL- oder SQL-Skripterstellung erforderlich ist. 

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