Almacén de datos moderno: ¿por qué debería migrar?

Data es el alma de la toma de decisiones informada, y un almacén de datos moderno es su corazón palpitante, donde nacen los conocimientos. El énfasis aquí no está en ninguna almacenamiento de datos sino un almacén de datos “moderno” que pueda mantenerse al día con las demandas de los desafíos de datos actuales.  

El aumento sin precedentes del volumen y la complejidad de los datos ha demostrado que las la infraestructura tradicional no puede ser suficiente, por lo que daalmacén de ta la modernización es un requisito esencial.  

Entonces, ¿qué entendemos por almacén de datos moderno? Quizás lo estés pensando's en la nube. sí lo es, pero hay mucho más que simplemente estar en la nube. En este blog, discutiremos todo sobre un almacén de datos moderno, incluido por qué debería invertir en uno y cómo puede migrar su infraestructura tradicional a un almacén de datos moderno. 

¿Qué es un almacén de datos moderno? 

En pocas palabras, un almacén de datos moderno está alojado en la nube en comparación con los almacenes de datos tradicionales, que en En las instalaciones. Entonces, ¿qué hace la nube? tienen ¿ofrecer? El beneficio más obvio es la escalabilidad. El almacén de datos en la nube es altamente escalable, lo que lo hace ideal para procesar una enorme cantidad de datos y realizar consultas extremadamente complejas en cuestión de minutos.  

La parte interesante sobre un almacén de datos en la nube es el modelo de pago por uso. Por lo tanto, no sólo es potente y capaz, sino también asequible. Encima de esto, mcualquier almacén de datos moderno separa el almacenamiento de los recursos informáticos, so para las fiestas. podemos escalar cada componente de forma independiente, que además mejora la rentabilidad y la optimización del rendimiento. 

En lo que respecta a los aspectos técnicos, almacenes de datos modernos no siguen un esquema rígido, lo que significa que podemos pasan fácilmente Manejar datos semiestructurados y no estructurados.. La mejor parte de un almacén de datos moderno es que cómos con herramientas e interfaces fáciles de usar que permiten a los analistas de negocios y científicos de datos explorar y analizar datos sin requerir una gran experiencia técnica. 

Arquitectura moderna de almacén de datos 

Si hablas de tradicional arquitectura del almacén de datosPor lo general, tienen una arquitectura de tres niveles, con el servidor de base de datos como capa inferior, la capa de almacenamiento de datos como capa intermedia y el procesamiento de datos como capa final. Por lo tanto, la arquitectura tradicional se limita a ETL/ELT y principalmente al esquema en estrella.  

Los almacenes de datos modernos, por el contrario, no tienen una estructura particular. Cada plataforma de almacenamiento de datos en la nube admite una arquitectura diferente. Sin embargo, para generalizar, un almacén de datos moderno puede admitir:  

Procesamiento masivo en paralelo (MPP):  It Es una arquitectura informática distribuida diseñada para procesar y analizar grandes volúmenes de datos. mediante el paralelismo. La arquitectura MPP logra el paralelismo al dividir datos y tareas en unidades más pequeñas y manejables que se pueden procesar simultáneamente en múltiples nodos. Cada nodo está equipado con su propia potencia de procesamiento y memoria.. 

Los sistemas MPP a menudo emplean equilibrio de carga para distribuir las cargas de trabajo de consultas de manera uniforme entre los nodos para evitar que un solo nodo se convierta en un cuello de botella en el rendimiento. 

Debido a su escalabilidad, los sistemas MPP pueden adaptarse a las necesidades de datos cambiantes de las empresas, por lo que son adecuados para entornos dinámicos donde los datos crecen y evolucionan constantemente.. 

Arquitectura Lambda: La arquitectura Lambda tiene como objetivo proporcionar una solución robusta y tolerante a fallas para procesar datos por lotes y en tiempo real de manera escalable. La arquitectura se divide en diferentes capas que incluyen:  

1. Capa por lotes: esta capa es responsable de manejar el procesamiento de datos históricos o por lotes. 
2. Capa de velocidad: La capa de velocidad se ocupa del procesamiento de datos en tiempo real y es responsable de manejar los datos a medida que llegan. Está diseñado para procesar datos con muy baja latencia para obtener información en tiempo real. 
3. Capa de servicio: TLa capa de servicio es donde los resultados de las capas de lote y velocidad se almacenan y están disponibles para consultas. Esta capa proporciona una vista consolidada de los datos procesados. 
4. La capa de presentación representa la capa superior de la arquitectura Lambda.. Lo es donde los datos se presentan a los usuarios finales a través de varias aplicaciones, incluidos paneles, informes y API.

Arquitectura Híbrida:  Una arquitectura híbrida en el contexto de un almacén de datos moderno se refiere a un diseño que combina componentes locales y basados ​​en la nube para satisfacer las necesidades de análisis y procesamiento de datos de una organización.. El núcleo de la arquitectura híbrida es un almacén de datos en la nube, que proporciona escalabilidad, flexibilidad y la capacidad de procesar y almacenar de manera eficiente grandes volúmenes de datos. Sin embargo, Las organizaciones mantienen algunas de sus fuentes de datos y sistemas en su propia infraestructura física. Estas fuentes de datos locales pueden incluir bases de datos heredadas, sistemas propietarios y datos confidenciales que deben mantenerse internamente por razones de cumplimiento o seguridad. 

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Almacén de datos tradicional versus moderno 

Cuando se trata de las diferencias entre un almacén de datos tradicional y uno moderno, no se trata solo de estar en la nube o en las instalaciones. Aquí hay algunas diferencias más entre los dos:  

1. Paradigma del procesamiento de datos 

Los almacenes de datos tradicionales suelen estar orientados a lotes. Procesan y cargan datos en lotes periódicos y programados., entonces datos no está disponible para su análisis hasta después de haber sido procesado y cargado, lo que genera una latencia en la disponibilidad de los datos. Almacenes de datos modernos, por otra parte, enfatizar el procesamiento de datos en tiempo real o casi en tiempo real. Permiten la transmisión continua de datos y admiten el procesamiento por lotes y por secuencias. que Provide acceso más rápido a información actualizada al minuto. 

2. escalabilidad 

Escala talmacén de datos tradicionalLos procesos pueden ser complejos y costosos porque A menudo requieren importantes inversiones iniciales en hardware e infraestructura.. Los almacenes de datos en la nube son son altamente escalables y permitir Usted escalar fácilmente hacia arriba o hacia abajo según sus necesidades, lo cual es particularmente valioso para manejar cargas de trabajo variables y acomodar volúmenes de datos crecientes. 

3. Integración de datos 

La integración de datos en los almacenes de datos tradicionales puede ser compleja y llevar mucho tiempo, ya que involucra en los detalles ETL (Extracto, Transformación, Carga) procesos para preparar datos para el análisis. A menudo es necesario transformar datos de diferentes fuentes para encajar en un esquema común. 

Los almacenes de datos modernos suelen proporcionar capacidades integradas de integración y transformación de datos. que simplificaries el proceso de ingesta, limpieza y armonización de datos de diversas fuentes. 

4. Almacenamiento y costo de datos: 

Los almacenes de datos tradicionales dependen de hardware costoso y especializado y de infraestructura local. Las organizaciones son responsables de gestionar y mantener el hardware, que resultados en altos costos operativos. 

Almacenes ata modernos opere con un modelo de pago por uso, en el que solo paga por los recursos que consume, lo que se traduce en ahorros de costos y gastos más predecibles. 

5. Flexibilidad del esquema  

Una de las diferencias más importantes entre los dos es que tLos almacenes de datos tradicionales suelen utilizar sistemas fijos. y esquemas rígidos. Cualquier cambio en la estructura o esquema de datos requiere un esfuerzo significativo y puede interrumpir las operaciones en curso. En cambio, mLos almacenes de datos modernos ofrecen más flexibilidad de esquemas. y podemos SOPORTE datos semiestructurados y no estructurados. 

Ahora que conoce las diferentes arquitecturas, veamos algunos de los almacenes de datos en la nube modernos específicos del mercado y sus arquitecturas.

Leer más: Estimación de costos del almacén de datos

Nueva arquitectura de almacenes de datos 

Desplazamiento al rojo de Amazon 

Fuente 

Desplazamiento al rojo de Amazon aprovecha el poder de una arquitectura de procesamiento masivo paralelo (MPP), donde los datos se almacenan en porciones utilizando un formato de columnas. En esta arquitectura, cada nodo está equipado con su almacenamiento, RAM y recursos computacionales dedicados. Redshift opera principalmente a través de dos tipos de nodos: nodos líderes y nodos de cálculo. El nodo líder se encarga de aceptar consultas y luego delega su ejecución a los nodos de cómputo, que realizan las tareas de procesamiento de datos. 

Una de las ventajas clave de esta configuración MPP es su capacidad para permitir que los nodos informáticos procesen datos simultáneamente en varios sectores, lo que da como resultado un rendimiento de consultas sólido. Posteriormente, estos nodos informáticos devuelven los resultados de la consulta a los nodos líderes, que consolidan y preparan los datos para que los utilicen las aplicaciones del lado del cliente. 

Lo que es especialmente conveniente es que Usted puede conectarse sin problemas con Redshift utilizando una variedad de herramientas de análisis o inteligencia empresarial (BI).  

Leer más: 3 formas de transferir datos de Amazon S3 a Redshift

Gran consulta de Google 

Google BigQuery opera en una arquitectura sin servidor eso permite Google gestiona dinámicamente la asignación de recursos de la máquina y mantiene decisiones de gestión de recursos ocultas a Usted. Una de las características destacadas de BigQuery es su versatilidad en el manejo de datos. Usted Puede cargar datos de varias fuentes, incluido Google Cloud Storage y otros repositorios de datos legibles. Alternativamente, Usted puede optar por la transmisión de datos en tiempo real, que permite la adición incremental de datos fila por fila a medida que estén disponibles. 

En el corazón de la arquitectura de BigQuery se encuentra Dremel, un motor de consultas masivamente paralelo de alto rendimiento. Dremel emplea una estructura de datos en columnas, similar a Redshift, y aprovecha una arquitectura de árbol para enviar consultas de manera eficiente entre miles de máquinas, lo que genera tiempos de respuesta rápidos. 

Copo de nieve

Fuente 

La arquitectura del copo de nieve. también sigue un enfoque basado en clústeres y nodos. Sin embargo, la principal diferencia en la arquitectura es que por separadoes capacidades de computación desde el almacenamiento. Asi que, cuando los datos son no está en uso activo, Copo de nieve reubicarse efectivamentees a una zona de almacenamiento más rentable. Este enfoque optimiza la utilización de recursos ya que evita el uso innecesario de áreas de almacenamiento durante el cálculo. Además, desacoplar el almacenamiento de la computación ofrece la capacidad de aumentar o reducir eficientemente los recursos según sea necesario, superando las capacidades de los almacenes de datos locales tradicionales. 

"La construcción de un almacén de datos ya no es exclusivamente para codificadores y codificadores de TI".

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Beneficios del almacenamiento de datos moderno 

Hasta ahora, hemos establecido el hecho de que los almacenes de datos modernos están en la nube y son mucho mejores y más capaces que los almacenes de datos tradicionales. pero es moderno almacenamiento de datos ¿Vale la pena? ¿Debería siquiera considerar alterar toda su arquitectura para migrar a una moderna?  

Aquí hay algunos beneficios que debe considerar si se encuentra atrapado en el dilema:  

1. Eficiencia de costo: Si bien la migración a una nueva arquitectura llevaría mucho tiempo y sería costosa inicialmente, es necesario pensar a largo plazo. Los almacenes de datos modernos basados ​​en la nube a menudo funcionan con un modelo de pago por uso, entonces no hay necesidad para inversiones iniciales en hardware e infraestructura. Este modelo reduce Costo total de propiedad y gastos predecibles. 
2. Alcance mundial: Los almacenes de datos tradicionales no pueden superar este beneficio a cualquier precio. Los proveedores de la nube tienen centros de datos en varias regiones, por lo que puede almacenar y procesar datos más cerca de su público objetivo, cual Mejorars experiencia de usuario y finalmente conduce a ganancias potenciales de ingresos 
3. Alto Rendimiento: Muchos almacenes de datos en la nube están diseñados para consultas y análisis de alta velocidad, y ofrecen un rendimiento impresionante para cargas de trabajo analíticas complejas. Análisis más rápido personalizado insights más rápidos y toma de decisiones más rápida.  
4. Agilidad: Los almacenes de datos modernos ofrecen un aprovisionamiento rápido, por lo que puede Configure y comience a utilizar el entorno rápidamente. ThLa agilidad es especialmente importante para Organizaciones que necesitan responder rápidamente a las demandas cambiantes de datos y análisis.y. 
5. Seguridad: Ahora bien, este es un beneficio discutible. A menudo, el argumento es que la arquitectura local es más segura para los datos confidenciales. Sin embargo, cLos proveedores ruidosos invierten mucho en medidas de seguridad, incluido el cifrado de datos, controles de acceso y certificaciones de cumplimiento. Sus datos se almacenan en centros de datos altamente seguros, que reducires el riesgo de violaciones de datos.  

¿Cómo migrar?

La migración a un almacén de datos moderno es un proceso estratégico que requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Aquí hay una guía paso a paso más detallada para una migración exitosa: 

1. Evaluación y planificación: Realice una evaluación integral de su infraestructura de datos actual, incluidas bases de datos, fuentes de datos y sistemas de procesamiento. Identifique puntos débiles, limitaciones de escalabilidad y áreas que necesitan mejorar. Definir objetivos claros para la migración. Determine cómo se alinea el almacén de datos moderno con los objetivos comerciales de su organización. 
2. Seleccione el almacén de datos moderno adecuado: Investigue y seleccione una solución moderna de almacenamiento de datos que mejor se adapte a las necesidades de su organización. Considere factores como la escalabilidad, las capacidades de integración, los precios y las funciones de procesamiento de datos. 
3. Perfilado y limpieza de datos: Antes de la migración, realice la creación de perfiles y la limpieza de datos para garantizar la calidad de los datos. Aborde problemas como duplicados, inconsistencias e inexactitudes en sus datos. 
4. Mapeo y transformación de datos: Asigne sus estructuras de datos existentes al esquema del almacén de datos moderno. Es posible que necesite transformar datos para que coincidan con los requisitos del nuevo esquema. 
5. Migración de datos: Ejecutar el plan de migración de datos. by extraer datos de los sistemas actuales, transformarlos según sea necesario y cargarlos en el almacén de datos moderno. Utilice herramientas ETL (Extraer, Transformar, Cargar) cuando sea necesario. 
6. Integración con fuentes de datos: Configure canales de integración de datos para establecer un flujo de datos fluido desde diversas fuentes al almacén de datos moderno. Implemente conectores y canalizaciones para la ingesta automatizada de datos. 
7. Pruebas y validación: Realice pruebas rigurosas para garantizar la precisión e integridad de los datos migrados. Verifique que el almacén de datos procese consultas y análisis correctamente y mantenga la integridad de los datos. 
8. Optimización del rendimiento: Optimice el rendimiento del almacén de datos moderno ajustando las configuraciones, la indexación y la optimización de consultas. Garantice la ejecución eficiente de consultas. 
9. Seguridad y control de acceso: Implemente medidas de seguridad sólidas, incluidos controles de acceso basados ​​en roles, cifrado y cumplimiento de las normas de privacidad de datos. Proteger los datos en tránsito y en reposo 

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