Entrepôt de données moderne : pourquoi devriez-vous migrer ?

Data est l'élément vital d'une prise de décision éclairée, et un entrepôt de données moderne en est le cœur battant, où naissent les informations. L'accent n'est ici mis sur aucun entrepôt de données mais un entrepôt de données « moderne » capable de répondre aux exigences des défis actuels en matière de données.  

L’augmentation sans précédent du volume et de la complexité des données a montré que le les infrastructures traditionnelles ne peuvent pas suffire, c'est pourquoi daton entrepôt la modernisation est une exigence essentielle.  

Alors, qu’entendons-nous par entrepôt de données moderne ? Tu le penses peut-être»s sur le cloud. Oui, c'est le cas, mais il y a bien plus à faire que juste être sur le cloud. Dans ce blog, nous discuterons de tout ce qui concerne un entrepôt de données moderne, y compris pourquoi vous devriez investir dans un entrepôt de données et comment vous pouvez migrer votre infrastructure traditionnelle vers un entrepôt de données moderne. 

Qu'est-ce qu'un entrepôt de données moderne ? 

En termes simples, un entrepôt de données moderne est hébergé sur le cloud, contrairement aux entrepôts de données traditionnels, qui sur site. Alors, qu'est-ce que le cloud avons offrir? L’avantage le plus évident est l’évolutivité. L'entrepôt de données cloud est hautement évolutif, ce qui le rend idéal pour traiter une quantité insensée de données et exécuter des requêtes extrêmement complexes en quelques minutes.  

La partie intéressante à propos d'un entrepôt de données cloud est le modèle de paiement à l'utilisation. Il est donc non seulement puissant et performant, mais également abordable. En plus, mtous les entrepôts de données modernes séparent le stockage des ressources de calcul, so organisations vous mettre à l'échelle chaque composant indépendamment, qui en outre améliore la rentabilité et l’optimisation des performances. 

En ce qui concerne les aspects techniques, entrepôts de données modernes ne suivent pas un schéma rigide, ce qui signifie qu'ils vous même gérer des données semi-structurées et non structurées. L’avantage d’un entrepôt de données moderne est qu’il comments avec des outils et des interfaces conviviaux qui permettent aux analystes commerciaux et aux data scientists d'explorer et d'analyser les données sans nécessiter une expertise technique approfondie. 

Architecture d'entrepôt de données moderne 

Si vous parlez de traditionnel architecture d'entrepôt de données, ils ont généralement une architecture à trois niveaux, avec le serveur de base de données comme couche inférieure, la couche de stockage de données comme couche intermédiaire et le traitement des données comme couche finale. L'architecture traditionnelle est donc limitée aux schémas ETL/ELT et principalement en étoile.  

En revanche, les entrepôts de données modernes n’ont pas de structure particulière. Chaque plateforme d'entrepôt de données cloud prend en charge une architecture différente. Cependant, pour généraliser, un entrepôt de données moderne peut prendre en charge :  

Traitement massivement parallèle (MPP):  It est une architecture informatique distribuée conçue pour traiter et analyser de grands volumes de données par le parallélisme. L'architecture MPP atteint le parallélisme en divisant les données et les tâches en unités plus petites et gérables qui peuvent être traitées simultanément sur plusieurs nœuds. Chaque nœud est équipé de sa propre puissance de traitement et de sa propre mémoire. 

Les systèmes MPP utilisent souvent l'équilibrage de charge pour répartir uniformément les charges de travail des requêtes entre les nœuds afin d'éviter qu'un nœud unique ne devienne un goulot d'étranglement en termes de performances. 

En raison de leur évolutivité, les systèmes MPP peuvent s'adapter aux besoins changeants des entreprises en matière de données. C'est pourquoi ils sont bien adaptés aux environnements dynamiques où les données augmentent et évoluent constamment.. 

Architecture Lambda : L'architecture Lambda vise à fournir une solution robuste et tolérante aux pannes pour traiter les données par lots et en temps réel de manière évolutive. L'architecture est divisée en différentes couches dont :  

1. Couche batch : cette couche est responsable de la gestion du traitement des données historiques ou par lots. 
2. Speed ​​​​Layer : le Speed ​​Layer s'occupe du traitement des données en temps réel et est responsable du traitement des données au fur et à mesure de leur arrivée. Il est conçu pour traiter les données avec une très faible latence pour obtenir des informations en temps réel. 
3. Couche de service : TLa couche de service est l'endroit où les résultats des couches Batch et Speed ​​sont stockés et mis à disposition pour les interrogations. Cette couche fournit une vue consolidée des données traitées. 
4. La couche de présentation représente la couche supérieure de l'architecture Lambda. Il C'est là que les données sont présentées aux utilisateurs finaux via diverses applications, notamment des tableaux de bord, des rapports et des API.

Architecture hybride :  Une architecture hybride dans le contexte d'un entrepôt de données moderne fait référence à une conception qui combine des composants sur site et basés sur le cloud pour répondre aux besoins de traitement et d'analyse des données d'une organisation.. Le cœur de l’architecture hybride est un entrepôt de données cloud, qui offre évolutivité, flexibilité et capacité à traiter et stocker efficacement de gros volumes de données. Toutefois, les organisations conservent certaines de leurs sources de données et systèmes sur leur propre infrastructure physique. Ces sources de données sur site peuvent inclure des bases de données existantes, des systèmes propriétaires et des données sensibles qui doivent être conservées en interne pour des raisons de conformité ou de sécurité. 

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Entrepôt de données traditionnel ou moderne 

Lorsqu'il s'agit de différences entre un entrepôt de données traditionnel et moderne, il ne s'agit pas seulement d'être sur le cloud ou sur site. Voici quelques différences supplémentaires entre les deux :  

1. Paradigme du traitement des données 

Les entrepôts de données traditionnels sont généralement orientés par lots. Ils traitent et chargent les données par lots planifiés et périodiques, donc les données n'est disponible pour l'analyse qu'après avoir été traité et chargé, ce qui entraîne une latence dans la disponibilité des données. Entrepôts de données modernes, d'autre part, mettre l’accent sur le traitement des données en temps réel ou quasi réel. Ils permettent un streaming continu de données et prennent en charge le traitement par lots et par flux, qui Provide un accès plus rapide aux informations les plus récentes. 

2. Évolutivité 

Mise à l'échelle tentrepôt de données traditionnelLes s peuvent être un processus complexe et coûteux car ils nécessitent souvent des investissements initiaux importants en matériel et en infrastructure. Les entrepôts de données cloud sont sont hautement évolutifs ainsi que les permettre you d'évoluer facilement en fonction de leurs besoins, ce qui est particulièrement utile pour gérer des charges de travail variables et s'adapter à des volumes de données croissants. 

3. Intégration des données 

L'intégration des données dans les entrepôts de données traditionnels peut être complexe et chronophage, car il implique les ETL (Extraire, Transformer, Charger) processus pour préparer les données à l’analyse. Les données provenant de différentes sources doivent souvent être transformées pour entrer dans un schéma commun. 

Les entrepôts de données modernes offrent souvent des capacités intégrées d'intégration et de transformation des données, qui simplifs le processus d’ingestion, de nettoyage et d’harmonisation des données provenant de diverses sources. 

4. Stockage des données et coût: 

Les entrepôts de données traditionnels s'appuient sur du matériel spécialisé et coûteux et sur une infrastructure sur site. Les organisations sont responsables de la gestion et de la maintenance du matériel, qui résultats dans des coûts opérationnels élevés. 

Entrepôts ata modernes fonctionnez selon un modèle de paiement à l'utilisation, dans lequel vous ne payez que pour les ressources que vous consommez, ce qui entraîne des économies de coûts et des dépenses plus prévisibles. 

5. Flexibilité du schéma  

L'une des différences les plus importantes entre les deux est que tles entrepôts de données traditionnels utilisent souvent des données fixes ainsi que les des schémas rigides. Toute modification de la structure ou du schéma des données nécessite des efforts importants et peut perturber les opérations en cours. En revanche, mLes entrepôts de données modernes offrent plus de flexibilité de schéma, ainsi que les vous Support données semi-structurées et non structurées. 

Maintenant que vous connaissez les différentes architectures, examinons certains des entrepôts de données cloud modernes spécifiques du marché et leurs architectures.

Lire la suite: Estimation des coûts de l'entrepôt de données

Nouvelle architecture d’entrepôts de données 

Redshift d'Amazon 

Identifier 

Redshift d'Amazon exploite la puissance d'une architecture de traitement massivement parallèle (MPP), dans laquelle les données sont stockées en tranches au format en colonnes. Dans cette architecture, chaque nœud est équipé de ses ressources de stockage, de RAM et de calcul dédiées. Redshift fonctionne principalement via deux types de nœuds : les nœuds leaders et les nœuds de calcul. Le nœud leader se charge d'accepter les requêtes puis délègue leur exécution aux nœuds de calcul, qui réalisent les tâches de traitement des données. 

L'un des principaux avantages de cette configuration MPP est sa capacité à permettre aux nœuds de calcul de traiter simultanément les données sur différentes tranches, ce qui se traduit par des performances de requête robustes. Ces nœuds de calcul renvoient ensuite les résultats de la requête aux nœuds leaders, qui consolident et préparent les données pour que les applications côté client puissent les utiliser. 

Ce qui est particulièrement pratique, c'est que you peut se connecter de manière transparente à Redshift à l’aide d’une variété d’outils de business intelligence (BI) ou d’analyse.  

Lire la suite: 3 façons de transférer des données d'Amazon S3 vers Redshift

Grande requête Google 

Google BigQuery fonctionne sur une architecture sans serveur qui laisse Google gère dynamiquement l'allocation des ressources machine et conserve les décisions de gestion des ressources cachées you. L'une des fonctionnalités les plus remarquables de BigQuery est sa polyvalence dans la gestion des données. Vous n'avez peut charger des données à partir de diverses sources, notamment Google Cloud Storage et d'autres référentiels de données lisibles. Alternativement, you peut opter pour le streaming de données en temps réel, Qui permet l'ajout progressif de données ligne par ligne au fur et à mesure qu'elles deviennent disponibles. 

Au cœur de l'architecture de BigQuery se trouve Dremel, un moteur de requêtes massivement parallèles hautes performances. Dremel utilise une structure de données en colonnes, semblable à Redshift, et exploite une architecture arborescente pour répartir efficacement les requêtes entre des milliers de machines, ce qui entraîne des temps de réponse rapides. 

Flocon

Identifier 

L'architecture du flocon de neige suit également une approche basée sur les clusters et les nœuds. Cependant, la différence majeure dans l'architecture est que c'est séparémentes capacités de calcul à partir du stockage. Alors, quand les données sont pas activement utilisé, Flocon déménager efficacementes vers une zone de stockage plus rentable. Cette approche optimise l'utilisation des ressources car elle évite l'utilisation inutile des zones de stockage pendant le calcul. De plus, le découplage du stockage et du calcul offre la possibilité d'augmenter ou de diminuer efficacement les ressources selon les besoins, dépassant ainsi les capacités des entrepôts de données sur site traditionnels. 

« Construire un entrepôt de données n'est plus exclusivement réservé aux codeurs et codeurs informatiques. »

Prenez les devants maintenant !

Avantages de l'entreposage de données moderne 

Jusqu'à présent, nous avons établi le fait que les entrepôts de données modernes se trouvent sur le cloud et qu'ils sont bien meilleurs et performants que les entrepôts de données traditionnels. Mais c'est moderne entreposage de données ça vaut même le coup ? Devriez-vous même envisager de bouleverser l’ensemble de votre architecture pour migrer vers une architecture moderne ?  

Voici quelques avantages que vous devriez considérer si vous êtes confronté à ce dilemme :  

1. Rapport coût-efficacité: Bien que la migration vers une nouvelle architecture prenne du temps et soit coûteuse au départ, vous devez penser à long terme. Les entrepôts de données modernes basés sur le cloud fonctionnent souvent selon un modèle de paiement à l'utilisation, donc ce n'est pas nécessaire pour des investissements initiaux dans le matériel et l’infrastructure. Ce modèle réduit coût total de possession et dépenses prévisibles. 
2. Global Reach: Les entrepôts de données traditionnels ne peuvent à aucun prix surpasser cet avantage. Les fournisseurs de cloud disposent de centres de données dans diverses régions, afin que vous puissiez stocker et traiter les données plus près de leur public cible, Qui Améliorezs expérience utilisateur et conduit finalement à gains de revenus potentiels 
3. Optimisation: De nombreux entrepôts de données cloud sont conçus pour des requêtes et des analyses à grande vitesse, offrant des performances impressionnantes pour les charges de travail analytiques complexes. Des analyses plus rapides signifier des informations plus rapides et une prise de décision plus rapide.  
4. Agilité : Les entrepôts de données modernes offrent un provisionnement rapide, afin que vous puissiez configurer et commencer à utiliser l'environnement rapidement. ÈmeL'agilité est particulièrement important pour les organisations qui doivent répondre rapidement aux demandes changeantes en matière de données et d'analyse.y. 
5. Sécurité: Or, c'est un avantage discutable. L’argument est souvent que l’architecture sur site est plus sûre pour les données sensibles. Cependant, cLes fournisseurs de services bruyants investissent massivement dans des mesures de sécurité, notamment le cryptage des données, les contrôles d'accès et les certifications de conformité. Vos données sont stockées dans des datacenters hautement sécurisés, qui réduirees le risque de violations de données.  

Comment migrer ?

La migration vers un entrepôt de données moderne est un processus stratégique qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Voici un guide étape par étape plus détaillé pour une migration réussie : 

1. Évaluation et planification: Réalisez une évaluation complète de votre infrastructure de données actuelle, y compris les bases de données, les sources de données et les systèmes de traitement. Identifiez les problèmes, les limites d’évolutivité et les domaines qui doivent être améliorés. Définir des objectifs clairs pour la migration. Déterminez comment l'entrepôt de données moderne s'aligne sur les objectifs commerciaux de votre organisation. 
2. Sélectionnez le bon entrepôt de données moderne: Recherchez et sélectionnez une solution d'entrepôt de données moderne qui répond le mieux aux besoins de votre organisation. Tenez compte de facteurs tels que l’évolutivité, les capacités d’intégration, la tarification et les fonctionnalités de traitement des données. 
3. Profilage et nettoyage des données: Avant la migration, effectuez le profilage et le nettoyage des données pour garantir la qualité des données. Résolvez les problèmes tels que les doublons, les incohérences et les inexactitudes dans vos données. 
4. Cartographie et transformation des données: Mappez vos structures de données existantes au schéma de l'entrepôt de données moderne. Vous devrez peut-être transformer les données pour répondre aux nouvelles exigences du schéma. 
5. Migration de données: Exécuter le plan de migration des données by extraire les données des systèmes actuels, les transformer selon les besoins et les charger dans l'entrepôt de données moderne. Utilisez les outils ETL (Extract, Transform, Load) si nécessaire. 
6. Intégration avec les sources de données: Configurez des pipelines d'intégration de données pour établir un flux de données fluide provenant de diverses sources vers l'entrepôt de données moderne. Implémentez des connecteurs et des pipelines pour l’ingestion automatisée des données. 
7. Test et validation: Effectuez des tests rigoureux pour garantir l’exactitude et l’exhaustivité des données migrées. Vérifiez que l'entrepôt de données traite correctement les requêtes et les analyses et maintient l'intégrité des données. 
8. Optimisation des performances: Optimisez les performances de l'entrepôt de données moderne en ajustant les configurations, l'indexation et l'optimisation des requêtes. Garantissez une exécution efficace des requêtes. 
9. Contrôle de sécurité et d'accès: Mettez en œuvre des mesures de sécurité robustes, notamment des contrôles d'accès basés sur les rôles, le cryptage et la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données. Protégez les données en transit et au repos 

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