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    Data Warehouse na nuvem vs. no local: seu guia completo para 2025

    27 de Dezembro de 2024

    Um data warehouse é uma necessidade para as empresas modernas, como refletido pelo $ 30 bilhões de tamanho de mercado em 2025, que deve aumentar para US$ 85.7 bilhões até 2032. O debate mudou de "Devemos ter um data warehouse?" para "Devemos implantá-lo no local ou na nuvem?" e é exatamente esse o debate que estamos tentando resolver neste blog.

    No debate entre data warehouse na nuvem e no local, ambos continuam sendo opções populares para empresas, cada um com seus pontos fortes exclusivos e casos de uso ideais. Mas um é definitivamente melhor do que o outro ou é tudo sobre as necessidades da organização? Este blog compara soluções de data warehouse na nuvem e no local, quais são suas diferenças e quando escolher qual para seu data warehousing.

    Uma ilustração de Cloud vs. Data Warehouse local

    Data Warehouse na nuvem versus local: qual é o debate

    Armazéns de dados são construídos para consolidar dados de uma variedade de fontes, como bancos de dados e aplicativos internos, plataformas SaaS e bancos de dados públicos. Eles servem como um repositório unificado ou um única fonte de verdade para ferramentas de análise e inteligência empresarial (BI) de uma organização.

    Os data warehouses podem ser de diferentes tipos, dependendo de sua arquitetura, modelo, esquema, casos de uso e, finalmente, implantação. As organizações têm três opções ao escolher onde implantar seu data warehouse: no local, na nuvem ou híbrido.

    O data warehouse tradicional costumava ser implantado no local, mas com o surgimento da computação em nuvem, as organizações começaram construindo armazéns de dados na nuvem, e muitas empresas também adotaram uma abordagem de data warehouse em nuvem híbrida.

    A diferença fundamental

    Com um data warehouse no local, a organização também é responsável por comprar, implantar e manter todo o hardware e software necessários. No entanto, um armazém de dados na nuvem funciona como SaaS, agora também conhecido como data warehouse como serviço (DWaaS). Isso significa que não há hardware físico e a organização paga apenas pelos recursos de armazenamento e computação em nuvem que utiliza.

    O que não é diferente

    Independentemente de sua implantação, os data warehouses compartilham certas características. Por exemplo, eles usam bancos de dados orientados a colunas, o que significa que os dados são armazenados e acessados ​​em colunas em vez de linhas. Além disso, os data warehouses armazenam dados atuais e históricos e servem como plataforma de armazenamento e processamento para análises, relatórios, painéis e soluções de inteligência empresarial.

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    Data Warehouse local vs. na nuvem: principais diferenças

    Os data warehouses na nuvem e no local diferem em várias características principais, como infraestrutura, escalabilidade e desempenho. Aqui está uma breve visão geral das diferenças antes de passarmos para uma comparação mais aprofundada.

    fatores
    Armazém de dados em nuvem
    Armazém de dados no local
    Infraestrutura
    Utilização de recursos de armazenamento e computação baseados em nuvem.
    Utilização de hardware físico, servidores e equipamentos de rede no local.
    Escalabilidade
    Pode ser ampliado ou reduzido dependendo da demanda com o mínimo de esforço.
    A escalabilidade é limitada pela necessidade de configuração de hardware adicional e recursos humanos.
    Proposta
    O modelo de pagamento conforme o uso permite flexibilidade de investimento.
    Investimentos substanciais são necessários durante a configuração e expansão, além dos custos recorrentes.
    Manutenção
    As tarefas de manutenção são realizadas por provedores de serviços de nuvem (CSPs).
    Uma equipe interna de TI é necessária para manutenção e solução de problemas.
    Compliance
    Os provedores oferecem certificações de conformidade, como GDPR e HIPAA.
    A organização é a única responsável pela conformidade.
    Disaster Recovery
    Recursos integrados de recuperação de desastres e redundância.
    A organização é responsável por implementar um plano de recuperação de desastres.

     

    Arquitetura: Nuvem vs. On-Premises

    As diferenças arquitetônicas entre data warehouses na nuvem e no local contribuem significativamente para a escalabilidade, o custo e o desempenho de cada tipo.

    Arquitetura local

    Os data warehouses locais tradicionais usam a arquitetura de três camadas, que inclui as camadas inferior, intermediária e superior.

    • Camada inferior: Esta é a camada de armazenamento, também conhecida como camada de preparação, que serve como base para o warehouse. Ela normalmente apresenta um servidor de banco de dados, data marts, dispositivos de armazenamento e um meta-repositório.
    • Camada intermediária: Este é o processamento analítico computacional ou online (OLAP), que é responsável pelo processamento de consultas.
    • Camada superior: Esta é a camada de serviços, que serve como front-end ou interface do usuário e ferramentas para relatórios, análises e BI.

    Data warehouse na nuvem vs. no local: arquitetura de data warehouse tradicional

    Arquitetura em nuvem

    Os data warehouses em nuvem não seguem a arquitetura convencional, mas o problema é que cada sistema apresenta uma arquitetura única dependendo das funcionalidades e recursos. Elementos como nós (recursos de computação), cachos (grupos de nós) e pontuações (fatias de nós) são as mesmas na maioria dos data warehouses em nuvem.

    Data warehouse local vs. na nuvem: arquitetura moderna de data warehouse

    Desempenho: Nuvem vs. Local

    Desempenho no local

    Os data warehouses construídos no local oferecem a capacidade de adaptar as especificações de hardware para requisitos de desempenho e entregar baixa latência de rede, pois todo o processamento acontece internamente. No entanto, sua dependência da localização física dos dados e recursos de computação pode limitar seu desempenho.

    Desempenho da Nuvem

    Os data warehouses em nuvem utilizam recursos de computação distribuídos, o que permite o processamento paralelo de dados em clusters de nuvem. A arquitetura distribuída também garante desempenho consistente devido ao aumento da simultaneidade do usuário.

    Apesar da consistência no desempenho, a dependência da conectividade de rede entre a organização e os data centers na nuvem pode causar problemas de latência de rede.

    Data warehouse na nuvem versus data warehouse local: qual opção escolher?

    A escolha entre data warehouse na nuvem ou no local depende de vários fatores, incluindo a infraestrutura da sua organização, orçamento, necessidades de escalabilidade e requisitos de conformidade. Cada opção tem seus próprios pontos fortes, e a escolha certa geralmente é ditada por casos de uso específicos.

    Escolha um data warehouse na nuvem se…

    1. Escalabilidade é uma prioridade: Se as necessidades de armazenamento e processamento de dados da sua organização flutuam ou devem crescer rapidamente, um data warehouse em nuvem é ideal. A capacidade de aumentar ou diminuir recursos sob demanda garante que você não esteja provisionando demais ou subutilizando recursos.
    2. Existem restrições orçamentárias: O modelo de preços de pagamento conforme o uso da nuvem fornece uma solução econômica para organizações que buscam evitar as despesas de capital iniciais associadas à compra e manutenção de hardware físico. É especialmente vantajoso para startups ou empresas com orçamentos de TI limitados.
    3. Você quer facilidade de manutenção: Os provedores de serviços de nuvem cuidam da manutenção da infraestrutura, atualizações e segurança, liberando sua equipe de TI para focar em tarefas de maior valor. Se sua organização não tem um departamento de TI dedicado, isso pode ser um benefício significativo.
    4. Existem equipes de distribuição geográfica e remotas: Para organizações com equipes distribuídas globalmente ou vários escritórios, um data warehouse em nuvem garante acesso contínuo aos dados de qualquer lugar com conexão à internet. Isso dá suporte à colaboração e à disponibilidade consistente de dados.
    5. Você quer recursos e análises avançadas: Muitas plataformas de nuvem oferecem ferramentas integradas para IA, machine learning e análises avançadas. Se alavancar tecnologia de ponta for uma prioridade, a nuvem fornece opções mais acessíveis.

    Escolha um data warehouse local se…

    1. Você quer conformidade e soberania de dados: Setores como finanças, saúde e governo geralmente têm requisitos rigorosos de segurança e conformidade de dados. Um data warehouse local permite que você mantenha controle total sobre seus dados, garantindo a adesão a regulamentações como GDPR, HIPAA ou leis locais de soberania de dados.
    2. Você tem necessidades de desempenho consistentes: Se sua organização exige análises de baixa latência e alto desempenho e tem a infraestrutura para suportá-las, as soluções locais podem fornecer um nível de confiabilidade independente da conectividade com a Internet.
    3. Você precisa de soluções personalizadas: Implantações no local permitem configurações de hardware personalizadas e otimizações especializadas. Esse nível de personalização pode ser crítico para empresas com necessidades de processamento de dados únicas ou altamente específicas.
    4. Você está preocupado com a sensibilidade dos dados: O armazenamento de dados local é uma boa opção para organizações que lidam com dados altamente confidenciais ou proprietários.

    Abordagem híbrida: o melhor dos dois mundos

    Um data warehouse híbrido pode ser uma opção atraente para empresas que desejam equilibrar a flexibilidade da nuvem com o controle de soluções locais. Os data warehouses híbridos permitem que as empresas armazenem dados sensíveis ou de missão crítica no local, ao mesmo tempo em que aproveitam a nuvem para escalabilidade, poder de computação e análises avançadas.

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    Para encerrar nossa discussão até agora, a escolha entre uma nuvem e um data warehouse local não é sobre qual é inequivocamente melhor, mas sim qual se alinha melhor com as metas, recursos e requisitos operacionais da sua organização. Você pode tomar uma decisão informada que suporte a estratégia de dados e os objetivos de crescimento da sua organização avaliando suas prioridades, como escalabilidade, custo, conformidade e desempenho.

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    autores:

    • Raza Ahmed Khan
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