Data Warehouse moderno: por que você deve migrar?

Data é a força vital da tomada de decisões informadas, e um data warehouse moderno é seu coração pulsante, onde nascem os insights. A ênfase aqui não está em nenhum data warehouse mas sim um data warehouse “moderno” que possa acompanhar as demandas dos desafios atuais de dados.  

O aumento sem precedentes no volume e na complexidade dos dados mostrou que que o a infra-estrutura tradicional não pode ser suficiente, razão pela qual data armazém a modernização é um requisito essencial.  

Então, o que queremos dizer com data warehouse moderno? Você pode estar pensando isso,s na nuvem. Sim, mas há muito mais do que isso do que apenas estando na nuvem. Neste blog, discutiremos tudo sobre um data warehouse moderno, incluindo por que você deve investir em um e como migrar sua infraestrutura tradicional para um data warehouse moderno. 

O que é um data warehouse moderno? 

Simplificando, um data warehouse moderno é hospedado na nuvem, em comparação com os data warehouses tradicionais, que e guarante que os mesmos estão no local. Então, o que a nuvem oferecer? O benefício mais óbvio é a escalabilidade. O data warehouse em nuvem é altamente escalonável, o que o torna ideal para processar uma quantidade absurda de dados e realizar consultas extremamente complexas em minutos.  

A parte interessante sobre um armazém de dados na nuvem é o modelo pré-pago. Portanto, não é apenas poderoso e capaz, mas também acessível. Além disso, mqualquer data warehouse moderno separa o armazenamento dos recursos de computação, so organizações pode dimensionar cada componente independentemente, que além disso melhora a eficiência de custos e a otimização do desempenho. 

No que diz respeito aos aspectos técnicos, armazéns de dados modernos não seguem um esquema rígido, o que significa que eles pode facilmente lidar com dados semiestruturados e não estruturados. A melhor parte de um data warehouse moderno é que ele comos com ferramentas e interfaces fáceis de usar que permitem que analistas de negócios e cientistas de dados explorem e analisem dados sem exigir profundo conhecimento técnico. 

Arquitetura moderna de data warehouse 

Se você falar sobre tradicional arquitetura de armazém de dados, eles geralmente têm uma arquitetura de três camadas, com o servidor de banco de dados como camada inferior, a camada de armazenamento de dados como camada intermediária e o processamento de dados como camada final. A arquitetura tradicional é, portanto, limitada ao ETL/ELT e principalmente ao esquema em estrela.  

Os data warehouses modernos, por outro lado, não possuem uma estrutura específica. Cada plataforma de data warehouse em nuvem oferece suporte a uma arquitetura diferente. No entanto, para generalizar, um data warehouse moderno pode suportar:  

Processamento Massivamente Paralelo (MPP):  It é uma arquitetura de computação distribuída projetada para processar e analisar grandes volumes de dados através do paralelismo. A arquitetura MPP alcança o paralelismo dividindo dados e tarefas em unidades menores e gerenciáveis ​​que podem ser processadas simultaneamente em vários nós. Cada nó está equipado com seu próprio poder de processamento e memória. 

Os sistemas MPP geralmente empregam balanceamento de carga para distribuir cargas de trabalho de consulta uniformemente entre os nós, evitando que qualquer nó único se torne um gargalo de desempenho. 

Devido à escalabilidade, os sistemas MPP podem se adaptar às crescentes necessidades de dados das empresas, e é por isso que são adequados para ambientes dinâmicos onde os dados estão em constante crescimento e evolução.. 

Arquitetura Lambda: A Arquitetura Lambda visa fornecer uma solução robusta e tolerante a falhas para processar dados em lote e em tempo real de forma escalonável. A arquitetura é dividida em diferentes camadas, incluindo:  

1. Camada Batch: Esta camada é responsável por lidar com o processamento de dados históricos ou em lote. 
2. Camada de velocidade: A camada de velocidade lida com o processamento de dados em tempo real e é responsável por lidar com os dados à medida que chegam. Ele foi projetado para processar dados com latência muito baixa para obter insights em tempo real. 
3. Camada de serviço: TA camada de serviço é onde os resultados das camadas Batch e Speed ​​são armazenados e disponibilizados para consulta. Esta camada fornece uma visão consolidada dos dados processados. 
4. A camada de apresentação representa a camada superior da arquitetura Lambda. Ele é onde os dados são apresentados aos usuários finais por meio de vários aplicativos, incluindo painéis, relatórios e APIs.

Arquitetura Híbrida:  Uma arquitetura híbrida no contexto de um data warehouse moderno refere-se a um design que combina componentes locais e baseados em nuvem para atender às necessidades de processamento e análise de dados de uma organização.. O núcleo da arquitetura híbrida é um data warehouse em nuvem, que fornece escalabilidade, flexibilidade e a capacidade de processar e armazenar com eficiência grandes volumes de dados. O Mercado Pago não havia executado campanhas de Performance anteriormente nessas plataformas. Alcançar uma campanha de sucesso exigiria as organizações mantêm algumas de suas fontes de dados e sistemas em sua própria infraestrutura física. Essas fontes de dados locais podem incluir bancos de dados legados, sistemas proprietários e dados confidenciais que precisam ser mantidos internamente por motivos de conformidade ou segurança. 

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Armazém de dados tradicional versus moderno 

Quando se trata das diferenças entre um data warehouse tradicional e um moderno, não se trata apenas de estar na nuvem ou no local. Aqui estão mais algumas diferenças entre os dois:  

1. Paradigma de Processamento de Dados 

Os data warehouses tradicionais são normalmente orientados para lotes. Eles processam e carregam dados em lotes periódicos e programados, então dados não está disponível para análise até depois de ter sido processado e carregado, levando a uma latência na disponibilidade dos dados. Armazéns de dados modernos, por outro lado, enfatizar o processamento de dados em tempo real ou quase em tempo real. Eles permitem streaming contínuo de dados e suportam processamento em lote e fluxo, qual Provide acesso mais rápido a insights atualizados. 

2. escalabilidade 

Escalando tarmazém de dados tradicionals podem ser um processo complexo e caro porque muitas vezes exigem investimentos iniciais significativos em hardware e infraestrutura. Os data warehouses em nuvem são são altamente escaláveis e permitir Você para aumentar ou diminuir facilmente com base em suas necessidades, o que é particularmente valioso para lidar com cargas de trabalho variáveis ​​e acomodar volumes crescentes de dados. 

3. Integração de dados 

A integração de dados em data warehouses tradicionais pode ser complexa e demorada, como envolve extenso ETL (Extrair, Transformar, Carregar) processos para preparar dados para análise. Dados de diferentes fontes muitas vezes precisam ser transformados para caber em um esquema comum. 

Os data warehouses modernos geralmente fornecem recursos integrados de integração e transformação de dados, qual simplificaries o processo de ingestão, limpeza e harmonização de dados de várias fontes. 

4. Armazenamento e custo de dados: 

Os data warehouses tradicionais dependem de hardware especializado e caro e de infraestrutura local. As organizações são responsáveis ​​por gerenciar e manter o hardware, qual resultars em altos custos operacionais. 

Armazéns modernos opera em um modelo de repartição, onde você paga apenas pelos recursos que consome, resultando em economia de custos e despesas mais previsíveis. 

5. Flexibilidade de esquema  

Uma das diferenças mais importantes entre os dois é que tdata warehouses tradicionais geralmente usam dados fixos e esquemas rígidos. Quaisquer alterações na estrutura ou esquema de dados exigem um esforço significativo e podem interromper as operações em andamento. Em contraste, mdata warehouses modernos oferecem mais flexibilidade de esquema, e pode ajuda dados semiestruturados e não estruturados. 

Agora que você conhece as diferentes arquiteturas, vamos dar uma olhada em alguns dos armazéns de dados em nuvem modernos e específicos do mercado e suas arquiteturas.

Leia mais: Estimativa de custos do data warehouse

Nova arquitetura de data warehouse 

Amazon RedShift 

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Amazon RedShift aproveita o poder de uma arquitetura de processamento massivamente paralelo (MPP), onde os dados são armazenados em fatias usando um formato colunar. Nesta arquitetura, cada nó é equipado com armazenamento dedicado, RAM e recursos computacionais. O Redshift opera principalmente por meio de dois tipos de nós: nós líderes e nós de computação. O nó líder se encarrega de aceitar as consultas e então delega sua execução aos nós de computação, que realizam as tarefas de processamento de dados. 

Uma das principais vantagens desta configuração de MPP é a sua capacidade de permitir que nós de computação processem dados simultaneamente em várias fatias, resultando em um desempenho de consulta robusto. Esses nós de computação retornam subsequentemente os resultados da consulta aos nós líderes, que consolidam e preparam os dados para utilização pelos aplicativos do lado do cliente. 

O que é especialmente conveniente é que Você pode conectar-se perfeitamente ao Redshift usando uma variedade de ferramentas de business intelligence (BI) ou de análise.  

Leia mais: 3 maneiras de transferir dados do Amazon S3 para o Redshift

Google BigQuery 

O Google BigQuery opera em uma arquitetura sem servidor que permite O Google gerencia dinamicamente a alocação de recursos da máquina e mantém decisões de gerenciamento de recursos escondidas de Você. Um dos recursos de destaque do BigQuery é sua versatilidade no tratamento de dados. Vocês pode carregar dados de várias fontes, incluindo Google Cloud Storage e outros repositórios de dados legíveis. Alternativamente, Você pode optar por streaming de dados em tempo real, que permite a adição incremental de dados linha por linha à medida que ficam disponíveis. 

No centro da arquitetura do BigQuery está o Dremel, um mecanismo de consulta massivamente paralelo e de alto desempenho A Dremel emprega uma estrutura de dados colunar, semelhante ao Redshift, e aproveita uma arquitetura em árvore para enviar consultas com eficiência entre milhares de máquinas, resultando em tempos de resposta rápidos. 

Floco de neve

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Arquitetura do floco de neve também segue uma abordagem baseada em cluster e nó. No entanto, a principal diferença na arquitetura é que ela separadamentees recursos de computação do armazenamento. Assim, quando dados são não está ativamente em uso, Floco de neve realocar efetivamentees para uma área de armazenamento mais econômica. Esta abordagem otimiza a utilização de recursos, pois evita o uso desnecessário de áreas de armazenamento durante a computação. Além disso, a dissociação entre armazenamento e computação oferece a capacidade de aumentar ou diminuir recursos de forma eficiente, conforme necessário, superando as capacidades dos armazéns de dados locais tradicionais. 

"Construir um data warehouse não é mais exclusivo para codificadores e codificadores de TI."

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Benefícios do armazenamento de dados moderno 

Até agora, estabelecemos o fato de que os data warehouses modernos estão na nuvem e são muito melhores e mais capazes que os data warehouses tradicionais. Mas é moderno armazenamento de dados vale mesmo a pena? Você deveria considerar interromper toda a sua arquitetura para migrar para uma moderna?  

Aqui estão alguns benefícios que você deve considerar se estiver preso ao dilema:  

1. Eficiência de custos: Embora a migração para uma nova arquitetura seja demorada e dispendiosa inicialmente, você precisa pensar no longo prazo. Os data warehouses modernos baseados em nuvem geralmente operam em um modelo de pagamento conforme o uso, então não há necessidade para investimentos iniciais em hardware e infraestrutura. Este modelo reduz custo total de propriedade e despesas previsíveis. 
2. Localizações: Os data warehouses tradicionais não podem superar esse benefício a qualquer custo. Os provedores de nuvem possuem data centers em várias regiões, para que você possa armazenar e processar dados mais perto de seu público-alvo, o qual Melhorars experiência do usuário e em última análise, leva a ganhos potenciais de receita 
3. Alto desempenho: muitos data warehouses em nuvem são projetados para consultas e análises em alta velocidade, oferecendo desempenho impressionante para cargas de trabalho analíticas complexas. Análise mais rápida significar insights mais rápidos e tomada de decisão mais rápida.  
4. Agilidade: Os data warehouses modernos oferecem provisionamento rápido, para que você possa configure e comece a usar o ambiente rapidamente. ºA agilidade é especialmente importante para organizações que precisam responder prontamente às mudanças nas demandas de dados e análisesy. 
5. Segurança: Agora, este é um benefício discutível. Muitas vezes o argumento é que a arquitetura local é mais segura para dados confidenciais. No entanto, cos provedores da Loud investem pesadamente em medidas de segurança, incluindo criptografia de dados, controles de acesso e certificações de conformidade. Seus dados são armazenados em data centers altamente seguros, qual reduces o risco de violações de dados.  

Como Migrar?

A migração para um data warehouse moderno é um processo estratégico que requer planejamento e execução cuidadosos. Aqui está um guia passo a passo mais detalhado para uma migração bem-sucedida: 

1. Avaliação e Planejamento: Conduza uma avaliação abrangente da sua infraestrutura de dados atual, incluindo bancos de dados, fontes de dados e sistemas de processamento. Identifique pontos problemáticos, limitações de escalabilidade e áreas que precisam de melhorias. Defina objetivos claros para a migração. Determine como o data warehouse moderno se alinha aos objetivos de negócios da sua organização. 
2. Selecione o data warehouse moderno certo: Pesquise e selecione uma solução moderna de data warehouse que melhor atenda às necessidades da sua organização. Considere fatores como escalabilidade, recursos de integração, preços e recursos de processamento de dados. 
3. Criação de perfil e limpeza de dados: Antes da migração, execute a criação de perfil e limpeza de dados para garantir a qualidade dos dados. Resolva problemas como duplicatas, inconsistências e imprecisões em seus dados. 
4. Mapeamento e transformação de dados: Mapeie suas estruturas de dados existentes para o esquema do data warehouse moderno. Talvez seja necessário transformar os dados para corresponder aos novos requisitos do esquema. 
5. Migração de dados: Execute o plano de migração de dados by extrair dados dos sistemas atuais, transformá-los conforme necessário e carregá-los no moderno data warehouse. Use ferramentas ETL (Extract, Transform, Load) quando necessário. 
6. Integração com fontes de dados: Configure pipelines de integração de dados para estabelecer um fluxo de dados suave de diversas fontes para o data warehouse moderno. Implemente conectores e pipelines para ingestão automatizada de dados. 
7. Teste e Validação: Conduza testes rigorosos para garantir a precisão e integridade dos dados migrados. Verifique se o data warehouse processa consultas e análises corretamente e mantém a integridade dos dados. 
8. Otimização de Desempenho: Otimize o desempenho do data warehouse moderno ajustando configurações, indexação e otimização de consultas. Garanta a execução eficiente da consulta. 
9. Segurança e Controle de Acesso: Implemente medidas de segurança robustas, incluindo controles de acesso baseados em funções, criptografia e conformidade com regulamentos de privacidade de dados. Proteja os dados em trânsito e em repouso 

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