Что такое облачное хранилище данных? Полное руководство

Что такое облачное хранилище данных?

Проще говоря, облачное хранилище данных — это хранилище данных, существующее в облачной среде и способное объединять эксабайты данных из нескольких источников. Облачные хранилища данных предназначены для обработки сложных запросов и оптимизированы для бизнес-аналитики (BI) и аналитики. Преимущества облачного хранилища данных распространяются на взлом разрозненные хранилища данных, консолидируя данные, доступные в различных приложениях, и выявляя возможности, которые в противном случае остались бы незамеченными при традиционном локальном использовании. информационное хранилище.

 

Определение облачного хранилища данных

Облачное хранилище данных — это централизованная база данных в публичном облаке для хранения, обработки, интеграции и управления большими объемами структурированных и полуструктурированных данных.

«Облачная» часть означает, что вместо управления физическими серверами и инфраструктурой все происходит онлайн — удаленные серверы берут на себя всю тяжелую работу, и вы можете получить доступ к своим данным и инструментам аналитики через Интернет без необходимости загрузки или настройки каких-либо программное обеспечение или приложения.

Облачное хранилище данных имеет решающее значение для быстрого принятия решений на основе данных. Он предлагает улучшенные вычислительные возможности и упрощенное управление данными, позволяя при необходимости извлекать ценную информацию из обновленных, точных и дополненных данных.

 

 

 

Облачное хранилище данных против локального хранилища данных

Традиционный архитектура хранилища данных сегодня уже не могут справиться с растущими аналитическими потребностями бизнеса. Ожидается, что рынок облачных хранилищ данных достигнет 3.5 млрд долларов США к 2025 году означает лишь то, что традиционные локальные хранилища данных все больше не смогут обеспечить организациям ту скорость, масштабируемость и гибкость, к которым они стремятся. В таблице ниже приведены различия между облачным хранилищем данных и локальным хранилищем данных:

 

 

Архитектура облачного хранилища данных

Архитектура облачного хранилища данных относится к структурному проектированию и организации компонентов внутри хранилища данных, которое размещается и управляется в облаке. Он включает в себя ключевые элементы и их взаимодействие, обеспечивая эффективную обработку, хранение, интеграцию и извлечение данных. Следующие компоненты составляют архитектуру облачного хранилища данных:

Источники данных: Источники данных относятся к различным источникам, из которых данные собираются и помещаются в хранилище данных для анализа. Эти источники могут сильно различаться по типам данных, форматам и механизмам доставки: от транзакционных баз данных до потоковых данных и внешних API. Одной из самых сильных сторон облачных хранилищ данных является их способность обрабатывать различные типы данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.

Уровень приема данных: Путь к данным в облачном хранилище данных начинается с прием данных уровень, который отвечает за беспрепятственный сбор и импорт данных. Этот слой часто использует ETL процессы, гарантирующие преобразование и форматирование данных для оптимального хранения и анализа. Некоторые облачные хранилища данных поддерживают прием данных в режиме реального времени, что позволяет вам получать и обрабатывать данные по мере их поступления.

Уровень хранения: Уровень хранения организует и хранит данные в структурированном формате, оптимизированном для аналитической обработки. Этот формат может включать в себя столбчатое хранилище, которое хорошо подходит для аналитики благодаря способности сжимать и хранить данные схожих типов вместе. Уровень хранения интегрируется с уровнем вычислений для извлечения данных на основе требований аналитических запросов. Многие облачные хранилища данных используют для хранения распределенные файловые системы, распределяя данные по нескольким узлам и обеспечивая масштабируемость и параллелизм.

Вычислительный слой: Уровень вычислений отвечает за обработку запросов и выполнение аналитических операций над хранящимися данными. Он управляет распределением ресурсов, таких как ЦП и память, для различных запросов и рабочих нагрузок. Распределение ресурсов является динамическим и может корректироваться в зависимости от приоритета и требований текущих задач.

Оптимизация и выполнение запросов: Уровень вычислений включает методы оптимизации запросов для повышения эффективности. Механизм облачного хранилища данных оптимизирует запросы SQL, выбирая оптимальные планы выполнения, стратегии индексации и другие оптимизации, чтобы минимизировать время ответа на запрос. Многие облачные хранилища данных используют оптимизацию на основе затрат для анализа запросов. Этот подход оценивает различные планы выполнения и выбирает тот, который имеет наименьшую расчетную стоимость.

Интеграция с BI-инструментами: Облачные хранилища данных предоставляют протоколы подключения и интерфейсы, которые обеспечивают плавную интеграцию с инструментами BI. Общие протоколы включают подключение к базе данных Java (JDBC), подключение к открытой базе данных (ODBC) и API-интерфейсы RESTful. Эти хранилища данных также поддерживают возможности онлайн-аналитической обработки (OLAP), позволяя инструментам BI создавать кубы данных для многомерного анализа. Это особенно ценно для сложных аналитических сценариев.

 

 

Преимущества облачного хранилища данных

Облачные хранилища данных проще настроить по сравнению с их традиционными аналогами, что обычно влечет за собой сложную настройку. Современный CDWH хранит, интегрирует и обрабатывает большие объемы данных из нескольких источников, как локальных, так и в Интернете.

Вот еще преимущества облачного хранилища данных:

Улучшенная доступность

Хранилища данных, размещенные в облаке, обеспечивают доступ к соответствующим данным из любой точки мира. Более того, они оснащены функциями контроля доступа, гарантирующими, что данные, необходимые для BI, будут видны только соответствующему персоналу. Интересно, что даже несмотря на то, что несколько сотрудников могут иметь доступ к хранилищу данных одновременно, целостность данных остается нетронутым. Дополнительный уровень управления повышает общую эффективность управление качеством данных усилия организации.

Безграничная масштабируемость

Виртуальная архитектура позволяет организациям изменять распределение ресурсов в соответствии с меняющимися потребностями. Благодаря облачному хранилищу данных компании с меняющимися потребностями имеют возможность платить только за те функции и возможности, которые им необходимы, что невозможно при использовании локальных альтернатив. Например, туристическим компаниям может потребоваться больше вычислительной мощности для расширенной аналитики в высокий сезон, тогда как в низкий сезон они могут потреблять лишь часть этой вычислительной мощности.

Неограниченная производительность

Облачное хранилище данных позволяет всем отделам организации одновременно получать доступ к соответствующим данным без ущерба для производительности. Это возможно, поскольку они обычно имеют несколько серверов, которые распределяют нагрузку, гарантируя одновременную обработку больших объемов данных без каких-либо задержек.

Обильное хранилище данных

Одной из наиболее убедительных причин выбрать облачное хранилище данных является избыточный объем хранилища, которое оно предлагает. Как упоминалось ранее, поставщики решений для облачных хранилищ данных часто используют модель ценообразования с оплатой по мере использования, которая позволяет организациям увеличивать или уменьшать масштаб без потери места для хранения. То же самое относится и к другим возможностям и функциям, которые позволяют предприятиям экспериментировать с проектами хранилищ данных, не неся при этом высоких затрат.

Бесшовная интеграция

В соответствии с Недавнее исследование, компании используют данные из более чем 400 источников для аналитики и бизнес-аналитики. Итак, данные не только представлены в нескольких разных форматах, но и по-разному структурированы, что затрудняет интеграцию. Облачные хранилища данных могут помочь справиться с проблемами интеграции, поскольку они предназначены для интеграции данных из нескольких источников, включая облачные приложения, базы данныхи форматы файлов. Эта структура также позволяет извлекать и консолидировать полуструктурированные и неструктурированные данные.

Аварийное восстановление

Аварийное восстановление с устаревшими базами данных часто вызывает сомнения. Компании, использующие устаревшие инструменты, должны тратить большие суммы денег на дополнительное оборудование, необходимое для создания резервных копий данных в случае катастрофы или сбоя системы. Облачное хранилище данных решает большинство этих проблем, регулярно создавая резервные копии и защищая важные данные в случае катастрофы. Кроме того, организации, использующие виртуальные решения для своей аналитики, избегают ненужных затрат на приобретение оборудования или хранилищ для хранения своего оборудования.

 

 

Проблемы облачного хранилища данных 

Хотя облачные хранилища данных предлагают значительные преимущества, особенно когда речь идет о масштабируемости и гибкости, у них есть свои проблемы и сложности.

Data Integration

Интеграция данных Проблемы в облаке обусловлены разнообразием источников данных, динамичным характером инфраструктуры и необходимостью эффективного управления данными. Кроме того, в организациях часто используются как локальные, так и облачные системы, и интеграция данных между этими системами может включать ряд дополнительных вопросов, включая безопасность, задержку и возможность подключения.

Безопасность

Необходимость согласования методов шифрования с конкретными организационными требованиями может быть сложной из-за разнообразия сред данных. Например, если ваша организация имеет гибридную инфраструктуру, включающую локальные и облачные системы, беспрепятственная интеграция методов шифрования между ними может оказаться сложной задачей. Кроме того, для работы в мультиоблачных средах необходимы стандарты контроля доступа, совместимые с различными облачными платформами. Обеспечение согласованного контроля доступа при распределении данных между несколькими поставщиками облачных услуг требует усилий по стандартизации.

Комплаенс

Поставщики облачных услуг работают по модели общей ответственности, согласно которой они управляют одними аспектами безопасности, а клиенты несут ответственность за другие. Понимание и выполнение этой общей ответственности может оказаться сложной задачей. Динамичный и разнообразный характер нормативно-правовой базы, которая часто охватывает отрасли и юрисдикции, может стать препятствием в обеспечении соблюдения требований регулирующими органами.

Управление затратами

Хотя облачные хранилища данных предлагают беспрецедентную гибкость и ресурсы по требованию, модель оплаты по мере использования может привести к неожиданным затратам, если ее не тщательно контролировать. Задача заключается в оптимизации использования ресурсов в соответствии с переменными рабочими нагрузками и требованиями обработки данных. Точно спрогнозировать затраты может быть сложно, особенно при работе с меняющимися объемами данных и сложными аналитическими запросами. Кроме того, разнообразие услуг и функций, предлагаемых облачными хранилищами данных, может привести к непреднамеренному избыточному или недостаточному использованию ресурсов, что повлияет на экономическую эффективность.

Блокировка поставщика

Организации, использующие функции и услуги конкретного облака. решение для хранилища данных провайдер рискует стать тесно интегрированным с запатентованными технологиями и API этого провайдера. Хотя эти технологии повышают эффективность и функциональность, они также создают зависимости, которые может быть сложно устранить. Переход к другому поставщику облачных услуг или принятие мультиоблачной стратегии становится сложным, поскольку процесс миграции может включать переписывание запросов, адаптацию моделей данных и решение проблем совместимости.

 

 

Лучшие решения для облачных хранилищ данных для бизнеса

Большинство решений для облачных хранилищ данных работают по модели ценообразования с оплатой по мере использования, которую предпочитают предприятия, особенно стартапы, которые являются новичками в мире хранилищ данных. Этот вариант ценообразования также полезен для компаний, которые предусматривают добавление новых источников и платформ в свою архитектуру данных, поскольку облачное хранилище данных может быстро развиваться для удовлетворения этих потребностей.

Кроме того, наиболее распространенные решения для облачных хранилищ данных предлагают аналогичную ценность, когда речь идет о высокой производительности, масштабируемости, гибкости, простоте использования и цене. Что различается, так это то, как они реализуются. Организациям следует тщательно оценить уникальные особенности и сильные стороны каждого решения облачного хранилища данных, исходя из своих конкретных требований и предпочтений.

Облачное хранилище данных: Microsoft Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics сочетает в себе анализ больших данных с корпоративными хранилищами данных, что ускоряет получение аналитической информации. В частности, он использует SQL для хранения данных, технологии Spark для обработки больших данных и конвейеры для интеграции данных через ETL и ELT. Azure Synapse Analytics также легко интегрируется с инструментами бизнес-аналитики, такими как Power BI.

Это может быть жизнеспособным решением для хранилища данных, если ваша организация участвует во всех или большей части этих мероприятий по управлению данными. Кроме того, если вы уже используете несколько других служб Microsoft, рассмотрите возможность интеграции Azure Synapse Analytics в существующий стек данных, поскольку службы Microsoft легко интегрируются друг с другом.

 

 

Используйте Azure Synapse Analytics для:

• Аналитика больших данных
• Аналитика в режиме реального времени
• Бессерверные запросы к озерам данных
• Предиктивная аналитика и прогнозирование
• Облачное хранилище данных корпоративного уровня
• Интеграция расширенной аналитики и ML

 

Облачное хранилище данных: Amazon Redshift

Амазонка Redshift — это полностью управляемый сервис хранилища данных объемом в петабайты, предоставляемый Amazon Web Services (AWS). Он предназначен для обработки больших наборов данных и предоставления высокопроизводительной аналитики для организаций, которым требуется масштабируемое и экономически эффективное решение. Amazon Redshift особенно хорошо подходит для аналитических рабочих нагрузок и приложений бизнес-аналитики.

 

 

Используйте Amazon Redshift для:

• BI и аналитика
• Облачное хранилище данных
• Специальный анализ
• Интеграция с сервисами AWS
• Сложные запросы и агрегаты
• Масштабируемая обработка данных

 

Облачное хранилище данных: Google BigQuery

Google BigQuery — это полностью управляемое бессерверное облачное хранилище данных, предоставляемое Google Cloud Platform (GCP). Он предназначен для обработки крупномасштабных аналитических рабочих нагрузок и позволяет анализировать и запрашивать большие наборы данных в режиме реального времени. Его интеграция с другими облачными сервисами Google делает его комплексной платформой для различных задач анализа данных.

 

 

Используйте Google BigQuery для:

• Специальный анализ данных
• Приборные панели в реальном времени
• Лог-аналитика
• Аналитика данных IoT
• Прогнозная аналитика
• Облачное хранилище данных

 

Облачное хранилище данных: Снежинка

Snowflake — это облачная платформа хранилища данных, которая предоставляет полностью управляемое и масштабируемое решение для хранения и анализа данных. Оно работает как платформа «Программное обеспечение как услуга» (SaaS) и спроектировано так, чтобы быть простым, гибким и эффективным для организаций, которым требуется современное облачное хранилище данных.

 

 

Используйте Снежинку для:

• Межоблачная репликация данных
• Разработка приложений с интенсивным использованием данных
• Обмен данными в масштабах всей компании
• Аналитика кибербезопасности
• Облачное хранилище данных
• Расширенный доступ к данным

 

 

Выбор облачного хранилища данных: факторы, которые следует учитывать

При выборе облачного хранилища данных для вашей организации крайне важно учитывать несколько факторов. Вот некоторые соображения, которые вы можете принять во внимание:

Простота в использовании

При оценке облачного хранилища данных первостепенное значение имеют простота и знакомство с языком запросов, особенно если ваша команда хорошо разбирается в SQL. Плавный переход имеет решающее значение для эффективности и производительности. Кроме того, оцените возможности интеграции решения с имеющимися у вас инструментами бизнес-аналитики и службами интеграции данных. Облачное хранилище данных, которое легко вписывается в существующие технологии и стек данных, обеспечивает целостный и оптимизированный рабочий процесс и сводит к минимуму сбои.

Перфоманс

Оценка производительности запросов, особенно сложных аналитических запросов, дает представление о способности платформы эффективно справляться с вашими конкретными рабочими нагрузками. Возможности одновременной обработки пользователей и запросов одинаково важны, поскольку надежное решение должно иметь возможность управлять несколькими одновременными пользователями и запросами без ущерба для скорости реагирования. Масштабируемость, как с точки зрения хранилища, так и вычислительных ресурсов, является важным фактором, обеспечивающим возможность беспрепятственного роста решения в соответствии с растущими потребностями в данных.

Цены

Оцените структуру ценообразования, чтобы убедиться, что она соответствует вашим моделям использования, чтобы избежать непредвиденных расходов. Помимо цен за запрос или за ГБ, оцените общая стоимость владения (TCO) и не забудьте учитывать такие факторы, как затраты на хранение и расходы на передачу данных. Если принять во внимание более широкую картину, то выбранное облачное хранилище данных не только будет соответствовать вашим непосредственным бюджетным соображениям, но и окажется экономически устойчивым в долгосрочной перспективе.

Привязка к поставщику

Приоритет поддержки мультиоблачной среды способствует созданию устойчивого и адаптируемого стека данных. Оцените возможность беспрепятственного развертывания решения облачного хранилища данных среди нескольких поставщиков облачных услуг, обеспечивая гибкость при выборе и переходе между сервисами. Это не только снижает риски, связанные с зависимостью от одного поставщика, но и дает возможность использовать уникальные предложения различных облачных сред.

Поддержка поставщика

Быстро реагирующая и надежная система поддержки поставщиков имеет решающее значение для своевременного решения проблем и обеспечения того, чтобы ваша команда могла использовать весь потенциал облачного хранилища данных. Оцените такие факторы, как время ответа и наличие планов поддержки. Кроме того, рассмотрите возможность участия сообщества платформы и качества доступной документации, поскольку эти ресурсы часто оказываются неоценимыми при решении проблем и оптимизации использования.