Современное хранилище данных: зачем мигрировать?

Data — это основа принятия обоснованных решений, а современное хранилище данных — это его бьющееся сердце, в котором рождаются идеи. Акцент здесь делается не на чем-то информационное хранилище но «современное» хранилище данных, способное удовлетворить требования сегодняшних проблем с данными.  

Беспрецедентный рост объема и сложности данных показал, что домен традиционной инфраструктуры не может быть достаточно, поэтому daсклад модернизация является важнейшим требованием.  

Итак, что мы подразумеваем под современным хранилищем данных? Возможно, вы думаете об этом"с на облаке. Да, но это еще не все чем просто находясь в облаке. В этом блоге мы обсудим все, что касается современного хранилища данных, в том числе, почему вам следует в него инвестировать и как можно перенести свою традиционную инфраструктуру в современное хранилище данных. 

Что такое современное хранилище данных? 

Проще говоря, современное хранилище данных размещается в облаке по сравнению с традиционными хранилищами данных, которые Он локально. Итак, что же делает облако иметь предлагать? Наиболее очевидным преимуществом является масштабируемость. Облачное хранилище данных обладает высокой масштабируемостью, что делает его идеальным для обработки огромных объемов данных и выполнения чрезвычайно сложных запросов за считанные минуты.  

Интересная часть о облачное хранилище данных это модель оплаты по факту использования. Таким образом, он не только мощный и функциональный, но и доступный по цене. Вдобавок ко всему, млюбые современные хранилища данных отделяют хранилище от вычислительных ресурсов, so организации может масштабировать каждый компонент независимо, что в дальнейшем повышает экономическую эффективность и оптимизацию производительности. 

Что касается технических аспектов, современные хранилища данных не следуют жесткой схеме, а это значит, что они может легко обрабатывать полуструктурированные и неструктурированные данные. Самое лучшее в современном хранилище данных — это то, что оно какs с удобными инструментами и интерфейсами, которые позволяют бизнес-аналитикам и специалистам по обработке данных исследовать и анализировать данные, не требуя глубоких технических знаний. 

Современная архитектура хранилища данных 

Если говорить о традиционном архитектура хранилища данныхОбычно они имеют трехуровневую архитектуру: сервер базы данных является нижним уровнем, уровень хранения данных — средним уровнем, а обработка данных — последним уровнем. Таким образом, традиционная архитектура ограничена ETL/ELT и в основном звездообразной схемой.  

С другой стороны, современные хранилища данных не имеют определенной структуры. Каждая платформа облачного хранилища данных поддерживает свою архитектуру. Однако, если обобщить, современное хранилище данных может поддерживать:  

Массивно-параллельная обработка (MPP):  It — это распределенная вычислительная архитектура, предназначенная для обработки и анализа больших объемов данных. через параллелизм. Архитектура MPP обеспечивает параллелизм за счет разделения данных и задач на более мелкие управляемые блоки, которые можно обрабатывать одновременно на нескольких узлах. Каждый узел оснащен собственной вычислительной мощностью и памятью.. 

Системы MPP часто используют балансировку нагрузки для равномерного распределения рабочей нагрузки запросов между узлами, чтобы не допустить того, чтобы какой-либо отдельный узел стал узким местом в производительности. 

Благодаря масштабируемости системы MPP могут адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса в данных, поэтому они хорошо подходят для динамичных сред, где данные постоянно растут и развиваются.. 

Лямбда-архитектура: Архитектура Lambda призвана предоставить надежное и отказоустойчивое решение для масштабируемой обработки как пакетных данных, так и данных в реальном времени. Архитектура разделена на различные уровни, включая:  

1. Пакетный уровень: этот уровень отвечает за обработку исторических или пакетных данных. 
2. Уровень скорости: Уровень скорости занимается обработкой данных в реальном времени и отвечает за обработку данных по мере их поступления. Он предназначен для обработки данных с очень низкой задержкой для получения аналитической информации в режиме реального времени. 
3. Уровень обслуживания: TУровень обслуживания — это место, где результаты как пакетного, так и скоростного слоев хранятся и доступны для запросов. Этот уровень обеспечивает консолидированное представление обработанных данных. 
4. Уровень представления представляет собой верхний уровень архитектуры Lambda., Это Здесь данные предоставляются конечным пользователям через различные приложения, включая информационные панели, отчеты и API.

Гибридная архитектура:  Гибридная архитектура в контексте современного хранилища данных относится к конструкции, которая сочетает в себе как локальные, так и облачные компоненты для удовлетворения потребностей организации в обработке и аналитике данных.. Ядром гибридной архитектуры является облачное хранилище данных, обеспечивающее масштабируемость, гибкость и возможность эффективной обработки и хранения больших объемов данных. Однако организации поддерживают некоторые из своих источников данных и систем в собственной физической инфраструктуре. Эти локальные источники данных могут включать устаревшие базы данных, собственные системы и конфиденциальные данные, которые необходимо хранить внутри компании из соображений соответствия требованиям или безопасности. 

Миграция на современное хранилище данных без программирования

Бесплатная пробная версия 14 дней

Традиционное и современное хранилище данных 

Когда дело доходит до различий между традиционным и современным хранилищем данных, речь идет не только о том, находится ли оно в облаке или локально. Вот еще несколько различий между ними:  

1. Парадигма обработки данных 

Традиционные хранилища данных обычно ориентированы на пакетную обработку. Они обрабатывают и загружают данные запланированными периодическими пакетами., поэтому данные не доступен для анализа до тех пор, пока он не будет обработан и загружен, что приводит к задержке доступности данных. Современные хранилища данных, с другой стороны, уделите особое внимание обработке данных в реальном или близком к реальному времени режиме. Они обеспечивают непрерывную потоковую передачу данных и поддерживают как пакетную, так и потоковую обработку. который Provide более быстрый доступ к самой последней информации. 

2. Масштабируемость 

Масштабирование tтрадиционное хранилище данныхЭто может быть сложным и дорогостоящим процессом, потому что они часто требуют значительных первоначальных инвестиций в оборудование и инфраструктуру. Облачные хранилища данных — это хорошо масштабируемы и позволять являетесь легко увеличивать или уменьшать масштаб в зависимости от потребностей, что особенно ценно для обработки переменных рабочих нагрузок и растущих объемов данных. 

3. Интеграция данных 

Интеграция данных в традиционные хранилища данных может быть сложной и трудоемкой задачей. поскольку это включает обширный ETL (извлечение, преобразование, загрузка) процессы подготовки данных для анализа. Данные из разных источников часто необходимо преобразовывать. вписаться в общая схема. 

Современные хранилища данных часто предоставляют встроенные возможности интеграции и преобразования данных. который упрощатьх годов процесс приема, очистки и гармонизации данных из различных источников. 

4. Хранение данных и стоимость: 

Традиционные хранилища данных полагаются на специализированное дорогостоящее оборудование и локальную инфраструктуру. Организации несут ответственность за управление и обслуживание оборудования, который результатs в высоких эксплуатационных расходах. 

Современные склады ата работать по модели оплаты по мере использования, при которой вы платите только за потребляемые ресурсы, что приводит к экономии средств и более предсказуемым расходам. 

5. Гибкость схемы  

Одно из наиболее важных различий между ними заключается в том, что т.традиционные хранилища данных часто используют фиксированные и жесткие схемы. Любые изменения в структуре или схеме данных требуют значительных усилий и могут нарушить текущие операции. Напротив, мсовременные хранилища данных предлагают большую гибкость схемы, и может поддержка полуструктурированные и неструктурированные данные. 

Теперь, когда вы знаете различные архитектуры, давайте рассмотрим некоторые конкретные современные облачные хранилища данных, представленные на рынке, и их архитектуры.

Подробнее: Оценка стоимости хранилища данных

Новая архитектура хранилищ данных 

Амазонка Redshift 

Источник 

Амазонка Redshift использует возможности архитектуры массово-параллельной обработки (MPP), где данные хранятся в срезах с использованием столбцового формата. В этой архитектуре каждый узел оснащен выделенным хранилищем, оперативной памятью и вычислительными ресурсами. Redshift в основном работает через два типа узлов: ведущие узлы и вычислительные узлы. Лидерный узел отвечает за прием запросов, а затем делегирует их выполнение вычислительным узлам, которые выполняют задачи обработки данных. 

Одним из ключевых преимуществ этой настройки MPP является ее способность позволять вычислительным узлам одновременно обрабатывать данные в различных срезах, что приводит к повышению производительности запросов. Эти вычислительные узлы впоследствии возвращают результаты запроса ведущим узлам, которые консолидируют и подготавливают данные для использования клиентскими приложениями. 

Что особенно удобно, так это то, что являетесь может легко подключаться к Redshift, используя различные инструменты бизнес-аналитики (BI) или аналитики.  

Подробнее: 3 способа переноса данных из Amazon S3 в Redshift

Большой запрос Google 

Google BigQuery работает на бессерверной архитектуре. это позволяет Google динамически управляет распределением машинных ресурсов и сохраняет решения по управлению ресурсами, скрытые от являетесь. Одной из выдающихся особенностей BigQuery является универсальность обработки данных. Ты может загружать данные из различных источников, включая Google Cloud Storage и другие хранилища читаемых данных. Альтернативно, являетесь можно выбрать потоковую передачу данных в реальном времени, который позволяет постепенное добавление данных построчно по мере их появления. 

В основе архитектуры BigQuery лежит Dremel, высокопроизводительный механизм запросов с массовым параллелизмом. Dremel использует столбчатую структуру данных, аналогичную Redshift, и использует древовидную архитектуру для эффективного распределения запросов между тысячами компьютеров, что приводит к быстрому реагированию. 

Снежинка

Источник 

Архитектура Снежинки также следует подход на основе кластеров и узлов. Однако главное отличие архитектуры состоит в том, что она separates вычислительные возможности из хранилища, Так, когда данные используется не активно, Снежинка эффективно переместитьes его в более экономичное место хранения. Этот подход оптимизирует использование ресурсов, поскольку позволяет избежать ненужного использования областей хранения во время вычислений. Более того, отделение хранилища от вычислений дает возможность эффективно увеличивать или уменьшать ресурсы по мере необходимости, превосходя возможности традиционных локальных хранилищ данных. 

«Создание хранилища данных больше не является исключительной задачей ИТ-кодеров и программистов».

Возьмите на себя инициативу сейчас!

Преимущества современного хранилища данных 

На данный момент мы установили тот факт, что современные хранилища данных находятся в облаке, и они намного лучше и мощнее традиционных хранилищ данных. Но современный хранилище данных даже стоит того? Стоит ли вам даже подумать о том, чтобы изменить всю свою архитектуру и перейти на современную?  

Вот некоторые преимущества, которые вам следует учитывать, если вы столкнулись с дилеммой:  

1. Эффективность затрат: Хотя переход на новую архитектуру на начальном этапе потребует много времени и средств, но вам нужно думать о долгосрочной перспективе. Современные облачные хранилища данных часто работают по модели оплаты по мере использования. так что нет необходимости для авансовых инвестиций в оборудование и инфраструктуру. Эта модель уменьшает общая стоимость владения и прогнозируемые расходы. 
2. Глобальный охват: Традиционные хранилища данных не могут превзойти это преимущество любой ценой. Облачные провайдеры имеют дата-центры в разных регионах, так что вы можете хранить и обрабатывать данные ближе к своей целевой аудитории, который Совершенствоватьs пользовательский опыт и в конечном итоге приводит к потенциальный прирост дохода 
3. Высокие эксплуатационные характеристики: Многие облачные хранилища данных предназначены для высокоскоростных запросов и анализа и обеспечивают впечатляющую производительность для сложных аналитических рабочих нагрузок. Более быстрая аналитика значить более быстрое понимание и более быстрое принятие решений.  
4. проворство: Современные хранилища данных обеспечивают быстрое предоставление ресурсов, так что вы можете быстро настроить и начать использовать среду. чее ловкость это особенно важно для организациям, которым необходимо оперативно реагировать на меняющиеся потребности в данных и аналитике.y. 
5. Безопасность: Сейчас это спорное преимущество. Часто аргументом является то, что локальная архитектура безопаснее для конфиденциальных данных. Однако сГромкие провайдеры вкладывают значительные средства в меры безопасности, включая шифрование данных, контроль доступа и сертификацию соответствия. Ваши данные хранятся в высокозащищенных центрах обработки данных, который REDUCes риск утечки данных.  

Как мигрировать?

Миграция на современное хранилище данных — это стратегический процесс, требующий тщательного планирования и исполнения. Вот более подробное пошаговое руководство для успешной миграции: 

1. Оценка и Планирование: Проведите комплексную оценку вашей текущей инфраструктуры данных, включая базы данных, источники данных и системы обработки. Определите болевые точки, ограничения масштабируемости и области, требующие улучшения. Определите четкие цели миграции. Определите, насколько современное хранилище данных соответствует бизнес-целям вашей организации. 
2. Выберите подходящее современное хранилище данных: Изучите и выберите современное решение для хранилища данных, которое лучше всего соответствует потребностям вашей организации. Учитывайте такие факторы, как масштабируемость, возможности интеграции, цены и функции обработки данных. 
3. Профилирование и очистка данных: Перед миграцией выполните профилирование и очистку данных, чтобы обеспечить качество данных. Устраните такие проблемы, как дубликаты, несоответствия и неточности в ваших данных. 
4. Сопоставление и преобразование данных: Сопоставьте существующие структуры данных со схемой современного хранилища данных. Возможно, вам придется преобразовать данные в соответствии с требованиями новой схемы. 
5. Перенос данных: Выполнить план миграции данных by извлечение данных из текущих систем, их преобразование по мере необходимости и загрузка в современное хранилище данных. При необходимости используйте инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка). 
6. Интеграция с источниками данных: Настройте конвейеры интеграции данных, чтобы обеспечить бесперебойный поток данных из различных источников в современное хранилище данных. Реализуйте соединители и конвейеры для автоматического приема данных. 
7. Тестирование и проверка: Проведите тщательное тестирование, чтобы гарантировать точность и полноту перенесенных данных. Убедитесь, что хранилище данных правильно обрабатывает запросы и аналитику и поддерживает целостность данных. 
8. Оптимизация: Оптимизируйте производительность современного хранилища данных путем настройки конфигураций, индексации и оптимизации запросов. Обеспечьте эффективное выполнение запросов. 
9. Безопасность и контроль доступа: Внедрите надежные меры безопасности, включая управление доступом на основе ролей, шифрование и соблюдение правил конфиденциальности данных. Защита данных при передаче и хранении 

Создайте свое хранилище данных с помощью Astera Строитель хранилищ данных 

Хотите перейти на современное хранилище данных? Astera Построитель хранилища данных может помочь. Это комплексное решение для хранения данных, которое упрощает создание и внедрение хранилищ данных без необходимости кодирования. Он использует мета-управляемый метод, который позволяет работать с данными с помощью широкого спектра предварительно созданных преобразований, устраняя необходимость в сложных сценариях ETL или SQL. 

Скачать 14-дневная бесплатная пробная версия сегодня и без проблем переходите в облачное хранилище данных!.