什么是云数据仓库？完整指南

什么是云数据仓库？

简而言之，云数据仓库是存在于云环境中的数据仓库，能够组合来自多个来源的艾字节数据。 云数据仓库旨在处理复杂的查询，并针对商业智能 (BI) 和分析进行了优化。 云数据仓库的好处还包括打破 数据孤岛，整合不同应用程序中的可用数据，并识别传统本地部署中可能被忽视的机会 数据仓库.

云数据仓库定义

云数据仓库是公共云中的集中式数据库，用于存储、处理、集成和管理大量结构化和半结构化数据。

“云”部分意味着一切都在线发生，而不是管理物理服务器和基础设施 - 异地服务器负责繁重的工作，您可以通过互联网访问数据和分析工具，而无需下载或设置任何内容。软件或应用程序。

云数据仓库对于快速做出数据驱动的决策至关重要。 它提供了改进的计算能力和简化的数据管理，使您可以在需要时从更新、准确和丰富的数据中提取有价值的见解。

云迁移期间解决数据质量问题的实用技巧

云提供了本地系统所没有的许多优势。 然而，云迁移并不是一个简单的旅程。 以下是一些在将数据仓库迁移到云时确保数据质量的提示。

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云数据仓库与本地数据仓库

传统 数据仓库架构 无法再满足当今企业不断增长的分析需求。 云数据仓库市场预计将达到 的美元3.5亿元 到 2025 年，这只意味着传统的本地数据仓库越来越无法为组织提供他们所寻求的速度、可扩展性和敏捷性。 下表总结了 云数据仓库与本地数据仓库之间的区别:

云数据仓库架构

云数据仓库架构是指在云中托管和管理的数据仓库内的组件的结构设计和组织。 它包括关键元素及其相互作用，确保高效的数据处理、存储、集成和检索。 以下组件构成了云数据仓库架构：

数据源： 数据源是指从中收集数据并将其导入数据仓库进行分析的各种来源。这些来源在数据类型、格式和交付机制方面可能存在很大差异，从事务数据库到流数据和外部 API。云数据仓库的最大优势之一是它们能够处理各种类型的数据，包括 结构化、半结构化和非结构化数据.

数据摄取层： 云 DWH 中的数据之旅始于 数据采集​​层，负责无缝收集和导入数据。这一层通常采用 ETL 流程 确保数据经过转换和格式化，以实现最佳存储和分析。一些云数据仓库支持实时数据提取，允许您在数据可用时提取和处理数据。

存储层： 存储层以针对分析处理而优化的结构化格式组织和存储数据。 这种格式可能涉及列式存储，由于其能够将相似的数据类型压缩和存储在一起，因此非常适合分析。 存储层与计算层集成，根据分析查询的要求进行数据检索。 许多云数据仓库利用分布式文件系统进行存储，将数据分布在多个节点上并提供可扩展性和并行性。

计算层： 计算层负责处理查询并对存储的数据执行分析操作。它管理不同查询和工作负载的资源分配，例如 CPU 和内存。资源分配是动态的，可以根据正在进行的任务的优先级和要求进行调整。

查询优化和执行： 计算层结合查询优化技术来提高效率。 云数据仓库的引擎通过选择最佳执行计划、索引策略和其他优化来优化 SQL 查询，以最大限度地缩短查询响应时间。 许多云数据仓库使用基于成本的优化来解析查询。 这种方法评估不同的执行计划并选择估计成本最低的计划。

与 BI 工具集成： 云数据仓库提供连接协议和接口，允许与 BI 工具无缝集成。常见协议包括 Java 数据库连接 (JDBC)、开放数据库连接 (ODBC) 和 RESTful API. 这些数据仓库还支持 联机分析处理 (OLAP) 功能，允许 BI 工具创建数据立方体以进行多维分析。这对于复杂的分析场景尤其有价值。

在云中设计、开发和部署数据仓库

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云数据仓库的好处

与传统数据仓库相比，云数据仓库更容易设置，而传统数据仓库通常需要复杂的设置。现代 CDWH 存储、集成和处理来自多个来源（无论是本地还是互联网上）的大量数据。

以下是云数据仓库的更多优势：

增强的可访问性

托管在云上的数据仓库允许从世界任何地方访问相关数据。此外，它们还具有访问控制功能，以确保 BI 所需的数据仅对相关人员可见。有趣的是，即使多个员工可能同时访问数据仓库， 数据的完整性 保持完好无损。 增加的治理层增强了整体 数据质量管理 一个组织的努力。

无限的可扩展性

虚拟架构使组织能够根据不断变化的需求修改其资源分配。通过云数据仓库，需求波动的公司可以选择只为他们需要的特性和功能付费——这是本地替代方案不可能实现的。例如，旅游公司在旺季期间可能需要更多的计算能力来增强分析，而在淡季期间可能只消耗处理能力的一小部分。

性能无上限

云数据仓库允许组织中的所有部门同时访问相关数据，而不会牺牲性能。这是可能的，因为它们通常有多个服务器来共享负载，确保同时处理大量数据而不会出现任何延迟。

丰富的数据存储

选择云数据仓库最令人信服的原因之一是它提供的超额存储空间。 如前所述，云数据仓库解决方案提供商通常采用即用即付的定价模式，允许组织在不浪费存储空间的情况下扩大或缩小规模。 这同样适用于其他功能和特性，使企业能够在不产生高成本的情况下试验数据仓库项目。

无缝集成

根据一个 最近的一项研究，公司使用来自 400 多个来源的数据进行分析和商业智能。因此，数据不仅有几种不同的格式，而且结构也不同，这使得集成变得困难。云数据仓库可以帮助克服集成挑战，因为它们旨在 整合来自多个来源的数据包括云应用程序， 数据库和文件格式。 这种结构还允许提取和合并 半结构化和非结构化数据.

灾难恢复

遗留数据库的灾难恢复通常是有问题的。使用旧工具的公司必须花费大量资金购买额外的硬件，以便在发生灾难或系统故障时创建数据备份。云数据仓库通过定期创建备份、在发生灾难时保护重要数据来缓解大部分问题。此外，采用虚拟解决方案进行分析的组织可以避免购买设备或存储区域来存储硬件的不必要成本。

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云数据仓储挑战 

虽然云数据仓库提供了显着的优势，特别是在可扩展性和灵活性方面，但它也有自己的一系列挑战和复杂性。

数据集成

数据集成挑战 云端的出现是由于数据源的多样性、基础设施的动态特性以及 有效地管理和治理数据。此外，组织通常混合使用内部部署和基于云的系统，并且在这些系统之间集成数据可能涉及几个其他考虑因素，包括安全性、延迟和连接性。

安全性

由于数据环境多种多样，使加密实践与特定组织要求保持一致的需求可能很复杂。 例如，如果您的组织拥有混合基础设施，包括本地系统和基于云的系统，那么在它们之间无缝集成加密实践可能具有挑战性。 此外，在多云环境中运行需要跨不同云平台兼容的访问控制标准。 当数据分布在多个云提供商之间时，确保一致的访问控制需要标准化工作。

合规性

云服务提供商采用共同责任模型运营，他们管理安全的某些方面，但客户对其他方面负责。 理解和履行这一共同责任可能很复杂。 监管环境的动态性和多样性通常跨越行业和司法管辖区，可能成为确保遵守监管机构的障碍。

成本管理

虽然云数据仓库提供了无与伦比的灵活性和按需资源，但如果不仔细监控，即用即付模式可能会导致意外成本。 挑战在于优化资源利用率以匹配可变的工作负载和数据处理需求。 准确预测成本可能很困难，特别是在处理波动的数据量和复杂的分析查询时。 此外，云数据仓库提供的各种服务和功能可能会导致无意的过度配置或利用不足，从而影响成本效率。

供应商锁定

利用特定云的功能和服务的组织 数据仓库解决方案 提供商面临与该提供商的专有技术和 API 紧密集成的风险。虽然这些技术提高了效率和功能，但它们也产生了难以解决的依赖关系。过渡到不同的云提供商或采用多云策略变得复杂，因为迁移过程可能涉及重写查询、调整数据模型和解决兼容性问题。

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最佳企业云数据仓库解决方案

大多数云数据仓库解决方案都采用企业首选的即用即付定价模式，尤其是刚接触数据仓库领域的初创公司。 此定价选项对于预计将新来源和平台添加到其数据架构中的企业也很有帮助，因为云数据仓库可以快速发展以满足这些需求。

此外，最常见的云数据仓库解决方案在提供高性能、可扩展性、灵活性、易用性和定价方面也提供类似的价值。 不同的是这些的实施方式。 组织应根据自己的具体要求和偏好仔细评估每个云数据仓库解决方案的独特功能和优势。

云数据仓库：Microsoft Azure Synapse Analytics

Microsoft Azure Synapse Analytics 将大数据分析与企业数据仓库相结合，以加快获得洞察的速度。 具体来说，它使用 SQL 进行数据仓库，Spark 技术处理大数据，并通过 ETL 和 Pipelines 进行数据集成。 ELT。 Azure Synapse Analytics 还与 Power BI 等 BI 工具无缝集成。

如果您的组织参与全部或大部分这些数据管理工作，那么它可能是一个可行的数据仓库解决方案。此外，如果你已经使用多个其他 Microsoft 服务，请考虑将 Azure Synapse Analytics 集成到现有数据堆栈中，因为 Microsoft 的服务可以顺利集成在一起。

使用 Azure Synapse Analytics 用于：

• 大数据分析
• 实时分析
• 数据湖上的无服务器查询
• 预测分析和预测
• 企业级云数据仓库
• 集成高级分析和机器学习

云数据仓库：Amazon Redshift

亚马逊Redshift 是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管的 PB 级数据仓库服务。它旨在处理大型数据集并为寻求可扩展且经济高效的解决方案的组织提供高性能分析。 Amazon Redshift 特别适合分析工作负载和商业智能应用程序。

将 Amazon Redshift 用于：

• 商业智能和分析
• 云数据仓库
• 临时分析
• 与 AWS 服务集成
• 复杂的查询和聚合
• 可扩展的数据处理

云数据仓库：Google BigQuery

Google BigQuery 是由 Google Cloud Platform (GCP) 提供的完全托管的无服务器云数据仓库解决方案。 它旨在处理大规模分析工作负载，并使您能够实时分析和查询大型数据集。 它与其他谷歌云服务的集成使其成为满足各种数据分析需求的综合平台。

使用 Google BigQuery 可以：

• 临时数据分析
• 实时仪表板
• 日志分析
• 物联网数据分析
• 预测分析
• 云数据仓库

云数据仓库：雪花

Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，为存储和分析数据提供完全托管且可扩展的解决方案。 它作为软件即服务 (SaaS) 平台运行，旨在为寻求现代云数据仓库的组织提供简单、灵活且高效的服务。

使用雪花：

• 跨云数据复制
• 数据密集型应用程序开发
• 全公司数据共享
• 网络安全分析
• 云数据仓库
• 增强的数据访问

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选择云数据仓库：需要考虑的因素

为您的组织选择云数据仓库解决方案时，考虑几个因素至关重要。 以下是您可以考虑的一些注意事项：

易用性

在评估云数据仓库时，查询语言的简单性和熟悉性至关重要，特别是如果您的团队精通 SQL。 无缝过渡对于效率和生产力至关重要。 此外，评估该解决方案与您当前的 BI 工具和数据集成服务的集成能力。 云数据仓库可以轻松融入您现有的技术和数据堆栈，确保工作流程连贯且简化，并最大限度地减少中断。

性能

评估查询性能，特别是复杂的分析查询的性能，可以深入了解平台有效处理特定工作负载的能力。并发用户和查询处理能力同样重要，因为强大的解决方案应该能够在不影响响应能力的情况下管理多个并发用户和查询。存储和计算资源方面的可扩展性是确保解决方案能够随着您不断变化的数据需求无缝增长的重要考虑因素。

定价

评估定价结构以确保其符合您的使用模式，以避免任何不可预见的成本。 除了按查询或按 GB 定价之外，还应评估 总拥有成本 (TCO) 并记住考虑存储成本和数据传输费用等因素。 考虑到更大的前景将确保所选的云数据仓库不仅满足您当前的预算考虑，而且从长远来看也证明在经济上是可持续的。

供应商锁定

优先考虑多云支持有助于打造弹性且适应性强的数据堆栈。 评估云数据仓库解决方案跨多个云提供商无缝部署的能力，确保选择和在服务之间转换的灵活性。 这不仅减轻了与依赖单一供应商相关的风险，而且还提供了利用不同云环境的独特产品的能力。

要求供应商支持

响应迅速且可靠的供应商支持系统对于及时解决问题并确保您的团队能够充分利用云数据仓库的潜力至关重要。 评估响应时间和支持计划的可用性等因素。 此外，请考虑查看平台的社区参与度和可用文档的质量，因为这些资源通常在应对挑战和优化使用方面具有无价的价值。