Jestliže jste v jakékoli firmě strávili alespoň krátký čas, pravděpodobně jste narazili na nutnost efektivně získávat data z nejrůznějších analytických zdrojů a sestav.
Datové analýzy zásadně ovlivňují tvorbu příjmů a snižování nákladů v mnoha organizacích. Nicméně, nemělo by vás překvapovat rozsáhlé množství generovaných a analyzovaných dat, jelikož jejich objem i rozmanitost raketově rostou.
Tento nárůst nutí společnosti, které se opírají o data, využívat spolehlivá, škálovatelná a bezpečná řešení pro analýzu a správu dat. Požadavky na systémy překračují schopnosti klasických databází, a právě zde se dostává ke slovu cloudová technologie.
S rozvojem moderní cloudové technologie se do cloudu přesunula řada klíčových podnikových aplikací, jako jsou systémy pro plánování podnikových zdrojů (ERP), databáze a marketingové nástroje. Vzhledem k tomu, že podniková data jsou uložena v cloudu, společnosti potřebují řešení, které bezproblémově ukládá všechna data z nejrůznějších cloudových aplikací. Tímto řešením je cloudové datové úložiště.
Tento článek vám pomůže pochopit, co je cloudové datové úložiště, a představí vám několik nejlepších možností. Nakonec si vysvětlíme, jak vybrat ten nejvhodnější pro vaši organizaci.
Stručný pohled do historie cloudových datových úložišť
Jako v každé technické oblasti, je pro skutečné porozumění důležité pochopit, proč daná technologie vznikla. Toto pravidlo platí i pro pochopení provozního modelu cloudového datového úložiště.
Podle Education Ecosystem se datová úložiště poprvé objevila v 80. letech minulého století a jejich účelem bylo usnadnit tok dat z operačních systémů do systémů pro podporu rozhodování (DSS). První verze vyžadovaly značnou míru redundance a mnoho organizací muselo mít několik prostředí DSS, aby mohly obsluhovat více uživatelů. Prostředí DSS využívala stejná data, ale sběr, čištění a integrace se často opakovaly.
S tím, jak datová úložiště zvyšovala efektivitu, vyvinula se z tradičních platforem business intelligence (BI) podporujících informace do rozsáhlých analytických architektur, které podporují různé aplikace, jako je správa výkonu a analýza výkonu.
V průběhu let došlo k rapidnímu pokroku v poskytování dodatečné hodnoty podnikům s nejnovějšími daty řízenými sklady (EWD), které poskytují přístup k datům v reálném čase a statistiky strojového učení. To je však nad rámec tohoto příspěvku.
Co je to cloudové datové úložiště?
Pokud chcete do podnikové infrastruktury integrovat inteligenci, je datové úložiště klíčovou součástí vaší architektury. Na rozdíl od běžných databází jsou datová úložiště navržena tak, aby umožňovala optimální analytické dotazy nad rozsáhlými datovými sadami. Databáze jsou často systémy pro zpracování transakcí.
Cloudové datové úložiště zahrnuje databázi, která je dostupná jako spravovaná služba ve veřejném cloudu a lze ji optimalizovat pro škálovatelnou BI a analýzy. Můžete si jej také představit jako sbírku aktuálních a minulých informací.
Ačkoli existuje mnoho cloudových datových úložišť, každé z nich nabízí své specifické služby. Existují však určité společné faktory, které byste měli očekávat u všech těchto platforem: ukládání a správa dat, automatické aktualizace softwaru a flexibilní správa kapacity, která plynule rozšiřuje nebo zmenšuje vaše datové stopy.
Klíčové vlastnosti
- Masivní paralelní zpracování (MPP) – Tato funkce se nachází v cloudových datových úložištích, která podporují projekty velkých dat. Umožňuje vysoce výkonné dotazy při práci s velkými objemy dat. MPP se skládá z několika paralelně běžících serverů, které distribuují zátěž zpracování, vstupu a výstupu.
- Sloupcové úložiště dat – Tato funkce přináší ekonomickou flexibilitu při zpracování analýz. Sloupcová data ukládají procesní data ve sloupcích namísto řádků, což urychluje agregaci dotazů, jako je tomu u přehledů.
Výhody
Cloudová datová úložiště prokazují svou nezbytnost v každé moderní firmě díky svým analytickým a obchodním statistikám, které zlepšují provoz, zkvalitňují služby zákazníkům a poskytují vaší společnosti konkurenční výhodu. Zde jsou některé z výhod používání cloudových datových úložišť:
Dodavatelé cloudových datových úložišť
Nyní, když znáte řešení cloudových datových úložišť, můžete si vybrat ten správný pro vaše potřeby. I když zde uvedené nejsou seřazeny podle žádného konkrétního kritéria, začali jsme těmi s nejlepšími technickými znalostmi.
Google BigQuery
BigQuery, vyvinutý společností Google, je plně spravované datové úložiště bez serveru, které lze automaticky škálovat tak, aby vyhovovalo vašim potřebám z hlediska úložiště a výpočetní techniky. Stejně jako ostatní produkty Google nabízí kromě toho, že je nákladově efektivní, také výkonné analytické funkce. Je spolehlivé a nabízí několik nástrojů business intelligence, které můžete použít ke shromažďování přehledů a vytváření přesných předpovědí. BigQuery vyhovuje komplexním agregacím napříč rozsáhlými datovými sadami díky svému sloupcovému ukládání.
Google vám neumožňuje spravovat infrastrukturu skladů, a proto BigQuery skrývá základní hardware, uzly, databázi a podrobnosti o konfiguraci. Pokud chcete rychle začít, stačí si vytvořit účet na Google Cloud Platform (GCP), načíst tabulku a spustit dotaz.
K rychlé analýze petabajtů dat můžete také použít sloupcové databáze BigQuery a ANSI SQL databáze. Jeho schopnosti se rozšiřují i na prostorovou analýzu pomocí SQL a BigQuery GIS. Pomocí jednoduchých SQL a BigQuery ML můžete také rychle vytvářet a spouštět modely strojového učení (ML) na částečně nebo rozsáhlých strukturovaných datech. Vychutnejte si také interaktivní řídicí panel v reálném čase pomocí enginu BigQuery BI.
Pro plné využití možností analýzy dat BigQuery je nutné mít dobré znalosti SQL, stejně jako u jiných datových úložišť. Je také cenově výhodné. Cena však závisí na kvalitě kódu (platíte za rychlost zpracování a úložiště), takže musíte optimalizovat své dotazy, abyste se vyhnuli vysokým nákladům při stahování dat.
BigQuery zvládá náročné výpočetní operace díky svým odděleným výpočetním a úložným vrstvám, a proto vyhovuje organizacím, které upřednostňují dostupnost před konzistencí.
Amazon Redshift
Amazon Redshift, který byl spuštěn v listopadu 2021, byl představen jako plně spravované cloudové datové úložiště, které dokáže zpracovávat data v petabajtovém měřítku. I když se nejednalo o první cloudové datové úložiště, stal se prvním, který po rozsáhlém přijetí rostl v podílu na trhu. Redshift používá dialekt SQL založený na PostgreSQL, který je známý mnoha analytiky po celém světě, a jeho architektura připomíná lokální datová úložiště.
Na druhou stranu se Redshift liší od ostatních řešení v tomto seznamu. Jeho výpočetní a úložná vrstva nejsou zcela oddělené. Tato architektura významně ovlivňuje výkon analytických dotazů, pokud provádíte mnoho operací zápisu. Proto budete potřebovat interní personál, který bude aktualizovat systémy průběžnou údržbou a aktualizacemi.
Pokud hledáte vynikající konzistenci na úrovni řádků, jako je ta, která se používá v bankovním sektoru, Redshift je dobrá volba. Nicméně nemusí to být nejlepší volba, pokud vaše organizace potřebuje provádět operace zápisu a zpracování současně.
Snowflake
Cloudové datové úložiště Snowflake je jediné svého druhu; je plně spravované a běží na AWS, GCP a Azure, na rozdíl od jiných zde uvedených úložišť, která běží na vlastním cloudu. Snowflake se snadno používá a je známé pro svou pokročilou schopnost transformovat data, provádět rychlé dotazy, zajišťovat vysokou úroveň zabezpečení a automaticky se škálovat podle vašich požadavků.
Flexibilní kódová základna Snowflake vám umožňuje spouštět aktivity globální replikace dat, jako je ukládání dat v libovolném cloudu, bez nutnosti překódování nebo učení se novým dovednostem.
Snowflake vyhovuje datovým analytikům všech úrovní, protože nevyžaduje programovací jazyk Python nebo R. Je také známé pro své bezpečné a komprimované úložiště pro polostrukturovaná data. Kromě toho vám umožňuje vytvářet více virtuálních skladů podle vašich potřeb a zároveň paralelizovat a izolovat jednotlivé dotazy, což zvyšuje jejich výkon. Se Snowflake můžete komunikovat pomocí webového prohlížeče, příkazového řádku, analytických platforem a dalších podporovaných ovladačů.
I když je Snowflake preferován pro svou schopnost spouštět dotazy, které nejsou možné s jinými řešeními, pro tvorbu kvalitních řídicích panelů je nutné kódovat vlastní funkce a rutiny.
Snowflake je populární mezi středně velkými společnostmi, které nepotřebují provádět operace zápisu a zpracování velkého objemu nebo vyžadují konzistenci napříč velkými objemy dat.
Azure SQL Database
Tento produkt je spravovaná databáze jako služba, která je součástí platformy Microsoft Azure, cloud computingu. Pokud vaše organizace používá obchodní nástroje společnosti Microsoft, může to být pro vás přirozená volba.
Databáze Azure SQL je známá pro cloudový hosting s interaktivní cestou uživatele od vytváření SQL serverů po konfiguraci databází. Je také často volena díky svému snadno použitelnému rozhraní a mnoha funkcím pro manipulaci s daty. Je také škálovatelná, aby se snížily náklady a optimalizoval výkon při nízkém využití.
Na druhou stranu není určen pro velké objemy dat. Je vhodný pro pracovní zátěž online transakčního zpracování (OLTP) a zvládá velké objemy procesů čtení a zápisu v nákupním centru.
Tento nástroj by byl oblíbenou volbou, pokud se vaše firma zabývá jednoduchými dotazy a malým datovým zatížením. Není to však nejlepší volba, pokud vaše firma potřebuje velkou analytickou palebnou sílu.
Azure Synapse
Tato část platformy Azure je zaměřena na analýzu a kombinuje několik služeb, jako je integrace dat, datová úložiště a obrovská analýza dat. I když se to zdá podobné Azure SQL databázi, jde o odlišný produkt.
Analýza Azure Synapse je škálovatelná pro velké datové tabulky na základě distribuovaného výpočtu. Spoléhá na MPP (zmíněno na začátku, vraťte se, pokud jste jej nepochopili), aby rychle spouštěla velké objemy složitých dotazů napříč více uzly. U Synapse je kladen zvláštní důraz na bezpečnost a ochranu soukromí.
Přestože se jedná o standardní možnost pro firmy, které již nástroje Microsoftu používají, je obtížné ji integrovat s jinými produkty, než jsou datová úložiště jiných společností. Služba může občas selhat, protože je neustále aktualizována.
Azure Synapse je navržena pro online analytické zpracování, a proto je nejvhodnější pro zpracování velkých sad dat v reálném čase. Pokud jsou vaše data úložiště větší než jeden terabajt, můžete zvážit použití Azure Synapse namísto SQL.
Firebolt
Ačkoli je v oboru nováčkem, Firebolt tvrdí, že je úložištěm budoucí generace, které funguje 182krát rychleji než systémy založené na SQL. Firebolt je rychlý, protože využívá nové techniky analýzy a komprese dat.
Během dotazů přistupuje k malým rozsahům dat pomocí indexů, na rozdíl od jiných datových úložišť, které využívají celé oddíly a segmenty, čímž uvolňuje šířku pásma vaší sítě. Je škálovatelný a dokáže se dotazovat na velké soubory dat působivou rychlostí.
I když je na trhu novinkou, neintegruje se s celým ekosystémem (který je rozsáhlý) obchodních platforem a zpravodajských nástrojů. Problém je však snadno řešitelný pomocí specifického nástroje pro extrahování, transformaci a načítání (ETL) pro přesun dat do a ze skladu.
Úložiště a výpočetní výkon Fireboltu jsou oddělené, takže je ekonomický pro velké i malé instituce. Je to nejlepší volba pro podniky, které potřebují rychlou analýzu, i když jsou vyžadováni zkušení interní analytici dat.
Výběr správného cloudového datového úložiště
Pokud potřebujete cloudové datové úložiště a chcete ho mít kvalitní, zvažte velikost vaší organizace a způsob správy dat. Pokud vlastníte malou organizaci, která spravuje malé objemy dat a má málo nebo žádné lidské zdroje pro správu sektoru analýzy dat, jako například některé weby elektronického obchodu, měli byste si místo toho vybrat datový dům, který se snadno používá a je nákladově efektivní z hlediska budoucího výkonu.
Na druhou stranu, pokud provozujete velkou organizaci, která potřebuje konkrétní sadu datových potřeb, budete muset čelit kompromisu. Kompromis je podrobně popsán podle teorému CAP, který říká, že jakákoli distribuovaná data zaručují bezpečnost, dostupnost a toleranci oddílů (což znamená ochranu před selháním). Ve většině případů bude každá organizace potřebovat částečnou toleranci s ponecháním kompromisu mezi konzistencí a dostupností.
Nyní si můžete vyzkoušet nejspolehlivější nástroje pro integraci dat.