Top 6 cloudových datových skladů v roce 2023

Pokud jste v podniku strávili byť jen krátkou dobu, možná jste narazili na potřebu efektivně shromažďovat data z různých zdrojů analýzy a přehledu.

Tyto analýzy dat intenzivně ovlivnily vytváření příjmů a snižování nákladů mnoha organizací. Ale neměli byste být překvapeni množstvím generovaných a analyzovaných dat, jak jejich počet a typy explodují.

Tato exploze nutí společnosti založené na datech používat spolehlivá, škálovatelná a bezpečná řešení pro analýzu a správu dat. Požadavky systémů převyšují možnosti tradiční databáze, a zde přichází na řadu cloudová technologie.

A s postupující moderní cloudovou technologií se do cloudu přesunulo mnoho kritických podnikových aplikací, jako je plánování podnikových zdrojů (ERP), databáze a marketingové nástroje. Zatímco obchodní data jsou uložena v cloudu, společnosti potřebují řešení, které bezproblémově ukládá všechna data z různých cloudových aplikací. Řešením je cloudový datový sklad.

Tento článek vám pomůže porozumět cloudovému datovému skladu a uvede několik nejlepších. A na závěr vysvětlete, jak vybrat ten nejlepší pro vaši organizaci.

Stručná historie cloudových datových skladů cloudových dat

Jako u každé technické domény musíte pochopit, proč existuje, abyste jí skutečně porozuměli. Tato konvence platí pro pochopení provozního modelu cloudového datového skladu.

Podle Education Ecosystem se datové sklady objevily jako první v 80. letech minulého století a byly určeny k tomu, aby napomáhaly toku dat z operačních systémů do systémů pro podporu rozhodování (DSS). První verze vyžadovaly velké množství redundance a mnoho organizací muselo mít více prostředí DSS, aby obsluhovalo několik uživatelů. Prostředí DSS používají stejná data. Shromažďování, čištění a integrace se však často opakovaly.

Jak datové sklady zvyšovaly efektivitu, vyvinuly se z tradičních platforem business intelligence (BI) podporujících informace v široké analytické architektury, které podporují různé aplikace, jako je správa výkonu a analýza výkonu.

V průběhu let došlo k prudkému pokroku v poskytování přírůstkové 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 cloudový datový sklad

Pokud chcete do podnikové infrastruktury začlenit inteligenci, je datový sklad jádrem vaší architektury. Na rozdíl od běžných databází jsou datové sklady navrženy tak, aby nabízely optimální analytické dotazy na masivní datové sady. Databáze jsou často systémy pro zpracování transakcí.

Cloudový datový sklad zahrnuje databázi dostupnou jako spravovanou službu ve veřejném cloudu a lze ji optimalizovat pro škálovatelné BI a analýzy. Můžete jej také zobrazit jako sbírku aktuálních a minulých informací.

I když je k dispozici mnoho cloudových datových skladů, každý nabídne svou příchuť služeb. Existují však některé společné faktory, které byste očekávali, že budou přítomny na všech těchto platformách: ukládání a správa dat, automatické upgrady softwaru a flexibilní správa kapacity, která plynule rozšiřuje nebo zmenšuje vaše datové stopy.

Klíčové vlastnosti

• Masivně paralelní zpracování (MPP) – Tato funkce se nachází v cloudových datových skladech podporujících projekty velkých dat pro využití vysoce výkonných dotazů při práci s velkými objemy dat. MPP se skládá z několika paralelně běžících serverů pro distribuci zátěže zpracování, vstupu a výstupu.
• Sloupcové úložiště dat – Tato funkce vykazuje ekonomickou flexibilitu při zpracování analýzy. Sloupcová data ukládají procesní data ve sloupcích namísto řádků, což zrychluje agregaci dotazů, jako je tomu u přehledů.

Výhody

Cloudové datové sklady předvádějí svou potřebu být v každém moderním podniku pro své analýzy a obchodní statistiky, které zlepšují provoz a zlepšují zákaznické služby a poskytují vaší firmě konkurenční výhodu. Zde jsou výhody používání cloudových datových skladů.

Rychlejší přehledy – Cloudové datové sklady jsou prostředkem k výkonným výpočetním schopnostem a poskytují analýzy založené na reálném čase z dat shromážděných z různých zdrojů, na rozdíl od tradičních on-premise řešení, což vaší firmě umožňuje rychlejší přístup k lepším přehledům.

Škálovatelnost – Cloudové datové sklady nabízejí téměř neomezené úložiště pro vaši firmu, jak se potřeby úložiště vyvíjejí. Na rozdíl od on-premise řešení, která při rozšiřování úložiště potřebují nový hardware, cloudové datové sklady poskytují více prostoru za zlomek nákladů.

Režie – Pokud se rozhodnete používat místní řešení, budete potřebovat serverový hardware (který je drahý) a zaměstnance, kteří budou dohlížet na systém, provádět ruční upgrady a odstraňovat problémy. Na druhou stranu cloudové datové sklady nepotřebují fyzický hardware, což výrazně snižuje náklady.

Dodavatelé cloudových datových skladů

Nyní, když znáte řešení cloudových datových skladů, můžete si vybrat ten správný pro své potřeby. I když tyto zde uvedené nejsou seřazeny v žádném konkrétním pořadí, začali jsme těmi s nejlepšími technickými znalostmi.

Google BigQuery

BigQuery, vyvinutý společností Google, je plně spravovaný datový sklad bez serveru, který lze automaticky škálovat tak, aby odpovídal vašim potřebám úložiště a výpočetní techniky. Stejně jako ostatní produkty Google nabízí kromě toho, že je nákladově efektivní, také výkonné analytické funkce. Je také spolehlivý a nabízí několik nástrojů business intelligence, které můžete použít ke shromažďování přehledů a vytváření přesných předpovědí. BigQuery vyhovuje komplexním agregacím napříč masivními datovými sadami po jeho sloupcovém ukládání.

Google vám nechce dovolit spravovat infrastrukturu skladů, a proto Big Query skrývá základní hardware, uzly, databázi a podrobnosti o konfiguraci. A pokud chcete rychle začít, musíte 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 dostatečně rozšiřují, aby vyhovovaly prostorové analýze 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.

Chcete-li plně využít možnosti analýzy dat BigQuery, musíte se dobře orientovat v SQL, stejně jako v jiných datových skladech. Je to také cenově výhodné. Cena však závisí na kvalitě kódu (platíte za rychlost zpracování a úložiště), takže musíte optimalizovat své dotazy, abyste čelili vysokým nákladům při stahování dat.

BigQuery zvládá náročné výpočetní operace na základě svých oddělených výpočetních a úložných vrstev, a proto vyhovuje organizacím, které upřednostňují dostupnost před konzistencí.

Amazon Redshift

Amazon Redshift, vytvořený v listopadu 2021, byl spuštěn jako plně spravovaný cloudový datový sklad, který dokáže zpracovávat data v petabajtovém měřítku. I když se nejednalo o první cloudový datový sklad, 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 on-premise datové sklady.

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 aktualizuje 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. Nemusí to však být nejlepší volba, pokud vaše organizace potřebuje provádět operace zápisu a zpracování současně.

Sněhová vločka

Cloudový datový sklad Snowflake je jediný svého druhu; je plně spravován a běží na AWS, GCP a Azure, na rozdíl od jiných zde profilovaných skladů běžících na jejich cloudu. Snowflake se snadno používá a je dobře známý pro svou pokročilou schopnost transformovat, provádět rychlé dotazy, využívat vysoké zabezpečení a automaticky škálovat na základě vašich požadavků.

Flexibilní kódová základna Snowflake vám umožňuje spouštět aktivity globální replikace dat, jako je ukládání dat v libovolném cloudu, bez překódování nebo učení se novým dovednostem.

Snowflake vyhovuje datovým analytikům všech úrovní, protože nepoužívá programovací jazyk Python nebo R. Je také dobře známý pro své bezpečné a komprimované úložiště pro polostrukturovaná data. Kromě toho vám umožňuje točit více virtuálních skladů na základě vašich potřeb a zároveň paralelizovat a izolovat jednotlivé dotazy, což zvyšuje jejich výkon. S 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, nabízí nejlepší výtvory řídicích panelů; potřebujete 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 dostupná jako část platformy Microsoft Azure, cloud computingu. Pokud vaše organizace používá obchodní nástroje společnosti Microsoft, může to být pro vás přirozený výběr.

Databáze Azure SQL je prominentní pro cloudový hosting s interaktivní cestou uživatele od vytváření SQL serverů po konfiguraci databází. Je také široce preferován kvůli svému snadno použitelnému rozhraní a mnoha funkcím pro manipulaci s daty. Je také škálovatelný, aby se snížily náklady a optimalizoval výkon při nízkém využití.

Na druhou stranu není určen pro velké množství 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 zatížením dat. Není to však nejlepší, 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, datové sklady a obrovská analýza dat. I když to vypadá podobně jako Azure SQL databáze, je to jiné.

Analýza Azure Synapse je škálovatelná pro velké datové tabulky na základě distribuovaného výpočtu. Spoléhá na MPP (zmíněný na začátku, vraťte se, pokud jste jej nepochopili), aby rychle spouštěl velké objemy složitých dotazů napříč více uzly. Se Synapse je kladen zvláštní důraz na bezpečnost a soukromí.

Přestože se jedná o standardní možnost pro podniky, které již nástroje Microsoftu používají, je obtížné ji integrovat s jinými produkty, než jsou datové sklady jiných společností. Služba se může občas pokazit, 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 skladu významnější než jeden terabajt, můžete zvážit použití Azure Synapse přes SQL

Firebolt

Zatímco ještě nováček v oboru. Firebolt tvrdí, že je to sklad budoucí generace, který funguje 182krát rychleji než systémy založené na SQL. Firebolt je rychlý, protože používá nové techniky analýzy a komprese dat.

Během svých dotazů přistupuje k malým rozsahům dat pomocí indexů, na rozdíl od jiných datových skladů, které využívají celé oddíly a segmenty, čímž uvolňuje šířku pásma vaší sítě. Je škálovatelný a dokáže se dotazovat na velké soubory dat působivou rychlostí.

Přestože je na trhu novinkou, neintegruje se s celým ekosystémem (který je rozsáhlý) obchodních platforem a zpravodajských nástrojů. Problém je však snadno vyřešen 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 pro podniky, které potřebují rychlou analýzu, i když jsou vyžadováni zkušení interní analytici dat.

Výběr správného cloudového datového skladu

Pokud potřebujete cloudový datový sklad a chcete jej dobrý, zvažte velikost vaší organizace a způsob správy dat. Pokud vlastníte malou organizaci, která spravuje malé velikosti dat a s malými nebo žádnými lidskými zdroji pro správu sektoru analýzy dat, jako jsou některé weby elektronického obchodu, měli byste si místo toho vybrat datový dům, který se snadno používá a je nákladově efektivní. výhledového výkonu.

Na druhou stranu, pokud provozujete velkou organizaci, která potřebuje konkrétní sadu datových potřeb, budete muset čelit kompromisu. Kompromis je podrobný popis 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.