La différence d'entrepôt de données de données traditionnel et d'entrepôt de données de cloud

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. En tant que partie centrale de l'intelligence des entreprises, Warehouse de données permet aux entreprises de mener des décisions commerciales approfondies, notamment des prix des produits, une expansion des entreprises et des modèles de placement nouvellement produits.

En plus de soutenir l'analyse et les rapports, Warehouse de données fournit également les applications suivantes:

Maintenir l'analyse des données est indépendante du système de production. Parce que les bases de données actives quotidiennes n'ont pas d'analyse complexe des capacités de requête analytiques complexes. Un tel entrepôt de données permet aux entreprises de ne pas affecter le système de production lors de la gestion de ces requêtes.
L'uniformité pour différentes sources de données.
Conception optimisée pour les requêtes analytiques.

L'apparition d'un cloud computing a considérablement affectéArrivant l'architecture de l'entrepôt de données au cours des cinq dernières années, la fabrication de services d'entrepôt de données (DWAAS) est courante. Dans le reste de cet article, vous apprendrez de la différence entre les entrepôts de données traditionnels et les entrepôts de données sur le cloud.

Entrepôt de données traditionnel

L'entrepôt de données traditionnel nécessite des ressources informatiques locales, telles que des serveurs et des logiciels pour fournir des fonctions de capacité de données de données. Lorsque les entreprises gèrent leur propre entrepôt de données local, les infrastructures doivent également être gérées efficacement.

L'entrepôt de données traditionnel est divisé en la structure à trois couches suivante:

ci-dessous:
Y compris les serveurs d'entrepôt de données, intégrés dans un ensemble de stockage de différentes sources. dans la bibliothèque. Couche intermédiaire: Y compris les serveurs OLAP pour rendre les données plus prises en charge dans certaines requêtes.
TOP: STOCKAGE BI OUTIL FRONT-END pour interroger, signaler et analyser.
pour intégrer les donnéesDans un référentiel consolidé, l'outil ETL (extrait, commutateur et téléchargement) est un outil normal pour obtenir des données de différentes sources, mélanger et appliquer aux règles de l'entreprise. Convertissez-le à la structure exacte de la requête et téléchargez éventuellement les données sur l'entrepôt de données.

Deux comparaisons pour les entrepôts de données traditionnels reflètent diverses vues sur les deux pionniers de l'Inmon et de l'informatique facturée de Ralph Kimball:

Bill Inmon

La méthode de croire que Warehouse Data est un référentiel ciblé de toutes les données d'entreprise. Le marché des données dimensionnelles est créé par un entrepôt de données, desservant une ligne d'activité spécifique (telle que la finance). Ralph Kimball.

La méthode de passage à travers
est considérée comme un entrepôt de données combiné par différents foires de données.
Entrepôt de données en nuage
Sur la base de la méthode de l'entrepôt de données de cloud computing utilisant un service de données fournis par le prestataire du client public,Comme tels que Amazon Redshift ou Google BigQuery.

Les fournisseurs de cloud publics peuvent aider la Société à éviter le coût d'installation initial nécessaire pour créer un entrepôt de données local traditionnel en fournissant un accès Internet. En outre, l'entrepôt de données d'entreprise dans le cloud est entièrement stocké, les fournisseurs de services gèrent ainsi la responsabilité de fournir les fonctions d'entrepôt de données nécessaires, telles que les correctifs et les mises à jour. Japon.

Autre architecture de cloud avec méthodes traditionnelles d'entrepôt de données. Par exemple: Dans la transition rouge, le service s'exécutera en vous demandant d'exécuter le bouton d'informatique basé sur le cloud, certains boutons de calcul sont à nouveau préparés, tandis que d'autres nœuds effectuent ces accessations. Google fournit des services de serveur gratuits, ce qui signifie que Google gérera automatiquement l'affectation des ressources de la machine et extraire ces décisions des utilisateurs.

Comparaison

Niveau d'optimisation de l'entrepôt de données en nuage est difficile àConformément à la force limitée du déploiement local. Colonne de stockage (valeur dans la table, pas la ligne au lieu de la ligne) peut répondre à une requête de synthèse plus rapide en cas de besoin.

Le traitement parallèle à grande échelle
est également une caractéristique importante, qui peut améliorer de manière significative la vitesse en coordonnant le traitement de la requête des grands ensembles de données avec de nombreuses machines.

Selon l'évolutivité d'un simple entrepôt de données en nuage, telles que obtenir plus de ressources du fournisseur de cloud. Cependant, l'évolutivité du déploiement local prend beaucoup de temps et de coût élevé. Vous devez donc acheter plus de matériel.

La sécurité dans le cloud computing est un problème difficile, car le transfert de données sur Internet apportera de graves problèmes de sécurité et des données sensibles peuvent également entraîner une certaine coopération. Régulation. Le déploiement local évite ces préoccupations car les entreprises contrôlent tout.

Résumé

Entrepôt de données de nuage bas, aide dLes petites et petites industries accèdent facilement à l'entrepôt de données. En outre, même les sociétés de grande échelle peuvent bénéficier de coûts moins élevés, tels que la gestion continue et l'évolutivité relaxante des infrastructures.

L'entrepôt de données en nuage n'a aucun problème, tel que des problèmes de sécurité potentiels, cependant, plus les avantages des inconvénients. Le déploiement local traditionnel n'est pas complètement éliminé, mais avec la quantité de données et la vitesse plus claire est cassée, et les services de cloud peuvent être plus spécialisés pour gérer ces problèmes. Quand de plus en plus bloque la quantité de travail se déplaçant dans le nuage, de plus en plus Les entreprises ont rejoint le marché en tant que fournisseur de services et l'avenir des entrepôts de données semble être dans le cloud.

Pour plus d'informations sur les connaissances de base sur l'entrepôt de données, veuillez consulter ces instructions de l'entrepôt de données

: https: //panoply.io/data-warehouse -Guide /