Хранилище данных — это хранилище всех данных, которые организация получает из многих источников. Оно организует эти данные в одном месте, где к ним можно получить доступ и проанализировать их для ведения бизнеса. Эти данные могут поступать из многочисленных потоков данных, Интернета вещей, реляционных баз данных и систем управления данными.
Поскольку мир становится все более цифровым, предприятия должны оптимизировать свои хранилища данных, чтобы управлять большими объемами данных и извлекать знания из потока информации. Важнейшим компонентом интегрированной аналитической среды является параллелизм, который позволяет реализовать лучшие аналитические функции в масштабе.
Почему важен параллелизм
Данные важны для всех предприятий. Им также необходимо находить ответы на сложные бизнес-задачи, которые скрыты в этих данных. Обработка больших объемов данных в хранилище данных может быть затруднена, особенно если компания использует как традиционные, так и облачные хранилища данных.
Для получения бизнес-аналитики в режиме реального времени в масштабах компании необходим параллелизм. Управление десятью пользователями, выполняющими десять запросов с использованием десяти строк или таблиц, может быть несложным, но при расширении до тысяч или миллионов возникает среда, с которой человек не в состоянии справиться.
Вариативность гарантирует, что все используют одно и то же хранилище данных в режиме реального времени, не вмешиваясь в работу других. Это позволяет быстро внедрять инновации и одновременно дает пользователям полное доверие к точности используемых данных.
Переход от ведомственных точечных решений к крупномасштабным операционным и производственным системам требует тонкой настройки параллелизма.
Инструменты для управления параллелизмом в хранилищах данных
- Firebolt
Основными мотивами для большинства предприятий при переходе на облачные технологии всегда были экономия средств и доступ к передовым технологиям. Компания Firebolt стремится использовать последние инновации в аналитике и облаке для обеспечения гораздо более высокой производительности запросов и снижения совокупной стоимости владения (TCO) в любом масштабе.
Firebolt — это первое облачное хранилище данных третьего поколения, содержащее множество новых функций для повышения производительности и снижения совокупной стоимости владения. Вот некоторые из его инноваций:
-
Для обеспечения высокопроизводительного доступа хранилище Firebolt File Format (F3), предназначенное для сетевого доступа, сочетает в себе преимущества колоночного хранилища с поддержкой непрерывной записи и встроенного хранения полуструктурированных данных.
-
Для достижения субсекундной скорости в F3 добавляется индексирование. Разреженные индексы с сортировкой и кластеризацией используются для уменьшения количества разделов и узлов в запросе. Агрегирующие индексы используются для замены материализованных представлений для операций агрегирования. Индексирование соединений используется для ускорения операций соединения.
-
Это новый механизм запросов нового поколения, оптимизированный для многозадачной работы. Он предоставляет такие возможности, как векторная обработка, JIT-компиляция, оптимизация на основе затрат, индексирование и множество опций настройки для повышения скорости и приоритета запросов. Он также позволяет одновременно работать нескольким движкам. Различные пользователи могут работать с одними и теми же данными разными способами.
2. Amazon Redshift
Amazon Redshift — это облачная платформа хранения данных петабайтного масштаба для хранения и анализа больших массивов данных, которые полностью управляются. С ее помощью также выполняются крупномасштабные миграции баз данных.
База данных Redshift, ориентированная на столбцы, создана для связи с клиентами на базе SQL и инструментами бизнес-аналитики, что позволяет пользователям получать доступ к данным в режиме реального времени. Redshift, основанная на PostgreSQL 8, обеспечивает высокую скорость и эффективность запросов, помогая командам принимать обоснованные решения для бизнеса.
Вот некоторые из его особенностей:
-
Redshift масштабируется подобно PostgreSQL. В рамках одного хранилища данных можно наращивать хранилище и запросы. Хотя репликация (масштабирование параллелизма) позволяет иметь до десяти идентичных по размеру копий хранилища только для чтения, для записи можно иметь одно «главное» хранилище, что требует определенной настройки и обслуживания. Новые узлы RA3 от Redshift разделяют хранение и вычисления. Redshift Spectrum также позволяет выполнять федеративные запросы, которые включают отталкивание к дополнительным узлам Spectrum и целевым источникам данных.
-
По умолчанию Redshift поддерживает до 50 одновременных запросов с возможностью масштабирования параллелизма. Это может подойти для внутренних аналитических групп и обычной бизнес-аналитики, но может не подойти для операционной аналитики или аналитики, ориентированной на клиентов, у которых значительно более широкие группы пользователей.
3. Snowflake
Snowflake — это облачное хранилище данных, которое работает на Amazon Web Services или Microsoft Azure. Поскольку не нужно выбирать, устанавливать, настраивать или управлять аппаратным или программным обеспечением, оно идеально подходит для предприятий, которые не хотят тратить ресурсы на установку, обслуживание и поддержку собственных серверов. Данные также могут быть легко импортированы в Snowflake с помощью ETL-инструмента, например, Stitch.
Вот некоторые из его возможностей:
-
В пределах одного хранилища запросы масштабируются путем распределения заданий по разным узлам. Однако для процессов, требующих дополнительной оперативной памяти, таких как полуструктурированные данные или сложные процедуры объединения, необходимо расширить возможности узла, чтобы выбрать более крупное хранилище. Однако каждый более высокий уровень удваивает количество узлов и стоимость.
-
Хотя мультикластеризация позволяет поддерживать работу дополнительных хранилищ именно тогда, когда они нужны, она дорогостоящая, поскольку приходится оплачивать целый новый кластер для размещения еще одного пользователя.
-
Во многих тестах Snowflake требуется от нескольких секунд до нескольких минут для первого выполнения запроса, как и для специальных запросов. Поскольку Snowflake кэширует данные в локальное хранилище при первом чтении и использует кэш результатов для хранения всех результатов, повторяющиеся запросы, такие как отчеты и информационные панели, могут выполняться в среднем быстрее.
Резюме
В двух словах, различные хранилища данных предпочтительны для различных сценариев. Надеюсь, эта информация поможет вам выбрать подходящее хранилище данных или механизм запросов для различных сценариев использования. Она также может помочь вам в подготовке вашей аналитической инфраструктуры к принятию этих решений.