Облачное хранилище базы данных: Облачное хранилище: что это — хранение данных в облаке

Что такое хранилище данных? | Определение, компоненты, архитектура

Хранилище данных — это цифровая система хранения, которая выполняет объединение и согласование больших объемов данных из разных источников. Она предоставляет данные для бизнес-аналитики, отчетов и анализа, а также обеспечивает поддержку нормативных требований. С ее помощью компании превращают свои данные в ценную информацию и принимают взвешенные решения на основе данных. Хранилища данных объединяют текущие и исторические данные в одном месте и выступают единым источником достоверной информации для организации.

 

Данные поступают в хранилище данных из операционных систем (например, ERP и CRM), баз данных и внешних источников, таких как системы партнеров, устройства Интернета вещей, погодные приложения и социальные сети — обычно с определенной периодичностью. Появление облачных вычислений привело к изменению ландшафта. В последние годы системы хранения данных, помимо традиционной локальной инфраструктуры, размещаются в различных местах, включая локальные решения, частные и общедоступные облака.

 

Современные хранилища данных предназначены для обработки структурированных и неструктурированных данных, таких как видео, файлы изображений и данные с датчиков. Некоторые из них используют встроенную аналитику и технологию базы данных in-memory (когда набор данных хранится в памяти компьютера, а не на диске) для обеспечения доступа к достоверным данным в реальном времени и принятия взвешенных решений. Без хранилища данных очень сложно объединять данные из неоднородных источников, обеспечивать нужный формат для аналитики и получать актуальное и долгосрочное представление о данных во времени.

Преимущества хранилищ данных

Хорошо спроектированное хранилище данных является фундаментом любой успешной программы бизнес-анализа или аналитики. Его основная задача — обеспечить создание отчетов и работу информационных панелей и аналитических инструментов, которые стали незаменимыми для современного для бизнеса. Хранилище данных предоставляет информацию для принятия решений на основе данных и помогает делать правильный выбор во всех случаях — от разработки новых продуктов до определения уровня запасов. Хранилище данных обеспечивает множество преимуществ. Вот некоторые из них: 

• Повышение качества бизнес-аналитики. При использовании хранилищ данных лица, ответственные за принятие решений, получают доступ к данным из разных источников, и им больше не приходится принимать решения на основе неполной информации.  
• Ускорение выполнения запросов. Хранилища данных создаются специально для быстрого извлечения и анализа данных. При использовании хранилищ можно очень быстро запрашивать большие объемы консолидированных данных, не привлекая для этого ИТ-персонал.  
• Повышение качества данных. Перед загрузкой в хранилище система создает задачи по очистке данных и вносит их в рабочий список для последующей обработки, обеспечивая преобразование данных в согласованный формат для последующей аналитики и принятия решений на основе высококачественных и точных данных.
• Исторический ракурс. Хранилище содержит большие объемы исторических данных и позволяет лицам, принимающим решения, изучать прошлые тенденции и проблемы, делать прогнозы и постоянно совершенствовать бизнес.

Что может содержаться в хранилище данных?

Когда хранилища данных впервые стали популярными в конце восьмидесятых, они предназначались для хранения информации о людях, продуктах и транзакциях. Эти так называемые структурированные данные были аккуратно организованы и отформатированы для простоты доступа. Однако вскоре компаниям захотелось хранить, извлекать и анализировать неструктурированные данные — такие как документы, изображения, видео, электронные письма, сообщения в социальных сетях и необработанные данные от датчиков оборудования.

 

Современное хранилище данных может вмещать как структурированные, так и неструктурированные данные. Объединяя эти типы данных и устраняя разрозненность между ними, компании могут получить полную и всестороннюю картину для извлечения наиболее ценной аналитической информации.

Ключевые термины

В мире хранилищ данных существует множество терминов, в которых необходимо разобраться. Вот самые важные из них. Ознакомьтесь с другими терминами и часто задаваемыми вопросами в нашем глоссарии.

 

Хранилище данных и база данных

 

И базы данных, и хранилища данных являются системами хранения данных, однако они служат разным целям.  В базе данных обычно хранятся данные для определенной сферы деятельности. В хранилище данных содержатся актуальные и исторические данные по всему предприятию, которые используются для бизнес-анализа и аналитики. Хранилища данных используют сервер базы данных для получения данных из БД организации и имеют дополнительные функции для моделирования данных, управления жизненным циклом данных, интеграции источников данных и других операций.

 

Хранилище данных и озеро данных

 

И хранилища данных, и озера данных используются для хранения больших данных, но это совершенно разные системы хранения. В хранилище данных содержатся данные, отформатированные для определенной цели, тогда как в озере данные хранятся в исходном, необработанном состоянии, и их назначение еще не определено. Хранилища и озера данных часто дополняют друг друга. Например, если хранящиеся в озере необработанные данные необходимы для ответа на какой-либо вопрос бизнеса, их можно извлечь, очистить, преобразовать и использовать в хранилище данных для анализа. При выборе подходящего решения для хранения данных необходимо учитывать объем данных, производительность базы данных и цену хранения.

Хранилище данных и витрина данных

 

Витрина данных — это часть хранилища данных, специальным образом секционированная для отделов или направлений бизнеса, таких как продажи, маркетинг или финансы. Некоторые витрины создаются и для отдельных операционных целей. Если хранилище данных служит центральным «складом» данных для всей компании, то витрина предоставляет соответствующие данные избранной группе пользователей. Это упрощает доступ к данным, ускоряет анализ и дает этим пользователям возможность контролировать собственные данные. В одном хранилище данных часто развертывается несколько витрин.

Ключевые компоненты хранилища данных

Типичное хранилище данных состоит из четырех основных компонентов: центральной базы данных, инструментов ETL (извлечение, преобразование, загрузка), метаданных и инструментов доступа. Все эти компоненты разработаны с прицелом на обеспечение максимальной скорости, что позволяет быстро получать результаты и оперативно анализировать данные.

1. Центральная база данных. Фундамент хранилища данных. Традиционно применялись стандартные реляционные базы данных, работающие локально или в облаке. Но из-за появления больших данных, потребности в высокой производительности в реальном времени и резкого снижения стоимости оперативной памяти базы данных in-memory быстро набирают популярность.
2. Интеграция данных. Данные извлекаются из исходных систем и модифицируются, обеспечивая согласованность информации для оперативного использования в аналитике, при помощи различных способов интеграции данных — таких как ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и ELT, репликация данных в реальном времени, обработка пакетных данных, преобразование данных, услуги по обеспечению качества и обогащению данных.
   
3. Метаданные. Это данные о ваших данных. Они определяют источник, механизм использования, значения и другие функции наборов данных в хранилище данных. Существуют бизнес-метаданные, которые добавляют контекст к имеющимся данным, и технические метаданные, которые описывают способ доступа к данным, включая их местоположение и структуру.
   
4. Инструменты доступа к хранилищу данных. Инструменты доступа позволяют пользователям взаимодействовать с данными в хранилище. Примерами инструментов доступа могут быть инструменты создания запросов и отчетов, инструменты разработки приложений, инструменты интеллектуального анализа данных и инструменты OLAP.
   

Архитектура хранилища данных

В прошлом хранилища данных работали в виде слоев, соответствовавших потоку бизнес-данных.

 

• Слой данных. Данные извлекаются из источников, а затем преобразуются и загружаются на нижний уровень с помощью инструментов ETL. Нижний уровень включает сервер баз данных, витрины данных и озера данных. На этом уровне создаются метаданные; инструменты интеграции данных, такие как виртуализация данных, используются для беспрепятственного объединения и агрегирования данных.
• Семантический слой. На среднем уровне серверы оперативной аналитической обработки (OLAP) и оперативной обработки транзакций (OLTP) реструктурируют данные для быстрого выполнения сложных запросов и применения аналитических инструментов.
• Слой аналитики. Верхним уровнем является уровень клиентов фронтэнд-сервера. Он содержит инструменты доступа к хранилищу данных, которые позволяют пользователям работать с данными, создавать информационные панели и отчеты, отслеживать KPI, добывать и анализировать данные, создавать приложения — и многое другое. Этот уровень часто включает инструментальные средства или изолированную среду для исследования данных и разработки новых моделей данных.

 

Хранилища данных были разработаны для поддержки процесса принятия решений, а их создание и техническое обслуживание осуществлялось ИТ-специалистами. Однако в последние несколько лет они эволюционировали в сторону расширения возможностей бизнес-пользователей, уменьшая их зависимость от ИТ-персонала для получения доступа к данным и извлечения ценных аналитических сведений. Вот несколько ключевых возможностей хранилищ данных, которые расширили возможности бизнес-пользователей:

1. Семантический или бизнес-слой, который поддерживает фразы на естественном языке и позволяет мгновенно понимать данные, определять взаимосвязи между элементами в модели данных и обогащать поля данных новой бизнес-информацией.
2. Виртуальные рабочие области позволяют командам переносить модели данных и связи в одно защищенное и управляемое место, поддерживая более эффективное сотрудничество с коллегами благодаря единому общему пространству и использованию общего набора данных.
3. Облачные технологии еще больше оптимизировали процесс принятия решений, обеспечивая глобальное расширение возможностей сотрудников при помощи обширного набора инструментов и функций, позволяющего легко выполнять задачи анализа данных. Они могут подключать новые приложения и источники данных без привлечения ИТ-специалистов.

Первые шаги

Попробуйте наше облачное хранилище данных прямо сейчас.

Бесплатная пробная версия

Семь главных преимуществ облачного хранилища данных

Популярность облачных хранилищ данных растет — и тому есть причины. Эти современные хранилища обладают рядом достоинств по сравнению с традиционными локальными версиями. Вот семь главных преимуществ облачного хранилища данных.

1. Быстрое развертывание. Облачное хранилище данных позволяет при помощи нескольких щелчков мышью приобретать практически неограниченный объем вычислительных мощностей и памяти, а также создавать собственное хранилище данных, витрины данных и изолированные среды из любого места за считанные минуты.
2. Низкая совокупная стоимость владения (TCO). Модели ценообразования «хранилище данных как услуга» (DWaaS) устроены таким образом, что вы платите только за те ресурсы, которые вам нужны, и только тогда, когда они вам нужны. Вам не придется прогнозировать свои долгосрочные потребности или оплачивать в течение года больше вычислительных ресурсов, чем необходимо. Можно избежать таких предварительных затрат, как дорогостоящее оборудование, серверные помещения и обслуживающий персонал. Отделение цен на хранение данных от цен на вычисления также дает возможность снизить затраты.
3. Эластичность. Облачное хранилище данных позволяет динамически наращивать и сокращать масштаб по мере необходимости. Облако предоставляет виртуализированную и сильно распределенную среду, способную управлять огромными объемами данных, которые могут увеличиваться и уменьшаться.
4. Безопасность и аварийное восстановление. Во многих случаях облачные хранилища данных обеспечивают более надежную защиту и шифрование данных, чем локальные хранилища. Автоматическое дублирование и резервирование данных позволяют минимизировать риск их потери.
5. Технологии реального времени. Облачные хранилища данных, построенные на технологии баз данных in-memory, могут обеспечить чрезвычайно высокую скорость обработки данных, что позволяет получать данные в режиме реального времени для мгновенного понимания ситуации.
6. Новые технологии. Облачные хранилища данных позволяют легко интегрировать новые технологии, такие как машинное обучение, которые могут предоставить бизнес-пользователям управляемый опыт и поддержку принятия решений — например, в виде вопросов, которые рекомендуется задавать.
7. Расширение возможностей бизнес-пользователей. Облачные хранилища данных расширяют возможности сотрудников в равной степени и в глобальном масштабе, обеспечивая единое представление данных из различных источников и обширный набор инструментов и функций, позволяющий легко выполнять задачи анализа данных. Они могут подключать новые приложения и источники данных без привлечения ИТ-специалистов.
   

Лучшие практики организации хранилищ данных

При создании нового хранилища данных или добавлении новых приложений в существующее хранилище применяйте проверенные рекомендации, обеспечивающие достижение поставленных целей и экономию времени и средств. Некоторые из них ориентированы на использование в бизнес-сценариях, другие являются частью общей ИТ-программы.  Приведенный ниже список является хорошей отправной точкой, а для работы с партнерами по технологиям и услугам предусмотрены дополнительные практики. 

Лучшие практики для бизнес-подразделений

• Определите, какая информация вам нужна. Точно представляя свои первоначальные потребности, вы сможете найти подходящие источники данных. Часто рекомендации по данным можно получить у отраслевых объединений, клиентов и поставщиков. 
• Задокументируйте местоположение, структуру и качество имеющихся у вас данных. После этого можно будет выявить пробелы в данных и определить бизнес-правила для преобразования данных в соответствии с требованиями вашего хранилища.
• Создайте команду. В нее должны входить сторонники из числа высшего руководства, менеджеры и сотрудники, которые будут использовать и предоставлять информацию. Например, определите стандартные отчеты и KPI, необходимые им для выполнения задач.
• Определите приоритеты сценариев применения хранилища данных.  Выберите один или два пилотных проекта с разумными требованиями и высокой ценностью для бизнеса. 
• Выберите надежного технологического партнера по организации хранилищ данных. В его активе должны быть услуги по внедрению и опыт, необходимые для ваших проектов. Убедитесь, что они соответствуют вашим потребностям в развертывании, включая облачные сервисы и локальные варианты. 
• Разработайте хороший план проекта. Вместе с командой сформулируйте реалистичный концептуальный проект и график, который обеспечит поддержку связи и отчетность по состоянию проекта. 

Лучшие практики для ИТ-отдела

• Контролируйте производительность и безопасность. Информация в вашем хранилище данных очень ценна — но, чтобы приносить пользу организации, она должна быть легко доступной. Внимательно отслеживайте использование системы, обеспечивая высокий уровень производительности. 
• Поддерживайте стандарты качества данных, метаданные, структуру и управление. Новые источники ценных данных регулярно становятся доступными, но они требуют согласованного управления в рамках хранилища данных.
  Следуйте процедурам очистки данных, определения метаданных и соблюдения стандартов управления.
• Обеспечьте гибкость архитектуры. По мере все более активного использования хранилища данных всей компанией и бизнес-подразделениями вы обнаружите широкий спектр потребностей в витринах данных и хранилищах. Гибкая платформа будет поддерживать их намного лучше, чем жестко ограниченный продукт. 
• Автоматизируйте процессы технического обслуживания. Помимо повышения ценности бизнес-аналитики, машинное обучение позволяет автоматизировать функции технического управления хранилищем данных, обеспечивая поддержание скорости и сокращение эксплуатационных расходов. 
• Стратегически используйте облако. Бизнес-подразделения и отделы имеют разные потребности в развертывании. При необходимости используйте локальные системы, а облачные хранилища данных применяйте для масштабируемости, снижения затрат и доступа с телефонов и планшетов.  

Заключение

Современные хранилища данных, и все чаще это облачные хранилища, будут ключевым компонентом любого проекта цифровой трансформации для материнских компаний и их бизнес-подразделений. Они эффективно используют возможности существующих бизнес-систем, особенно при объединении данных из нескольких внутренних систем с новой важной информацией от внешних организаций. 

 

Информационные панели, KPI, предупреждения и отчеты поддерживают требования высшего руководства, линейных руководителей и персонала, а также важные потребности клиентов и поставщиков. Хранилища данных также позволяют осуществлять быстрый и сложный поиск и анализ данных, не нарушая работу других бизнес-систем. 

 

Благодаря гибкой структуре, позволяющей начать с малого и расширяться по мере необходимости, головные офисы и бизнес-подразделения могут оптимизировать процесс принятия решений и повысить эффективность работы в целом с помощью современных технологий хранения данных.

Подробнее о хранилищах данных от SAP


Унифицированные данные и аналитика для принятия обоснованных решений в облаке.


Подробнее

Другие материалы серии

Глоссарий по хранилищам данных

Озеро данных — это место для хранения всех видов больших данных, будь то структурированные данные из бизнес-систем или неструктурированные данные из мобильных приложений, социальных сетей либо устройств Интернета вещей (IoT). Поскольку данные хранятся в естественном формате — структурированном, неструктурированном, полуструктурированном или двоичном — для проведения анализа различных типов данных могут потребоваться преобразование, нормализация или другая обработка. Большинство озер данных базируются в облаке в силу больших объемов хранимых данных, необходимости высокоскоростного подключения к распределенным источникам и требований к масштабируемости.

«ETL» расшифровывается как «extract, transform, and load» — извлечение, преобразование и загрузка. Вместе эти операции составляют процесс, охватывающий получение данных от источника и преобразование в их в пригодный для использования формат, а затем перемещение в хранилище данных или другое место для хранения. Процесс ETL особенно полезен для транзакционных данных, однако более продвинутые инструменты могут также обрабатывать другие различные типы неструктурированных данных.

Витрина данных представляет собой секционированный сегмент хранилища данных, ориентированный на определенную область деятельности или команду — например, отдел финансов или маркетинга.  Витрины упрощают отделам быстрый доступ к релевантным для них данным и аналитике, а также управление собственными наборами данных в более крупном хранилище данных.

Модели данных являются основополагающим элементом процесса разработки программного обеспечения и аналитики. Модель данных описывает, как структурированы данные и в какой форме они хранятся в базе данных. Модель данных представляет собой структуру отношений между элементами данных в БД, а также руководство по использованию данных.

 

Моделированием данных называется процесс создания моделей данных. При создании структуры базы данных или хранилища данных проектировщик начинает с разработки диаграммы потоков данных, поступающих в БД или хранилище и исходящих из них. Такая диаграмма потоков используется для определения характеристик форматов данных, структур и функций обработки базы данных, которые гарантируют соответствие потоков данных предъявляемым к ним требованиям. Моделирование обеспечивает стандартизированный метод согласованного определения и форматирования содержимого базы данных во всех системах, благодаря чему различные приложения могут совместно использовать одни и те же данные.

Корпоративное хранилище данных содержит все текущие и исторические бизнес-данные в одном месте; это совокупность процессов управления основными данными, организации хранилища данных и стратегии управления данными, основанная на целостном подходе к управлению данными. Корпоративные хранилища обеспечивают благоприятную среду для работы аналитических программных приложений и поддержки точных общекорпоративных KPI и отчетов. Многие такие хранилища размещаются в облаке для масштабируемости, доступности и простоты использования.

Новостная рассылка SAP Insights

Подпишитесь сегодня

Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе самых важных новостей.


Другие материалы

DBaaS — облачная база данных, характеристики сервиса в облаке: mysql, postgresql, sql

• Содержание:
• Что такое база данных?
• Какие виды баз данных бывают
• Базы данных в LINXCLOUD
• Кому подходит решение DBaaS
• Преимущества баз данных в облаке
• Недостатки БД
• Резюме: сравнение традиционных и облачных баз данных

Что такое база данных?

Чтобы хранить информацию в упорядоченном виде и легко управлять ей, были созданы базы данных. Их содержание структурируется, а для работы используются системы управления (СУБД). БД — один из главных элементов, на которых строятся приложения. Например, чтобы вывести нужный текст в интерфейсе пользователя, программа отправляет запрос с заранее прописанными условиями на сервер, где хранятся данные.

Работа IT-проектов зависит от архитектуры и решений, которые используют для развертывания СУБД. Неправильная организация на этапе разработки приложения может стать причиной проблем, когда им начнут пользоваться тысячи людей. Команде разработчиков при запуске нужно продумать гибкую структуру с возможностью масштабирования.

Разворачивать базы данных можно самостоятельно на своих серверах или в облаке, делегируя этот процесс провайдеру. Первый подход требует отдельных специалистов, которые будут управлять системой, поддерживать инфраструктуру, обеспечивать ее отказоустойчивость, оптимизировать и проводить резервные копирования. При заказе услуги DBaaS — database as a service — вы освобождаете свою команду от наиболее сложных задач.

Какие виды баз данных бывают

Организация, хранение, структура — это критерии, по которым классифицируют базы данных. С учетом всех параметров можно насчитать десятки видов, однако для работы это не так важно. С практической точки зрения имеет значение модель, на которой строится архитектура. По этому принципу БД бывают:

• Реляционные: данные организуются в виде таблиц — это выглядит как стандартный Excel файл. SQL БД до сих пор остаются самыми распространенными среди разработчиков приложений.
• Нереляционные или NoSQL: данные организуются в привязке к объектам в файлах JSON. Ее можно представить как карточки, в которых содержится вся информация об объекте.

Внутренняя архитектура может быть выстроена по иерархическому принципу, предполагающему только одного предка для каждой записи. Второй способ — сетевая структура, когда между объектами выстраиваются разнонаправленные связи.

На работу приложений влияет также физический способ хранения данных. По этому принципу выделяют традиционные и облачные БД.

Традиционные

При таком подходе БД размещается на физическом или виртуальном сервере. Разработчик сам занимается ее организацией, управлением, выбором мощностей, резервным копированием. Если она размещается на собственном оборудовании, то к этому списку задач добавляется и ответственность за работоспособность и обеспечение отказоустойчивости.

Облачные

DBaaS или база данных как сервис — это облачное решение, в рамках которого разработчики получают доступ к полностью готовой БД. Информация хранится в облаке у провайдера, который обеспечивает физическую сохранность оборудования и устойчивость инфраструктуры.

Базы данных в LINXCLOUD

При заказе услуги DBaaS в Linxdatacenter вы получаете доступ к одной из шести БД. Выбирайте решение, опираясь на задачи вашего бизнеса.

MySQL

Решение популярно среди разработчиков веб-приложений. Система управления БД MySQL подойдет:

• маленьким и средним приложениям;
• при простой логике организации данных;
• если работа приложения не требует сложных запросов;
• проект не связан с глубокой аналитикой, нейронными сетями, bigdata.

Ее производительность ниже, чем у других SQL. Однако за счет поддержки таблиц разного типа она остается гибкой и позволяет работать с большинством задач стандартных приложений.

PostgreSQL

Это производительная реляционная база данных, которую можно развернуть в облаке. Она так же работает по стандарту SQL. В ее основе — требования ACID:

• A — atomicity — атомарность: предотвращает промежуточные состояния — транзакция проводится полностью или совсем не допускается, это минимизирует риски при возникновении ошибок;
• C — consistency — последовательность или согласованность: в БД фиксируются только допустимые результаты;
• I — isolation — изолированность: транзакции выполняются независимо, не влияя на результаты друг друга;
• D — durability — долговечность, прочность: при успешных транзакциях последующие сбои не повлияют на результаты.

Эти параметры гарантируют, что система обеспечивает стабильную работу при проведении любых операций. СУБД остается надежной даже при высоких нагрузках, что отличает ее от MySQL. Хотя работать с PostgreSQL сложнее, из двух альтернатив лучше выбирать эту опцию, поскольку у нее больше возможностей. Она подходит и для работы с большими объемами данных и аналитикой.

Postgres Pro

В основе этой СУБД — технологии PostgreSQL. При разработке часть функций доработали и изменили, а также добавили новые расширения с учетом корпоративных требований. С точки зрения организации система считается объектно-реляционной.

Она выдерживает большие нагрузки по сравнению со стандартной версией, поэтому ее чаще используют для крупных сервисов или приложений, организации финансовых транзакций, в бизнес-аналитике и т.п.

MongoDB

Это одна из наиболее популярных NoSQL баз данных в облаке. Ее главное отличие — возможность хранить несвязанный контент и разные типы данных, что позволяет ей горизонтально масштабироваться. С точки зрения организации, она относится к документным БД, то есть состоит из файлов JSON или BJSON.

Благодаря этому, она продолжает хорошо функционировать и при высоких нагрузках.

Для каких задач подходит MongoDB: 

• Хранение и управление данными, структура которых может меняться с развитием проекта.
• Разработка гибких приложений, в которых нет строгой системы.
• Работа со статистикой, анализ больших объемов разных типов информации.

Несмотря на гибкость, на этапе разработки все же стоит предусмотреть возможные направления развития софта в будущем, чтобы не менять СУБД.

Redis

Redis — быстрая и производительная база с открытым исходным кодом. Она была создана под специфический тип данных «ключ-значение». Время отклика в ней измеряется миллисекундами, что позволяет обрабатывать миллионы одновременных запросов. Ей пользуются разработчики игр и приложений, где требуются высокие нагрузки.

Задачи, для которых удобно использовать Redis:

1. Кэширование.
2. Автоматизированная аналитика, обработка данных в режиме реального времени.
3. Работа чат-ботов, мессенджеров.
4. Потоковая передача файлов.
5. Управление сеансами и т.д.

Службы такси и доставки еды, IoT, финансовые сервисы, приложения в сфере здоровья, где нужна постоянная аналитика данных — все эти продукты лучше работают с этой БД.

Clickhouse

Характеристики этого типа БД позволяют работать со сложными аналитическими задачами, например, обрабатывать bigdata. Она может горизонтально масштабироваться, однако ее функциональные возможности ограничены. По этой причине лучше использовать ее под конкретные задачи, а не как основную.

Clickhouse не подходит для проектов, где:

• нужно проводить полноценные транзакции;
• используются JOIN или ad hoc запросы;
• требуются частые точечные изменения, поскольку система заточена под массивные изменения.

Со структурной точки зрения БД относят к колоночным, опираясь на принцип чтения данных.

Кому подходит решение DBaaS

Облачные базы данных — это не универсальное решение: не всем проектам нужна услуга DBaaS. Например, некоторым компаниям необходим Root-доступ, а провайдер не может обеспечить его, поскольку самостоятельно контролирует систему. По этой же причине решение не подходит тем, кому требуется тонкая настройка БД.

Популярные запросы, которые может закрыть DBaaS:

• Время от времени проекту требуются дополнительные мощности для тестирований или Dev-среды

Иногда разработчикам нужна отдельная среда для проведения тестов и разработки, где можно создавать временные БД и удалять их. Управлять мощностями на виртуальных, а тем более физических серверах так быстро не получится. При использовании VPS ресурсы бронируются под проект помесячно, а в облаке это можно делать по модели pay as you go, в рамках которой оплачиваются только потраченные ресурсы.

• Хранение резервных копий

Объектные хранилища S3 выгоднее для хранения бэкапов, чем содержание дополнительных локальных серверов и обеспечения их отказоустойчивости. Используя DBaaS, вы можете автоматизировать резервные копирования, настроив календарь бэкапов. Отсюда вы их сможете быстро выгрузить в On-premise среду. При этом оплачивается только занятое в хранилище пространство. Это дешевле аналогичных решений.

• У сотрудников не хватает навыков или опыта, чтобы настроить базы данных и управлять ими

Построение архитектуры, установка системы управления, администрирование, поддержка отказоустойчивости — все это требует определенных навыков от разработчиков. Если в команде нет человека с навыками работы с СУБД, делегировать эти задачи можно провайдеру. В этом случае вы сокращаете время на подготовку: облачные базы данных запускаются по API за несколько минут. Масштабирование происходит в автоматическом режиме при росте нагрузок, а для надежности резервные копии распределяются по разным локациям. Поставщик услуги финансово гарантирует высокий уровень отказоустойчивости по договору SLA.

• Развертывание БД в соответствии с 152-ФЗ

Компании, которые работают с персональными данными пользователей, попадают под действие 152-ФЗ. Обеспечить все требуемые характеристики — сложно и дорого, поэтому многие проекты используют DBaaS от аттестованных по закону провайдеров. В облачных базах можно хранить только информацию о пользователях — необязательно переносить всю инфраструктуру.

Преимущества баз данных в облаке

При выборе способа развертывания БД нужно проанализировать плюсы и минусы каждого решения. У облаков есть характеристики, которые сделали DBaaS настолько распространенным решением.

Сокращение расходов на оборудование

Закупка серверов требует больших бюджетов. Такие затраты долго окупаются, поэтому в большинстве случаев бизнесу это невыгодно. Даже крупные корпорации сталкиваются со сложностями, когда нужно ремонтировать или докупать оборудование. А для начинающих IT-компаний покрыть эти расходы еще тяжелее. Облако позволяет оптимизировать затраты, освобождая бюджет под более важные части проекта.

Быстрое и простое масштабирование

Эта характеристика связана с предыдущей: поскольку нет привязки к физическому серверу, то увеличить мощности под разрастающуюся инфраструктуру намного проще. Облако позволяет расширять БД практически без ограничений. Для этого вам не нужно закупать дополнительное оборудование и нанимать новых сотрудников для администрирования.

Надежность

Работа с данными требует высокого уровня безопасности, который нужно обеспечивать и программно, и физически. Облачные базы данных отличаются высокой отказоустойчивостью, поскольку провайдер гарантирует их надежность.

В дата-центрах устанавливаются системы защиты от пожаров, резервируются источники электроэнергии, а здания охраняются по периметру. Незаметно попасть в ЦОД без специального пропуска невозможно.

Данные защищаются и с помощью софта. Например, при использовании DBaaS можно настроить резервные копирования. Обычно еженедельные бэкапы входят в цену услуги, но при необходимости вы можете увеличить их частоту. При резервировании часто используется оборудование, которое физически удалено от основного, где хранится рабочая версия. Это позволяет поддерживать отказоустойчивость системы даже в случае длительных природных катаклизмов. Обеспечить такой уровень безопасности своими силами намного сложнее и дороже.

Простота управления

При использовании услуги DBaaS вы делегируете задачи по администрированию провайдеру, который занимается:

• обеспечением бесперебойной работы серверов;
• развертыванием базы данных;
• настройкой облака;
• установкой и обновлением ПО;
• резервным копированием и созданием реплик, чтобы инфраструктура оставалась отказоустойчивой.

Освободившись от операционной работы, вы можете сконцентрироваться на более важных задачах, влияющих на коммерческую эффективность приложения.

Недостатки облачных БД

Технологии редко бывают универсальными, поскольку у IT-проектов разные запросы и потребности. С этой точки зрения и у DBaaS есть свои ограничения.

Безопасность

Разработчики постоянно спорят о том, как и где лучше хранить данные, чтобы минимизировать риски. Одни считают, что локальные серверы остаются лучшим решением, поскольку они доступны только вам. Другие считают, что облачная инфраструктура — самая надежная, поскольку у инженеров со стороны провайдера большая степень экспертизы.

На деле каждой команде нужно самостоятельно анализировать риски, опираясь на доступные бюджеты. Обеспечить физическую безопасность на уровне дата-центра самостоятельно сложно и дорого, но реально. Если ресурсы позволяют, то вы можете создать частное облако и разместить в нем БД.

В большинстве случаев публичные платформы не уступают, а иногда и превосходят аналогичные решения по безопасности. Под каждого клиента выделяется изолированный кластер, который недоступен остальным. Но даже делегируя эти задачи провайдеру, вы не снимаете с себя всю ответственность. Например, при использовании публичных интернет-сетей у вас могут украсть пароль — тогда злоумышленник получит доступ к базе.

Регулярные затраты

Если вы покупаете сервер, обслуживанием которого занимается сотрудник компании, то вы платите только один раз. При аренде мощностей вы платите за использование ресурсов, поэтому в вашем бюджете будет постоянная статья расходов. Обычно этот вариант выгоднее даже без учета зарплаты инженеру, однако эти затраты стоит учитывать в финансовых расчетах бизнес-модели.

Зависимость от поставщика услуг

При размещении всей инфраструктуры проекта на локальных серверах, вы полностью контролируете ее. БД в облаке управляет провайдер. Обычно это не вызывает проблем, если вы выбрали хорошего поставщика, который гарантирует заявленные характеристики. Чтобы избежать сложностей в будущем, вы можете разместить свои базы данных в облаках Linxdatacenter.

Резюме: сравнение традиционных и облачных баз данных

Для удобства мы собрали все характеристики традиционных и облачных баз данных в одну таблицу, опираясь на которую вы сможете выбрать решение под ваш проект.

	DBaaS	Традиционные
Размещение	В облаке	На локальном или виртуальном сервере
Объемы	Минимум ограничений, легко масштабируется	Зависит от выделенных ресурсов, меньше гибкости
Кто занимается администрированием?	Провайдер	Ваши сотрудники или команда разработчиков
Расходы	Оплата по модели pay as you go — цена зависит от объемов используемых мощностей	Бюджет расходуется на закупку или аренду оборудования и зарплату специалистам, которые занимаются администрированием
Автоматизация	Масштабирование, управление ресурсами, резервное копирование, мониторинг — все это происходит в автоматическом режиме	Нет

Базы данных — это одна из самых важных частей любого IT-бизнеса, поэтому их настройке и администрированию уделяется так много внимания при разработке приложений. Выбирайте инструменты и способы организации, опираясь на потребности вашего проекта.

 

Что такое облачная база данных? Определение и подробное руководство

К

• Крэйг Стедман, Отраслевой редактор

Облачная база данных — это организованный и управляемый набор данных в ИТ-системе, который находится на общедоступной, частной или гибридной платформе облачных вычислений. С точки зрения общего дизайна и функциональности облачная база данных ничем не отличается от локальной базы данных, работающей в собственных системах центра обработки данных организации. Самая большая разница между ними заключается в том, как база данных развертывается и управляется.

Например, одна и та же база данных выглядит одинаково для конечных пользователей и приложений, независимо от того, находится ли она локально или в облаке. В зависимости от используемого программного обеспечения базы данных облачные базы данных могут хранить структурированные, неструктурированные или частично структурированные данные, как и их локальные аналоги.

Но использование облачной базы данных меняет обязанности ИТ-специалистов и групп управления данными. Поставщики облачных услуг устанавливают базовую системную инфраструктуру и управляют ею, а в средах управляемых сервисов — платформой базы данных. Это сокращает рутинную работу по управлению, которую традиционно выполняют ИТ-специалисты и администраторы баз данных (DBA). Затем администратор базы данных может взять на себя другие задачи, такие как оптимизация баз данных для приложений и отслеживание использования и стоимости систем облачных баз данных.

Как и другие ИТ-системы, развертывание баз данных явно смещается в сторону облака. В отчете об облачных базах данных, опубликованном в декабре 2021 года, Gartner прогнозирует, что в 2022 году на них будет приходиться 50% всех доходов от систем управления базами данных (СУБД) во всем мире, на год раньше, чем прогнозировалось ранее. Кроме того, в ходе опроса 753 облачных пользователей, проведенного в конце 2021 года компанией Flexera, поставщиком средств управления ИТ, 55 % заявили, что их организации используют хранилища данных в облаке, 49 % внедрили облачные службы реляционных баз данных, а 38 % используют NoSQL. службы базы данных.

В этом всеобъемлющем руководстве по облачным базам данных подробно объясняется, что они из себя представляют, как они работают, а также их потенциальные ИТ- и бизнес-преимущества для организаций по сравнению с локальными базами данных. Вы также найдете информацию о технологиях облачных баз данных, поставщиках и проблемах безопасности, а также дополнительные сведения об обязанностях администрирования баз данных в облаке. В руководстве гиперссылки указывают на связанные статьи, в которых эти и другие темы рассматриваются более подробно.

Как работают облачные базы данных

В компаниях базы данных используются для сбора, систематизации и предоставления данных руководителям и работникам для операционных и аналитических приложений. В целом, облачные базы данных обеспечивают те же возможности обработки данных, управления и доступа, что и локальные. Существующие локальные базы данных обычно можно перенести в облако вместе с поддерживаемыми ими приложениями.

Вместо традиционных лицензий на программное обеспечение цены основаны на использовании системных ресурсов, которые могут предоставляться по запросу по мере необходимости для удовлетворения рабочих нагрузок обработки. В качестве альтернативы пользователи могут зарезервировать экземпляры базы данных — обычно не менее чем на год — чтобы получить скидку на обычные рабочие нагрузки с постоянными требованиями к емкости.

Организации, внедряющие базы данных в общедоступное облако, могут выбирать между двумя следующими моделями развертывания:

1. Самоуправляемая база данных. Это среда инфраструктуры как услуги (IaaS), в которой база данных работает на виртуальной машине в системе, управляемой поставщиком облачных услуг. Провайдер управляет и поддерживает облачную инфраструктуру, включая серверы, операционные системы и устройства хранения. Но пользовательская организация отвечает за развертывание, администрирование и обслуживание базы данных. В результате это похоже на локальное развертывание для администратора базы данных, который сохраняет полный контроль над базой данных.
2. Служба управляемой базы данных. Среда базы данных как услуги (DBaaS) полностью управляется поставщиком, которым может быть поставщик облачной платформы или другой поставщик базы данных, который запускает свою облачную СУБД в инфраструктуре поставщика платформы. В модели DBaaS заказчик управляет как системной инфраструктурой, так и платформой базы данных. Поставщик DBaaS занимается предоставлением, резервным копированием, масштабированием, исправлением, обновлением и другими базовыми функциями администрирования базы данных, в то время как администратор базы данных контролирует базу данных и координирует с поставщиком некоторые административные задачи. Аналогичные предложения хранилища данных как услуги (DWaaS) также доступны для развертывания облачных хранилищ данных.

Кроме того, некоторые поставщики облачных услуг — например, Amazon Web Services (AWS) и Oracle — предлагают версии своих технологий DBaaS для установки в локальных центрах обработки данных как часть частного облака или гибридной облачной инфраструктуры, которая сочетает в себе публичные и частные облака. Как и в обычной среде DBaaS, поставщик развертывает базы данных в своих собственных системах и управляет ими для клиентов, за исключением того, что вместо этого он доставляет системы в центр обработки данных клиента для работы там, а затем удаленно управляет базами данных.

Вот обзор того, что поставщики и пользователи обрабатывают в двух основных моделях развертывания облачных баз данных.
Типы облачных баз данных

Доступен широкий спектр облачных баз данных, соответствующих различным типам технологий баз данных, которые можно развернуть локально. На данный момент каждый известный поставщик баз данных предлагает свое программное обеспечение в облаке. Сюда входят облачные базы данных, разработанные специально для использования в облачных средах, и существующие локальные базы данных, которые теперь поддерживают облако.

Ниже перечислены основные типы баз данных, которыми могут воспользоваться пользователи облака:

• Реляционные базы данных. Реляционное программное обеспечение на основе SQL доминирует на рынке баз данных с 1990-х годов и остается наиболее широко используемой технологией, особенно хорошо подходящей для обработки транзакций и других приложений, использующих структурированные данные.
• Базы данных NoSQL. Системы NoSQL отказываются от жестких схем реляционных баз данных, что делает их лучшим вариантом для неструктурированных данных. Существует четыре основные категории продуктов NoSQL: базы данных документов, графовые базы данных, хранилища с широкими столбцами и базы данных с ключом-значением.
• Мультимодельные базы данных. Они поддерживают более одной модели данных, что позволяет им запускать более широкий набор приложений. Многие реляционные базы данных и базы данных NoSQL теперь квалифицируются как мультимодельные благодаря надстройкам — например, добавлению графового модуля к реляционной СУБД.
• Распределенные базы данных SQL. Первоначально названные NewSQL, эти технологии распределяют реляционные базы данных по нескольким вычислительным узлам для создания транзакционных систем, которые могут обеспечить уровни масштабируемости, подобные NoSQL.
• Облачные хранилища данных. Первоначально разработанные для предоставления возможностей хранения данных для приложений бизнес-аналитики и отчетности, теперь они обычно также поддерживают разработку озера данных, машинное обучение и другие функции расширенной аналитики.
Основные компоненты системы управления облачными базами данных

Как и другие типы технологий СУБД, платформы облачных баз данных включают набор компонентов, которые работают вместе для обработки данных и управления ими. В перечень основных компонентов входят следующие позиции:

• механизм хранения, управляющий хранением данных;
• каталог метаданных, содержащий данные об объектах базы данных;
• язык доступа к базе данных, такой как SQL, для запроса и изменения данных;
• механизм оптимизации запросов и отдельный процессор запросов;
• менеджер блокировок для управления одновременным доступом к данным;
• менеджер журналов для записи изменений, внесенных в данные; и
• набор утилит управления базами данных.
Преимущества облачной базы данных

По сравнению с локальными базами данных облачные базы данных предлагают организациям следующие потенциальные преимущества в сфере ИТ и бизнеса:

• Повышенная масштабируемость и гибкость. Системы облачных баз данных можно легко масштабировать, добавляя больше вычислительной мощности и емкости хранения при увеличении рабочих нагрузок. Некоторые поставщики предлагают функции автоматического масштабирования, которые делают это динамически, и пользователям даже не нужно отправлять запрос. Кроме того, организация может быстро развертывать новые базы данных и закрывать те, которые ей больше не нужны, согласовывая свою стратегию баз данных со скоростью бизнеса.
Вот некоторые преимущества для ИТ и бизнеса, которые организации могут получить от использования облачных баз данных.
• Ликвидация ИТ-инфраструктуры. Поскольку поставщик облачных услуг несет ответственность за системную инфраструктуру в среде облачных баз данных, организация может уменьшить объем своей ИТ-инфраструктуры, выводя системы из эксплуатации, особенно если она перемещает локальные базы данных в облако. По крайней мере, это может избежать необходимости добавлять дополнительные системы при развертывании новых баз данных.
• Более быстрый доступ к новым функциям. При работе с локальными базами данных пользователям обычно приходится ждать, а затем устанавливать обновление программного обеспечения, чтобы получить новые функции и возможности. Поставщики DBaaS могут постоянно обновлять свои облачные базы данных, что позволяет организациям пользоваться преимуществами новых функций, как только они становятся доступными.
• Более надежные системы с гарантированным временем безотказной работы. Поставщики облачных услуг обеспечивают высокую доступность, автоматизированное резервное копирование и возможности аварийного восстановления, которые могут быть более продвинутыми, чем то, что организация реализует сама. Они также гарантируют процент времени безотказной работы в рамках своего соглашения об уровне облачных услуг (облачного SLA), что дает им стимул поддерживать бесперебойную работу облачных платформ баз данных.
• Экономия средств. Сокращение капитальных затрат, эксплуатационных расходов центра обработки данных и потребности в пространстве для ИТ-объектов, а также возможное сокращение ИТ-персонала могут привести к снижению общих расходов. Но это не обязательно: облачные услуги с оплатой по мере использования могут стоить больше, чем планировалось, если использование ресурсов превышает ожидаемое или, наоборот, если избыточная емкость остается незамеченной. Среду облачной базы данных необходимо тщательно контролировать, чтобы контролировать расходы на облако.

С другой стороны, локальные базы данных могут по-прежнему быть лучшим выбором для некоторых организаций, особенно если они хотят или должны сохранить полный контроль над средой базы данных. Получите совет о том, как сделать выбор между облачными и локальными базами данных, в статье Криса Фута, старшего стратега и консультанта поставщика ИТ-услуг RadixBay.

Перенос баз данных в облако

Как упоминалось выше, миграция локальных баз данных в облачную среду может позволить организации отказаться от собственных ИТ-систем и получить другие преимущества использования облачных баз данных. Перемещение базы данных в облако также может быть эффективным способом повышения эффективности обработки и производительности приложений в рамках более широкого развертывания облака.

Но миграция базы данных может быть сложным процессом. Прежде чем начать его, организациям необходимо рассмотреть различные факторы и спланировать стратегию миграции базы данных. Например, переход на среду IaaS с самостоятельным управлением или среду DBaaS, управляемую поставщиком, является фундаментальным решением. Другой вопрос, нужно ли переходить на облачную версию текущей СУБД или на другую технологию баз данных. Изменение базы данных может иметь финансовые или функциональные преимущества, но также может вызвать проблемы совместимости.

Даже некоторые связанные технологии локальных и облачных баз данных не полностью совпадают по функциям. Например, реляционная облачная служба Microsoft Azure SQL Database имеет общую кодовую базу с локальной базой данных SQL Server, но между двумя продуктами есть различия, которые могут потребовать некоторого реинжиниринга баз данных SQL Server, прежде чем их можно будет перенести в базу данных SQL Azure. . Управляемый экземпляр Azure SQL — версия облачного программного обеспечения, разработанная корпорацией Майкрософт для упрощения миграции базы данных, — по-прежнему не на 100 % совместима с SQL Server.

Ведущие поставщики облачных СУБД

Неудивительно, что ведущие поставщики облачных платформ — AWS, Google Cloud, Microsoft и Oracle — также являются ведущими поставщиками баз данных в облаке, по данным Gartner. Все они поддерживают среды как IaaS, так и DBaaS на своих платформах и предлагают различные типы облачных баз данных, в том числе реляционные, NoSQL, хранилища данных и специализированные. Например, AWS предлагает 16 отдельных механизмов баз данных, а Google и Microsoft перечисляют 10 и девять соответственно. Чтобы получить больше информации об этих четырех поставщиках, прочитайте сравнение их предложений облачных баз данных.

Ниже перечислены некоторые другие известные поставщики облачных баз данных:

• IBM и SAP, два других крупных поставщика ИТ, которые отказались от локальных баз данных и теперь предлагают широкий набор облачных служб СУБД;
• поставщиков баз данных NoSQL Couchbase, DataStax, MongoDB, Neo4j и Redis, среди прочих;
• поставщиков облачных хранилищ данных Snowflake и Yellowbrick Data;
• поставщиков аналитических баз данных Exasol и Teradata;
• поставщиков реляционных баз данных с открытым исходным кодом EDB и MariaDB;
• поставщика мультимодельных баз данных InterSystems и MarkLogic; и
• распределенных поставщиков баз данных SQL Cockroach Labs и Yugabyte.
На что обратить внимание при выборе облачной базы данных

База данных — одна из самых важных технологий в любой ИТ-среде. Вот некоторые функции и проблемы, которые организации должны изучить при оценке облачных баз данных для запланированных развертываний:

• Производительность. Как и в случае любого типа ИТ-системы, это, вероятно, главный фактор, который следует учитывать, особенно если база данных будет поддерживать высокопроизводительные рабочие нагрузки. Критически важной частью этого является масштабируемость — например, чтобы убедиться, что задачи обработки в реальном времени не тормозятся. Мониторинг производительности и возможности настройки — еще один ключевой аспект, на который стоит обратить внимание.
• Стоимость. Поставщики облачных услуг предлагают бесплатные онлайн-калькуляторы стоимости, которые можно использовать для проверки различных сценариев моделей ценообразования, конфигураций услуг, регионов обработки и других параметров, чтобы помочь сбалансировать ожидаемые потребности в ресурсах и доступный бюджет.
• Наличие. Также следует оценить возможности обеспечения высокой доступности, аварийного восстановления, резервного копирования и восстановления данных, а также SLA поставщика облачных услуг.
• Безопасность. Обеспечение безопасности среды DBaaS является не только обязанностью поставщика, но очень важно знать, с чем он будет работать и какие инструменты и меры безопасности он будет применять.
Вопросы архитектуры облачной базы данных

Самый простой подход к развертыванию облачных баз данных — использование единой общедоступной облачной платформы. Это обеспечивает согласованность базовой облачной инфраструктуры и единого поставщика облачных услуг, даже если задействовано несколько поставщиков DBaaS. Но это не всегда может быть осуществимо или соответствовать ИТ- и бизнес-потребностям организации. В результате может потребоваться изучение других архитектурных стратегий.

Один из вариантов — развернуть базы данных в гибридном облаке, поместив некоторые из них в общедоступное облако, а другие — в частное облако, настроенное локально.

В статье писателя-технолога Джорджа Лоутона о создании гибридной облачной среды базы данных Александр Вурм, аналитик-исследователь консалтинговой компании Nucleus Research, сказал, что ее использование позволяет организациям «пожинать плоды современного облака, такие как регулярные обновления и эластичная масштабируемость без ущерба для безопасности и надежности существующей локальной инфраструктуры для поддержки критически важных рабочих нагрузок».

Лоутон перечислил восемь пунктов, которые следует учитывать при планировании стратегии гибридной облачной базы данных, включая безопасность данных, плату за исходящие данные, потенциальные проблемы с задержкой данных и способы группировки приложений и баз данных в логические единицы, чтобы сделать процесс развертывания более управляемым.

Многооблачная архитектура базы данных — это еще более масштабный подход, предполагающий использование нескольких общедоступных облачных платформ. Это позволяет избежать привязки к поставщику облачных услуг и позволяет организациям развертывать базы данных и приложения на облачной платформе, которая лучше всего им подходит. В другой статье ИТ-специалист Джефф Маккормик подробно описал набор из 10 передовых методов управления многооблачными базами данных, включая следующие шаги:

1. Начните с комплексного плана и структуры управления.
2. Запустите правильную базу данных в правильном облаке.
3. Используйте службы данных, поддерживающие многооблачные среды.
4. Использование служб управляемых баз данных или DBaaS.
5. Рассмотрите возможность переноса базы данных между несколькими облаками.
6. Уменьшить количество различных баз данных.
7. Уменьшить количество одинаковых баз данных.
8. Оптимизация доступа к данным для приложений и конечных пользователей.
9. По возможности храните данные локально на одной облачной платформе.
10. Подключайте облачные сети, чтобы уменьшить задержку данных.
На этой примерной диаграмме многооблачной архитектуры базы данных показаны базы данных, выполняющие разные приложения в нескольких облаках.
Безопасность облачной базы данных

Как упоминалось выше, безопасность облачной базы данных не полностью зависит от поставщика. То, что он обрабатывает, может варьироваться от поставщика к поставщику. Но в соответствии с моделью общей ответственности за облачную безопасность пользователи должны полностью управлять безопасностью баз данных в средах IaaS, что имеет смысл, поскольку они сами развертывают и управляют СУБД. Поставщики DBaaS берут на себя больше ответственности за безопасность платформы базы данных, но администраторы баз данных или группы безопасности в организациях обычно по-прежнему несут ответственность за такие вещи, как управление идентификацией и доступом, безопасность конечных точек, безопасность приложений и некоторые аспекты безопасности данных.

Узнайте больше о функциях безопасности в облачных службах баз данных от AWS, Microsoft и Google, подробно изложенных Дейвом Шеклфордом, главным консультантом Voodoo Security, который также рассказал о некоторых передовых методах обеспечения безопасности баз данных для пользовательских организаций.

Роли и обязанности по управлению облачной базой данных

Даже в среде DBaaS администраторы баз данных играют ведущую роль в управлении облачными базами данных организации. Разница в том, что поставщик облачных услуг берет на себя большую часть регулярного текущего администрирования платформы базы данных. По словам Криса Фута из RadixBay, вместо непосредственного выполнения этих задач администратор базы данных может вмешаться, когда это необходимо, например, для корректировки резервного копирования данных или расписания обслуживания системы в соответствии с потребностями приложения.

В статье о том, как облачные базы данных меняют роль администратора баз данных, Фут также упомянул некоторые новые обязанности. В частности, он написал, что мониторинг использования и стоимости систем облачных баз данных является критической задачей для администратора баз данных, поскольку помогает избежать перерасхода бюджета и определить необходимые изменения в конфигурациях или выбранных уровнях производительности.

Это ключевые способы, которыми облачные системы изменяют обязанности администратора базы данных.
Рост рынка облачных баз данных и тенденции

В своем блоге в апреле 2022 года аналитик Gartner Мерв Адриан заявил, что 49% от общего объема доходов от СУБД в 2021 году поступило от облачных баз данных, что ставит их на порог достижения уровня 50%, прогнозируемого Gartner на 2022 год. «Крупнейшая история рынка СУБД продолжается. быть огромным влиянием перехода доходов в облако», — написал Адриан. Он добавил, что рост доходов от облачных СУБД за последние пять лет «был ошеломляющим».

Первоначальный толчок поставщиков баз данных к переходу в облако почти закончился, написали Адриан и еще четыре аналитика Gartner в отчете консалтинговой фирмы Magic Quadrant за 2021 год по системам управления облачными базами данных. По их словам, теперь технологические разработки «больше связаны с использованием облака». Например, аналитики предсказали, что возможность использовать метаданные, чтобы помочь пользователям баз данных обнаруживать и понимать данные, является областью, к которой будут все чаще обращаться поставщики облачных СУБД.

Внештатный обозреватель технологий Роберт Шелдон и бывший обозреватель новостей TechTarget Джоэл Шор внесли свой вклад в эту статью.

Последнее обновление: июль 2022 г.

Продолжить чтение Что такое облачная база данных? Подробное руководство по облачной СУБД
• 4 совета по правильному выбору службы облачной базы данных
• Передовой опыт для облачных систем управления базами данных
• Проблемы управления облачными данными
• Будущее управления данными в облаке
• Преимущества и недостатки облачных систем управления данными
Углубитесь в разработку облачных приложений и управление ими

• Сравнение облачных баз данных: AWS, Microsoft, Google и Oracle

  Автор: Крис Фут

• Оценка различных типов продуктов СУБД

  Автор: Крейг Маллинз

• база данных как услуга (DBaaS)

  Автор: Крейг Маллинз

• Следует ли запускать базу данных локально или в облаке?

  Автор: Крис Фут

Лучшие облачные базы данных 2022 года

При покупке по ссылкам на нашем сайте мы можем получать партнерскую комиссию. Вот как это работает.

Лучшие облачные базы данных упрощают и упрощают хранение различных типов данных различными способами, а также расставляют приоритеты в том, как данные запрашиваются.

Лучшие облачные базы данных

Щелкните ссылки ниже, чтобы перейти на веб-сайты поставщиков:

1. База данных Microsoft Azure SQL (открывается в новой вкладке)
2. Amazon Relational Database Service (открывается в новой вкладке)
3. Google Cloud SQL (открывается в новой вкладке)
4. IBM Db2 в облаке
5. Oracle Database

Базы данных являются такой же важной частью облачных сервисов, как и обычные ИТ-операции. Если вы используете программное обеспечение для управления облаком или службу облачного брокера, вероятно, вы используете несколько облачных платформ, а это означает, что важно иметь возможность хранить данные в базе данных того типа, который вам нужен для запросов.

Традиционно наиболее распространенной формой базы данных была реляционная, используемая в Microsoft Access и его более мощном старшем брате, MySQL. В такого рода базах данных существует прямая связь между различными точками данных, расположенными в столбцах и строках.

Однако в наши дни более распространенными стали нереляционные базы данных, в которых данные хранятся без явной структуры и механизмов для их связывания. Они стали более востребованными для инструментов бизнес-аналитики и облачной аналитики, которые стремятся связать основные тенденции, которые в противном случае могли бы быть скрыты. Это можно сделать, запросив существующие базы данных или даже неструктурированные данные, найденные в озерах данных.

Какие бы типы баз данных вам ни понадобились, большинство провайдеров предлагают выбор различных форматов баз данных для использования по мере необходимости. Здесь мы рассмотрим лучшие из них.

1. База данных Microsoft Azure SQL. Всегда бесплатные услуги

1. Оплата по мере использования

База данных Microsoft Azure SQL (открывается в новой вкладке) имеет онлайн-портал с доступом ко всему, что вам нужно. Установка выполняется быстро и безболезненно, но для начала пользователям необходимо иметь учетную запись Microsoft.

Microsoft Azure предлагает не только базу данных как услугу, но и платформу как услугу, программное обеспечение как услугу и инфраструктуру как услугу. В Azure клиенты могут использовать службы исключительно в облаке или в сочетании с любыми существующими приложениями, центром обработки данных или инфраструктурой, которые у вас уже есть.

База данных SQL Azure имеет знакомый внешний вид Microsoft. Он имеет сильную совместимость с механизмом SQL и машинное обучение. Сервис предлагает все инструменты и приложения SQL, необходимые для создания базы данных. Его легко использовать.

Подписчики могут использовать «Библиотеки подключений», чтобы выбрать, какие операционные драйверы они хотят подключить. Отсюда вы также можете выбрать предпочтительные языковые настройки, имя базы данных, указать источник и ценовой уровень.

Платформа работает по подписке с оплатой по мере использования, поэтому вы платите только за то, что используете, хотя в целом в Azure также включены бесплатные услуги и кредиты.

2. Служба реляционной базы данных Amazon

(Изображение предоставлено Amazon)

Лучший поставщик облачных баз данных

ПРИЧИНЫ КУПИТЬ

• Уровень бесплатного пользования
• Поддерживает несколько форматов
• Дополнительные типы хранилищ

Сервис реляционных баз данных Amazon s в новой вкладке) — это база данных как услуга (DBaaS ). Он подходит для опытных пользователей данных, специалистов по данным и администраторов баз данных. Это хороший выбор для разработчиков, уже знакомых с сервисами AWS.

Пользователи могут создавать базы данных специально для своих нужд. Вы можете создавать шаблоны или писать код. Пользователи могут управлять типом базы данных, а также местом хранения данных. Поддерживаются определенные форматы баз данных, включая Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database и SQL Server.

Существует онлайн-калькулятор цен, который помогает рассчитать стоимость AWS, но разобраться в нем сложно. Пользователи могут получить помощь от своего администратора базы данных. У AWS есть три разные модели ценообразования; «Платите по мере использования», «Экономьте при бронировании» и «Платите меньше, используя больше».

Однако AWS предоставляет уровень бесплатного пользования. Это предлагает пользователям определенные услуги в течение 12 месяцев. После этого вам нужно выбрать подписку на любой из вышеперечисленных планов или отменить подписку на AWS. Для доступа к Amazon Relational Database Service у вас должна быть действующая подписка AWS.

3. Google Cloud SQL

(Изображение предоставлено Google)

Службы облачных баз данных Google

ПРИЧИНЫ КУПИТЬ

• Полностью управляемая служба
• Реляционная базы данных
• Автоматическая защита от отказа

Google Cloud SQL ( открывается в новой вкладке) входит в состав сервисов облачной платформы Google и является последним из известных облачных провайдеров, которых мы здесь упомянем.

Платформа предоставляет полностью управляемую услугу, особенно для реляционных баз данных, таких как MySQL, PostgreSQL и SQL Server, и нацелена на обеспечение высокой производительности, доступности, масштабируемости и удобства, а также использует частную глобальную сеть Google для повышения безопасности.

Резервные копии и обновления предоставляются автоматически, а автоматическая защита от отказа помогает защитить службу от возможных сбоев в других местах вашей ИТ-инфраструктуры.

Данные Google Cloud SQL также зашифрованы и соответствуют требованиям HIPAA, SSAE 16, ISO 27001 и PCI DSS v3.0.

4. IBM Db2 в облаке

(Изображение предоставлено IBM)

Решение для облачной базы данных IBM

ПРИЧИНЫ КУПИТЬ

• Несколько сервисов БД
• Функциональность искусственного интеллекта
• Периодические обновления безопасности

IBM Db2 on Cloud — это лишь одно из предложений сервисного гиганта IBM в рамках его комплексной платформы управления облаком.

IBM Db2 on Cloud — это полностью управляемая база данных SQL, работающая в облаке. Его легко и быстро настроить, и он обеспечивает гибкое масштабирование, поэтому вам нужно платить только за то, что вы фактически используете с точки зрения ресурсов.

Он также поставляется со встроенными возможностями искусственного интеллекта, а исправление безопасности автоматизировано с помощью последовательных обновлений. Наборы данных легко извлекать по мере необходимости. Db2 on Cloud также можно настроить в частной VPN.

Служба IBM Db2 on Cloud доступна через IBM Hybrid Data Management Platform, через которую доступны дополнительные службы баз данных, такие как Db2 Warehouse, Db2 Big SQL и Db2 Event Store.

В целом, это еще одно мощное предложение продукта, призванное удовлетворить потребности предприятий в более эффективном управлении своими данными в гибридных облаках.

5. База данных Oracle

(Изображение предоставлено Oracle)

Комплексное решение для облачной базы данных

ПРИЧИНЫ КУПИТЬ

• Простота обслуживания
• Надежное шифрование
• Управление данными

База данных Oracle работает как сочетание технологии с открытым исходным кодом и технологии Oracle. Это позволяет пользователям более эффективно создавать, развертывать, интегрировать и управлять всеми приложениями вашей платформы.

Решение использует сочетание машинного обучения и искусственного интеллекта для предоставления услуги, предлагающей возможности самовосстановления. Это также снижает затраты на открытие бизнеса и предлагает прогнозную информацию.

Базу данных Oracle можно настроить за считанные минуты, и в ней легко ориентироваться. Пользователи могут добавить «требование по емкости», чтобы по мере роста они могли увеличиваться в масштабе. Услуги поддерживают предприятия любого размера. Он обеспечивает высокий уровень шифрования, который охватывает несколько уровней.

Все ваши данные и приложения могут быть интегрированы. Решение позволяет пользователю перенести все процессы в облако. Все управляется через единую платформу. Все данные зашифрованы по умолчанию.

Другие сервисы облачных баз данных, которые стоит рассмотреть

В последние годы наблюдается обилие облачных платформ, предлагаемых широким кругом компаний. Поскольку программное обеспечение, управляемое базами данных, остается нормой, важно убедиться, что какой бы вариант облачной платформы вы ни выбрали, он, вероятно, сможет поддерживать ваши типы и размер базы данных и должным образом интегрироваться с другой ИТ-инфраструктурой, не в последнюю очередь отслеживая безопасность или ошибки. Здесь мы кратко рассмотрим некоторые дополнительные варианты облачных баз данных, на которые также стоит обратить внимание:

DataStax использует Apache Cassandra для создания основы своей облачной платформы, поддерживающей собственные, гибридные и многооблачные службы. Его корпоративный сервис направлен на предоставление мощной, масштабируемой и постоянно доступной базы данных. DataStax также предоставляет услуги управления для AWS, Azure и Google Cloud. Компания также запустила свою базу данных Astra DB в качестве сервисного продукта, чтобы упростить разработчикам создание своих приложений на Apache Cassandra.

MongoDB Atlas — это автоматизированная облачная служба, которая значительно упрощает управление базами данных в облаке, позволяя пользователям вместо этого сосредоточиться на разработке приложений. Он предлагает глобальную поддержку более чем 60 облачных регионов и поставляется с распределенной отказоустойчивостью, а также с возможностью резервного копирования для обеспечения непрерывности бизнеса. Масштабирование по требованию, оптимизация ресурсов и полностью автоматизированная подготовка структуры означают, что MongoDB может быть особенно привлекательной для инновационного предприятия.

Zoho Creator представляет собой нечто иное: это не столько платформа управления облачной базой данных, сколько простой способ создать собственную базу данных в облаке. Это особенно полезно для небольших компаний, которые, возможно, захотят создавать свои собственные приложения, но в противном случае сочтут излишним пакет управления облаком с известным именем. Он работает через простой интерфейс перетаскивания, который обеспечивает полную настройку, и как часть набора приложений Zoho означает, что он легко интегрируется с другими продуктами Zoho.

Couchbase также немного отличается тем, что позволяет вам создавать свои собственные базы данных под управлением N1QL, что обеспечивает гораздо более сложное хранение данных, чем обычно позволяет MySQL.