Нажмите "Enter", чтобы перейти к содержанию

Облачный склад: Склад в облаке — облачный сервис 2can для складского учета

Содержание

МойСклад: облачный сервис

МойСклад – облачный сервис управления торговлей̆ для малого и среднего бизнеса. С его помощью можно: управлять продажами и закупками, вести складской

учет, автоматизировать розницу, контролировать финансы, работать с базой

клиентов. 

Описание

МойСклад — это одновременно торговля, складской учет и CRM в одной системе, все эти механизмы умеют работать онлайн. В системе можно выполнять обработку заказов, регистрировать продажи, работать с огромной базой клиентов, следить за складом, отслеживать финансы, печатать отчеты и документы, управлять обширной сетью точек и отделов. 

Возможности

• Рабочее место продавца-кассира с возможностью подключить фискальный регистратор и сканер штрих-кодов. Полноценная поддержка ФЗ-54. Возможно использование для пункта выдачи заказов интернет-магазина.

 

• Удобная обработка заказов (продажа или закупка), в том числе функции резервирования товаров на складе и взаимодействие со сканерами штрих-кодов.

 

• Интеграция с интернет-магазинами, разработанными на популярных CMS: обмен заказами и остатками.

 

• Отслеживание учета движения ТМЦ в соответствии с законами РФ, сюда же относится формирование и печать всего объема первичной документации.

 

• Учет направлений денежных средств.

 

• Аналитические отчеты с различными данными.

 

• Система выдачи прав доступа сотрудникам к данным внутри компании.

 

• Инструменты управления широкой сетью удаленных точек продаж,

складских помещений, филиалов или дистрибьюторов.

 

• Двусторонняя интеграция с банками и 1С:Бухгалтерией.

 

 

При покупке полного (корпоративного) тарифа можно получить доступ

к системе 10 пользователей, неограниченное ведение юрлиц, 5 ГБ данных (учитываются только картинки и файлы, загружаемые пользователями), возможность добавления своих шаблонов печатных форм, CRM для управления клиентами, контроль за правами пользователей, адресное хранение, а также подключение 5 розничных точек. 

«Облачный склад — WMS на базе Microsoft Dynamics AX с использованием облачных технологий».

Компания «iSolutions» приглашает 29 февраля 2012г. на бесплатный веб-семинар по внедрению WMS-системы на базе MicrosoftDynamicsAXс использованием облачных технологий, в ходе которого вы сможете ознакомиться с самыми современными подходами к автоматизации.

В рамках семинара пройдет презентация нового предложения по аренде отраслевого решения для управления складом iSolutions-Логистика на базе Microsoft Dynamics AX без необходимости приобретения серверного оборудования, лицензий на программное обеспечение, а также без дополнительных затрат на привлечение обслуживающих специалистов.

Специалисты компании iSolutions проведут демонстрацию отраслевого решения iSolutions-Логистика для управления складом на базе Microsoft Dynamics AX с использованием специализированного складского оборудования.

iSolutions-Логистика является дополнительным решением, расширяющим возможности модуля «Управление складом» Microsoft Dynamics AX, и позволяет комплексно автоматизировать процессы управления складом.

Решение iSolutions-Логистика включает в себя следующие функциональные возможности:

·         описание склада и контроль над его состоянием

·         детальная информация о товаре на складе

·         планирование и регистрация операций с товаром

·         тарификация и расчет стоимости услуг для клиентов

·         маркировка и стикеровка товара

·         использование беспроводных терминалов сбора данных

·         аналитическая отчетность о состоянии склада и операциях

Веб-семинар будет проходить в режиме он-лайн через Интернет. В рамках веб-семинара участники могут задавать вопросы и слышать комментарии докладчика.

Оставить заявку на участие и получить дополнительную информацию о мероприятии можно на сайте: http://www.innosol.ru/news/detail.php?ID=108

Задать вопросы по веб-семинару и оставить заявку на участие можно Анне Чуриловой по электронному адресу [email protected] или по тел.  +7 (499) 613 78 73.

О компании iSolutions

iSolutions – компания, основными направлениями деятельности которой являются:

·         разработка и внедрение корпоративных информационных систем на предприятиях;

·         консалтинг в области управления и информационных технологий;

·         поставка лицензионного ПО;

·         поставка специализированного оборудования.

Опыт компании iSolutions составляет множество реализованных проектов в области комплексной автоматизация торговой деятельности, дистрибьюторских, логистических и производственных компаний и компаний рынка недвижимости. Экспертиза создания корпоративных информационных систем управления предприятиями базируется на внедрении ERP системы Microsoft Dynamics AX, с возможностью интеграции с программными продуктами сторонних производителей. Основная ценность компании iSolutions – команда профессиональных консультантов и разработчиков, которые обладают всеми необходимыми квалификациями, подтвержденными сертификатами.

С 2011 года компания iSolutions стала участником программы ServiceProviderLicensingAgreement (SPLA), что позволяет предлагать современную «облачную» реализацию корпоративных информационных систем.

Web-сайт:  http://www.innosol.ru/

 


Данный материал является частной записью члена сообщества Club.CNews.
Редакция CNews не несет ответственности за его содержание.

Преимущества организации учета предприятия в своем облаке

Облачный сервис управления торговлей

СКИФ (Склад, Коммерция, Интернет, Финансы) это товароучетная система, которую можно установить на своем сайте, компьютере или флешке. Она позволяет организовать складской и финансовый учет, ведение клиентской базы, учет расходов, обработку заказов из интернет-магазина и многое другое. При этом она исключительно проста для освоения и использования. Опробуйте работу системы в демо-базе, используйте логин

demo и пароль demo.

Войти в демо-базу

Преимущества СКИФ по сравнению с торговыми программами и облачными сервисами:

Базовый функционал — бесплатно!

Базовая версия СКИФ бесплатна как для частных лиц, так и для организаций. Никаких ограничений по количеству пользователей, размеру базы данных и прочих лимитов, присущих «бесплатным» тарифам традиционных облачных сервисов. Сравнение версий.

Конфиденциальность

В отличие от обычных облачных сервисов, когда ваша база размещена на стороннем сервисе, СКИФ размещается на вашем сайте и только вы имеете доступ к системе.

Возможность доработки под свои потребности

В отличие от обычных облачных сервисов, где возможности ограничены имеющимся функционалом, вы можете дорабатывать СКИФ под собственные потребности самостоятельно или заказывая эту работу нам.

Не требуется установки никаких программ

СКИФ можно установить на свой сайт, тогда вам не потребуется устанавливать никаких программ или что-то настраивать на компьютере. Нужен только компьютер или планшет с доступом в интернет. Доступен также вариант установки на свой компьютер или на флэшку.

Доступ из любого места

Вы больше не привязаны к вашему рабочему месту. Пользоваться СКИФ можно с любого компьютера и из любого места, достаточно знать свой пароль. Со СКИФ вы можете работать дома, вносить данные и получать актуальные отчеты, находясь вдали от офиса.

Простота использования

В СКИФ будет легко разобраться как тем, кто уже работал в других системах учета, например, 1С, так и тем, кто только осваивает компьютер. Обладая мощным функционалом, СКИФ, вместе с тем, лишен громоздкости и сложности, присущей 1С 8. Вам не нужен ни собственный администратор, ни программист для работы в СКИФ.

Сохранность данных

Поскольку всё находится на серверах хостер-провайдера, вы не рискуете потерять данные, если что-то случится в вашем офисе или с вашими компьютерами. Вирусы, поломка, кража, короткое замыкание, затопление, изъятие или другие возможные неприятности с компьютером вашим данным больше не угрожают, потому что они хранятся в надёжном и современном дата-центре. Хостинг-провайдер самостоятельно ежедневно создает резервные копии ваших данных.

Надежная защита данных

Доступ к системе защищен двухступенчатой авторизацией. Вы можете самостоятельно менять пароли на вход в систему и назначать права доступа работающим в системе пользователям.

Распределенная система

Вы можете подключить к СКИФ все ваши торговые точки, тогда вносить приход может товаровед в офисе, расход — продавцы на торговых точках, а вы видеть все данные в режиме реального времени, находясь у себя дома или в отпуске. Со СКИФ нет проблем совмещения, актуальности и синхронизации данных.

Управление задачами

Вам знакомы ситуации, когда вы поручаете сотруднику какое-то задание, приходит срок, а он заявляет, что забыл или вы вообще ему такого не говорили?  В СКИФ интегрирована система выставления задач сотрудникам и отслеживания их выполнения. Теперь вы будете уверены, находится ли ваша задача в работе, и на какой стадии. А ваши сотрудники, авторизуясь в системе, будут видеть список своих задач со сроками их выполнения. Подробнее о системе управления задачами.

Интеграция с интернет-магазином на сайте

Система СКИФ включает в себя функционал интернет-магазина. В этом интернет-магазине товары, остатки, цены и фотографии будут автоматически синхронизированы с системой вашего учета. Т.е. ввели новое поступление и товары сразу доступны для заказа на вашем сайте. Принятые на сайте платежи автоматически вносятся в систему учета.

Автоматизация рутинных задач

СКИФ имеет возможности импорта и экспорта накладных из Excel. Нет ручного ввода, а значит, нет связанных с ним ошибок, ускоряется поступление товара в продажу, ускоряется его оборачиваемость, а значит, растет ваша прибыль!

Опробуйте работу облачной системы учета торговли и склада СКИФ в демонстрационной базе. Используйте логин

demo и пароль demo


Читайте далее: Краткое описание возможностей системы облачного учета СКИФ

Облачный альянс

в Казани

Ведущие производители облачных ИТ-продуктов для бизнеса

«Облачный альянс» — это совместный проект вендоров, выпускающих программные продукты для предпринимателей: системы автоматизации учета и управления бизнес-процессами, CRM, конструкторы сайтов, планировщики, программы управления складом и торговым залом, сервисы работы в соцсетях и т. д.

Теперь вы можете приобрести у нас все облачные продукты вендоров Облачного альянса.

Получить консультацию

Оперативный учет, контроль, анализ, планирование в малом бизнесе — с CRM, подключением торгового оборудования, интеграцией с интернет-магазинами, телефонией и другими онлайн-сервисами.

Купить

Бухгалтерский/налоговый учет и сдача отчетности для ИП и организаций любых видов деятельности и систем налогообложения (ОСНО, ЕНВД, УСН).

Купить

Расчет зарплаты, кадровый учет и сдача отчетности для компаний любого масштаба.

Купить

Современные технологии, проверенные решения и новые возможности для эффективной работы компании и создания комфортных условий труда для сотрудников.

Купить

Уникальная совместная разработка ЗАО «Калуга Астрал» и компании «1С». Подготовка и сдача регламентированной отчетности из программ «1С», а также другие виды электронного документооборота с контролирующими органами.

Купить

1С-UMI

Сервис готовых сайтов для любого бизнеса. Два клика — и вы получаете сразу все, что нужно для продвижения и продаж в интернете: готовый сайт или интернет-магазин (550+ шаблонов), домен и хостинг, корпоративный e-mail, рекламу и продвижение, встроенные онлайн-платежи, синхронизацию с «1С», выгрузку в Яндекс.Маркет, обработку заказов и аналитику продаж, базу клиентов с историей заказов (CRM), мобильное приложение для управления заказами.

Купить

AMO CRM

CRM-система с интуитивно понятным и удобным интерфейсом, которая позволяет малому и среднему бизнесу увеличить свой доход и вырасти в несколько раз. С помощью amo CRM вы сможете полноценно управлять взаимоотношениями с действующими и потенциальными клиентами на всех этапах продаж.

Купить

QUIK RESTO

Облачная система автоматизации для предприятий общественного питания любого формата: от небольшого кафе до сети ресторанов. Кассовое решение на мобильных платформах, учет, производство и CRM в облаке.

Купить

МЕГАПЛАН

CRM-система для управления сложными продажами, большими проектами и срочными задачами в компаниях от 5 до 500 сотрудников. Мегаплан помогает больше продавать: менеджеры звонят нужным клиентам в правильное время, руководитель получает автоматические отчеты и улучшает воронку продаж. Мегаплан наводит порядок в проектах и следит за сроками в задачах: информация на виду и доступна круглосуточно, задачи больше не теряются.

Купить

МОЙ CКЛАД

Облачный сервис управления торговлей для малого и среднего бизнеса. С его помощью можно: управлять продажами и закупками, вести складской учет, контролировать финансы, вести CRM с базой клиентов. Кассовое ПО от Моего Склада позволяет автоматизировать розничную торговлю в соответствии с 54-ФЗ.

Купить

Рабочие нагрузки управления складом для облачных и пограничных единиц масштабирования — Supply Chain Management | Dynamics 365

  • Статья
  • Чтение занимает 17 мин
  • Участники: 3

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Важно!

Dynamics 365 for Finance and Operations стало специализированным приложением, с помощью которого вы можете управлять определенными бизнес-функциями. Дополнительные сведения об этих изменениях см. в разделе Руководство по лицензированию Dynamics 365.

Предупреждение

Не все бизнес-функции управления складом полностью поддерживаются для складов, выполняющих рабочую нагрузку в единицах масштабирования. Убедитесь в том, что используются только процессы, которые в этом разделе описаны как поддерживаемые явным образом.

Выполнение склада на единицах масштабирования

Рабочие нагрузки управления складом позволяют облачным и пограничным единиц масштабирования выполнять выбранные процессы из возможностей управления складом.

Необходимые условия

Прежде чем начать работать с рабочей нагрузкой управления складом, система должна быть подготовлена, как описано в этом разделе.

Развертывание единицы масштабирования шкалы с использованием рабочей нагрузки управления складом

У вас должен быть концентратор Dynamics 365 Supply Chain Management и единица масштабирования, которая была развернута с использованием рабочей нагрузки управления складом. Дополнительные сведения об архитектуре и процессе развертывания см. в разделе Единицы масштабирования в распределенной гибридной топологии.

Включение требуемых функций в управлении функциями

Используйте рабочую область Управление функциями, чтобы включить обе следующие функции. (Обе функции указаны в модуле Управление складом.)

  • Отделение работы размещения от ASN
  • (Предварительная версия) Поддержка единицы масштабирования для входящих и исходящих складских заказов

Как рабочая нагрузка выполнения склада работает на единицах масштабирования

Для процессов, выполняемых в рабочей нагрузке управления складом, данные синхронизируются между концентратором и единицами масштабирования.

Единица масштабирования может вести только те данные, которыми она владеет. Концепция владения данными для единиц масштабирования позволяет предотвращать конфликты с несколькими источниками. Таким образом, важно понимать, какие данные процесса принадлежат концентратору, и какие принадлежат единицам масштабирования.

В зависимости от бизнес-процессов одна и та же запись данных может изменять владение между концентратором и единицами масштабирования. Пример такого сценария представлен в следующем разделе.

Важно!

Некоторые данные могут быть созданы как на концентраторе, так и в единице масштабирования. Примерами являются грузоместа и номера партий. Специальная обработка конфликтов предусмотрена в случае сценария, когда одна и та же уникальная запись создается как в концентраторе, так и в единицах масштабирования в одном и том же цикле синхронизации. Когда это происходит, произойдет сбой следующей синхронизации, и необходимо перейти к Администрирование системы > Запросы > Запросы рабочей нагрузки > Дублирующиеся записи, где можно просматривать и объединять данные.

Поток исходящего процесса

Перед развертыванием рабочей нагрузки управления складом в облачной или пограничной единице масштабирования убедитесь, что в вашем корпоративном концентраторе включена функция Поддержка выпуска на склад исходящих заказов в единице масштабирования. Администраторы могут использовать параметры управления компонентами для проверки статуса функции и ее включения, если это требуется. В рабочей области Управление функциями эта функция перечисляется следующими способами:

  • Модуль: Управление складом
  • Имя функции: Поддержка выпуска на склад исходящих заказов в единице масштабирования

Процесс владения исходящими данными зависит от того, используется ли процесс планирования нагрузки. Во всех случаях концентратор владеет исходными документами, такими как заказы на продажу и заказы на перемещение, а также процесс распределения заказов и соответствующие данные проводок по заказу. Однако при использовании процесса планирования загрузки будут создаваться на концентраторе, и, следовательно, они изначально принадлежат концентратору. В процессе выпуска на склад владение данными загрузки перемещается в развернутую службу выделенной единицы масштабирования, которое станет владельцем последующей обработки волны отгрузки (таких как распределение работы, работы пополнения и создание работы по спросу). Таким образом, работники склада могут обрабатывать исходящие запросы на продажу и перемещение, используя мобильное приложение Warehouse Management, подключенное к развернутая служба, которое выполняет рабочую нагрузку единицы масштабирования.

Как только окончательный рабочий процесс поместит запасы в окончательном месте отгрузки (поднимающая дверь), единица масштабирования дает сигнал концентратору на обновление проводок по запасам документа-источника на Скомплектовано. До тех пор, пока этот процесс не будет запущен и не будет синхронизирован обратно, запасы в наличии на рабочей нагрузке единицы масштабирования будут физически зарезервированы на уровне склада, и вы можете немедленно обработать исходящее подтверждение отгрузки, не ожидая завершения синхронизации. Последующие отборочные накладные продажи и выставление накладных или отгрузка заказа на перемещение будут обработаны в концентраторе.

На следующей диаграмме показан исходящий поток и указывает, где выполняются отдельные бизнес-процессы. (Выберите диаграмму, чтобы увеличить ее.)

Исходящая обработка с планированием загрузки

Когда используется процесс планирования загрузки, загрузки и отгрузки создаются на концентраторе, а владение данными передается в единицы масштабирования в качестве части процесса Выпуск на склад, как показано на следующем рисунке.

Исходящая обработка без планирования загрузки

Если процесс планирования загрузки не используется, отгрузки создаются в единицах масштабирования. Загрузки также создаются в единицах масштабирования как часть процесса обработки волны.

Поток входящего процесса

Концентратор владеет следующими данными:

  • Все документы-источники, такие как заказы на покупку и производственные заказы
  • Обработка входящей загрузки
  • Все затраты и финансовые обновления

Примечание

Входящий поток заказов на покупку концептуально отличен от исходящего потока. Один и тот же склад можно использовать на единице масштабирования или на концентраторе в зависимости от того, был ли заказ на покупку выпущен на склад. После выпуска заказа на склад можно работать только с этим заказом, пока выполнен вход на единице масштабирования.

Если используется процесс Выпуск на склад, создаются складские заказы, и владелец связанного потока получения назначается единице масштабирования. Концентратор не сможет регистрировать входящую приемку.

Необходимо войти в систему в концентраторе, чтобы использовать процесс Выпуск на склад. Для обработки заказа на покупку перейдите на одну из следующих страниц, чтобы выполнить или спланировать:

  • Закупки и источники > Заказы на покупку > Все заказы на покупку > Склад > Действия > Выпуск на склад
  • Управление складом > Выпуск на склад > Автоматический выпуск заказов на покупку

При использовании Автоматический выпуск заказов на покупку можно выбрать отдельные строки заказа на покупку на основе запроса. Типичным сценарием является настройка повторяющегося пакетного задания, в результате выполнения которого будут выпущены все подтвержденные строки заказа на покупку, ожидаемые для прибытия на следующий день.

Работник может выполнить процесс приемки с помощью мобильного приложения управления складом, которое связано с единицей масштабирования. Затем данные записываются единицей масштабирования и включаются в отчет по входящему складскому заказу. Создание и обработка последующего размещения также будут обработаны единицей масштабирования.

Если не используется процесс выпуска на склад и, следовательно, не используются складские заказы, концентратор может обрабатывать складскую приемку и обработку работы независимо от единиц масштабирования.

Когда работник выполняет входящую регистрацию, используя процесс получения мобильного приложения Warehouse Management в единицах масштабирования, поступление записывается для соответствующего складского заказа, который хранится в единицах масштабирования. Затем рабочая нагрузка единицы масштабирования подаст концентратору сигнал обновить соответствующие проводки строки заказа на покупку на Зарегистрировано. Как только это будет завершено, вы сможете выполнить поступление продуктов по заказу на покупку в концентраторе.

На следующей диаграмме показан входящий поток и указывает, где выполняются отдельные бизнес-процессы. (Выберите диаграмму, чтобы увеличить ее.)

Управление производством

Рабочая нагрузка управления складом поддерживает следующие три потока для производства в приложении Warehouse Management:

  • Приемка и размещение
  • Запустить производственный заказ
  • Регистрация потребления материалов

Приемка и размещение

Работники могут использовать поток Приемка и размещение в приложении Warehouse Management, чтобы сообщить о завершении производства или заказа партии. Они также могут сообщать побочные и попутные продукты в заказе партии как завершенные. Когда задание регистрируется как завершенное, система обычно создает работу склада размещения в единице масштабирования. Если вам не нужна работа размещения, можно настроить свои рабочие политики, чтобы пропустить ее.

Запустить производственный заказ

Работники могут использовать поток Запустить производственный заказ в приложении Warehouse Management для регистрации начала производства или заказа партии.

Регистрация потребления материалов

Работники могут использовать поток Регистрация потребления материалов в приложении Warehouse Management для отчета о потреблении материала для производства или заказа партии. Журнал листов подбора создается для отчетного материала в производстве или заказе партии в единице масштабирования. Строки журнала делают физическое резервирование для потребленных запасов. При синхронизации данных между единицей масштабирования и концентратором создается и разносится журнал листов подбора в экземпляре концентратора.

Поддерживаемые процессы и роли

Не все процессы управления складом поддерживаются в рабочей нагрузке выполнения склада в единицах масштабирования. Поэтому рекомендуется назначить роли, соответствующие функциональным возможностям, доступным для каждого пользователя.

Для облегчения этого процесса образец роли, которая называется Менеджер склада по рабочей нагрузке, включается в демонстрационные данные в пункте Администрирование системы > Безопасность > Конфигурация безопасности. Целью этой роли является предоставление менеджерам складов доступа к рабочей нагрузке выполнения склада в единице масштабирования. Роль предоставляет доступ к страницам, которые связаны в контексте рабочей нагрузки, размещенной в единице масштабирования.

Роли пользователей в единице масштабирования назначаются в качестве части начальной синхронизации данных из концентратора в единицу масштабирования.

Для изменения ролей, назначенных пользователю, перейдите в раздел Администрирование системы > Безопасность > Назначение пользователей ролям. Пользователям, которые играют роль менеджеров складов только в единицах масштабирования, должна быть назначена только роль Менеджер склада для рабочей нагрузки. Такой подход обеспечит, чтобы у этих пользователей был доступ только к поддерживаемой функциональности. Удалите все другие роли, назначенные этим пользователям.

Пользователям, которые выполняют роль менеджеров складов как в концентраторах, так и в единицах масштабирования, должна быть назначена существующая роль Работник склада. Имейте в виду, что эта роль предоставляет работникам складов доступ к функциям (таким как обработка получения заказов на перемещение), которые отображаются в интерфейсе пользователя, но в настоящее время не поддерживаются в единицах масштабирования.

Поддерживаемые процессы выполнения склада

Следующие процессы выполнения склада могут быть включены для рабочей нагрузки выполнения склада в единице масштабирования:

  • Выбранные методы волн для заказов на продажу и перемещение (проверка, загрузка, сокращение, распределение, пополнение спроса, контейнеризация, создание работ и печать этикеток волны)

  • Обработка работы склада для заказов на продажу и на перемещение с использованием приложения склада (включая работу по пополнению)

  • Запрос запасов в наличии с использованием приложения склада

  • Создание и выполнение движения запасов с использованием приложения склада

  • Создание и обработка работы подсчета циклов с использованием приложения склада

  • Корректировки запасов с использованием приложения склада

  • Регистрация заказов на покупку и выполнение работы размещения с помощью приложения склада

Следующие типы работ могут быть созданы на единицах масштабирования и поэтому могут обрабатываться как часть рабочей нагрузки управления складом:

  • Складские перемещения — работа перемещения вручную и перемещения по шаблонам.
  • Подсчет циклов —включая процесс утверждения расхождения/отклонения в составе операций учета.
  • Заказы на покупку — работа размещения с использованием складского заказа, когда заказы на покупку не связаны с загрузками.
  • Заказы на продажу — простая работа комплектации и погрузки.
  • Приход переноса — через обработку получения грузоместа.
  • Выдача на перемещение — простая работа комплектации и погрузки.
  • Пополнение — без включения сырья в производство.
  • Размещение готовой продукции — после завершенного производственного процесса.
  • Размещение побочных и попутных продуктов — после завершенного производственного процесса.

Никакие другие типы обработки исходных документов или работы склада в настоящее время не поддерживаются в единицах масштабирования. Например, при выполнении рабочей нагрузки выполнения склада в единице масштабирования нельзя использовать процесс получения заказа на возврат продажи для обработки заказов на возврат. Вместо этого эта обработка должна выполняться экземпляром концентратора.

Примечание

Пункты меню и кнопки мобильного устройства для неподдерживаемых функциональных возможностей не отображаются в мобильном приложении управления складом, когда оно связано с развертыванием единиц масштабирования.

Для настройки мобильного приложения Warehouse Management для работы с облачной или пограничной единицей масштабирования требуется несколько дополнительных шагов. Дополнительные сведения см. в разделе Настройка мобильного приложения Warehouse Management для облачных и пограничных единиц масштабирования.

При выполнении рабочей нагрузки в единице масштабирования вы не можете выполнить неподдерживаемые процессы для этого конкретного склада в концентраторе. В таблицах, указанных ниже в этом разделе, описываются поддерживаемые возможности.

Выбранные типы работы склада могут быть созданы как на концентраторе, так и в единицах масштабирования, но могут поддерживаться только концентратором-владельцем или единицей масштабирования (развертыванием, создавшим данные).

Даже если конкретный процесс поддерживается единицей масштабирования, имейте в виду, что все необходимые данные могут не быть синхронизированы из концентратора в единицу масштабирования, или из единицы масштабирования в концентратор, что может привести к непредвиденным результатам обработки в системе. Примерами такого сценария являются:

  • При использовании запроса директивы расположения, который соединяет запись таблицы данных, которая существует только в развертывании концентратора.
  • Если вы используете функции статуса местоположения и/или весогабаритной загрузки местоположения. Эти данные не будут синхронизированы между развертываниями и поэтому будут работать только при обновлении запасов местоположения в наличии в одном из развертываний.

Следующие функции управления складом в настоящее время не поддерживаются в рабочих нагрузках единиц масштабирования:

  • Входящая обработка строк заказа на покупку, назначенных для загрузки.
  • Входящая обработка заказов на покупку для проекта.
  • Управление затратами на складе, использование поездок и отслеживание товаров в пути.
  • Входящая и исходящая обработка для номенклатур, которые имеют активные аналитики Владелец и/или Серийный номер.
  • Обработка запасов, имеющих значение статуса блокировки.
  • Изменение статуса складских запасов во время любого процесса движения работ.
  • Гибкие резервирования аналитик на уровне склада, связанные с заказами.
  • Использование функции Статус местоположения склада (данные не синхронизируются между развертываниями).
  • Использование функции Позиционирования грузоместа местоположения.
  • Использование параметров Фильтры продуктов и Группы фильтров продуктов, включая параметр Число дней для смешивания партий.
  • Интеграция с управлением качеством.
  • Обработка с номенклатурами с учетом в двух единицах измерения.
  • Обработка с номенклатурами, которые включены только для управления транспортировкой (TMS).
  • Обработка с отрицательными запасами в наличии.
  • Совместное использование данных между компаниями для продуктов.
  • Обработка работы склада с помощью примечаний по отгрузке (например, примечаний упаковки на станции упаковки).
  • Изображения данных шаблонов продуктов (например, в мобильном приложении Warehouse Management).
  • Обработка складских работ с использованием обработки материалов/Warehouse Automation.

Предупреждение

Некоторые функции склада не будут доступны для складов, на которых выполняются рабочие нагрузки управления складом в единицах масштабирования, а также не поддерживается на концентраторе или в рабочей нагрузке единицы масштабирования.

Другие возможности могут обрабатываться обоими способами, но в некоторых сценариях потребуется соблюдать осторожность, например, когда запасы в наличии обновляются для одного и того же склада как в концентраторе, так и в единице масштабирования из-за асинхронного процесса обновления данных.

Специфические функциональности (например, блокировка работы), поддерживаемые как в концентраторе, так и в единицах масштабирования, будут поддерживаться только владельцем данных.

Исходящие (поддерживается только для заказов на продажу и перемещение)

В следующей таблице показано, какие исходящие функции поддерживаются, и где они поддерживаются, когда рабочие нагрузки управления складом используются в облачных и пограничных единицах масштабирования.

Обработать Узел Рабочая нагрузка выполнения склада на единице масштабирования
Обработка документов-источников Да Нет
Обработка управления загрузкой и транспортировкой Да, но только процессы планирования загрузки. Обработка управления транспортировкой не поддерживается Нет
Выпуск на склад Да Нет
Плановый кросс-докинг Нет Нет
Консолидация отгрузки Да, используется при планировании загрузки Да
Обработка волны отгрузки Нет Да, за исключением Формирование и сортировка загрузок
Ведение отгрузок для волны Нет Да
Обработка складских операций (включая печать этикетки грузоместа) Нет Да, но только для ранее указанных поддерживаемых возможностей
Комплектация по кластеру Нет Да
Ручная обработка на станции упаковки Нет Нет
Обработка исходящей сортировки Нет Нет
Печать документов, связанных с загрузкой Да Да
Формирование транспортной накладной и ASN Нет Да
Подтверждение отгрузки Нет Да
Подтверждение отгрузки с помощью операции «Подтвердить и перенести» Нет Да
Обработка отборочных накладных и выставления накладных Да Нет
Недостаточная комплектация (заказы на продажу и перемещение) Нет Да, без удаления резервирований для документов-источников
Избыточная комплектация (заказы на продажу и перемещение) Нет Да
Объединенные грузоместа Нет Да
Изменение рабочих местоположений (заказы на продажу и перемещение) Нет Да
Завершение работы (заказы на продажу и перемещение) Нет Да
Печать отчета по работе Да Да
Этикетка волны Нет Да
Разделение работ Нет Да
Обработка работы — под управлением «Загрузка транспорта» Нет Нет
Уменьшить скомплектованное количество Нет Да
Изменить работу Нет Да
Реверсировать подтверждение отгрузки Нет Да
Запрос на отмену строк заказов склада Да Нет, но запрос будет утвержден или отклонен

Выпуск заказов на перемещение для получения

Этот процесс будет автоматически выполняться как часть процесса отгрузки заказа на перемещение. Однако это может быть использовано вручную, чтобы разрешить получение грузоместа в единице масштабирования, если строки входящих заказов склада были отменены или как часть нового процесса развертывания рабочей нагрузки.

Да Нет

Входящая

В следующей таблице показано, какие входящие функции поддерживаются, и где они поддерживаются, когда рабочие нагрузки управления складом используются в облачных и пограничных единицах масштабирования.

Обработать Узел Рабочая нагрузка выполнения склада на единице масштабирования
(Номенклатуры, отмеченные «Да», применяются только для складских заказов)
Обработка документов источников Да Нет
Обработка управления загрузкой и транспортировкой Да Нет
Стоимость на складе и получение товаров в пути Да Нет
Подтверждение входящей отгрузки Да Нет
Выпуск заказа на покупку на склад (обработка складских заказов) Да Нет
Запрос на отмену строк заказов склада Да Нет, но запрос будет утвержден или отклонен
Обработка поступления продуктов по исходному документу заказа на покупку Да Нет
Получение и складирование номенклатуры заказа на покупку

Да, если нет складского заказа

Нет, если имеется складской заказ

Да, если заказ на покупку не является частью загрузки

Получение и складирование строки заказа на покупку

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Да, если заказ на покупку не является частью загрузки

Получение и складирование заказа на возврат Да Нет
Получение и складирование смешанного номерного знака

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Да
Загрузить получение номенклатуры.

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Нет
Получение и складирование грузоместа заказа на покупку

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Нет
Получение и складирование грузоместа заказа на перемещение Нет Да
Получение и складирование номенклатуры заказа на перемещение Да Нет
Получение и складирование строки заказа на перемещение Да Нет
Получение заказа на покупку с недопоставкой

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Да, но только путем создания запроса на отмену от концентратора
Получение заказа на покупку с перепоставкой

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Да
Получение с созданием работы кросс-докинга

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Нет
Получение с созданием работы Заказ для контроля качества

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Нет
Получение с созданием работы Выборка номенклатуры для контроля качества

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Нет
Получение с созданием работы Качество при проверке качества

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Нет
Получение с созданием заказа для контроля качества

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Нет
Обработка работы — направляемая с помощью размещения кластера Да Нет
Обработка работы с недоукомплектованием Да Нет
Отмена работы (входящая)

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Да, но только если параметр Отменить регистрацию прихода при отмене работы (на странице Параметры управления складом) сброшен

Загрузка грузоместа Да Да

Складские операции и обработка исключений

В следующей таблице показано, какие операции склада и функции обработки исключений поддерживаются, и где они поддерживаются, когда рабочие нагрузки управления складом используются в облачных и пограничных единицах масштабирования.

Обработать Узел Рабочая нагрузка выполнения склада на единице масштабирования
Запрос этикетки грузоместа Да Да
Запрос номенклатуры Да Да
Запрос местонахождения Да Да
Изменить склад Да Да
Проводка Да Да
Перемещение по шаблону Да Да
Перемещение по складу Да Нет
Создание заказа на перемещение из приложения склада Да Нет
Корректировка (входящая/исходящая) Да Да, но не для сценария выходной корректировки, когда резервирование запасов должно быть удалено с помощью параметра Удалить резервирования в типах корректировки запасов
Изменение статуса запасов Да Нет
Циклическая инвентаризации и обработка несоответствия при инвентаризации Да Да
Повторная печать этикетки (печать меток грузомест) Да Да
Создание грузоместа Да Нет
Перерыв по грузоместу Да Нет
Упаковывать по вложенным номерным знакам Да Нет
Отметка о прибытии водителя Да Нет
Отметка об отъезде водителя Да Нет
Изменить код обработки партии Да Да
Отобразить открытый список работ Да Да
Обработка минимального/максимального количества и порога пополнения зоны Да

Рекомендуется не включать одни и те же местопложения в состав запросов

Да
Обработка процесса пополнения «Слоттинг» Да Да

Обратите внимание, что настройка должна выполняться в единице масштабирования

Блокирование и разблокирование работы Да Да
Сменить пользователя Да Да
Изменение пула работ в работе Да Да
Отменить работу Да Да

Рабочий

В следующих таблицах приводится сводка сценариев управления складом, которые в настоящее время поддерживаются в рабочих нагрузках единиц масштабирования.

Обработать Узел Рабочая нагрузка выполнения склада на единице масштабирования
Обработка документа-источника производственного заказа Да Нет
Выпуск на склад Да Нет
Запустить производственный заказ Да Да
Создание складских заказов Да Нет
Запрос на отмену строк заказов склада Да Нет, но запрос будет утвержден или отклонен
Приемка и размещение готовых товаров

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Да
Размещение побочных и попутных продуктов

Да, если отсутствует складской заказ

Нет, если имеется складской заказ

Да
Регистрация потребления материалов Да Да
Обработка волны производства Да Нет
Комплектация сырья Да Нет
Канбан складирован Да Нет
Комплектация по канбану Да Нет
Пустой канбан Да Нет
Отходы производства Да Нет
Последняя палета производства Да Нет
Пополнение сырья Нет Нет

Обслуживание единиц масштабирования для выполнения склада

Несколько пакетных заданий работают как в концентраторе, так и в единицах масштабирования.

В развертывании концентратора можно вручную управлять следующими пакетными заданиями:

  • Управление следующими пакетными заданиями в разделе Управление складом > Периодические задачи > Управление рабочей нагрузкой бэк-офиса:

    • Обработчик сообщений от единицы масштабирования к узлу
    • Регистрация прихода по исходному заказу
    • Завершить складские заказы
    • Создать отсутствующие исходящие складские заказы
  • Управление следующими пакетными заданиями в разделе Управление складом > Периодические задачи > Управление рабочей нагрузкой:

    • Обработчик сообщений от узла склада к единице масштабирования
    • Обработка приходов по строкам складского заказа для разноски поступления на склад

В развертываниях единицы масштабирования можно управлять следующими пакетными заданиями в разделе Управление складом > Периодические задачи > Управление рабочей нагрузкой:

  • Обработать записи таблицы волн
  • Обработчик сообщений от узла склада к единице масштабирования
  • Обработка приходов по строкам складского заказа для разноски поступления на склад

Важно!

Заявление о конфиденциальности. Включение облачной единицы масштабирования позволяет переносить часть данных клиента, включая персональные данные, в регион, где развернута облачная единица масштабирования. Мы заботимся о конфиденциальности ваших данных. Чтобы получить дополнительные сведения, ознакомьтесь с нашим заявлением о конфиденциальности.

явные достоинства эксплуатирования и какие возможности предоставляет

Современному бизнесу необходимо эффективно наладить производство, а также выйти в лидирующие позиции в сравнении с конкурентами. В этом вам отлично поможет облачный ИТ-аутсорсинг на базе терминального сервера от компании Смарт Офис.

Компания Smart Office предлагает решения по IT-аутсорсингу на базе виртуального терминального сервера для малого и среднего бизнеса. С WMS Аллегро вы получаете со стороны Облачной 1С:

 Доступ к программе в онлайн-режиме;

  • Оперативная отправка из 1С отчетов в органы, что занимаются контролем. Сделать это можно благодаря сервису “Сдача электронной отчетности”;

  • Сервер автоматически создает резервные копии базы данных;

  • Если необходимо интегрировать приложение с другими программами 1С, то вы это сможете сделать просто и без трудностей;

  • Программа бесплатно обновляет информационную систему, там вы можете ознакомиться с актуальными изменениями в законодательстве РФ, а также проанализировать, на сколько перемены влияют на работу в системе;

  • Что касается дополнительных функций, то в систему входит 10 Гб памяти, там вы можете хранить важные документы и другие файлы.

 Поскольку данное решение было выполнено совместно с АллегроСофт, то с их стороны вы приобретаете такие возможности, как:

  • Полный сбор системы на складе;
  • Быстрое проведение учетов на складе, а также возможность реализовать полную и точную инвентаризацию;

  • Решение рабочих задач с местами хранения, например, поиск места для хранения того или иного товара, а также оперативное изменение местонахождения продукции и прочее;

  • Проведение приемки и отгрузки товара, что имеет маркировку;

  • Пользователь может работать на любом устройстве от Android.

 Резюмируя вышесказанные возможности, малый и средний бизнес получает отличное решение под задачи разного типа. Теперь вы можете реализовать даже крупные проекты.

 У вас появилась возможность выполнять ряд задач без единой проблемы, поскольку при установке сервиса специалисты настроят 1С качественно, чтобы работать было комфортнее и быстрее. Программа отличается эффективной деятельностью, вы не будете испытывать трудности от регулярных зависаний и торможений системы. WMS Аллегро — это лучшее решение по ИТ аутсорсингу на базе виртуального терминального сервера, поскольку является самым быстрым на рынке.

 Все данные защищены, и находятся в безопасности и надежном месте при необходимости, клиент может обратиться в техническую поддержку, где специалисты оперативно помогут с решением того или иного вопроса.

На правах рекламы

Управление складом онлайн | ABM Cloud

Как организовать управление складом онлайн и на какие нюансы обратить внимание

Управление складом онлайн возникло не случайно: эволюция систем управления складом (WMS) похожа на эволюцию многих программных решений. Изначально это была система контроля движения и хранения материалов в пределах склада, но роль WMS расширяется, добавляется управление производственными операциями, управление транспортом, управление заказами, совместимость с системами бухгалтерского учета.

На сегодняшний день система управления складом должна включать в себя как минимум:

  • Гибкую систему определения местоположения товара;
  • Настраиваемые параметры складских задач и контроль их выполнения;
  • Интеграцию с устройствами сбора данных.

WMS система (англ. Warehouse Management System) помогает автоматизировать складские бизнес-процессы: приемка, отгрузка, товарный учет, хранение, перемещение, инвентаризация. Внедрение системы управления складом (WMS) позволяет повысить управляемость и скорость работы склада, исключить ручное управление с ошибками, задержками и потерями, минимизировать влияние человеческого фактора.

Облачная система управления складом ABM WMS – решение по доступной цене, без расходов на покупку программного обеспечения, т.к. предоставляется по модели SaaS (аренда). Одинаково эффективна для складов различных типов, видов и отраслей.

Складская программа в облаке: для кого?

Складская программа в облаке идеально подходит для:

  • Автоматизации технологических процессов логистических центров;
  • Складского учета сырья, незавершённой и готовой продукции на складах производственных компаний;
  • Ведения учета в разрезе сроков годности, характеристик и сертификатов на складах фармацевтических компаний;
  • Автоматизации складов дистрибьюторских и розничных компаний с высокой интенсивностью;
  • Управления складами ответственного хранения 3PL операторов;
  • На любых других складских хозяйствах, где осуществляется учет, хранение и перемещение товаров.

Нужно ли вам управление складом в онлайн?

Не каждый склад нуждается в WMS. Оправдывают ли первоначальные и текущие затраты, связанные с покупкой и внедрением системы WMS, полученную управляемость складом?

Функциональность WMS систем позволяет оптимизировать управление складскими помещениями, снизить затраты на складской персонал, повысить уровень обслуживания клиентов, сократить запасы, повысить точность и качество инвентаризации.

Внедрение WMS системы позволит снизить затраты на персонал при условии, что затраты на поддержку системы меньше затрат на складской персонал. Компания сможет качественнее обслуживать больше клиентов за счет сокращения времени формирования заказов. Также с помощью системы повысится точность и эффективность приемки, что позволит снизить уровень страхового запаса, а следовательно, высвободить замороженные средства. Кроме того, за счет оптимизации процесса хранения увеличится полезная емкость склада.

Помимо повышения эффективности организации труда складского персонала, решение о внедрении WMS системы управления складом связано с необходимостью повысить качество обслуживания клиентов. Это достигается путем поддержки системой методов LIFO/FIFO/FEFO, кросс-докинга, быстрой сборки, отслеживания использования автоматизированного складского оборудования и др.

Облачный сервис для управления складом позволяет экономить бюджеты компании, т.к. не требуются первоначальные значительные инвестиции, как это бывает при покупке системы в собственность. Облачные онлайн системы постоянно совершенствуются и все обновления сразу доступны всем пользователям. Разработчики онлайн решений заинтересованы в оказании качественной поддержки и сервиса, так как, только в этом случае клиент продолжает пользоваться системой.

Ознакомьтесь с системой ABM WMS для управления складами любого размера и типа

Бесплатный вебинар

«Управление складской логистикой с ABM WMS: Демонстрация работы системы»

Как выбрать WMS систему управления складом?

Как и по каким критериям из широкого спектра решений, от простых коробочных систем 1С до европейских разработок, выбрать WMS систему управления складом, которая подходит вашему складу?

  1. Функциональные возможности и гибкость настроек системы управления складом.

Система должна позволять вести учет весогабаритных характеристик, условий комплектации заказов, учитывать размеры и количество стеллажей и паллет, учитывать температурный режим, классификацию свойств готовой продукции или сырья. WMS система должна знать где товар размещен, куда может поместиться, сколько товара взять, иметь настраиваемые сценарии последовательности приемки, сборки, отгрузки.

Логика работы WMS системы должна облегчать задачи операций кросс-докинга: приемка и отгрузка товаров/грузов через склад напрямую, без размещения и хранения.

Система должна гибко настраиваться под потребности вашего бизнеса, при этом затраты на настройку должны быть минимальными.  В простых и бюджетных WMS системах при изменении бизнес-процесса требуются доработки системы при помощи программистов, что затягивает сроки и увеличивает стоимость внедрения и владения системой. Выбирайте систему, изменения в которую вносятся без программирования.

  1. Интеграция с погрузочно-разгрузочным оборудованием и системами учета и ERP

При выборе WMS системы важно учитывать возможность интеграции с погрузочно-разгрузочным оборудованием, использующимся на складе.

Кроме того, так как WMS система обычно интегрируются с другими модулями и системами (финансы, бухгалтерия, управление транспортом, учет продаж и др) при выборе важно выяснить возможности интеграции с данными системами. Существуют ли стандартные файлы обмена либо другие возможности интеграции. Выбирая системного интегратора, остановите выбор на том, который знаком с большинством наиболее распространенных учетных и ERP систем для интеграции WMS системы. Это позволит грамотно выстроить ИТ-архитектуру и еще на старте проекта внедрения заложить необходимые требования к системам.

  1. Опыт и квалификация экспертов компании-интегратора по внедрению системы управления складом

Уточните, имеет ли компания-интегратор достаточный опыт оптимизации складских бизнес-процессов (организация площади и топологии склада, тестирование, обучение). Какая проектная команда будет выделена под ваш проект. Хорошо если в проектную команду войдут: менеджер проекта, бизнес-аналитик, консультант, разработчики, служба технического сопровождения. Это обеспечит управляемость проекта и запуск системы в запланированные сроки.

Рекомендуемые этапы проекта автоматизации управления складом

  1. Предпроектное обследование
    Анализ текущей ситуации, квалифицированные эксперты, четкое техническое задание, консультации при подборе оборудования.
  2. Внедрение
    Настройка WMS системы, подключение оборудования, тестирование.
  3. Постпроектная поддержка
    Обучение складского персонала, сопровождение, постоянное развитие системы.

Пропустив какой-либо из этапов, компания рискует остаться с потраченным бюджетом и не внедренной или внедренной некорректно автоматизированной системой управления склада.

Оцените совокупность получаемых эффектов и решите стоит ли откладывать автоматизацию вашего склада?

Готовы обсудить ваши задачи. Обращайтесь!

 

Обсудить свой проект

 

Поделиться публикацией:
Блог по теме:

Шесть лучших решений для облачных хранилищ данных в 2022 году

Azure Synapse Analytics

Корпоративное хранилище данных

Azure Synapse Analytics удобен для интеграции данных из сотен источников данных в подразделениях компании, дочерних компаниях и т. д. для выполнения аналитических запросов за считанные секунды. Отчетность на всех уровнях управления, от топ-менеджеров до директоров, менеджеров и супервайзеров, защищена детальным контролем доступа к данным.

Посмотреть характеристики и цены

Amazon Redshift

Хранилище больших данных

Amazon Redshift позволяет выполнять SQL-запросы эксабайтов структурированных, частично структурированных и неструктурированных данных в хранилище данных, хранилищах операционных данных и озере данных с возможностью дальнейшей агрегации данных с помощью аналитики больших данных и сервисов машинного обучения.

Посмотреть характеристики и цены

Google BigQuery

Экономичное хранение больших объемов данных с нечастыми запросами

BigQuery обеспечивает экономичное хранилище эксабайтного масштаба с таблицами, содержащими до 10 000 столбцов.Это наиболее эффективно, когда основные аналитические запросы либо фильтруют данные в соответствии с секционированием или кластеризацией, либо требуют сканирования всего набора данных.

Подробнее

База данных SQL Azure

Хранилище данных среднего размера

База данных Azure SQL

хорошо подходит для сценариев хранения данных с объемами данных до 8 ТБ и большим количеством активных пользователей (одновременных запросов может достигать до 6400 с до 30 000 одновременных сеансов).

Подробнее

Снежинка

Независимое от облака хранилище данных

Snowflake, предоставляемый как программное обеспечение как услуга, позволяет компаниям одновременно выделять вычислительные ресурсы разных поставщиков облачных услуг (AWS, Azure, GCP) для одной и той же базы данных для загрузки и запроса данных, не влияя на производительность хранилища данных.

Подробнее

Azure Cosmos DB + Azure Synapse Analytics

Оперативное хранилище данных (гибридная транзакционная/аналитическая обработка)

Azure Cosmos DB и Azure Synapse Analytics позволяют корпоративным группам выполнять быстрые и экономичные запросы без ETL к большим операционным наборам данных в реальном времени, не копируя данные и не влияя на производительность транзакционных рабочих нагрузок компании.

Посмотреть характеристики и цены

Что такое облачное хранилище данных? 4 лучших поставщика по сравнению с

Существует множество популярных платформ облачных хранилищ данных, в том числе Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure, Snowflake и другие, и при выборе правильного решения для вашей организации необходимо учитывать столько же важных соображений.

Хотя многие популярные облачные платформы данных предлагают схожие возможности, вы обнаружите много различий в цене, масштабируемости, архитектуре, функциях безопасности, скорости и других факторах.

Здесь мы сравниваем четырех ведущих поставщиков для предприятий:
Amazon, Azure, Google и Snowflake.

Amazon Redshift: первое широко распространенное облачное хранилище данных.
В течение многих лет хранилище данных было доступно только в виде локального решения. Затем, в ноябре 2012 года, Amazon Web Services (AWS) запустила Redshift, полностью управляемую службу хранилища данных в облаке с петабайтным масштабом. Хотя это и не первое облачное хранилище данных, оно стало первым, завоевавшим долю рынка благодаря внедрению.Диалект SQL Redshift основан на PostgreSQL, который хорошо понимают аналитики во всем мире, и использует архитектуру, знакомую многим пользователям локальных хранилищ данных.

Вы можете начать с нескольких гигабайт данных и масштабировать их до петабайтов. Это дает вам возможность получать новые идеи из данных о вашем бизнесе и клиентах.

Первым шагом к созданию хранилища данных Redshift является запуск набора узлов, который называется кластером Amazon Redshift.После подготовки кластера вы загружаете свой набор данных, а затем выполняете запросы анализа данных. Независимо от размера вашего набора данных Amazon Redshift обеспечивает высокую производительность запросов, используя знакомые инструменты на основе SQL и приложения бизнес-аналитики.

Microsoft Azure Synapse Analytics: использование SQL за пределами хранилища данных.
Azure Synapse Analytics — это новая служба аналитики, которая объединяет корпоративное хранилище данных и аналитику больших данных.Это дает вам свободу запрашивать данные, используя бессерверные ресурсы по запросу или подготовленные ресурсы. Azure Synapse предлагает единый интерфейс для приема, подготовки, управления и обслуживания данных для нужд бизнес-аналитики (BI) и машинного обучения (ML).

В основе Azure Synapse лежит облачный распределенный механизм обработки SQL. Он создан на основе SQL Server для управления самыми ресурсоемкими рабочими нагрузками корпоративных хранилищ данных. Подобно другим облачным решениям MPP, хранилище данных SQL Azure (SQL DW) разделяет хранилище и вычислительные ресурсы, оплачивая каждое из них отдельно.Azure Synapse сохраняет данные реляционных таблиц в столбчатом хранилище и абстрагирует физические машины, представляя вычислительную мощность в виде единиц хранилища данных (DWU). Это позволяет вашим пользователям легко и беспрепятственно масштабировать вычислительные ресурсы по своему усмотрению.

Synapse Analytics стремится объединить ряд аналитических рабочих нагрузок, таких как хранилища данных или озера данных, и ML, в едином пользовательском интерфейсе (UI). Сочетание SQL Engine, Apache Spark с хранилищем озера данных Azure (ADLS) и фабрикой данных Azure дает пользователям возможность управлять как хранилищем/озером данных, так и подготовкой данных для задач машинного обучения.Azure Synapse позволяет масштабировать хранилище данных как по вертикали, так и по горизонтали. Вертикально, изменив уровень службы или поместив базу данных в эластичный пул. Горизонтально, добавляя больше единиц хранилища данных.

Google BigQuery: бессерверное решение.
BigQuery — это полностью управляемое бессерверное хранилище данных, которое автоматически масштабируется в соответствии с потребностями в хранении и вычислительной мощности. Google не ожидает, что вы будете управлять своей инфраструктурой хранилища данных, поэтому BigQuery скрывает многие базовые аппаратные средства, базы данных, узлы и детали конфигурации.Его эластичность автоматически работает из коробки. И начать работу — это просто создать учетную запись в Google Cloud Platform (GCP), загрузить таблицу и выполнить запрос. Об остальном позаботится Google.

С BigQuery вы получаете базу данных со столбцами и ANSI SQL, которая может анализировать от терабайтов до петабайтов данных с невероятной скоростью. BigQuery также позволяет выполнять пространственный анализ с помощью знакомого SQL в ГИС BigQuery. Кроме того, вы можете быстро создавать и эксплуатировать модели машинного обучения на крупномасштабных структурированных или частично структурированных данных, используя простой SQL с BigQuery ML.И вы можете поддерживать интерактивную панель мониторинга в реальном времени с помощью BigQuery BI Engine.

Архитектура BigQuery состоит из нескольких компонентов. Борг — это вычисление. Colossus — это распределенное хранилище. Юпитер — это сеть. А Дремель — двигатель исполнения.

Snowflake Cloud Data Warehouse: первое многооблачное хранилище данных.
Snowflake — это полностью управляемое облачное хранилище данных MPP, работающее на AWS, GCP и Azure.Snowflake, в отличие от других описанных здесь хранилищ данных, — единственное решение, которое не работает в собственном облаке. Благодаря общей и взаимозаменяемой кодовой базе Snowflake обеспечивает глобальную репликацию данных, что означает, что вы можете перемещать свои данные в любое облако в любом регионе — без необходимости перекодировать свои приложения или приобретать новые навыки.

Когда вы являетесь пользователем Snowflake, вы можете запустить столько виртуальных хранилищ, сколько вам нужно, чтобы распараллелить и изолировать производительность отдельных запросов.Snowflake обеспечивает очень высокий уровень параллелизма за счет разделения хранилища и вычислений, чтобы обеспечить одновременный доступ к одному и тому же источнику данных из нескольких хранилищ.

Вы взаимодействуете с хранилищем данных Snowflake через веб-браузер, командную строку, аналитическую платформу или через Snowflake ODBC, JDBC или другие поддерживаемые драйверы. Платформа поддерживает реляционную обработку, совместимую с ACID, и имеет встроенную поддержку форматов хранения документов, таких как JSON, Avro, ORC (оптимизированный ряд столбцов), Parquet и XML.

Что такое облачное хранилище данных?

Облачное хранилище данных — это база данных, предоставляемая в общедоступном облаке как управляемая служба, оптимизированная для аналитики, масштабирования и простоты использования.

В конце 80-х я помню, как впервые работал с Oracle 6, «реляционной» базой данных, в которой данные форматировались в виде таблиц. Концепция службы данных, в которую я мог загружать данные, а затем запрашивать их с помощью стандартного языка (SQL), изменила для меня правила игры.В 90-х годах, когда реляционные базы данных начали бороться с размером и сложностью аналитических рабочих нагрузок, мы увидели появление хранилищ данных MPP, таких как Teradata, Netezza, а позже Vertica и Greenplum. В 2010 году в Yahoo!, более чем через 20 лет после рождения реляционной базы данных, мне посчастливилось стать свидетелем кардинальных изменений в управлении данными благодаря проекту с открытым исходным кодом под названием Hadoop. Концепция «озера данных», в котором я мог запрашивать необработанные неструктурированные данные, стала огромным шагом вперед в моей способности собирать, хранить и обрабатывать больше данных с большей гибкостью при значительно меньших затратах.

Сейчас мы наблюдаем третью волну инноваций в технологии хранения данных с появлением облачных хранилищ данных. По мере перехода предприятий в облако они отказываются от своих устаревших технологий локального хранения данных, включая Hadoop, в пользу этих новых облачных платформ данных. Эта трансформация представляет собой огромный тектонический сдвиг в управлении данными и имеет серьезные последствия для предприятий.

Преимущества облачного хранилища данных

Хранилища данных в облаке позволяют компаниям сосредоточиться на ведении своего бизнеса, а не на работе комнаты, полной серверов, и позволяют группам бизнес-аналитики быстрее и качественнее предоставлять информацию благодаря улучшенному доступу, масштабируемости и производительности.

  • Доступ к данным. Размещение своих данных в облаке позволяет компаниям предоставлять своим аналитикам доступ к данным в режиме реального времени из многочисленных источников, что позволяет им быстро проводить более качественную аналитику.
  • Масштабируемость: гораздо быстрее и дешевле масштабировать облачное хранилище данных, чем локальную систему, поскольку для этого не требуется покупка нового оборудования (и, возможно, избыточное или недостаточное выделение ресурсов), а масштабирование может происходить автоматически по мере необходимости
  • Производительность. Облачное хранилище данных позволяет выполнять запросы гораздо быстрее, чем в традиционном локальном хранилище данных, при меньших затратах.

Возможности облачного хранилища данных

Каждый из основных поставщиков общедоступных облачных служб предлагает свои собственные услуги облачного хранилища данных: Google предлагает BigQuery, Amazon — Redshift, а Microsoft — Azure SQL Data Warehouse. Существуют также облачные предложения от Snowflake, которые предоставляют те же возможности через службу, которая работает в общедоступном облаке, но управляется независимо. Для каждой из этих услуг поставщик облачных услуг или поставщик хранилища данных предоставляет следующие возможности «из коробки»:

  1. Хранение данных и управление ими: данные хранятся в облачной файловой системе (т.е. С3).
  2. Автоматические обновления: нет понятия «версия» или обновление программного обеспечения.
  3. Управление емкостью: легко расширить (или сократить) объем данных.

Факторы, которые следует учитывать при выборе облачного хранилища данных

То, как эти поставщики облачных хранилищ данных предоставляют эти возможности и как они взимают за них плату, становится более детальным. Давайте углубимся в различные реализации развертывания и модели ценообразования.

Облачная архитектура: кластерная или бессерверная архитектура

Существует два основных лагеря архитектур облачных хранилищ данных.Первая, более старая архитектура развертывания основана на кластерах: в эту категорию попадают Amazon Redshift и Azure SQL Data Warehouse. Как правило, кластерные облачные хранилища данных на самом деле представляют собой просто кластеризованные производные от Postgres, портированные для работы в облаке как служба. Другой вариант, бессерверный, более современный и включает в себя Google BigQuery и Snowflake в качестве примеров. По сути, бессерверные облачные хранилища данных делают кластер базы данных «невидимым» или общим для многих клиентов. Каждая архитектура имеет свои плюсы и минусы (см. ниже).

Цены на облачные данные: оплата напитком или сервером

Помимо архитектуры развертывания, еще одним важным отличием вариантов облачного хранилища данных является цена. Во всех случаях вы платите номинальную плату за объем хранимых данных. Но цены отличаются для вычислений.

Например, Google BigQuery и Snowflake предлагают варианты ценообразования по требованию в зависимости от объема отсканированных данных или использованного времени вычислений. Amazon Redshift и Azure SQL Data Warehouse предлагают цены на ресурсы в зависимости от количества или типов узлов в кластере.У обоих типов моделей ценообразования есть свои плюсы и минусы. Модели по требованию взимают плату только за то, что вы используете, что может затруднить составление бюджета, поскольку трудно предсказать количество пользователей, а также количество и размер запросов, которые они будут выполнять. Я знаю пример одного клиента, когда пользователь по ошибке выполнил запрос на сумму более 1000 долларов.

Для моделей на основе узлов (например, Amazon Redshift и Azure SQL Data Warehouse) вы платите за сервер и/или тип сервера. Эта модель ценообразования, очевидно, более предсказуема, но она «всегда включена», поэтому вы платите фиксированную цену независимо от использования.

Ценообразование является важным фактором и требует тщательного моделирования вариантов использования и рабочих нагрузок, чтобы найти то, что подходит для вашей организации.

Проблемы и рекомендации по миграции в облако («Глюки»)

В AtScale мы видели, как многие предприятия пытались выполнить миграцию из своих локальных озер данных и/или реляционных хранилищ данных в облако. У многих миграции «зависают» после первого пилотного проекта по следующим причинам:

  1. Нарушение: последующие пользователи (бизнес-аналитики, специалисты по данным) должны изменить свои привычки и перенастроить свои отчеты и информационные панели.
  2. Производительность: облачное хранилище данных не соответствует производительности тщательно настроенных устаревших локальных платформ данных.
  3. Шок от стикера – непредвиденные или незапланированные эксплуатационные расходы и отсутствие контроля над расходами.

Вот где AtScale может помочь

Сохраните то, что у вас есть

AtScale A3 сводит к минимуму или устраняет сбои в бизнесе из-за миграции платформ, позволяя бизнесу продолжать использовать свои существующие инструменты BI, информационные панели и отчеты без перекодирования или полного отказа от них.Как мы можем это сделать? Универсальный семантический уровень AtScale™ обеспечивает абстракцию, которая использует ваши устаревшие схемы платформы, виртуально переназначая их вашему новому облачному хранилищу данных. Это означает, что ваши существующие отчеты и информационные панели будут работать на новой облачной платформе данных с минимальным перекодированием или вообще без него.

Повышение производительности

Я вижу, что многие предприятия разочаровались в производительности своей новой облачной платформы данных. Что они часто не учитывают, так это то, что их существующее локальное хранилище данных (т.е. Teradata, Oracle) настраивались годами или даже десятилетиями. Получить такой же уровень производительности «из коробки» с облачным хранилищем данных нереально.

AtScale Adaptive Cache™ работает путем автоматического создания агрегатов на вашей облачной платформе данных на основе шаблонов пользовательских запросов. Избегая дорогостоящего и трудоемкого сканирования таблиц, платформа AtScale обеспечивает быстрые и согласованные запросы со «скоростью мысли». Мы помогли многим клиентам решить проблемы с производительностью и разблокировать миграцию в облако.

Контролируйте расходы

Я даже не могу сосчитать, сколько раз я слышал, как ИТ-специалисты жалуются, что их облачные расходы намного выше, чем они ожидали, и непредсказуемы при загрузке. Опять же, на помощь приходит AtScale Adaptive Cache™. Сократив количество ненужных сканирований таблиц, мы можем повысить общую производительность, параллелизм и предсказуемость затрат, что позволит вам получить больше от вашей платформы данных без увеличения затрат. Благодаря запросам AtScale, генерируемым машиной, мы сделаем ваши расходы предсказуемыми и устраним риск, связанный с рукописными SQL-запросами.

Я искренне верю, что облачные хранилища данных меняют правила игры и представляют собой следующую волну в хранении данных. При разумном использовании облачные хранилища данных могут значительно снизить ваши операционные расходы, предоставляя при этом гибкость, позволяющую не отставать от требований бизнеса.

Ведущие компании по облачным хранилищам данных 2022

Облачное хранилище данных — это служба, которая собирает, упорядочивает и часто хранит данные, которые используются организациями для различных действий, включая анализ данных и мониторинг.Они абстрагированы для конечных пользователей, которые просто видят большое хранилище или репозиторий данных, ожидающих и доступных для обработки. Рынок облачных хранилищ данных вырос в последние годы, поскольку организации переходят к использованию преимуществ облачной экономики и уменьшению площади собственных физических центров обработки данных. Читайте дальше, чтобы узнать больше об основных функциях облачного хранилища данных, некоторых лучших решениях на рынке и о том, подходит ли облачное решение для вашей организации.

Каковы общие черты облачного хранилища данных?

Облачные хранилища данных обычно включают базу данных или указатели на набор баз данных, в которых собираются производственные данные.Второй ключевой элемент многих современных облачных хранилищ данных — некоторая форма интегрированного механизма запросов, который позволяет пользователям искать и анализировать данные. Это помогает в интеллектуальном анализе данных.

Другие ключевые функции, на которые следует обращать внимание при настройке облачного хранилища данных:

  • Интеграция или библиотеки API
  • Инструменты обеспечения качества и соответствия данных
  • Инструменты ETL
  • Средства доступа к данным/возможность поиска в базе данных
  • Возможности данных SQL и NoSQL

Как выбрать компанию по хранению данных?

При выборе службы облачного хранилища данных организация должна учитывать ряд критериев.

Существующие облачные развертывания. Каждый из основных поставщиков общедоступных облачных служб имеет собственное хранилище данных, которое обеспечивает интеграцию с существующими ресурсами, что может упростить развертывание и использование для пользователей облачных хранилищ данных.

Возможность переноса данных. Рассмотрите различные типы данных, которыми располагает организация, и место их хранения. Возможность эффективной миграции данных в новое хранилище данных является критически важной.

Варианты хранения. Хотя решения для хранения данных можно использовать для хранения данных, возможность доступа к обычным облачным хранилищам может обеспечить более дешевые варианты.

Ведущие поставщики хранилищ данных и решения

Amazon Redshift

Ценное предложение для потенциальных покупателей:  Поскольку Amazon выходит на рынок облачных хранилищ данных, Redshift является идеальным решением для тех организаций, которые уже вложили средства в инструменты и развертывание AWS.

Ключевые ценности/дифференциальные особенности:

  • Ключевым отличием Redshift является то, что с его функцией Spectrum организации могут напрямую подключаться к хранилищам данных в облачном сервисе хранения данных AWS S3, сокращая время и затраты, необходимые для начала работы.
  • Одним из преимуществ, отмеченных пользователями, является производительность Redshift, которая выигрывает от инфраструктуры AWS и большой архитектуры хранилища данных с параллельной обработкой для распределения запросов и анализа данных.
  • Для данных, которые находятся за пределами S3 или существующего озера данных, Redshift может интегрироваться с AWS Glue, который представляет собой инструмент извлечения, преобразования и загрузки (ETL) для передачи данных в хранилище данных.
  • Хранилище данных и операции защищены с помощью политик и инструментов сетевой изоляции AWS, включая виртуальное частное облако (VPC).

Предложения по интеграции:

  • Amazon CloudWatch
  • Amazon RDS для PostgreSQL
  • Amazon Аврора PostgreSQL
  • Амазон S3
  • Amazon DynamoDB
  • Amazon EMR

Google BigQuery

Ценное предложение для потенциальных покупателей:  BigQuery — разумный выбор для пользователей, которые хотят использовать стандартные SQL-запросы для анализа больших наборов данных в облаке.

Ключевые ценности/дифференциальные особенности:

  • Поскольку это полностью управляемая облачная служба, настройка хранилища данных и предоставление ресурсов выполняются Google с использованием бессерверных технологий.
  • Возможность легко запрашивать данные с помощью SQL или через Open Database Connectivity (ODBC) является ключевой ценностью BigQuery, позволяющей пользователям использовать существующие инструменты и навыки.
  • Возможности логического хранилища данных в BigQuery позволяют пользователям подключаться к другим источникам данных, включая базы данных и электронные таблицы, для анализа данных.
  • Интеграция с BigQuery ML — ключевое отличие, объединяющее миры хранилищ данных и машинного обучения (ML). Машинное обучение BigQuery ML позволяет обучать рабочие нагрузки на данных в хранилище данных.

Предложения по интеграции:

  • Студия данных Google
  • Таблица
  • Смотритель
  • Microsoft Power BI
  • Кубернетес
  • Google Compute Engine

Склад IBM Db2

Ценное предложение для потенциальных покупателей:  IBM Db2 Warehouse — это отличный вариант для организаций, выполняющих аналитические рабочие нагрузки, которые могут извлечь выгоду из встроенного механизма базы данных в памяти платформы и аналитического механизма Apache Spark.

Ключевые ценности/дифференциальные особенности:

  • Интегрирует механизм столбцовой базы данных Db2 в памяти, что может быть большим преимуществом для организаций, которым требуется хранилище данных, включающее высокопроизводительную базу данных.
  • Механизм Apache Spark
  • также интегрирован с Db2, что означает, что пользователи могут использовать SQL, а также запросы Spark к хранилищу данных для получения информации.
  • Db2 Warehouse использует технологию IBM Netezza с расширенными возможностями поиска данных.
  • Облачное развертывание может быть выполнено либо в облаке IBM, либо в AWS, а также существует локальная версия Db2 Warehouse, которая может быть полезна для организаций, нуждающихся в развертывании гибридного облака.

Предложения по интеграции:

  • Oracle Cloud Lift
  • IBM Common SQL Engine
  • Подман (Linux)
  • Microsoft Power BI
  • Инструменты IBM Netezza

Azure Synapse Analytics

Ценное предложение для потенциальных покупателей:  Azure Synapse Analytics, ранее известное как хранилище данных SQL Azure, хорошо подходит для организаций любого размера, которым требуется простой переход к технологии облачного хранилища данных благодаря интеграции с Microsoft SQL. Сервер.

Ключевые ценности/дифференциальные особенности:

  • Корпорация Майкрософт выпустила крупное обновление для хранилища данных SQL Azure в июле 2019 г. с обновлением Gen2, предоставляющим дополнительные функции SQL Server и расширенные параметры безопасности.
  • Динамическое маскирование данных (DDM) обеспечивает очень детальный уровень контроля безопасности, позволяя скрывать конфиденциальные данные на лету по мере выполнения запросов.
  • Существующие пользователи Майкрософт, скорее всего, получат наибольшую выгоду от хранилища данных SQL Azure с многочисленными интеграциями в общедоступном облаке Microsoft Azure и, что более важно, с SQL Server для базы данных.
  • В отличие от простого локального запуска SQL Server, Microsoft создала масштабную архитектуру параллельной обработки, которая позволяет пользователям выполнять более сотни одновременных запросов.

Предложения по интеграции:

  • Апач Спарк
  • Общий доступ к данным Azure
  • Microsoft Power BI
  • Частная ссылка Azure

Автономное хранилище данных Oracle

Ценное предложение для потенциальных покупателей:  Для существующих пользователей базы данных Oracle самым простым выбором может стать Oracle Autonomous Data Warehouse, предлагающий доступ к облаку с подключением.

Ключевые ценности/дифференциальные особенности:

  • Ключевым отличием Oracle является то, что Autonomous Data Warehouse работает в оптимизированном облачном сервисе с аппаратными системами Oracle Exadata, специально созданными для базы данных Oracle.
  • Служба объединяет веб-записную книжку и службы отчетности для совместного анализа данных и облегчения совместной работы.
  • Хотя поддерживается собственная одноименная база данных Oracle, пользователи также могут переносить данные из других баз данных и облаков, включая Amazon Redshift, а также из локальных хранилищ объектных данных.
  • Функция Oracle SQL Developer — еще одна ключевая функция, которая объединяет мастер загрузки данных, а также среду разработки базы данных.

Предложения по интеграции:


Облако хранилища данных SAP

Ценное предложение для потенциальных покупателей:  Новое облако хранилищ данных SAP может подойти организациям, которые ищут более готовый подход к получению всех преимуществ хранилища данных благодаря готовым шаблонам.

Ключевые ценности/дифференциальные особенности:

  • Data Warehouse Cloud — это относительно новый участник рынка, о котором впервые было объявлено на конференции SAPPHIRE NOW 2019 в мае.
  • Облачные сервисы SAP HANA и база данных составляют ядро ​​Data Warehouse Cloud, дополнены передовыми методами управления данными и интегрированы с механизмом запросов SQL.
  • Ключевым отличием платформы является интеграция предварительно созданных бизнес-шаблонов, которые могут помочь решить общие сценарии использования хранилища данных и аналитики для конкретных отраслей и направлений бизнеса.
  • Для существующих пользователей SAP интеграция с другими приложениями SAP означает более легкий доступ к локальным и облачным наборам данных.

Предложения по интеграции:

  • Анализ данных SAP
  • Облако SAP Analytics
  • SAP ERP

Снежинка

Ценное предложение для потенциальных покупателей. Snowflake — отличный вариант для организаций в любой отрасли, которым нужен выбор различных поставщиков общедоступных облаков для возможностей хранилища данных

Ключевые ценности/дифференциальные особенности:

  • Ключевым отличием Snowflake является возможность работы со столбцовой базой данных, которая может обрабатывать как структурированные, так и частично структурированные данные, такие как JSON и XML.
  • Разделенная архитектура Snowflake позволяет отдельно масштабировать вычислительные ресурсы и хранилище, при этом хранилище данных предоставляется облачным провайдером по выбору пользователя.
  • Система создает то, что Snowflake называет виртуальным хранилищем данных, где разные рабочие нагрузки совместно используют одни и те же данные, но могут выполняться независимо.
  • Запросы выполняются с помощью стандартного SQL для аналитики с интеграцией с языками программирования R и Python.

Предложения по интеграции:

  • Альтерикс
  • Продажи
  • Qlik
  • Таблица
  • МысльSpot
  • Таленд
  • Домо
  • Сисенс
  • САС

Читать далее: 10 основных преимуществ хранилища данных

Сравнение платформ хранилища данных

Характеристики

Ключевой дифференциал

Amazon Redshift

Высокая производительность и возможности массовой параллельной обработки.

Безопасность сетевой изоляции.

Прямая интеграция с облачным хранилищем S3.

Google BigQuery

Часть Google Cloud.

Полная поддержка запросов SQL.

Интеграция с BigQuery ML для рабочих нагрузок машинного обучения.

Склад IBM Db2

Включает столбчатую базу данных в памяти.

Варианты развертывания в облаке

включают как IBM Cloud, так и AWS.

Интегрированная поддержка аналитики данных Apache Spark.

Azure Synapse Analytics

Возможности безопасности маскирования данных.

Интегрирован с более широкими облачными службами Azure.

Включение поддержки Microsoft SQL Server.

Автономное хранилище данных Oracle

На основе последней версии Oracle Autonomous Database.

Поддержка миграции для других баз данных и сервисов облачных хранилищ данных.

Поставляется с помощью специально разработанного оборудования Oracle Exadata.

Облако хранилища данных SAP

готовых бизнес-шаблонов.

Интеграция с существующими приложениями и службами SAP.

На основе базы данных SAP HANA.

Снежинка

SQL-запросов для аналитики.

Поддержка JSON и XML, а также структурированных данных.

Варианты развертывания в нескольких облаках.

Облако или локальное хранилище: какое хранилище данных вам подходит?

В большинстве случаев установка облачного хранилища данных будет соответствовать требованиям, которые вы предъявляли к предыдущим локальным решениям, и превзойдет их по масштабируемости и гибкости. Несмотря на то, что пользователи могут захотеть придерживаться своего текущего локального хранилища для чего угодно, от комфорта и стабильности до лояльности к поставщику, это лишь некоторые из причин, по которым многие пользователи переходят в облако:

  • Масштабирование в сторону увеличения и уменьшения: Вы можете увеличивать или уменьшать потребности в хранилищах и инструментах, что хорошо подходит для компаний, размер которых колеблется.С локальной установкой масштабирование не так уж сложно, но масштабирование — непростая задача.
  • Затраты и обслуживание: Локальные установки обычно требуют постоянной платы за обслуживание оборудования и программного обеспечения, обновлений и дополнительных инструментов с течением времени. Хотя стоимость облака также может быть высокой, вы платите по мере использования и платите только за те функции облака и размеры хранилища, которые вам нужны.
  • Сторонние интеграции: Многие поставщики облачных хранилищ данных предлагают интеграцию с локальными поставщиками, что делает возможными гибридные установки, но они также интегрируются со многими инструментами обработки данных в пределах и за пределами своих портфелей.Большая библиотека интеграции или API расширяет возможности работы с данными, особенно с неструктурированными данными.
  • Подготовка к будущему данных: Наиболее важно то, что многие облачные хранилища данных предлагают встроенные или интегрированные функции, которые являются популярными в отрасли данных. Например, многие ведущие облачные хранилища данных предлагают функции искусственного интеллекта и машинного обучения.

Читать далее: Будущие тенденции: инструменты облачного хранилища данных

Концепции облачного хранилища данных и традиционного хранилища данных


Облачные хранилища данных — это новая норма.Прошли те времена, когда вашему бизнесу приходилось приобретать оборудование, создавать серверные комнаты, а также нанимать, обучать и содержать специальную команду сотрудников для его работы. Теперь с помощью нескольких щелчков мышью на ноутбуке и кредитной карте вы можете получить доступ к практически неограниченным вычислительным мощностям и дисковому пространству.

Однако это не означает, что идеи традиционных хранилищ данных мертвы. Классическая теория хранилища данных лежит в основе большей части того, что делают облачные хранилища данных.

В этой статье мы расскажем о традиционных концепциях хранилищ данных, которые вам необходимо знать, и о самых важных облачных решениях от лучших поставщиков: Amazon, Google и Panoply.Наконец, мы завершим анализ затрат и выгод традиционных и облачных хранилищ данных, чтобы вы знали, какое из них подходит именно вам.

Начнем.

Концепции традиционных хранилищ данных

Хранилище данных — это любая система, которая сопоставляет данные из широкого круга источников внутри организации. Хранилища данных используются в качестве централизованных хранилищ данных для целей анализа и отчетности.

Традиционное хранилище данных находится в вашем офисе.Вы покупаете оборудование, серверные комнаты и нанимаете персонал для их запуска. Их также называют локальными, локальными или (грамматически неправильно) локальными хранилищами данных.

Факты, измерения и меры

Основными строительными блоками информации в хранилище данных являются факты, измерения и меры.

Факт — это часть ваших данных, указывающая на конкретное событие или транзакцию. Например, если ваша компания продает цветы, в хранилище данных вы увидите следующие факты:

.
  • Продано 30 роз в магазине за 19 долларов.99
  • Заказал 500 новых цветочных горшков из Китая за 1500 долларов
  • Заработная плата кассира за этот месяц $1000

Каждый факт может быть описан несколькими числами, и мы называем эти числа мерами. Некоторые меры для описания факта «заказал 500 новых цветочных горшков из Китая за 1500 долларов»:

  • Заказанное количество — 500
  • Стоимость — $1500

Когда аналитики работают с данными, они выполняют расчеты мер (например, сумма, максимум, среднее), чтобы получить представление.Например, вам может понадобиться узнать среднее количество цветочных горшков, которое вы заказываете каждый месяц.

Измерение классифицирует факты и показатели и предоставляет для них структурированную маркировку — иначе они были бы просто набором неупорядоченных чисел! Вот некоторые параметры для описания факта «заказал 500 новых цветочных горшков из Китая за 1500 долларов»:

  • Страна приобретения — Китай
  • Время покупки — 13:00
  • Ожидаемая дата прибытия — 6 июня

Вы не можете выполнять расчеты измерений в явном виде, и это, вероятно, не очень полезно — как вы можете найти «среднюю дату поступления заказов»? Однако можно создавать новые меры из измерений, и это полезно.Например, если вы знаете среднее количество дней между датой заказа и датой прибытия, вы можете лучше планировать закупки товаров.

Нормализация и денормализация

Нормализация — это процесс эффективной организации данных в хранилище данных (или в любом другом месте, где хранятся данные). Основные цели — уменьшить избыточность данных, т. е. удалить любые повторяющиеся данные, и улучшить целостность данных, т. е. повысить точность данных. Существуют разные уровни нормализации и нет единого мнения относительно «лучшего» метода.Однако все методы предполагают хранение отдельных, но связанных частей информации в разных таблицах.

У нормализации есть много преимуществ, например:

  • Более быстрый поиск и сортировка по каждой таблице
  • Более простые таблицы позволяют быстрее писать и выполнять команды модификации данных
  • Меньше избыточных данных означает, что вы экономите место на диске и, следовательно, можете собирать и хранить больше данных

Денормализация — это процесс преднамеренного добавления избыточных копий или групп данных к уже нормализованным данным.Это , а не , как и ненормализованные данные. Денормализация улучшает производительность чтения и упрощает преобразование таблиц в нужные формы. Когда аналитики работают с хранилищами данных, они обычно выполняют только чтение данных. Таким образом, денормализованные данные могут сэкономить им огромное количество времени и головной боли.

Преимущества денормализации:

  • Меньшее количество таблиц сводит к минимуму потребность в объединении таблиц, что ускоряет рабочий процесс аналитиков данных и позволяет им находить больше полезной информации в данных
  • Меньшее количество таблиц упрощает запросы, что приводит к меньшему количеству ошибок

Модели данных

Было бы крайне неэффективно хранить все ваши данные в одной массивной таблице.Итак, ваше хранилище данных содержит множество таблиц, которые вы можете объединить для получения конкретной информации. Основная таблица называется таблицей фактов , а таблиц измерений окружают ее.

Первым шагом в проектировании хранилища данных является создание концептуальной модели данных, которая определяет нужные данные и высокоуровневые отношения между ними.

Здесь мы определили концептуальную модель. Мы храним данные о продажах и имеем три дополнительные таблицы — «Время», «Продукт» и «Магазин», которые предоставляют дополнительную, более детализированную информацию о каждой продаже.Таблица фактов — это продажи, а остальные — таблицы измерений.

Следующим шагом является определение логической модели данных . Эта модель подробно описывает данные на простом английском языке, не беспокоясь о том, как реализовать их в коде.

Теперь мы указали, какую информацию содержит каждая таблица, на простом английском языке. В каждой из таблиц измерений Time, Product и Store первичный ключ (PK) отображается в сером поле, а соответствующие данные — в синих полях.Таблица Sales содержит три внешних ключа (FK), поэтому ее можно быстро соединить с другими таблицами.

Завершающим этапом является создание модели физических данных . Эта модель говорит вам, как реализовать хранилище данных в коде. Он определяет таблицы, их структуру и отношения между ними. Он также указывает типы данных для столбцов, и все именуется так, как оно будет в конечном хранилище данных, т. е. все прописные и связанные с подчеркиванием. Наконец, каждая таблица измерений начинается с DIM_, а каждая таблица фактов начинается с FACT_.

Теперь вы знаете, как спроектировать хранилище данных, но есть несколько нюансов, связанных с таблицами фактов и измерений, которые мы объясним далее.

Таблица фактов

Каждая бизнес-функция — например, продажи, маркетинг, финансы — имеет соответствующую таблицу фактов .

Таблицы фактов имеют два типа столбцов: столбцы измерений и столбцы фактов. Столбцы измерений, которые в наших примерах окрашены в серый цвет, содержат внешние ключи (FK), которые вы используете для соединения таблицы фактов с таблицей измерений.Эти внешние ключи являются первичными ключами (PK) для каждой из таблиц измерений. Столбцы фактов (в наших примерах окрашены желтым цветом) содержат фактические данные и показатели, которые необходимо проанализировать, например, количество проданных товаров и общую стоимость продаж в долларах.

Таблица фактов без фактов — это особый тип таблицы фактов, в которой есть только столбцы измерений. Такие таблицы полезны для отслеживания событий, таких как посещаемость студентов или отпуск сотрудников, поскольку измерения сообщают вам все, что вам нужно знать о событиях.

Приведенная выше таблица фактов без фактов отслеживает отпуск сотрудников. Фактов нет, так как нужно просто знать:

  1. В какой день они были выходными (DAY_ID).
  2. Как долго они были выключены (TIME_ID).
  3. Кто был в отпуске (EMPLOYEE_ID).
  4. Причина ухода в отпуск, например, болезнь, отпуск, визит к врачу и т. д. (LEAVE_TYPE_ID).

Схема «Звезда» против схемы «Снежинка»

Все вышеперечисленные хранилища данных имеют одинаковую компоновку.Однако это не единственный способ их обустройства.

Двумя наиболее распространенными схемами организации хранилищ данных являются «звезда» и «снежинка». Оба метода используют таблицы измерений, которые описывают информацию, содержащуюся в таблице фактов.

Звездообразная схема берет информацию из таблицы фактов и разбивает ее на денормализованные таблицы измерений. Акцент в звездообразной схеме делается на скорости запроса. Чтобы связать таблицы фактов с каждым измерением, требуется только одно соединение, поэтому запрашивать каждую таблицу несложно.Однако, поскольку таблицы денормализованы, они часто содержат повторяющиеся и избыточные данные.

Схема снежинки разбивает таблицу фактов на серию нормализованных таблиц измерений. При нормализации создается больше таблиц измерений, что снижает проблемы с целостностью данных. Однако при использовании схемы «снежинка» выполнение запросов усложняется, поскольку для доступа к соответствующим данным требуется больше объединений таблиц. Таким образом, у вас меньше избыточных данных, но к ним труднее получить доступ.

Теперь мы объясним некоторые более фундаментальные концепции хранилища данных.

OLAP по сравнению с OLTP

Онлайн-обработка транзакций (OLTP) характеризуется короткими транзакциями записи, в которых задействованы клиентские приложения архитектуры данных предприятия. Базы данных OLTP делают упор на быструю обработку запросов и работают только с текущими данными. Предприятия используют их для сбора информации для бизнес-процессов и предоставления исходных данных для хранилища данных.

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) позволяет выполнять сложные запросы на чтение и, таким образом, выполнять подробный анализ исторических транзакционных данных.Системы OLAP помогают анализировать данные в хранилище данных.

Трехуровневая архитектура

Традиционные хранилища данных обычно состоят из трех уровней:

  • Нижний уровень: сервер базы данных, обычно РСУБД, который извлекает данные из различных источников с помощью шлюза. Источники данных, поступающие на этот уровень, включают в себя операционные базы данных и другие типы внешних данных, например файлы CSV и JSON.
  • Средний уровень: сервер OLAP, который либо
    1. Непосредственно осуществляет операции или
    2. Сопоставляет операции над многомерными данными со стандартными реляционными операциями, например.g., объединение данных XML или JSON в строки в таблицах.
  • Верхний уровень: инструменты запросов и отчетов для анализа данных и бизнес-аналитики.

Виртуальное хранилище данных/киоск данных

Виртуальное хранилище данных использует распределенные запросы к нескольким базам данных без интеграции данных в одно физическое хранилище данных.

Киоски данных — это подмножества хранилищ данных, ориентированные на определенные бизнес-функции, такие как продажи или финансы.Хранилище данных обычно объединяет информацию из нескольких витрин данных в нескольких бизнес-функциях. Тем не менее, киоск данных содержит данные из набора исходных систем для одной бизнес-функции.

Кимбалл против Инмона

Существует два подхода к проектированию хранилища данных, предложенные Биллом Инмоном и Ральфом Кимбаллом. Билл Инмон — американский ученый-компьютерщик, признанный отцом хранилища данных. Ральф Кимбалл — один из первых архитекторов хранилищ данных, написавший несколько книг по этой теме.

Два эксперта разошлись во мнениях о том, как должны быть структурированы хранилища данных. Этот конфликт породил две школы мысли.

Подход Inmon представляет собой нисходящий дизайн. В методологии Inmon сначала создается хранилище данных, которое рассматривается как центральный компонент аналитической среды. Затем данные суммируются и распределяются из централизованного хранилища в одну или несколько зависимых витрин данных.

Подход Кимбалла  использует восходящий подход к проектированию хранилища данных.В этой архитектуре организация создает отдельные витрины данных, которые предоставляют представления отдельным отделам внутри организации. Хранилище данных представляет собой комбинацию этих витрин данных.

ETL по сравнению с ELT

Извлечение, преобразование, загрузка (ETL) описывает процесс извлечения данных из исходных систем (как правило, транзакционных систем), преобразования данных в формат или структуру, подходящую для запросов и анализа, и, наконец, загрузки их в хранилище данных.ETL использует отдельную промежуточную базу данных и применяет ряд правил или функций к извлеченным данным перед загрузкой.

Извлечение, загрузка, преобразование (ELT) — это другой подход к загрузке данных. ELT берет данные из разрозненных источников и загружает их непосредственно в целевую систему, например в хранилище данных. Затем система преобразует загруженные данные по запросу, чтобы обеспечить возможность анализа.

ELT предлагает более быструю загрузку, чем ETL, но требует мощной системы для выполнения преобразований данных по запросу.

Корпоративное хранилище данных

Хранилище данных предприятия задумано как унифицированное централизованное хранилище, содержащее всю информацию о транзакциях в организации, как текущую, так и историческую. Хранилище корпоративных данных должно включать данные из всех предметных областей, связанных с бизнесом, таких как маркетинг, продажи, финансы и человеческие ресурсы.

Это основные идеи, лежащие в основе традиционных хранилищ данных. Теперь давайте посмотрим, что добавили к ним облачные хранилища данных.

Концепции облачного хранилища данных

Облачные хранилища данных — новые и постоянно меняются. Чтобы лучше понять их основные концепции, лучше всего узнать о ведущих решениях для облачных хранилищ данных.

Тремя ведущими решениями для облачных хранилищ данных являются Amazon Redshift, Google BigQuery и Panoply. Ниже мы объясняем основные концепции каждой из этих служб, чтобы дать вам общее представление о том, как работают современные хранилища данных.

Концепции облачного хранилища данных — Amazon Redshift

Следующие концепции явным образом используются в облачном хранилище данных Amazon Redshift, но в будущем могут применяться к дополнительным решениям для хранения данных на основе инфраструктуры Amazon.

Кластеры

Архитектура Amazon Redshift основана на кластерах. Кластер — это просто группа общих вычислительных ресурсов, называемых узлами.

узлов

Узлы — это вычислительные ресурсы, имеющие ЦП, ОЗУ и место на жестком диске. Кластер, содержащий два или более узлов, состоит из ведущего узла и вычислительных узлов.

Ведущие узлы взаимодействуют с клиентскими программами и компилируют код для выполнения запросов, назначая его вычислительным узлам. Вычислительные узлы выполняют запросы и возвращают результаты ведущему узлу.Вычислительный узел выполняет только запросы, которые ссылаются на таблицы, хранящиеся на этом узле.

Разделы/срезы

Amazon разделяет каждый вычислительный узел на слайсы. Срез получает выделение памяти и дискового пространства на узле. Несколько срезов работают параллельно, чтобы ускорить время выполнения запроса.

Столбчатый накопитель

Redshift использует столбчатое хранилище, что позволяет повысить производительность аналитических запросов. Вместо хранения записей в строках он сохраняет значения из одного столбца для нескольких строк.Следующие диаграммы поясняют это:

Хранение по столбцам позволяет быстрее считывать данные, что крайне важно для аналитических запросов, охватывающих множество столбцов в наборе данных. Столбчатое хранилище также занимает меньше места на диске, поскольку каждый блок содержит данные одного типа, а это означает, что их можно сжать в определенный формат.

Сжатие

Сжатие уменьшает размер сохраняемых данных. В Redshift из-за способа хранения данных сжатие происходит на уровне столбца.Redshift позволяет сжимать информацию вручную при создании таблицы или автоматически с помощью команды COPY.

Загрузка данных

Вы можете использовать команду COPY Redshift для загрузки больших объемов данных в хранилище данных. Команда COPY использует MPP-архитектуру Redshift для параллельного чтения и загрузки данных из файлов на Amazon S3, из таблицы DynamoDB или текстового вывода с одного или нескольких удаленных хостов.

Также можно выполнять потоковую передачу данных в Redshift с помощью сервиса Amazon Kinesis Firehose.

Хранилище облачных баз данных — Google BigQuery

Следующие концепции явным образом используются в облачном хранилище данных Google BigQuery, но в будущем могут применяться к дополнительным решениям на основе инфраструктуры Google.

Бессерверная служба

BigQuery использует бессерверную архитектуру. Благодаря BigQuery компаниям не нужно управлять физическими серверами для запуска своих хранилищ данных. Вместо этого BigQuery динамически управляет распределением своих вычислительных ресурсов.Предприятия, использующие сервис, просто платят за хранение данных по гигабайтам и запросы по терабайтам.

Файловая система Колосса

BigQuery использует последнюю версию распределенной файловой системы Google под кодовым названием Colossus. Файловая система Colossus использует алгоритмы колоночного хранения и сжатия для оптимального хранения данных для аналитических целей.

Исполнительный механизм Dremel

Механизм выполнения Dremel использует колоночную компоновку для быстрого запроса обширных хранилищ данных.Механизм выполнения Dremel может выполнять специальные запросы к миллиардам строк за секунды, поскольку он использует массовую параллельную обработку в форме древовидной архитектуры.

Древовидная архитектура распределяет запросы между несколькими промежуточными серверами от корневого сервера. Промежуточные серверы передают запрос на конечные серверы (содержащие сохраненные данные), которые сканируют данные параллельно. На обратном пути вверх по дереву каждый конечный сервер отправляет результаты запроса, а промежуточные серверы выполняют параллельную агрегацию частичных результатов.

Источник изображения

Dremel позволяет организациям выполнять запросы на десятках тысяч серверов одновременно. По данным Google, Dremel может сканировать 35 миллиардов строк без индекса за десятки секунд.

Обмен данными

Бессерверная архитектура Google BigQuery позволяет предприятиям легко обмениваться данными с другими организациями, не требуя от этих организаций вложений в собственное хранилище.

Организации, которые хотят запрашивать общие данные, могут это сделать, и они будут платить только за запросы.Нет необходимости создавать дорогостоящие общедоступные хранилища данных, внешние по отношению к инфраструктуре данных организации, и копировать данные в эти хранилища.

Потоковая передача и пакетный прием

Можно загружать данные в BigQuery из Google Cloud Storage, включая файлы CSV, JSON (с разделителями строк) и Avro, а также резервные копии Google Cloud Datastore. Вы также можете загружать данные непосредственно из доступного для чтения источника данных.

BigQuery также предлагает Streaming API для загрузки данных в систему со скоростью миллионов строк в секунду без выполнения загрузки.Данные доступны для анализа почти сразу.

Концепции облачного хранилища данных — Panoply

Panoply — это универсальное хранилище, которое сочетает в себе ETL с мощным хранилищем данных. Это самый простой способ синхронизировать, хранить и получать доступ к данным компании, исключая разработку и кодирование, связанные с преобразованием, интеграцией и управлением большими данными.

Ниже приведены некоторые из основных концепций хранилища данных Panoply, связанных с моделированием и защитой данных.

Первичные ключи

Первичные ключи гарантируют, что все строки в ваших таблицах уникальны. Каждая таблица имеет один или несколько первичных ключей, определяющих, что представляет собой одна уникальная строка в базе данных. Все API имеют первичный ключ по умолчанию для таблиц.

Инкрементные ключи

Panoply использует добавочный ключ для управления атрибутами для постепенной загрузки данных в хранилище данных из источников вместо перезагрузки всего набора данных при каждом изменении. Эта функция удобна для больших наборов данных, которые могут занять много времени, чтобы прочитать в основном неизмененные данные.Инкрементный ключ указывает последнюю точку обновления для строк в этом источнике данных.

Вложенные данные

Вложенные данные не полностью совместимы с пакетами бизнес-аналитики и стандартными SQL-запросами — Panoply работает с вложенными данными, используя строго реляционную модель, которая не допускает вложенных значений. Panoply преобразует вложенные данные следующими способами:

  • Подтаблицы. По умолчанию Panoply преобразует вложенные данные в набор таблиц отношений «многие ко многим» или «один ко многим», которые представляют собой плоские реляционные таблицы.
  • Flattening: если этот режим включен, Panoply выравнивает вложенную структуру на запись, которая ее содержит.
Таблицы истории

Иногда вам нужно анализировать данные, отслеживая их изменение с течением времени, чтобы увидеть, как именно меняются данные (например, адреса людей).

Для выполнения такого анализа Panoply использует таблицы истории, которые представляют собой таблицы временных рядов, содержащие исторические снимки каждой строки в исходной статической таблице.Затем вы можете выполнять прямые запросы к исходной таблице или к изменениям таблицы, перематывая их на любой момент времени.

Преобразования

Panoply использует ELT, который представляет собой разновидность исходного процесса интеграции данных ETL. Как только вы вводите данные из источника в свое хранилище данных, Panoply немедленно преобразует их. Этот процесс обеспечивает анализ данных в режиме реального времени и оптимальную производительность по сравнению со стандартным процессом ETL.

Форматы строк

Panoply анализирует строковые форматы и обрабатывает их так, как если бы они были вложенными объектами в исходные данные.Поддерживаемые форматы строк: CSV, TSV, JSON, JSON-Line, формат объекта Ruby, строки запроса URL и журналы веб-распространения.

Защита данных

Panoply следует передовым методам обеспечения безопасности ваших данных, включая встроенное шифрование и регулярное тестирование.

Дополнительную защиту обеспечивает столбцовое шифрование, которое позволяет вам использовать ваши закрытые ключи, которые не хранятся на серверах Panoply.

Контроль доступа

Panoply использует двухэтапную проверку для предотвращения несанкционированного доступа, а система разрешений позволяет ограничить доступ к определенным таблицам, представлениям или столбцам.

Белый список IP-адресов

Мы рекомендуем вам блокировать соединения из неизвестных источников с помощью брандмауэра и внести в белый список диапазон IP-адресов, которые источники данных Panoply всегда используют при доступе к вашей базе данных.

Заключение: краткое описание традиционных и хранилищ данных

В завершение мы суммируем понятия, представленные в этом документе.

Концепции традиционных хранилищ данных

  • Факты и показатели : показатель — это свойство, по которому можно производить вычисления.Мы называем совокупность показателей фактами, но иногда эти термины взаимозаменяемы.
  • Нормализация : процесс уменьшения количества повторяющихся данных, что приводит к более эффективному хранилищу данных, которое медленнее обрабатывает запросы.
  • Измерение : Используется для классификации и контекстуализации фактов и мер, что позволяет анализировать и составлять отчеты по этим мерам.
  • Концептуальная модель данных : определяет критически важные объекты данных высокого уровня и отношения между ними.
  • Логическая модель данных : описывает отношения данных, сущности и атрибуты на простом английском языке, не беспокоясь о том, как реализовать это в коде.
  • Физическая модель данных : представление того, как реализовать дизайн данных в конкретной системе управления базами данных.
  • Схема «звезда» : Берет таблицу фактов и разбивает ее информацию на денормализованные таблицы измерений.
  • Схема снежинки : Разбивает таблицу фактов на нормализованные таблицы измерений.Нормализация уменьшает проблемы с избыточностью данных и улучшает целостность данных, но запросы становятся более сложными.
  • OLTP : Онлайн-системы обработки транзакций обеспечивают быструю, ориентированную на транзакции обработку с помощью простых запросов.
  • OLAP : Аналитическая обработка в режиме онлайн позволяет выполнять сложные запросы на чтение и, таким образом, выполнять подробный анализ исторических транзакционных данных.
  • Витрина данных : архив данных по конкретному предмету или отделу внутри организации.
  • Подход Inmon : Подход Билла Инмона к хранилищу данных определяет хранилище данных как централизованное хранилище данных для всего предприятия. Витрины данных могут быть построены из хранилища данных для удовлетворения аналитических потребностей различных отделов.
  • Подход Кимбалла : Ральф Кимбалл описывает хранилище данных как объединение критически важных витрин данных, которые сначала создаются для удовлетворения аналитических потребностей различных отделов.
  • ETL : интегрирует данные в хранилище данных, извлекая их из различных транзакционных источников, преобразовывая данные для их оптимизации для анализа и, наконец, загружая их в хранилище данных.
  • ELT : вариант ETL, который извлекает необработанные данные из источников данных организации и загружает их в хранилище данных. При необходимости он трансформируется для аналитических целей.
  • Корпоративное хранилище данных : EDW объединяет данные из всех предметных областей, связанных с предприятием.

Концепции облачных хранилищ данных — Amazon Redshift в качестве примера

  • Кластер : Группа общих вычислительных ресурсов, расположенных в облаке.
  • Узел : вычислительный ресурс, содержащийся в кластере. Каждый узел имеет свой собственный процессор, оперативную память и место на жестком диске.
  • Хранилище столбцов : при этом значения таблицы хранятся в столбцах, а не в строках, что оптимизирует данные для агрегированных запросов.
  • Сжатие : Методы уменьшения размера хранимых данных.
  • Загрузка данных : Получение данных из источников в облачное хранилище данных. В Redshift вы можете использовать команду COPY или службу потоковой передачи данных.

Концепции облачного хранилища данных — BigQuery в качестве примера

  • Бессерверная служба : поставщик облачных услуг динамически управляет выделением машинных ресурсов в зависимости от количества, потребляемого пользователем. Поставщик облачных услуг скрывает решения по управлению сервером и планированию емкости от пользователей службы.
  • Файловая система Colossus : Распределенная файловая система, использующая алгоритмы хранения по столбцам и сжатия данных для оптимизации данных для анализа.
  • Механизм выполнения Dremel : Механизм запросов, использующий массивную параллельную обработку и столбцовое хранилище для быстрого выполнения запросов.
  • Совместное использование данных : В бессерверной службе практично запрашивать общие данные другой организации, не вкладывая средств в хранилище данных — вы просто платите за запросы.
  • Потоковые данные : Вставка данных в режиме реального времени в хранилище данных без выполнения загрузки. Вы можете передавать данные в пакетных запросах, которые представляют собой несколько вызовов API, объединенных в один HTTP-запрос.

Традиционный и облачный анализ затрат и выгод

Затраты/выгоды Традиционный Облако
Стоимость Большие первоначальные затраты на покупку и установку локальной системы.

Вам необходимо оборудование, серверные помещения и специализированный персонал (оплата которого осуществляется на постоянной основе).

Если вы не уверены, сколько места для хранения вам нужно, существует риск высоких необратимых затрат, которые трудно возместить.

Не нужно покупать оборудование, серверные комнаты или нанимать специалистов.

Нет риска необратимых затрат — в будущем можно легко купить больше места для хранения.

Кроме того, стоимость хранения и вычислительной мощности со временем снижается.

Масштабируемость После того, как вы исчерпаете свои текущие серверные комнаты или аппаратную мощность, вам, возможно, придется приобрести новое оборудование и построить/купить больше мест для его размещения.

Кроме того, вам необходимо купить достаточно места для хранения, чтобы справиться с периодами пиковой нагрузки; таким образом, большую часть времени большая часть вашего хранилища не используется.

Вы можете легко приобрести дополнительное пространство для хранения по мере необходимости.

Часто приходится платить только за то, что вы используете, поэтому риск переплатить практически отсутствует.

Интеграция Поскольку облачные вычисления являются нормой, большинство интеграций, которые вы хотите сделать, будут связаны с облачными службами.

Подключение к ним вашего пользовательского хранилища данных может оказаться сложной задачей.

Поскольку облачные хранилища данных уже находятся в облаке, подключиться к ряду других облачных служб несложно.
Безопасность Вы полностью контролируете свое хранилище данных.

Если сравнивать объем данных, хранящихся у вас, с Amazon или Google, вы — меньшая цель для воров. Таким образом, вы, скорее всего, останетесь в одиночестве.

Поставщики облачных хранилищ данных имеют команды, полные высококвалифицированных инженеров по безопасности, единственная цель которых — сделать их продукт максимально безопасным.

Самые известные компании мира управляют ими и поэтому внедряют методы обеспечения безопасности мирового уровня.

Управление Вы точно знаете, где находятся ваши данные, и можете получить к ним локальный доступ.

Меньший риск непреднамеренного нарушения закона высококонфиденциальными данными, например, при перемещении по миру на облачном сервере.

Ведущие поставщики облачных хранилищ данных обеспечивают соблюдение законов об управлении и безопасности, таких как GDPR. Кроме того, они помогают вашему бизнесу обеспечить соответствие требованиям.

Были проблемы с знанием того, где именно находятся ваши данные и куда они перемещаются.Эти проблемы активно решаются и решаются.

Обратите внимание, что хранение больших объемов конфиденциальных данных в облаке может противоречить определенным законам. Это один из случаев, когда облачные вычисления могут не подходить для вашего бизнеса.

Надежность Если в вашем локальном хранилище данных произошел сбой, вы обязаны его исправить.

Ваша ИТ-команда имеет доступ к физическому оборудованию и может получить доступ к каждому программному уровню для устранения неполадок.Этот быстрый доступ может значительно ускорить решение проблем.

Тем не менее, нет гарантии, что ваш склад будет иметь определенное время безотказной работы каждый год.

Поставщики облачных хранилищ данных гарантируют их надежность и время безотказной работы в своих соглашениях об уровне обслуживания.

Они работают на массово распределенных системах по всему миру, поэтому, если в одной из них произойдет сбой, это вряд ли повлияет на вас.

Управление Ваше хранилище данных создано по индивидуальному заказу в соответствии с вашими потребностями.Теоретически он делает то, что вы хотите, когда вы этого хотите, так, как вы понимаете. У вас нет полного контроля над вашим хранилищем данных.

Однако в большинстве случаев возможностей управления более чем достаточно.

Скорость Если вы представляете небольшую компанию в одном географическом месте с небольшим объемом данных, ваша обработка данных будет выполняться быстрее.

Однако мы говорим о миллисекундах против секунд для завершения некоторых процессов.

Крупная компания, работающая в нескольких странах, вряд ли увидит значительный прирост скорости с локальной системой.

Поставщики облачных услуг инвестировали и создали системы, которые реализуют массовую параллельную обработку (MPP), специально созданную архитектуру и механизмы выполнения, а также интеллектуальные алгоритмы обработки данных. Облачные хранилища данных

— это результат многолетних исследований и испытаний, направленных на создание ресурсов, оптимизированных для обеспечения скорости и производительности.

В некоторых случаях это может быть немного медленнее, чем локально, но эти задержки часто незначительны для человека (секунды против 30 секунд).миллисекунды).

Panoply — это безопасное место для хранения, синхронизации и доступа ко всем вашим бизнес-данным. Panoply можно настроить за считанные минуты, требует минимального текущего обслуживания и предоставляет онлайн-поддержку, включая доступ к опытным архитекторам данных. Бесплатное 60-дневное подтверждение ценности.

Узнайте больше о хранилищах данных

Что такое облачное хранилище данных

Интеграция данных и управление данными имеют решающее значение для облачного хранилища данных.Вам необходимо комплексное решение для управления данными, чтобы обнаруживать важные данные в вашей организации, переносить их в облачное хранилище данных и регулярно обновлять облачное хранилище данных свежими и достоверными данными. Для размещения данных, поступающих из источников за пределами компании, ваше решение для интеграции и управления данными должно быть способно обрабатывать данные любого типа (структурированные, полуструктурированные или неструктурированные), любого пользователя, любой источник данных и любой шаблон интеграции данных.

В этой статье мы объясним, чем облачное хранилище данных отличается от традиционного хранилища данных, какие выгоды получит ваш бизнес от облачного хранилища данных, а также расскажем о передовых методах перехода на облачное хранилище данных.

Что такое хранилище данных?

 Хранилище данных работает в специализированной базе данных, специально разработанной и оптимизированной для операций хранилища данных, а не для операций транзакционной системы. Данные поступают в хранилище данных из транзакционных систем, реляционных баз данных, линейки бизнес-приложений и других источников, как правило, в регулярном ритме.Хранилище данных ориентировано на качество и представление данных, предоставляя материальные активы данных, которые можно использовать и использовать в бизнесе.

Традиционное хранилище данных и облачное хранилище данных: в чем разница?

Традиционные локальные хранилища данных дорого масштабируются и не справляются с обработкой необработанных, неструктурированных или сложных данных. Разработанные с использованием методов управления данными 1990-х годов, традиционные хранилища данных не могут справиться с сегодняшним увеличением числа конечных пользователей, объемов данных, рабочих нагрузок по обработке и вариантов использования для анализа данных.

С помощью облака организация может упростить и ускорить разработку своего хранилища данных, сократив расходы на ИТ и общую стоимость владения. Используя все преимущества облачных технологий, предприятия могут развивать и адаптировать свои стратегии работы с данными, а также преодолевать проблемы, связанные с масштабируемостью, эластичностью, разнообразием данных, задержкой данных, адаптивностью, хранилищами данных и совместимостью с наукой о данных. Облако также предоставляет возможность улучшить управление данными и безопасность с помощью интегрированного решения для управления данными.

6 причин перейти на облачное хранилище данных

Облачное хранилище данных позволяет компаниям быстро запускать новые аналитические инициативы. Это позволяет вам быстро адаптироваться к меняющимся рабочим нагрузкам, увеличивая или уменьшая емкость, чтобы приспособиться к колебаниям объема данных и одновременно работающих пользователей. Эта возможность масштабирования также приводит к более высокой скорости обработки, что дает организациям возможность гибко реагировать на меняющиеся потребности бизнеса, высвобождая ресурсы для новых аналитических проектов.В конечном счете, благодаря более глубокому пониманию ваших клиентов и их покупательского пути, PxM стимулирует продажи, укрепляет лояльность и обеспечивает исключительное качество обслуживания клиентов.

Модернизация хранилища данных предоставляет ряд дополнительных преимуществ, включая поддержку:

  • Локальные, облачные и многооблачные среды. Сегодняшние типичные развертывания включают как минимум четыре отдельные облачные среды, а также ряд локальных систем. Возможность беспрепятственного подключения устаревших приложений к облачному аналитическому хранилищу без изоляции каких-либо данных, которые они хранят и которыми они управляют, имеет решающее значение.
  • Все типы данных и задержки данных. Сегодня компаниям необходимо иметь возможность анализировать различные типы данных, в том числе структурированные, полуструктурированные и неструктурированные, из множества источников, таких как пакетные данные, данные в режиме реального времени и потоковые данные.
  • Все пользователи данных. Специалисты по данным, аналитики данных, инженеры данных и составители отчетов имеют разные потребности в данных. С данными, варьирующимися от необработанных до сильно преобразованных, с происхождением и отслеживаемостью, облачное хранилище данных может в идеале поддерживать всех пользователей.
  • Качество данных, защита данных и управление данными. Управление рисками и их снижение — основная функция управления данными и современных хранилищ данных. Также жизненно важно поддерживать качество данных, потому что низкое качество данных создает потенциал для дезинформации и может препятствовать принятию решений.
  • Сквозное управление данными. Чтобы эффективно управлять современной цепочкой поставок данных, вам нужны процессы для приема данных, обработки потока данных, интеграции данных, обогащения данных, подготовки, определения и каталогизации данных, отображения взаимосвязей данных, защиты данных и доставки данных.
  • ИИ и машинное обучение (МО). Современное управление данными требует ИИ и машинного обучения для эффективного обнаружения, маркировки, сопоставления, сопоставления и описания данных.

Начало работы с миграцией хранилища данных

Первым шагом в разработке облачного хранилища данных является разработка стратегии данных. Определив, чего вы надеетесь достичь, а также шаги и услуги, связанные с достижением этих целей, вы можете спланировать модернизацию своего хранилища данных.Вот что входит в успешную стратегию данных:

Создать экономическое обоснование. Какую ценность облачное хранилище данных принесет вашему бизнесу? Ваш ответ — будь то большая гибкость, более высокая производительность запросов, увеличенная емкость данных или экономия средств — поможет определить путь миграции.

Оцените существующее хранилище данных. Инвестируйте в решение корпоративного каталога данных, чтобы получить более четкое представление о данных в вашем хранилище данных.

Решите, как выполнить миграцию. Вы можете выбрать, следует ли поднять и перенести локальное хранилище данных «как есть» в облако, поэтапно перенести локальное хранилище данных в новое облачное хранилище данных или создать новое облачное хранилище данных.Многие компании предпочитают поэтапную миграцию своих хранилищ данных, сосредотачиваясь на ключевых сценариях использования, чтобы максимально быстро получить отдачу.

Выберите технологическую платформу и среду управления данными. Решите, хотите ли вы управлять инфраструктурой самостоятельно (IaaS) или поручить это поставщику облачных услуг (PaaS). Облачные инструменты управления данными, которые могут охватывать как облачные, так и локальные среды, являются наиболее универсальными и могут свести к минимуму нарушение работы бизнеса при поэтапном перемещении данных между локальной и облачной средами.

Миграция и ввод в эксплуатацию. Для достижения наилучших результатов определите критерии тестирования и приемки в начале миграции. Спланируйте тестирование, а затем выполните процесс миграции, чтобы переместить схему, ETL, данные, метаданные, пользователей и приложения. Выполните план тестирования, затем запустите облачное хранилище данных.

Истории успеха облачных хранилищ данных

Модернизация облачных хранилищ данных помогла компаниям по всему миру стать более эффективными и гибкими, а также подготовиться к требованиям цифровой эпохи.Вот лишь два примера выгоды компаний от перехода на облачное хранилище данных:

  • Kelly Services связывает талантливых людей с компаниями, которым нужны их навыки. Сосредоточившись на помощи компаниям в удовлетворении меняющихся требований современного рабочего места, организации требовался способ эффективного управления талантами, стимулирования трудоустройства и получения полного представления о кандидатах на работу и возможностях.
    Создав современную архитектуру данных с помощью Informatica Intelligent Cloud Services и Microsoft Azure, Kelly Services смогла создать своевременные и целевые возможности трудоустройства с помощью данных, связанных с талантами.Компания также смогла оптимизировать трудоустройство за счет синергии между Informatica и Microsoft для более быстрой разработки приложений. Наконец, Kelly Services упростила предоставление нужных возможностей нужным специалистам, интегрировав данные из систем клиентов и партнеров с помощью управления основными данными (MDM).
  • Дочерняя компания National Interstate Insurance, находящаяся в полной собственности Национальной межгосударственной корпорации, смогла обрабатывать заявки на страхование в девять раз эффективнее с помощью интеллектуальных облачных сервисов Informatica.National Interstate, специализированная компания по страхованию имущества и страхованию от несчастных случаев, также позволила сотрудникам находить информацию из систем продаж и обслуживания за считанные минуты, а не дни или недели, используя интеграцию облачных приложений Informatica для синхронизации данных Salesforce в реальном времени с локальной платформой андеррайтинга.
    Компания также смогла улучшить ценообразование для бизнеса и принятие решений по андеррайтингу, превратив данные в полезную информацию благодаря возможности автоматического обновления централизованного хранилища данных каждую ночь.В результате National Interstate улучшила обслуживание клиентов и увеличила свою прибыльность.

Ресурсы облачного хранилища данных

Облачное хранилище данных — Полное руководство

Что такое хранилище данных и облачное хранилище данных?

Во-первых, давайте разберемся с самой простой частью — определением.

Хранилище данных (DW), которое иногда позиционируется как хранилище данных предприятия (EDW), представляет собой реляционную базу данных, оптимизированную для онлайн-аналитической обработки (OLAP) и бизнес-аналитики (BI), а не для онлайн-обработки транзакций (OLTP). ).Хранилище данных было наиболее распространенной базой данных для аналитики. Сейчас наиболее распространенным хранилищем данных, развернутым для любой новой аналитики, является облачное хранилище данных. Облачное хранилище данных (CDW) — это любое хранилище данных как услуга.

Хранилища данных были созданы частично для разгрузки аналитики из традиционных реляционных баз данных, поскольку различные приложения, работающие поверх этих баз данных, уже были перегружены. Но другая, более техническая причина заключается в том, что базы данных OLTP, такие как DB/2, MySQL, Oracle, Postgres и SQL Server, не так хороши для OLAP, потому что они основаны на строках.Столбчатое хранилище намного лучше подходит для аналитики общего назначения.

Почему? Большинству аналитических рабочих нагрузок требуется возможность извлечения большого набора строк из гораздо большей таблицы или таблиц с использованием предикатов (например, условий равенства) на основе нескольких столбцов. Базы данных на основе строк отлично подходят для быстрого обновления и удаления данных, поддержки транзакций и выполнения определенных поисков «одной строки». Но они хранят таблицу как одну строку за другой последовательно. Чтобы выполнить условия, вам сначала нужно прочитать каждую полную строку, чтобы получить значение каждого столбца.

Столбцовые базы данных ускоряют аналитику за счет последовательного хранения каждого столбца. Это означает, что вам нужно прочитать только столбец, а не всю строку. Вы также можете сжать каждый столбец, если в нем есть повторяющиеся значения, что сделает чтение еще быстрее. Есть и другие более сложные приемы, такие как векторизация запросов. Но если вкратце, то колоночный гораздо быстрее и эффективнее для аналитики. Столбчатое хранилище с расширенной индексацией — самое быстрое.

Другими словами, базы данных на основе строк отлично подходят для транзакций, а базы данных на основе столбцов — для ответов на вопросы.Это важный момент. Хранилище данных и хранилище столбцов предназначены не только для традиционной аналитики или OLAP. это удобно для того, чтобы задавать многие другие типы сложных вопросов для поддержки операций или предоставления новых услуг, таких как:

  • Сложные «поиски» поддержки или операций , например, поиск всех покупок или действий клиента за определенный период времени. ассортимент или все продукты или грузы, путешествующие по определенному маршруту.
  • Операционные показатели для мониторинга , такие как отслеживание производительности сети (телеметрия), мониторинг приложений, обслуживание клиентов, цепочка поставок или машины и Интернет вещей (IoT)
  • Приложения для клиентов , где клиентам нужны собственные данные.В какой-то момент, когда общий набор данных станет слишком большим или запросы станут достаточно сложными, базы данных на основе строк станут слишком медленными.

Хранилища данных, озера данных, федеративные механизмы запросов и аналитические базы данных

Десять лет назад у хранилищ данных было много проблем со скоростью, масштабом и стоимостью. В ответ на это рынок аналитических баз данных стал очень фрагментированным, поскольку появились разные технологии для решения немного разных задач.

  • Озера данных: Hadoop был первым.Это обеспечило масштабируемость, более низкие затраты и поддержку других, более пакетных вычислительных рабочих нагрузок, в том числе ETL, которые разгружали часть вычислений (ELT) и хранение за пределами хранилищ данных. Hadoop был одновременно и вычислением, и хранилищем.
  • Озера данных: В конце концов люди начали разделять вычисления и хранилище. Озера данных становятся хранилищем, предназначенным только для предоставления доступа к нему различным вычислительным механизмам.
  • Федеративные механизмы запросов: Самый популярный способ доступа к озерам данных с помощью федеративных механизмов запросов. Hive , Presto и Spark , которые изначально были добавлены в Hadoop, превратились в механизмы запросов и вычислений поверх озер данных. С тех пор появилось Amazon Athena и Redshift Spectrum , Dremio и Databricks Delta Lake (включая Photon ). Это множество различных вариантов озера данных, но в этом суть; что данные должны быть доступны любому, кто использует любой инструмент, чтобы получить максимальную отдачу от данных.
  • Облачные хранилища данных: примерно в 2012 году, BigQuery , Redshift и Snowflake были выпущены или анонсированы как одна из первых рабочих нагрузок облачных вычислений. Вместе они упростили развертывание и управление, а также обеспечили гибкую масштабируемость с несвязанными архитектурами хранения и вычислений. С тех пор появились другие, в том числе Молния . В отличие от озер данных, хотя они также построены как несвязанные хранилище и вычисления, прием и хранение тесно координируются с вычислениями для повышения производительности запросов.
  • Специализированные аналитические базы данных: Apache Druid изначально создавался компанией Metamarkets в 2011 году, а затем был переведен на лицензию Apache в 2015 году. Первоначально созданный для поддержки технической аналитики рекламы, он превратился в специализированную аналитическую базу данных для быстрой обработки запросов. Затем появились Pinot и ClickHouse . Также появились базы данных временных рядов, такие как InfluxDB и TimescaleDB , а также множество других специализированных баз данных. Вы можете думать о них как о специально созданных механизмах для поддержки определенных типов приложений аналитики и данных.Они не так гибки для аналитики общего назначения, как облачные хранилища данных. Но обычно они быстрее. Это начало меняться по мере того, как облачные хранилища данных, такие как Firebolt, начали добавлять аналогичные методы.

Итак, каковы основные различия между хранилищами данных, озерами данных, федеративными механизмами запросов и различными типами специализированных аналитических баз данных, и как выбрать между ними для каждого типа проекта? В конце концов, функционально хранилище данных, озеро данных и механизм федеративных запросов, а также различные специализированные аналитические базы данных могут выполнять запросы.

Короче говоря, вы должны ответить на три вопроса:

  1. Каковы ваши требования к производительности? Вам нужно 1-секундное SLA или нет?
  2. Знаете ли вы, какие данные вам нужны заранее?
  3. Знаете ли вы, какие запросы нужно выполнить заранее?

Основываясь на ваших ответах, вот ваш выбор:

Если вы хотите узнать больше о выборе между Druid, ClickHouse и Pinot и озерами и хранилищами данных, вы можете прочитать этот блог. Вероятно, со временем все эти технологии станут частью вашего комплексного современного стека данных, поскольку каждая из них служит своей цели.

Скорее всего, у вас будет децентрализованный конвейер данных, который поступает в озеро данных, а затем либо из данных, либо непосредственно в хранилища данных и базы данных в зависимости от типов данных. Ваш конвейер данных — это фактически ваши данные. При правильной реализации это дает вам возможность быстро добавлять или изменять базы данных и данные.

Хранилища данных и облачные хранилища данных

Между локальными и облачными хранилищами данных есть два очень больших различия.Во-первых, конечно, облачные хранилища данных находятся только в облаке. На данный момент большинство локальных хранилищ данных также можно развернуть в облаке. Во-вторых, большинство облачных хранилищ данных поддерживают несвязанную архитектуру хранения и вычислений.

В традиционной объединенной архитектуре хранения и вычислений ваш вычислительный кластер должен хранить весь набор данных и выполнять все запросы. Это также относится ко всем специализированным аналитическим базам данных.

Со временем в несколько реляционных баз данных была добавлена ​​репликация для масштабирования нагрузки запросов в идентичных кластерах и разделения операций чтения и записи.Но масштабируемость этих архитектур ограничена, поскольку каждый кластер должен по-прежнему хранить все данные, и вы не можете полностью разделить рабочие нагрузки вычислений.

Amazon Redshift уникален как единственное облачное хранилище данных, которое изначально представляло собой объединенную архитектуру хранения и вычислений, созданную с использованием технологии ParAccel. Redshift теперь имеет гибридную архитектуру, в которой вы можете выполнять федеративные запросы через Amazon Redshift Spectrum (который похож на Amazon Athena), а также развертывать новые узлы RA3, которые кэшируют только те данные, которые им нужны, а не все данные.Но вы по-прежнему не можете полностью разделить запросы по разным кластерам.

В несвязанной архитектуре хранения и вычислений, используемой Snowflake, BigQuery и Firebolt, вы можете создать любой кластер с подмножеством данных и совершенно разными запросами и пользователями. Вы также можете добавлять или удалять узлы для каждого кластера несколькими щелчками мыши. Это не только делает масштабирование лучше, проще и экономичнее. Это также позволяет изолировать рабочие нагрузки друг от друга и поддерживать различные соглашения об уровне обслуживания (SLA) для каждой рабочей нагрузки.

Последний и очень важный момент. Не думайте, что современные облачные хранилища данных работают быстрее. Локальные хранилища данных были защищены десятилетиями и могут быть очень быстрыми. Даже Redshift может быть быстрее, чем Snowflake или BigQuery. Убедитесь, что вы проводите собственные тесты производительности и соотношения цены и качества, чтобы понять разницу.

Сравнение поставщиков облачных хранилищ данных

Сравнение облачных хранилищ данных может привести к путанице. За последнее десятилетие количество вариантов резко возросло.

  • Гибридные облачные хранилища данных , созданные на основе локальных корневых систем, таких как Oracle, Teradata, Vertica или Greenplum, созданные для групп бизнес-аналитики для создания отчетов и информационных панелей
  • Облачные хранилища данных 1-го поколения , такие как RedShift, был создан на основе ParAccel, который помог «Shift Red» (Oracle) и другим развертываниям хранилищ данных путем переноса технологий хранилищ данных в облако и упрощения развертывания
  • хранилищ данных 2-го поколения , таких как Snowflake и BigQuery, которые улучшили масштабируемость за счет разделения хранения и вычислений, а также упрощенное администрирование
  • Хранилища данных 3-го поколения , такие как Firebolt, которые повысили производительность и снизили затраты за счет добавления последних инноваций в хранилище данных, большего выбора вычислений и контроля, а также различных моделей ценообразования

Это не включая федеративные механизмы запросов или специализированные аналитические базы данных.

Чтобы сделать правильный выбор, отчасти требуется более глубокое понимание того, как эти хранилища данных и механизмы запросов сравниваются на основе таких характеристик, как:

  • Архитектура: эластичность, технологическая поддержка, изоляция и безопасность
  • параллелизм запросов и пользователей 
  • Производительность: запросы, индексирование, оптимизация типов данных и хранилища
  • Варианты использования: отчетность, информационные панели, специальные операции, аналитика для клиентов
  • Стоимость: администрирование, ресурсы инфраструктуры, ценообразование поставщиков

Вы также необходимо оценить каждое облачное хранилище данных на основе вариантов использования, которые вам необходимо поддерживать, включая:

  • отчетность аналитиков по историческим данным
  • информационные панели созданные аналитиками по историческим или текущим данным
  • специальные аналитика на информационных панелях или других инструментах для оперативного интерактивного анализ
  • Высокопроизводительная аналитика очень больших или сложных запросов с массивными наборами данных
  • Аналитика больших данных с использованием полуструктурированных или неструктурированных данных
  • Обработка данных используется как часть конвейера данных для доставки данных вниз по течению
  • Машинное или глубокое обучение для обучения моделей на основе данных из озер или хранилищ данных
  • Операционная аналитика необходима гораздо большим группам сотрудников, чтобы помочь им принимать более эффективные и быстрые решения самостоятельно
  • Аналитика для клиентов предоставлена как (платная) аналитика услуг-услуг для клиентов

Для подробного сравнения, в котором используются все эти категории функций и вариантов использования, вы можете прочитать руководство по сравнению облачных хранилищ данных.Вы также можете сравнить несколько хранилищ данных, используя чуть более интерактивный инструмент сравнения облачных хранилищ данных.

Вкратце, вот что вы найдете:

  • Redshift , возможно, самый зрелый и многофункциональный, но также больше всего похож на традиционное хранилище данных по своим ограничениям. Из-за этого им труднее всего управлять, и он не так хорошо подходит для новых вариантов использования или для разделения рабочих нагрузок.
  • Athena , возможно, является самым простым, наименее дорогим и лучше всего подходит для «разовой аналитики».Но он также является наиболее ограниченным и требует от вас очень хорошего управления собственным (внешним) хранилищем и приемом, что особенно сложно при непрерывном приеме.
  • BigQuery сочетает в себе лучшее от Athena в качестве бессерверного хранилища данных с возможностью приобретения зарезервированных вычислительных ресурсов, таких как Snowflake. В то время как цены по запросу часто слишком высоки для обычных рабочих нагрузок, зарезервированные и гибкие слоты предлагают цены, конкурентоспособные с Redshift и Snowflake. Но BigQuery также имеет ограничения общего сервиса, в том числе обширное регулирование и другие ограничения, предназначенные для защиты клиентов BigQuery от мошеннических запросов.Если вы покупаете зарезервированные или гибкие, обязательно помните, что вы можете снять эти ограничения. Его производительность запросов также аналогична Redshift и Snowflake и слишком медленна для интерактивной аналитики в масштабе.
  • Snowflake как более современное облачное хранилище данных с разделенным хранилищем и вычислениями проще в управлении для отчетов и информационных панелей, а также обеспечивает высокую масштабируемость для пользователей. Он также работает на нескольких облаках. Но, как и другие, Snowflake не обеспечивает производительность менее секунды для специальной, интерактивной аналитики в любом разумном масштабе или хорошо поддерживает непрерывный прием.Кроме того, масштабирование больших наборов данных со сложными запросами или частично структурированными данными может быть дорогостоящим.
  • Firebolt — единственное хранилище данных с независимым хранилищем и вычислением, которое поддерживает аналитику одноранговых и частично структурированных данных с производительностью в доли секунды в масштабе. Он также сочетает в себе упрощенное администрирование с возможностью выбора и контроля над типами узлов, а также лучшее соотношение цены и качества, что может обеспечить самую низкую совокупную стоимость владения. Это делает его лучшим выбором для оперативной, высокопроизводительной, оперативной и клиентской аналитики с 1-секундным соглашением об уровне обслуживания.

Это руководство поможет вам в этом путешествии. Он разбит на три раздела, которые вы можете прочитать в любом порядке:

  1. Введение и определения различных компонентов существующих и современных стеков данных
  2. Как существующие и современные стеки данных работают вместе
  3. Вы также найдете Дорожная карта, которую архитекторы и инженеры данных использовали для наложения современных стеков данных поверх существующих систем и конвейеров.

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.