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一出上云大戲,一曲數(shù)據(jù)倉庫的悲歌?

云計(jì)算 存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)倉庫
可以說,不久前,計(jì)算依然是一個(gè)非常昂貴的資源,數(shù)據(jù)倉庫還受到“稀缺性管理(managing from scarcity)”觀念的限制。相反,各類方案數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)也在盡量減少數(shù)據(jù)庫的規(guī)模,比如通過聚合數(shù)據(jù)、創(chuàng)建復(fù)雜的子數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和密切監(jiān)測資源的使用等。

對(duì)于一家自身組織運(yùn)行歷史數(shù)十年的公司來說,數(shù)據(jù)倉庫會(huì)是一種有效幫助其報(bào)告和理解相關(guān)操作的方式。

在數(shù)據(jù)倉庫出現(xiàn)之前,對(duì)來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)告與收集是一項(xiàng)昂貴、耗時(shí)而且常常徒勞無功的嘗試,而數(shù)據(jù)倉庫保證了來自單個(gè)存儲(chǔ)庫數(shù)據(jù)的干凈與集成性。

將多種報(bào)表工具連接到單個(gè)數(shù)據(jù)模型的能力催生了一個(gè)我們目前很數(shù)據(jù)的行業(yè): 商業(yè)智能(BI)。然而,由于復(fù)雜的方法和設(shè)計(jì)、不適當(dāng)?shù)墓ぞ咭约案叩拈_發(fā)、維護(hù)和基礎(chǔ)設(shè)施成本所拖累,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)和方法的原始概念應(yīng)用在今天也變得不再那么易于接受。

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可以說,不久前,計(jì)算依然是一個(gè)非常昂貴的資源,數(shù)據(jù)倉庫還受到“稀缺性管理(managing from scarcity)”觀念的限制。相反,各類方案數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)也在盡量減少數(shù)據(jù)庫的規(guī)模,比如通過聚合數(shù)據(jù)、創(chuàng)建復(fù)雜的子數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和密切監(jiān)測資源的使用等。

數(shù)據(jù)倉庫,已涼?

隨著大數(shù)據(jù),尤其是Hadoop的崛起,我們經(jīng)常會(huì)聽到供應(yīng)商、分析師和大咖們說數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)死了。畢竟,它們昂貴、僵硬、緩慢。一切都如老鷹樂隊(duì)(譯者注:知名美國搖滾樂隊(duì),代表作加州旅館)主唱格列·弗雷(Glenn Frey)在一首歌中寫到的歌詞:“這是簡單資源的誘惑,有很強(qiáng)的吸引力。”

人們常說,大數(shù)據(jù)是游戲規(guī)則改變者和數(shù)據(jù)倉庫的繼承者。但它其實(shí)不是,如果說有什么區(qū)別的話,那就是大數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)倉庫提供了一個(gè)實(shí)現(xiàn)(或者至少是將其延伸到更接近其原始目地的地方)的機(jī)會(huì):成為有用的、可操作的分析數(shù)據(jù)來源。

但數(shù)據(jù)倉庫的思考者必須放棄對(duì)物理結(jié)構(gòu)的執(zhí)著才能做到這一點(diǎn)。相反,未來的數(shù)據(jù)倉庫將不得不與許多不同的數(shù)據(jù)源合作。它將充當(dāng)一種虛擬結(jié)構(gòu),運(yùn)行一種“安靜的”歷史數(shù)據(jù)倉庫,不受約束的分析數(shù)據(jù)庫以提供實(shí)時(shí)更新和實(shí)時(shí)響應(yīng),此外它還將運(yùn)行其他非關(guān)系型大數(shù)據(jù)集群(如Hadoop)的包圍策略。這樣,大數(shù)據(jù)會(huì)迫使組織擴(kuò)大其分析業(yè)務(wù)的規(guī)模,無論是在數(shù)量上還是在投入的種類上,而同樣重要的是,要擴(kuò)展其關(guān)于如何在組織內(nèi)外擴(kuò)展和加強(qiáng)技術(shù)使用的愿景。

本地部署?云?混合?

以下是目前部分(但不完整)的數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)列表:

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫“幸存者”,他們最初是本地部署,現(xiàn)在是混合模式:

  • IBM
  • Microsoft
  • Teradata
  • Pivotal/Greeenplum
  • Oracle

純?cè)疲?/strong>

  • Redshift
  • Snowflake
  • Incorta
  • Google

一般來說,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RDB)的數(shù)據(jù)倉庫繼承了上述這些模式的所有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),特別是對(duì)于那些專為事務(wù)處理而設(shè)計(jì)的RDB而言,但是后者的設(shè)計(jì)初衷是為了數(shù)據(jù)倉庫和它們用以支持分析的特別處理需求。

對(duì)于微軟,IBM和Oracle來說都是如此。在數(shù)據(jù)倉庫的早期階段,這三種產(chǎn)品的性能非常差,這促使客戶尋求了那些專為數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)營而設(shè)計(jì)的產(chǎn)品,例如Teradata,Red Brick,Pivotal / Greemplum,Vertica以及Paraccel,后者的來源代碼由亞馬遜授權(quán)并重新命名為Redshift。

廠商們?cè)诟倪M(jìn)他們數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品方面取得了一定的進(jìn)展。如微軟授權(quán)Sybase為SQLServer提供代碼,IBM和Oracle也不斷改進(jìn)和改進(jìn)他們的產(chǎn)品。

就目前而言,所有五個(gè)“幸存者”都擁有完整的云,本地部署和混合云解決方案。問題是,“純?cè)朴?jì)算”產(chǎn)品和“幸存者”的云產(chǎn)品真的有什么不同嗎?

每個(gè)產(chǎn)品都有一系列重疊的功能,但核心問題是:

  • 基于云的數(shù)據(jù)倉庫有哪些優(yōu)勢?
  • 與純?cè)飘a(chǎn)品相比,“幸存者”是否提供了足夠的優(yōu)勢?

大數(shù)據(jù)服務(wù)公司Alooma 指出:

  • “每個(gè)云倉庫都有自己的結(jié)構(gòu),而不是遵循特定的結(jié)構(gòu)。例如,Amazon Redshift模仿傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu),而谷歌BigQuery根本不使用服務(wù)器,它允許用戶查詢和共享數(shù)據(jù),而無需設(shè)置和支付存儲(chǔ)費(fèi)用。”

那么,云數(shù)據(jù)倉庫會(huì)帶來些什么?

規(guī)模/擴(kuò)展性: 通常,計(jì)算資源是數(shù)據(jù)倉庫中比數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更昂貴的組件。通過將計(jì)算資源從存儲(chǔ)中分離出來,數(shù)據(jù)倉庫可以存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù),并按要求處理信息。在本地方案中,所有這些數(shù)據(jù)都需要以高得多的成本進(jìn)行本地存儲(chǔ)。

靈活性:通過將數(shù)據(jù)從計(jì)算流程中分離出來,用戶可以創(chuàng)建所需的任意數(shù)量的虛擬數(shù)據(jù)倉庫。

性能: 這仍然是一個(gè)一目了然的事情,在數(shù)據(jù)倉庫/分析查詢中,僅僅多運(yùn)行幾個(gè)服務(wù)器并不意味著性能的提升。讓Teradata這樣專門的廠商如此成功的原因是,幾十年的工程設(shè)計(jì),大規(guī)模的并行處理優(yōu)化和工作負(fù)載的管理技術(shù),或許最重要的是,Teradata提供軟件引擎與用戶所運(yùn)行的專有硬件之間的鏈接,并且性能還在不斷改善。

成本: 每個(gè)人都在說云改變了定價(jià)模式,但是沒人確定實(shí)施的成本是多少。廉價(jià)存儲(chǔ)的誘惑可能會(huì)導(dǎo)致事情失控,因?yàn)樗赡苁窍鄬?duì)便宜的,但終歸不是免費(fèi)的。所有的傳統(tǒng)廠商都轉(zhuǎn)向了訂閱定價(jià)方案,但每個(gè)合同都非常復(fù)雜。這里建議是聘請(qǐng)一位合同和定價(jià)細(xì)節(jié)方面的專家(我們?cè)贓RP領(lǐng)域中經(jīng)??吹竭@一點(diǎn))。

安全性:這是一個(gè)棘手的問題,因?yàn)橛刑嗟慕尤朦c(diǎn),尤其是在混合解決方案中。大多數(shù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品會(huì)實(shí)施針對(duì)內(nèi)部威脅的安全性,但是近些年來自外部威脅的激增。

一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)具有哪些能力?

  • 支持任何數(shù)據(jù)局部性(本地磁盤、Hadoop、私有和公有云數(shù)據(jù))。
  • 數(shù)據(jù)庫內(nèi)高級(jí)分析。
  • 能夠處理本地各類型數(shù)據(jù),如空間、時(shí)間序列和/或文本。
  • 能夠運(yùn)行新的分析工作負(fù)載,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、地理空間、圖形和文本分析。
  • 靈活部署,包括在本地、私有和公有云上。
  • 大數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化。
  • 復(fù)雜的查詢形式。
  • 基于模型的大規(guī)模并行處理,而不僅僅是分片處理。
  • 工作負(fù)載管理。
  • 負(fù)載平衡。
  • 可擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)并發(fā)查詢。
  • 完整的ANSI SQL及更多。

寫在最后

原生云數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫可能提供以前的“幸存者”數(shù)據(jù)庫所沒有的功能和優(yōu)勢,但是它們有多健壯呢? 我們目前不好妄下評(píng)論,但是,一些純?cè)飘a(chǎn)品在滿足用戶的許多需求方面都相對(duì)較差。它們是數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品,還是現(xiàn)有模塊的集合,并將其綁定在PowerPoint幻燈片上?例如,Cloudera的數(shù)據(jù)倉庫中沒有任何在他們開始稱之為數(shù)據(jù)倉庫之前不存在的東西。就像把不同物種的不同細(xì)胞系扔進(jìn)培養(yǎng)皿里,就稱其為有機(jī)體。

這里,或許還是那句老話“不管黑貓白貓,抓到老鼠就是好貓”。大數(shù)據(jù)吹們總是試圖拋棄掉傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,只是強(qiáng)調(diào)它實(shí)施和技術(shù)問題,而沒有理會(huì)它對(duì)于組織的價(jià)值。所謂的“數(shù)據(jù)湖”可能并不是一個(gè)好方案。

 

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: T媒體
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