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怎样初次搭建云数据信息库房

2021-02-22分享 "> 对不起,没有下一图集了!">

对许多机构来讲,怎样初次取得成功地搭建云数据信息库房是1个困难,因而必须掌握1些专业知识和技能。

那末机构应当怎样进到这个未知行业?第1次搭建和应用云数据信息库房听起来将会令人望而却步,但针对期待将其数据信息更好地归类的机构来讲,云数据信息库房是1个可行的挑选,并且云服务平台一般容许灵便性和可拓展性。

数据信息虚似化出示商Denodo企业近期开展的1项科学研究发现,56%的机构在云服务平台中布署了数据信息库房技术性,并常常发现能够得到许多益处,在其中包含合理的工作中负载管理方法和供货商锁住作用。

可是,第一次尝试应用这类技术性的机构将会想了解从哪里刚开始,而且假如失误将在時间和花费层面的成本很高。那末,机构应当如何做才可以最大水平地减少风险性,并保证得到收益?

1.提升劳动者力专业技能

必须勤奋处理的1个难题是保证机构的职工专业技能已为过渡做好提前准备。

云数据信息库房技术性的1个关键层面是它出示了很多的数据信息,而且在监管顾客个人行为层面十分有利,可是假如机构的职工沒有充足的专业技能来了解怎样正确地利人和用它,就没法充分发挥它的发展潜力。

SolarWinds企业首席技术性官ThomasLaRock说,“在全世界范畴内创建数据信息库房,具备低延迟时间和极大的测算工作能力,早已已不是规范业务流程没法企及的。在过去花销数百万美元才可以完成的工作中,现如今只需几百美元和1些PowerShell脚本制作便可以进行。

机构能够轻轻松松运用MicrosoftAzure和AWS之类的云计算技术出示商来为其数据信息剖析要求分派硬件配置資源。可是,解决绝大多数据必须用心的专业技能提高,这是没什么疑惑的。可是这些超级技能将扩宽机构IT技术专业人员的视线。对数据信息解决必须拥有充足的掌握,再再加传统式的互联网工程项目,最后将推动IT技术专业人员的岗位发展趋势,因而应被视作1项必要的项目投资。”

2.创建充足的数据信息整治

LaRock再次强调说,务必保证以不容易造成无用的反复数据信息或独立数据信息的方法管理方法机构数据信息的关键性。

他说:“在完成数据信息库房时,最多见的圈套是管理方法、搜集和汇聚同1数据信息的好几个副本。公司一般有许多数据信息库房,假如它们组成数据信息库房的1一部分,就会造成冗余。假如要刚开始搭建云数据信息库房,则务必考虑到创建适度的数据信息整治对策。有了这样的对策,便可以在执行数据信息库房以前明确孤岛。”

3.从小处刚开始

机构在初次尝试创建云数据信息库房时,最好是是根据减少期待来最大水平地降低产生不正确时的风险性。

SnapLogic企业的首席技术性官CraigStewart说:“这将是1个从琐事做起的全过程,在1个小新项目中得到1些工作经验和使用价值,随后从初中习。从第1个新项目中得到工作经验,随后便可以逐渐得到更多使用价值。

有关云计算技术的杰出的地方在于,机构能够提升从RedShift和AzureSynapse之类得到的延展性,这的确使机构可以保证这1点。而从琐事刚开始就代表着,假如机构尝试的新项目遭受不成功,能够从初中到工作经验和经验教训,随后再次开展下1步,而无须努力极大的成本费,不管是资金来源于,還是人力资源成本费。

应用自助服务方法的非编码种类专用工具。这类融合代表着机构能够寻找迅速得到使用价值,学习培训所做的并沒有给机构带来使用价值,随后还可以迅速发展趋势,而不容易遇到成本十分价格昂贵的不成功,而不成功自身便是1个得到使用价值的学习培训全过程。”

4.整体规划新的构架是重要

除从小处做起,机构还务必根据细心整体规划其云数据信息库房构架来维持细心,这1点相当关键。

WhereScape企业副总裁兼欧洲、中东和非洲地域总主管RobMellor说:“机构必须留意在科学研究全过程中会听到的1些误导。机构不但能够将全部数据信息都放入云服务平台中,并且不用开展任何设计方案或构架便可刚开始对其开展剖析。剖析自然环境是历经方案和构架的,因而全部客户都可以以了解和应用它。

机构也不用将全部数据信息库房转移到云端,而不用再次设计方案。机构原来的数据信息库房在清除全过程中会遇到许多不便。

但这是机构消除低效步骤,消耗未应用财产(比如原来表格、可视性化和剖析已已不应用)室内空间的好机会。这也是使很多步骤全自动化以提升其高效率的绝好机遇。”

6.运用现有实体模型

第1次将数据信息库房转移到云中的决策将会不必须彻底的新工作中,而且将会必须从必须改善的现有管理体系构造中汲取经验教训。

除别的益处外,这还能够协助机构考虑上述对充足数据信息整治的要求。

Exasol企业销售市场情报主管HelenaSchwenk表明:“应将转移视作有效化和改动现有当地数据信息库房的机遇。机构必须明确能够改动、扩充或加上哪些数据信息财产和源,并选用渐进式转移对策,以完成具备汇集力的云数据信息库房服务平台,包含适度的整治和监管。”

7.保证将会的演化

Schwenk表明,机构必须掌握怎样应用內部常常应用的数据信息之外的别的类型数据信息的关键性。云计算技术的绝大多数据(特别是公共性云)能够由外部危害的整合中获益。

她说:“机构必须科学研究公共性云怎样适用新的数据信息工作中负载或业务流程测试用例。比如,考虑到根据运用云数据信息库房的经营规模和延展性来适用更多的数据信息可供剖析应用,从而在云数据信息库房中适用高級剖析和数据信息科学研究。那些升级的云原生态数据信息源(比如社交媒体新闻媒体数据信息和来自感应器的数据信息),在出示对业务流程的更深层次,更刻骨铭心的了解层面将会会巨大地获益。”

8.考虑到选用无服务器技术性

UnravelData企业国际性地区副总裁JustynGoodenough提议考虑到应用无服务器技术性。

他说:“无服务器关联数据信息库是商业服务智能化运用程序流程和公布数据信息以供别的系统软件应用的普遍挑选。它们出示了经营规模,特性和最关键的是对提前准备好的数据信息的根据SQL的浏览。

供货商的示例包含AWSRedshift、GoogleBigQuery和AzureSQL数据信息库房。这些对尺寸适中合相对性简易的数据信息构造十分有效。

针对更高的特性和繁杂的关联数据信息实体模型,大经营规模并行处理解决(MPP)数据信息库在运行内存中储存很多数据信息,而且能够迅速发展趋势,但常常成本昂贵。”

9.科学研究和寻找技术专业专业知识

最终,初次刚开始应用云数据信息库房技术性时应试虑的两个技能将会可用于任何新的业务流程主题活动,乃至是日常生活中的风险性。

ZenInternet企业云计算技术与代管总主管GMLyons说,“关键的是要精确地掌握机构必须找寻的內容,由于不一样的服务平台在数据信息种类、剖析和解决层面具备不一样的优点。比如,一些机构将会会发现多云服务更适合,不必认为从特殊出示商那里得到了1项云计算技术服务,由于它们也将是考虑机构别的云计算技术要求的最好出示商。

最终,除进行自身的科学研究以外,机构还应与具备该行业架构和工作经验的权威专家协作。这将有助于最大水平地减少选用云数据信息库房的任何风险性或挑戰,并保证机构得到市场竞争优点,以充足运用其带来的盈利。”

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