Cloud

Cloud ist ein Begriff, der Cloud Computing beschreibt, um Erkenntnis aus gespeicherten Daten in privaten oder öffentlichen Clouds zu gewinnen. Cloud Computing ist das am schnellsten wachsende Segment des Datenbankmarktes, und moderne Datenspeicher sind fast ausschließlich Cloud. Anbieter von Cloud haben es unwirtschaftlich gemacht, Datenspeicher On-Premises zu unterhalten. Der Standort der Daten ist ein wichtiger Faktor bei der Entscheidung, wo die Datenanalyse durchgeführt werden soll. Cloud sind virtualisiert und können daher auf mehrere physische Geräte verteilt werden, ohne dass sie durch herkömmliche Hardwarebeschränkungen wie physische Volumenkapazitäten beeinträchtigt werden.

Vorteile von Cloud Analytics

Die traditionellen Datenbank- und Data-Warehouse-Plattformen haben sich weiterentwickelt, um die Cloud zu nutzen, und es sind neue Datenmanagement entstanden, um Cloud Analysen zu ermöglichen. Die Cloud bietet zahlreiche Vorteile gegenüber On-Premises , darunter:

• Elastizität - Cloud Computing bietet sofortige Scalability , um je nach Bedarf zu wachsen und zu schrumpfen.
• On-Demand-Bereitstellung - Data-Warehouse-Instanzen, einschließlich zugehöriger Software, CPU und Speicher, können innerhalb von Minuten bereitgestellt werden. Bei herkömmlichen IT-Systemen kann die Anschaffung, Konfiguration und Bereitstellung von Servern Wochen dauern.
• Abonnement-Preise - Sie zahlen nur für die genutzten Cloud . Instanzen können gestoppt und Speicherplatz kann freigegeben werden, wenn er nicht benötigt wird. Vor Ort installierte Server und Speicher-Arrays kosten Geld, auch wenn sie nicht aktiv genutzt werden. Vor-Ort-Server müssen so dimensioniert sein, dass sie Verarbeitungsspitzen vorhersehen und einen Puffer für Wachstum haben.
• Cloud - Können für eine höhere Leistungsverfügbarkeit problemlos in mehrere Cloud gespiegelt werden.
• Blockspeicher - Entkoppelt Rechen- und Speicherressourcen, sodass beide unabhängig voneinander skaliert werden können.
• Niedrigere Kosten - Cloud geben die Größenvorteile, die sie genießen, an ihre Kunden weiter und senken so deren Infrastrukturkosten.
• Verwaltbarkeit - Wenn ein Unternehmen in der Cloud arbeitet, entfallen die hohen IT-Verwaltungskosten, da die Cloud sich um die erforderliche Wartung der Geräte und die Software-Patches kümmern.

Warum sollte man Analysen in der Cloud durchführen?

Einer der wichtigsten Vorteile der Datenanalyse in der Cloud besteht darin, dass keine clientseitige Anwendung zu warten ist. Eine wirklich Cloud Analyselösung bietet die Möglichkeit, SQL-Anweisungen in einem Webbrowser zu erstellen und zu ändern. Anfrage und Visualisierungen können im Browser angezeigt und bei Bedarf in lokale Tabellenkalkulationen oder Berichte heruntergeladen werden.

Wenn die Quelldaten für eine einfache Analyse organisiert sind und die Tools für die Analyse an einem Ort zur Verfügung stehen, wird das Leben sowohl für die Benutzer als auch für die IT-Abteilung einfacher.

Die Analyse von Daten in der Cloud , in der sie sich befinden, ist von unschätzbarem Wert, denn das Verschieben von Daten zwischen den Clouds kostet Zeit und verursacht oft Kosten.

Alle wichtigen Business Intelligence (BI)-Tools können über Standard-APIs mit Cloud verbunden werden. In ähnlicher Weise können Anwendungen mit Cloud Daten verbunden werden.

Verteilte Cloud

Multinationale Unternehmen haben Mitarbeiter auf der ganzen Welt, die einen lokalen Fokus haben. Diese Benutzer müssen in der Lage sein, die Leistung von Geschäftseinheiten sowohl auf Landes- als auch auf regionaler Ebene zu analysieren. Public Cloud verfügen über regionale Rechenzentren, die lokale Daten hosten und Rechenressourcen zur Analyse dieser Daten bereitstellen können. Dies gibt den Regionen eine gewisse Autonomie vom Hauptsitz, und die lokalen Nutzer Nutzen von einer besseren abfragen dank niedrige Latenz zu ihren Daten.

Die Zentrale benötigt ein konsolidiertes Bild der globalen Unternehmensleistung mit der Möglichkeit, detaillierte regionale Analysen zu erstellen. Eine moderne Analyselösung wie die Actian Data Platform unterstützt verteilte Abfragen über mehrere Instanzen hinweg, um aktuelle Ergebnisse zu liefern. In diesem Fall können Unterabfragen auf regionalen Instanzen ausgeführt werden und die Ergebnisse werden nur zur Aggregation an die Instanz in der Zentrale übermittelt. Auf diese Weise wird die Notwendigkeit vermieden, mehrere Kopien der Daten zu führen.

Actian und die Data Intelligence Plattform

Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.