analytique dans le cloud
analytique dans le cloud est un terme utilisé pour décrire l'informatique dans le nuage qui permet de découvrir des insight partir de données stockées dans des nuages privés ou publics. informatique dans le cloud est le segment du marché des bases de données qui connaît la croissance la plus rapide, et les référentiels de données modernes sont presque exclusivement basés sur le cloud. Les fournisseurs de services informatiques dans le nuage ont rendu peu rentable la maintenance des entrepôts de données sur site. L'emplacement des données est un facteur important lorsqu'il s'agit de décider où effectuer l'analyse des données. Le stockage dans le nuage est virtualisé, ce qui permet de le répartir sur plusieurs appareils physiques, sans être gêné par les contraintes matérielles traditionnelles telles que les capacités de volume physique.
analytique dans le cloud Advantages
Les plateformes traditionnelles plateformes base de données et d'entrepôt de données ont évolué pour s'adapter au nuage, et de nouvelles technologies de gestion des données sont apparues pour exploiter les analyses basées sur le nuage. Le cloud offre de nombreux avantages par rapport aux systèmes sur site , notamment
- Elasticité - l'informatique dans le cloud offre une évolutivité instantanée qui permet de croître et de décroître en fonction de la demande.
- Approvisionnement à la demande - Les instances d'entrepôt de données, y compris les logiciels associés, le processeur et le stockage, peuvent être approvisionnées en quelques minutes. Les systèmes informatiques traditionnels peuvent prendre des semaines pour acheter, configurer et déployer des serveurs.
- Tarification par abonnement - Vous ne payez que pour les ressources cloud utilisées. Les instances peuvent être arrêtées et le stockage peut être désalloué lorsqu'il n'est pas nécessaire. Les serveurs et les baies de stockage sur site coûtent de l'argent même lorsqu'ils ne sont pas activement utilisés. Les serveurs sur site doivent être dimensionnés de manière à anticiper les pics de traitement et à disposer d'une mémoire tampon pour la croissance.
- Ressources en nuage - Elles peuvent être facilement mises en miroir dans plusieurs régions en nuage pour une plus grande disponibilité des performances.
- Stockage par blocs - Découple les ressources de calcul et de stockage de manière à ce que l'une puisse être mise à l'échelle indépendamment de l'autre.
- Réduction des coûts - Les fournisseurs de services d'informatique en nuage répercutent les économies d'échelle dont ils bénéficient sur leurs clients, réduisant ainsi leurs coûts d'infrastructure.
- Facilité de gestion - Lorsqu'une entreprise déploie ses activités dans l'informatique en nuage, elle se décharge de coûts d'administration informatique élevés, car les fournisseurs d'informatique en nuage se chargent de la maintenance des appareils et de l'application des correctifs logiciels nécessaires.
Pourquoi faire de l'analyse dans le nuage ?
L'un des principaux avantages de l'analyse de données dans le nuage est qu'il n'y a pas d'application côté client à maintenir. Une solution analytique véritablement "cloud-native" inclut la possibilité de créer et de modifier des instructions SQL dans un navigateur web. Les résultats des requête et les visualisations peuvent être visualisés dans le navigateur avec la possibilité de les télécharger vers des feuilles de calcul ou des rapports locaux si nécessaire.
Le fait que les données sources soient organisées pour faciliter l'analyse et que les outils d'analyse soient regroupés en un seul endroit facilite la vie des utilisateurs et de l'équipe informatique.
L'analyse des données dans le nuage où elles résident présente un intérêt considérable, car le déplacement des données entre les nuages fait perdre du temps et entraîne souvent des frais de sortie.
Tous les grands informatique décisionnelle (BI) peuvent se connecter à des sources de données en nuage à l'aide d'API standard. Les applications peuvent également être connectées aux données en nuage.
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Les entreprises multinationales ont des employés dans le monde entier qui ont une approche locale. Ces utilisateurs doivent être en mesure d'analyser les performances des unités commerciales au niveau national et régional. Les fournisseurs de cloud public disposent de centres de données régionaux qui peuvent héberger des données locales et fournir des ressources de calcul pour analyser ces données. Les régions disposent ainsi d'une certaine autonomie par rapport au siège et les utilisateurs locaux avantage d'une meilleure performance des requête grâce à des connexions réseau à faible latence vers leurs données.
Le siège central a besoin d'une image consolidée des performances globales de l'entreprise, avec la possibilité d'effectuer des analyses régionales détaillées. Une solution analytique moderne telle que La plateforme de données Actian prend en charge les requêtes distribuées sur plusieurs instances afin de fournir des résultats actualisés. Dans ce cas, les sous-requêtes peuvent être exécutées sur des instances régionales et ne transmettre les résultats qu'à l'instance du siège pour l'agrégation. Il n'est donc pas nécessaire de conserver plusieurs copies des données.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
FAQ
analytique dans le cloud fait référence à l'analyse, au traitement et à la visualisation des données à l'aide d'outils et d'infrastructures basés sur le cloud. Elle permet le stockage évolutif , le calcul et l'accès en temps réel aux charges de travail analytiques sans matériel sur site.
analytique dans le cloud plateformes ingèrent des données provenant de sources multiples, les stockent dans des entrepôts de données en nuage ou des lacs de données, et utilisent des moteurs de calcul distribués pour exécuter des requêtes SQL, des tableaux de bord, des modèles d'apprentissage automatique et des analyses des données en temps réel à l'échelle.
Parmi les avantages, citons l'évolutivité élastique, la réduction de la gestion de l'infrastructure, l'accélération de la prise de conscience, la tarification à l’usage, les contrôles de sécurité intégrés, l'intégration plus facile avec les applications SaaS et la support des charges de travail d'analytique avancée et d'IA.
Les charges de travail typiques comprennent les bi rapports, les pipelines d'ingénierie des données, l'analyse prédictive, la surveillance en temps réel, l'apprentissage modèle de machine learning , l'exploration ad hoc et l'intégration de données multi-sources.
Les composants communs comprennent les entrepôts de données en nuage (BigQuery, Snowflake, Redshift), les lacs de données en nuage (S3, Azure Data Lake), les moteurs de calcul distribués (Spark, Flink, Presto), les outils ELT/ETL, les systèmes de gestion des métadonnées , et les outils bi natifs en nuage outils bi.
Les défis comprennent la gestion de l'étalement des coûts, la garantie de la gouvernance données, le contrôle de l'accès par des équipes distribuées, l'optimisation des performances, le maintien de la qualité des données et l'intégration des données sur site avec des plateformes cloud-natives.