Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Руководство по программному обеспечению хранилища данных
Программное обеспечение хранилища данных помогает организациям хранить, управлять и анализировать большие объемы данных из разных источников в централизованном структурированном репозитории. Эти системы поддерживают извлечение, преобразование и загрузку (ETL) данных из нескольких баз данных и приложений в хранилище, гарантируя, что данные очищены, отформатированы и организованы для целей бизнес-аналитики и аналитики. Программное обеспечение хранилища данных обычно включает такие функции, как интеграция данных, запросы, отчетность и расширенная аналитика, чтобы помочь компаниям извлекать информацию из исторических данных. Оно обычно используется для принятия решений, прогнозирования и отслеживания производительности, что делает его необходимым для таких отраслей, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и производство.
Руководство по программному обеспечению хранилища данных
Программное обеспечение хранилища данных — это тип программного обеспечения, которое позволяет организовывать, анализировать и хранить большие объемы данных. Оно используется предприятиями для управления большими наборами структурированных и неструктурированных данных из различных источников, таких как реляционные базы данных, хранилища данных и корпоративные приложения.
Основная цель хранилища данных — облегчить бизнес-аналитику. Оно позволяет хранить и анализировать сложные наборы данных организованным образом, позволяя пользователям получать информацию о своих бизнес-операциях. Хранилище данных также помогает организациям создавать новые продукты и услуги на основе информации, полученной в результате анализа данных клиентов.
Программное обеспечение хранилища данных обычно состоит из трех компонентов: системы управления базами данных (СУБД), устройств хранения для хранения данных в структурированном формате и аналитических инструментов для обработки сохраненной информации. СУБД предоставляет безопасную платформу для хранения больших объемов структурированных данных, а также механизмы контроля доступа, гарантирующие, что доступ к конфиденциальной информации имеют только уполномоченные сотрудники. Устройства хранения включают жесткие диски, флэш-накопители, RAID-массивы или SAN (сети хранения данных). Наконец, аналитические инструменты позволяют пользователям анализировать сохраненные наборы данных, чтобы делать значимые выводы о своих бизнес-процессах и поведении клиентов.
Чтобы обеспечить качественные уровни производительности при работе с огромными объемами неструктурированных или полуструктурированных наборов данных, по мнению специалистов компании DST Global, важно, чтобы организации использовали надежные программные решения для хранилищ данных, которые отличаются высокой масштабируемостью и гибкостью. Некоторые популярные поставщики, предлагающие такие решения, включают Microsoft Azure SQL Data Warehouse; IBM Db2 Warehouse; Oracle Database Warehouse Edition; Snowflake Cloud Data Warehouse; Netezza Data Warehouse Appliance/Platform; Teradata Unified Data Architecture; HPE Vertica Analytics Platform; Redshift Cloud-Based Data Warehouse Platform; Amazon Web Services Redshift; Google BigQuery Cloud-Based Data Warehousing Solution; Cloudera Enterprise Data Hub Platform и многие другие.
При выборе или оценке конкретного решения важно учитывать его особенности: простота администрирования и обслуживания; масштабируемость и гибкость; экономическая эффективность; поддержка и меры безопасности, а также другие характеристики. Кроме того, некоторые поставщики предлагают решения корпоративного уровня, которые обеспечивают специализированную функциональность для определенных отраслей, таких как здравоохранение, розничная торговля, финансовое страхование и т. д. Эти решения часто поставляются с дополнительными услугами, связанными с аналитикой больших данных, машинным обучением и платформами ИИ.
Подводя итог, программное обеспечение хранилища данных позволяет организациям хранить большие объемы как структурированной, так и неструктурированной информации из нескольких источников, что позволяет им использовать бизнес-аналитику из своей клиентской базы. При выборе такого решения важно, чтобы пользователи оценивали его функции, включая масштабируемость/гибкость/экономическую эффективность/меры безопасности, а также любые специализированные функции, необходимые в зависимости от их отрасли.
Возможности, предлагаемые программным обеспечением хранилища данных
OLAP: Онлайновая аналитическая обработка (OLAP) — это функция программного обеспечения хранилища данных, которая позволяет пользователям быстро запрашивать и анализировать большие объемы данных. OLAP позволяет выполнять сложные многомерные запросы, позволяя пользователям выявлять закономерности, тенденции и выбросы в данных.
Моделирование данных: Моделирование данных используется для создания логического и физического представления данных в хранилище данных. Оно помогает определить, как хранилище будет хранить и получать доступ к данным, а также создавать отношения между компонентами в модели.
Инструменты ETL: Инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) используются для сбора необработанных данных из нескольких источников, преобразования их в форму, пригодную для анализа, а затем загрузки в хранилище для дальнейшей обработки. Это помогает гарантировать, что вся релевантная информация включена в хранилище.
Интеграция данных: Функции интеграции данных позволяют пользователям получать доступ к данным из разрозненных систем или баз данных, чтобы получить представление о показателях эффективности бизнеса в разных компаниях или отделах. Интеграция данных позволяет организациям лучше понимать привычки покупателей или предпочтения в отношении продуктов, что позволяет им принимать обоснованные решения о маркетинговых стратегиях или планах разработки продуктов.
Управление качеством данных: Управление качеством данных гарантирует, что в хранилище данных хранится только точная и своевременная информация. Это помогает сократить количество ошибок из-за неправильного ввода или отсутствующих значений, которые в противном случае могли бы повлиять на результаты отчетности.
Отчетность и аналитика: Возможности отчетности и аналитики позволяют пользователям раскрывать ценную бизнес-аналитику с помощью отчетов, созданных на основе хранящейся в хранилище информации, такой как показатели продаж по регионам или тенденции доли рынка с течением времени. Эти отчеты можно настраивать в соответствии с предпочтениями пользователя, используя визуализации, такие как графики или диаграммы, разработанные с помощью специализированных программных инструментов, таких как Tableau или Microsoft Power BI.
Различные типы программного обеспечения для хранилищ данных
Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server — это система управления реляционными базами данных, используемая для хранения и анализа данных. Она предоставляет инструменты и службы, которые помогают организациям хранить, управлять, анализировать и визуализировать свои данные.
Oracle Warehouse Builder (OWB): Oracle Warehouse Builder — это программное обеспечение для хранения данных корпоративного уровня, призванное сократить расходы, связанные с разработкой и управлением хранилищами. Его можно использовать для проектирования, создания, развертывания и обслуживания хранилищ данных как в локальных, так и в облачных средах.
Teradata Database: Teradata Database — это мощная система управления реляционными базами данных, разработанная для крупных предприятий. Она позволяет пользователям эффективно управлять хранением больших объемов данных безопасным способом.
IBM DB2: IBM DB2 — это мощная система баз данных с надежными функциями для бизнес-аналитики и аналитических нужд. Ее масштабируемость позволяет компаниям быстро наращивать свои хранилища данных без особых усилий и затрат.
SAP/Sybase ASE: SAP/Sybase ASE — это решение для баз данных корпоративного уровня, которое помогает компаниям разрабатывать комплексные модели бизнес-аналитики. Оно обеспечивает понимание поведения клиентов, тенденций рынка, производительности продукта, финансовых показателей и других ключевых показателей в режиме реального времени.
Informatica PowerCenter: Informatica PowerCenter предоставляет унифицированную платформу для интеграции приложений в любой тип среды хранилища данных, включая локальные или облачные развертывания. Он предлагает масштабируемость, контроль безопасности, а также возможности быстрой загрузки, что делает его идеальным для таких задач, как разработка ETL или проекты интеграции данных.
SAS Data Management Platform: SAS Data Management Platform — это программное обеспечение корпоративного уровня, которое помогает компаниям создавать сложные решения BI, объединяя предиктивную аналитику с передовыми методами моделирования, такими как алгоритмы интеллектуального анализа текста и машинного обучения.
Каковы тенденции в области программного обеспечения для хранилищ данных?
Повышение надежности: программное обеспечение для хранилищ данных с годами становится все более надежным, что обеспечивает более плавную и быструю обработку данных.
Улучшенная масштабируемость: современное программное обеспечение для хранения данных может масштабироваться вверх или вниз в зависимости от потребностей организации. Это позволяет компаниям экономить на расходах, платя только за то, что им нужно.
Повышение производительности: Улучшенные аппаратные и программные архитектуры позволили программному обеспечению хранилища данных работать быстрее и эффективнее. Это приводит к повышению производительности и улучшению понимания данных.
Поддержка больших данных: Рост больших данных потребовал разработки программного обеспечения для хранилищ данных, способного обрабатывать огромные объемы данных. Многие программные решения теперь предлагают надежную поддержку для аналитики больших данных.
Облачные вычисления: Облачные вычисления произвели революцию в способе хранения и обработки данных организациями. Теперь доступно множество решений для хранилищ данных на основе облака, которые предоставляют компаниям экономически эффективный способ доступа к своим данным.
Автоматизация: Технология автоматизации позволила автоматизировать многие процессы в хранилищах данных, что в свою очередь сократило ручной труд и повысило эффективность работы.
Улучшения безопасности: во многих решениях для хранилищ данных реализованы современные протоколы безопасности для защиты от киберугроз, что обеспечивает дополнительный уровень безопасности критически важной информации пользователя.
Преимущества использования программного обеспечения для хранилищ данных
Масштабируемость: ПО для хранилищ данных может масштабироваться вверх или вниз по мере необходимости, что позволяет компаниям легко добавлять больше данных в свои хранилища по мере роста бизнеса. Эта масштабируемость позволяет компаниям быстро и эффективно увеличивать емкость своих хранилищ.
Интеграция: хранилища данных способны интегрировать данные из нескольких источников в одну комплексную систему. Эта интеграция позволяет компаниям получать доступ к самым последним данным из всех своих информационных систем для быстрого принятия обоснованных решений.
Безопасность: ПО для хранения данных предоставляет безопасную платформу для хранения и управления конфиденциальной информацией, что затрудняет доступ к ней злоумышленников или хакеров. Компании также контролируют, кто может получить доступ к данным и что они могут с ними делать, что помогает им защищать конфиденциальную информацию клиентов.
Гибкость: Инструменты хранилища данных обеспечивают гибкость при запросе данных, позволяя компаниям быстро фильтровать большие объемы информации для поиска релевантных результатов. Эти инструменты также позволяют пользователям настраивать свои запросы в соответствии с конкретными потребностями, давая им возможность быстро и точно отвечать на вопросы.
Аналитика: хранилища данных оснащены аналитическими возможностями, которые позволяют компаниям отслеживать тенденции и информацию о поведении клиентов, чтобы лучше обслуживать их. Кроме того, эта аналитика помогает компаниям совершенствовать процессы и операции, открывая возможности для улучшения.
Как найти подходящее программное обеспечение для хранилища данных
Определите свои потребности: прежде чем выбирать какое-либо программное обеспечение, определите, какие типы данных и анализа вам нужны. Убедитесь, что выбранный поставщик может удовлетворить эти потребности с точки зрения функций, масштабируемости, безопасности, скорости, стоимости и интеграции с другими системами.
Поймите источники и объемы данных: важно понимать, какие источники будут пополнять ваше хранилище данных и какие объемы данных они генерируют, чтобы вы могли выбрать систему, способную эффективно с ними работать.
Изучите масштабируемость и производительность: при рассмотрении решения для хранилища данных обратите внимание на его возможности масштабирования — включая поддержку больших наборов данных или более высоких скоростей запросов — а также на его производительность при работе с большими объемами структурированных и неструктурированных данных. Это поможет убедиться, что ваш выбор достаточно надежен для обработки будущего роста без проблем с задержками или простоями.
Изучите функции безопасности: вам также необходимо рассмотреть функции безопасности платформы, поскольку хранение больших объемов конфиденциальных данных может оставить уязвимости открытыми, если они не защищены должным образом с помощью встроенных мер вашего поставщика, таких как инструменты аутентификации, шифрования и контроля доступа.
Анализируйте обзоры экспертов и отзывы клиентов: Наконец, просмотрите экспертные оценки продуктов различных поставщиков и прочтите отзывы клиентов, чтобы получить беспристрастное мнение перед принятием окончательного решения и принять обоснованное решение о покупке, не поддаваясь влиянию исключительно маркетинговой шумихи.
На этой странице мы предлагаем сравнительную систему, которая поможет вам сравнить программное обеспечение для хранилищ данных по его функциям, ценам, отзывам пользователей и т. д.
Кто использует программное обеспечение для хранения данных?
Бизнес-аналитики: Бизнес-аналитики отвечают за анализ данных, операций и бизнес-процессов для выявления областей улучшения. Они используют программное обеспечение хранилища данных, чтобы получить представление о том, как можно лучше управлять компанией, и принимать решения на основе данных.
Менеджеры по продажам: Менеджеры по продажам используют программное обеспечение для хранения данных, чтобы анализировать модели покупок клиентов, тенденции продаж и потенциальные возможности роста с целью разработки эффективных стратегий для своей команды.
Маркетологи: Маркетологи используют программное обеспечение хранилища данных для отслеживания маркетинговых кампаний и получения информации о поведении клиентов. С помощью этой информации они могут создавать целевые сообщения, которые находят отклик у клиентов.
ИТ-специалисты: ИТ-специалисты используют программное обеспечение для хранения данных для хранения и управления большими объемами структурированных и неструктурированных данных, которые используются другими пользователями внутри организации.
Ученые по данным: Ученые по данным используют решения для хранилищ данных для предиктивной аналитики, алгоритмов машинного обучения и моделей ИИ. Используя большие данные из огромного количества источников, они могут обнаружить скрытые закономерности, которые могут помочь организациям получить конкурентное преимущество в своей отрасли.
Администраторы баз данных: Администраторы баз данных отвечают за поддержание баз данных в сетевой среде организации. Они используют решения для хранилищ данных для оптимизации производительности запросов, одновременно защищая системы от угроз.
Цены на программное обеспечение для хранилищ данных
Стоимость программного обеспечения хранилища данных значительно варьируется в зависимости от типа и сложности программного обеспечения, а также количества пользователей. В общем, базовая подписка на программное обеспечение хранилища данных может варьироваться от бесплатной до 100 долларов и более в месяц. Для компаний, которым нужен доступ к более сложным или специализированным функциям, может потребоваться приобрести корпоративную версию, которая может стоить тысячи долларов авансом или на основе годовой подписки. Кроме того, некоторым крупным компаниям может потребоваться индивидуальная разработка для их особых нужд, что может обойтись в десятки тысяч долларов затрат.
В целом по мнению специалистов DST Global, стоимость программного обеспечения для хранилища данных во многом зависит от потребностей и размера вашей конкретной организации, а также от того, предпочитаете ли вы платить единовременную плату или постоянную абонентскую плату. Важно изучить различные доступные пакеты программного обеспечения, чтобы вы могли принять обоснованное решение и выбрать лучший вариант для бюджета и требований вашей компании.
Типы программного обеспечения, с которыми интегрируется программное обеспечение хранилища данных
Программное обеспечение хранилища данных может интегрироваться с различными типами программного обеспечения, включая системы планирования ресурсов предприятия (ERP), приложения управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), системы управления цепочками поставок (SCM) и системы управления запасами. Все это позволяет организациям оптимизировать свои бизнес-операции, позволяя им обмениваться данными между различными отделами и процессами. Кроме того, многие аналитические инструменты, такие как пакеты интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики, могут быть подключены к хранилищу данных для извлечения информации из сохраненной информации. Интеграция этих программных решений также позволяет компаниям создавать комплексные панели мониторинга, которые предоставляют им актуальный обзор их операций. Наконец, платформы бизнес-аналитики часто могут быть интегрированы в хранилище данных для того, чтобы пользователи могли получать действенную информацию из собранных и обработанных данных.
Руководство по программному обеспечению хранилища данных
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
Вам может быть интересно
В этой статье разработчики компании DST Global обсудят ускорение и масштаб в СУБД, две фундаментальные концепции из параллельной обработки для баз данных, которые используются для настройки баз дан...
Тестирование — это сквозная проблема; Как и базы данныхОчень важно последо...
Двоичное квантование в векторных базах данных повы...
В этой статье вы узнаете от разработчиков компании...
Узнайте о преимуществах от разработчиков компании ...
Oracle — самая популярная база данных в мире...
Повысьте производительность и масштабируемость, ис...
В этом комплексном сравнении от разработчиков комп...
: создание эффективных практик разработки и обслуж...
В этой статье рассматривается, что такое потоковая...
Новые комментарии
Рассмотрим основные преимущества и недостатки этой системы управления базами дан...
Топология «все-всем» (Full-Mesh) В этой системе каждый узел может одновреме...
Тоже три года работы с ceph, никаких разработчиков держать не нужно. Вполне коро...
В крупных организациях системы хранения данных занимают значительную долю стоимости ИТ-инфраструктуры (по оценкам специалистов – до 25%). Эта цифра может существенно вырасти. Причины – рост объема данных и увеличение потребности в емкостях систем хранения данных (СХД), в том числе из-за законов, которые обязывают эти данные хранить. В то же время компании активно стараются экономить ИТ-бюджеты, что вынуждает их находиться в постоянном поиске наиболее выгодных технологических решений, которые бы позволили сократить эти расходы не в ущерб качеству сервиса. Это же относится к хранению и обработке данных.
Требования заказчиков к снижению стоимости владения ИТ-инфраструктурой заставляют поставщиков инвестировать в разработки и предлагать новые технологии. Одна из них — программно-определяемые системы хранения данных (Software-Defined Storage, SDS). Компании начинают задумываться о внедрении SDS, когда процедуры работы с данными становятся неэффективными и их поиск отнимает много времени.
Концепция SDS позволяет получить такие преимущества, как:
— абстрагирование от нижнего уровня (аппаратной платформы),
— масштабируемость,
— упрощенная инфраструктура хранения,
— низкая стоимость решений.
Благодаря технологиям SDS можно значительно снизить стоимость СХД и их администрирования. По прогнозам Gartner, к 2020 году 70–80% неструктурированных данных будут храниться на недорогих системах, управляемых с помощью SDS, а уже к 2019 году 70% существующих массивов хранения станут доступны в полностью программной версии.
Когда и зачем нужна SDS
ПО управления СХД должно обеспечивать гибкую организацию хранения данных, а также:
— дедупликацию,
— репликацию данных,
— динамическое выделение емкости,
— снимки данных,
— соблюдение политик хранения.
SDS определяют в Storage Networking Industry Association (SNIA, Ассоциация производителей и потребителей систем хранения) как виртуализированную среду хранения данных с интерфейсом управления сервисами, которая должна включать в себя:
— автоматизацию — упрощенное управление, снижающее издержки на обслуживание инфраструктуры хранения данных;
— стандартные интерфейсы — API для управления, выделения и освобождения ресурсов, обслуживания сервисов и устройств хранения;
— виртуализацию путей доступа к данным — блочный, объектный и файловый доступ в соответствии с интерфейсами приложений;
— масштабируемость — изменение инфраструктуры хранения без снижения требуемого уровня доступности или производительности;
— прозрачность — мониторинг потребляемых ресурсов хранения, управление ими и контроль их стоимости.
Отмечу, что для SDS нужен стандартизированный интерфейс управления – такой, как SNIA Storage Management Initiative Specification (SMI-S). Он является составной частью концепции программно-определяемых дата-центров (SDDC). Эта программная логика облачной инфраструктуры хранения и облачных аппаратных платформ может быть элементом и традиционных ЦОД. Сервисы хранения и обработки данных могут выполняться на серверах, специализированных устройствах хранения (storage appliance) или на обеих этих платформах, устраняя традиционные границы.
Сравниваем SDS-решения
Software-Defined Storage предлагают многие вендоры:
— Dell EMC (решения Dell Nexenta, EMC ScaleIO),
— HPE (решение StoreVirtual VSA),
— IBM (решение Spectrum Storage),
— NetApp (решение ONTAP Select),
— VMware (решение vSAN),
— Red Hat (решение Red Hat Storage),
— StoneFly (решения SCVM, SDUS),
— DataCore (решение SANsymphony),
— SwiftStack,
— Pivot3 и др.
Уточню, что решение RedHat Storage представлено двумя продуктами: RedHat Ceph Storage и RedHat Gluster Storage (RH Storage Server). Здесь они подразумеваются оба, но в приведенном ниже сравнении они не участвовали, так как значительно отличаются от других упомянутых решений.
Ceph — не совсем коробочный продукт. Его использование без штата разработчиков достаточно затруднительно, что сделало его неинтересным для нашей компании. Поэтому этого решения нет в сравнительной таблице.
Условно все SDS-решения можно разделить на три категории:
— классические (CEPH, Red Hat Storage Server, EMC ScaleIO),
— на основе традиционных систем хранения (NetApp ONTAP Select, HPE StoreVirtual VSA),
— в составе вычислительных комплексов (VMware vSAN).
Некоторые производители предлагают как комплексные решения, так и программную часть (Huawei, Dell EMC). Это позволяет гибко подходить к подбору продуктов и использовать унаследованное «вычислительное» оборудование для решения менее ресурсоемких задач хранения данных. Еще одной заслугой SDS стала возможность применения в некоторых классических СХД виртуализации дисковых массивов.
Решения архитектурно строятся по двум принципам:
— слабо связанные,
— распределенные (без общих элементов).
В первом случае отказоустойчивость обеспечивается за счет распределенных копий данных, но из-за избыточности коммуникаций между узлами (нодами) снижается скорость записи. Критичным местом является сеть передачи данных, поэтому такие решения обычно реализованы на основе InfiniBand. По такому принципу построены решения VMware vSAN, HPE StoreVirtual VSA, Dell EMC ScaleIO.
В системах без общих элементов данные записываются на один узел, а потом с заданной периодичностью копируются на другие для обеспечения отказоустойчивости. При этом записи не являются транзакционными. Такой подход наиболее дешев. Чаще всего в качестве интерконнекта в нем используется Ethernet. Данная архитектура удобна с точки зрения масштабируемости. Яркий ее представитель — CEPH.
Сейчас многие компании занимаются разработкой как программной SDS (например, Atlantis Computing, Maxta, StarWind, DataCore Software, Sanbolic, Nexenta, CloudByte), так и выпуском комплексных решений (Dell EMC, IBM) или специализированных устройств (Tintri, Nimble, Solidfire).
Из наиболее известных на рынке мы выбрали для сравнения семь решений, которые интереснее всего для задач «Онланты». Это:
— VMware vSAN,
— HPE StoreVirtual VSA,
— NetApp ONTAP Select,
— EMC ScaleIO,
— Huawei Fusion Storage,
— StarWind Virtual SAN,
— Datacore SANsymphony.
В этой таблице мы сравнили их основные характеристики.
Инструмент будущего
Технология SDS начала развиваться еще в начале 2000-х, но пока не смогла заменить классические СХД по целому ряду причин — сейчас мы их обсуждать не будем. Но производители активно занимаются развитием своих продуктов и интерес к технологиям SDS растет. По нашим оценкам, в ближайшее время они станут тем инструментом, который позволит сокращать стоимость ИТ-инфраструктуры при росте потребности в увеличении емкости СХД.
В заключение отмечу, что в настоящем материале я не пытался предложить варианты выбора подходящего для вас решения. Такое решение нужно выбирать, исходя из нагрузки, SLA и т.д. В предлагаемой таблице сравниваются лишь возможности решений, и не сравниваются производительность, скорость репликации, время переключения нод и др. Т.е. это именно сравнительный анализ возможностей, а не продуктивное тестирование.
После тщательного знакомства с продуктами SDS мы пришли к выводу, что в текущей своей реализации под наши задачи они подходят не очень хорошо. Для себя мы все же выбрали классическое решение, внедрением которого мы в данный момент занимаемся, и о чём, возможно, в ближайшее время вам расскажем.
Но надеюсь, что представленные результаты сравнения помогут вам сориентироваться, сэкономят время и облегчат задачу выбора, какое решение подходит в вашем случае.
На мой взгляд, одна из лучших систем для хранения данных на данный момент, а я их немного повидал разных.
Используем и под виртуализацию и для отдачи по nfs, и для прямого подключения как дисков.
Вот хотим на cephfs перейти для хранения файлов пользователей.
Используем только реплику. А восстанавливали так. Узнали формат хранения rbd.
Далее написали програмку на питоне, которая доставала кусочки с дисков и сливала их в один файл, после чено просто этот файл подмонтировали, получилось со второго раза и за 3 дня работы программы.