林琳

頂級(jí)云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)展示了近年來(lái)云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)發(fā)展的特性，因?yàn)楦嗥髽I(yè)采用云計(jì)算，減少了自己的物理數(shù)據(jù)中心足跡。

云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一項(xiàng)收集、組織和存儲(chǔ)用于不同活動(dòng)（數(shù)據(jù)分析和監(jiān)視）數(shù)據(jù)的服務(wù)。

在企業(yè)使用云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，物理硬件方面全部由云計(jì)算供應(yīng)商負(fù)責(zé)對(duì)于大型倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的最終用戶來(lái)說(shuō)，他們只看到大量抽象的可供處理的等待數(shù)據(jù)。近年來(lái)，隨著越來(lái)越多的企業(yè)開始利用云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，減少物理數(shù)據(jù)中心，云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的市場(chǎng)不斷增長(zhǎng)。

云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常包括一個(gè)或多個(gè)指向數(shù)據(jù)庫(kù)集合的指針，在這些集合中收集生產(chǎn)數(shù)據(jù)。云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的第2個(gè)核心元素是某種形式的集成查詢引擎，使用戶能夠搜索和分析數(shù)據(jù)，這有助于數(shù)據(jù)挖掘。

如何選擇云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)

尋求選擇云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)時(shí)，企業(yè)應(yīng)考慮許多標(biāo)準(zhǔn)：

現(xiàn)有的云部署。每個(gè)主要的公共云提供商都擁有自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，該倉(cāng)庫(kù)提供與現(xiàn)有資源的集成，這可以使云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用戶更輕松地進(jìn)行部署和使用。

遷移數(shù)據(jù)的能力?？紤]組織擁有的不同類型的數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)位置，有效地將數(shù)據(jù)遷移到新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的能力至關(guān)重要。

存儲(chǔ)選項(xiàng)。雖然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案可以用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但能夠訪問(wèn)商品化的云存儲(chǔ)服務(wù)，可以提供更低的成本選擇。

在行業(yè)媒體Datamation列出的頂級(jí)公司列表中，重點(diǎn)介紹了幾個(gè)可以提供頂級(jí)云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的供應(yīng)商：

1. Amazon Redshift

隨著亞馬遜公司進(jìn)入云計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)，對(duì)于那些已經(jīng)在AWS工具和部署方面進(jìn)行投資的組織來(lái)說(shuō)，Redshift是一個(gè)理想的解決方案。

關(guān)鍵價(jià)值與差異：

Redshift的主要區(qū)別在于，憑借其Spe ctrum功能，組織可以直接與AWS S3云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)連接，從而減少了啟動(dòng)所需的時(shí)間和成本。

用戶強(qiáng)調(diào)的優(yōu)勢(shì)之一是Redshift性能，得益于AWS基礎(chǔ)設(shè)施和大型并行處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)的分布查詢和數(shù)據(jù)分析。

對(duì)于S3或現(xiàn)有數(shù)據(jù)湖之外的數(shù)據(jù)，Redshift可以與AWS Glue集成，AWS Glue是一種提取、轉(zhuǎn)換、加載工具，可將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)和操作通過(guò)AWS網(wǎng)絡(luò)隔離策略和工具（虛擬私有云）進(jìn)行保護(hù)。

2. Google BigQuery

對(duì)于希望使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢來(lái)分析云中大型數(shù)據(jù)集的用戶而言，BigQuery是一個(gè)合理的選擇。

關(guān)鍵價(jià)值與差異：

作為完全托管的云計(jì)算服務(wù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)置和資源供應(yīng)均由谷歌公司使用無(wú)服務(wù)器技術(shù)來(lái)處理。

通過(guò)SQL或通過(guò)開放數(shù)據(jù)庫(kù)連接（ODBC）輕松查詢數(shù)據(jù)的能力是BigQuery的關(guān)鍵價(jià)值，使用戶能夠使用現(xiàn)有的工具和技能。

BigQuery中的邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)功能使用戶可以與其他數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)庫(kù)甚至電子表格）連接以分析數(shù)據(jù)。

與BigQuery ML的集成是一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別因素，它將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。

3. IBM Db2 Warehouse

對(duì)于處理分析工作負(fù)載的組織來(lái)說(shuō)，IBM Db2 Warehouse是一個(gè)很好的選擇，它可以從平臺(tái)的集成內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)引擎和Apache Spark分析引擎中獲益。

關(guān)鍵價(jià)值與差異：

集成DB2內(nèi)存中的列式數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，對(duì)于正在尋找包含高性能數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組織而言，可能是一個(gè)很大的好處。

Apache Spark引擎也與DB2集成在一起，這意味著用戶可以針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用SQL查詢和Spark查詢，以獲取見解。

DB2 Warehouse受益于IBM的Netezza技術(shù)以及高級(jí)數(shù)據(jù)查找功能。

可以在IBM云平臺(tái)或AWS云平臺(tái)中完成云部署，并且還有本地版本的DB2 Warehouse，這對(duì)于具有混合云部署需求的組織很有用。

4. Microsoft Azure SQL Data Warehouse

Microsoft Azure SQL數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)非常適合任何規(guī)模的組織，這要?dú)w功于與Microsoft SQL Server的集成，希望可以輕松地將基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)引入。

關(guān)鍵價(jià)值與差異：

微軟公司在2019年7月發(fā)布了Azure SQL數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要更新，其中包括Gen2更新，提供了更多的SQL Server功能和高級(jí)安全選項(xiàng)。

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)屏蔽（DDM）提供了非常精細(xì)的安全控制級(jí)別，使敏感數(shù)據(jù)可以在進(jìn)行查詢時(shí)即時(shí)隱藏。

現(xiàn)有的微軟用戶可能會(huì)從Azure SQL數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獲得最大的收益，因?yàn)樗鏜icrosoft Azure公共云以及更重要的是用于數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL Server具有多種集成。

與僅在本地運(yùn)行的SQL Server相比，微軟建立在龐大的并行處理體系結(jié)構(gòu)上，該體系結(jié)構(gòu)可使用戶同時(shí)運(yùn)行一百多個(gè)并發(fā)查詢。

5. Oracle Autonomous Data Warehouse

對(duì)于Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的現(xiàn)有用戶而言，Oracle自主數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可能是最簡(jiǎn)單的選擇，它提供了一個(gè)連接到云端的入口。

關(guān)鍵價(jià)值與差異：

Oracle的主要區(qū)別在于，它在優(yōu)化的云計(jì)算服務(wù)中運(yùn)行自主數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，該服務(wù)運(yùn)行Oracle的Exadata硬件系統(tǒng)，該系統(tǒng)專門針對(duì)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)而構(gòu)建。

該服務(wù)集成了基于Web的筆記本和報(bào)告服務(wù)，以共享數(shù)據(jù)分析并實(shí)現(xiàn)輕松的協(xié)作。

雖然支持Oracle自己的同名數(shù)據(jù)庫(kù)，但用戶還可以從其他數(shù)據(jù)庫(kù)和云平臺(tái)（Amazon Redshift）以及本地對(duì)象數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中遷移數(shù)據(jù)。

Oracle的SQL Developer功能是另一個(gè)關(guān)鍵功能，它集成了數(shù)據(jù)加載向?qū)Ш蛿?shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)環(huán)境。

6. SAP Data Warehouse Cloud

SAP Data Warehouse Cloud可能非常適合那些希望通過(guò)預(yù)先構(gòu)建的模板尋求更多交鑰匙方法來(lái)充分利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組織。

關(guān)鍵價(jià)值與差異：

SAP Data Warehouse Cloud是該領(lǐng)域相對(duì)較新的參與者，它是在今年5月的2019SAPPHIRENOW會(huì)議上首次發(fā)布的。

SAP的HANA云服務(wù)和數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云的核心，輔以數(shù)據(jù)治理的最佳實(shí)踐，并與SQL查詢引擎集成。

該平臺(tái)的主要區(qū)別在于集成了預(yù)先構(gòu)建的業(yè)務(wù)模板，這些模板可以幫助解決特定行業(yè)和業(yè)務(wù)線的通用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分析用例。

對(duì)于現(xiàn)有的SAP用戶，與其他SAP應(yīng)用程序的集成意味著可以更輕松地訪問(wèn)本地以及云計(jì)算數(shù)據(jù)集。

7. Snowflake

對(duì)潛在買家的價(jià)值主張。對(duì)于需要為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)功能選擇不同的公共云提供商的任何行業(yè)的組織而言，Snowflake是一個(gè)很好的選擇。

關(guān)鍵價(jià)值與差異：

關(guān)鍵區(qū)別在于Snowflake的列式數(shù)據(jù)庫(kù)引擎功能，該功能可以處理JSON和XML等結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

解耦的Snowflake架構(gòu)允許計(jì)算和存儲(chǔ)分別擴(kuò)展，并在用戶選擇的云提供商上提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

系統(tǒng)創(chuàng)建Snowflake所謂的虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，其中不同的工作負(fù)載共享相同的數(shù)據(jù)，但可以獨(dú)立運(yùn)行。

通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SQL進(jìn)行查詢，以進(jìn)行分析，并與R和Python編程語(yǔ)言集成。