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太原电脑培训云数据仓库应用需要注意哪些问题

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2021-12-14 08:37

我们在上文中给大家简单介绍了数据仓库的应用场景等内容，而本文我们就再来了解一下，云数据仓库应用需要注意哪些问题。

太原电脑培训云数据仓库应用需要注意哪些问题

用例。公司的独特情况和用例是评估数据仓库提供商的关键因素。举例来说，使用JSON的企业可能更喜欢Snowflake，因为后者提供对该格式的本地支持，而没有专门的数据管理员的小型组织可能会避免使用Redshift，因为它需要定期监测和配置。在这种情况下，具有即插即用设置的服务可能更适合他们。

支持实时工作负载。数据生成之后，很多公司都需要立即进行分析。例如，有些公司可能需要实时检测欺诈或安全问题，而另一些公司可能需要处理大量的流式物联网数据来进行异常检测。在这些情况下，评估不同的云数据仓库如何处理流数据摄取是很重要的。BigQuery提供了一个流API，用户可以通过几行代码来调用。Azure提供了一些实时数据摄取选项，包括内置的ApacheSpark流功能。Snowflake提供了Snowpipe作为附加组件来实现实时摄取，而RedShift则需要使用KinesisFirehose进行流数据摄取。

安全性。每一个云数据仓库提供商都非常重视安全性问题，但是用户在决定使用哪一个提供商时，应该注意一些技术上的差异。举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery默认加密了传输中的数据和静态数据，而Redshift中需要显式地启用该特性。

计费提供商计算成本的方法不同。公司需要知道估算自己每个月要整合、存储和分析多少数据，以此来估计成本。基于这些，IT团队就可以选择一个价格合理的的云数据仓库提供商。

数据类型企业的工作涉及结构化、半结构化和非结构化的数据，大多数数据仓库通常支持前两种数据类型。根据他们的需求，IT团队应确保他们选择的提供商提供存储和查询相关数据类型的佳基础设施。

可扩展性选择提供商时，企业要考虑的另一个因素是存储和性能的可扩展性。Redshift要求用户手动添加更多的节点，以增加存储和计算能力资源。但是，Snowflake提供了自动扩展特性，可以动态地添加或删除节点。

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