L’archiviazione dei dati è diventata una necessità imprescindibile per le aziende moderne. La discussione si è evoluta dalla domanda “Abbiamo bisogno di un data warehouse?” a “Dovremmo implementarlo on-premise o nel cloud?”. In questo blog, cercheremo di risolvere questo dilemma. Cloud vs On-Premise: Il Cuore del Dibattito I data warehouse sono progettati per consolidare dati […]
L’archiviazione dei dati è diventata una necessità imprescindibile per le aziende moderne. La discussione si è evoluta dalla domanda “Abbiamo bisogno di un data warehouse?” a “Dovremmo implementarlo on-premise o nel cloud?”. In questo blog, cercheremo di risolvere questo dilemma.
I data warehouse sono progettati per consolidare dati provenienti da varie fonti, come database interni, applicazioni, piattaforme SaaS e database pubblici. Servono come repository unico o “single source of truth” per gli strumenti di analisi e business intelligence (BI) dell’organizzazione.
Esistono tre opzioni per il deployment di un data warehouse: on-premise, nel cloud o in modalità ibrida.
Tradizionalmente, i data warehouse erano ospitati on-premise. Tuttavia, con l’avvento del cloud computing, molte organizzazioni hanno iniziato a creare data warehouse nel cloud, mentre altre hanno adottato un approccio ibrido.
Con un data warehouse on-premise, l’organizzazione è responsabile dell’acquisto, dell’implementazione e della manutenzione di tutto l’hardware e il software necessari. Al contrario, un data warehouse nel cloud funziona come un servizio SaaS, noto anche come Data Warehouse as a Service (DWaaS). Ciò significa che non richiede hardware fisico e l’organizzazione paga solo per le risorse di storage e calcolo cloud utilizzate.
Indipendentemente dal deployment, i data warehouse presentano alcune caratteristiche comuni. Ad esempio, utilizzano database colonnari, il che significa che i dati sono memorizzati e accessibili in colonne anziché in righe. Inoltre, i data warehouse conservano sia dati attuali che storici e fungono da piattaforma di storage e processing per analisi, reportistica, dashboard e soluzioni di business intelligence.
I data warehouse on-premise e cloud differiscono in diverse caratteristiche chiave, come l’infrastruttura, la scalabilità e le prestazioni.
Le differenze architetturali tra data warehouse cloud e on-premise influenzano significativamente la scalabilità, i costi e le prestazioni di ciascun tipo.
I data warehouse on-premise tradizionali utilizzano un’architettura a tre livelli:
I data warehouse nel cloud non seguono l’architettura tradizionale, ma ogni sistema ha un’architettura unica in base alle funzionalità e caratteristiche. Elementi come nodi (risorse di calcolo), cluster (gruppi di nodi) e slice (partizioni di nodi) sono comuni nella maggior parte dei data warehouse cloud.
I data warehouse costruiti on-premise offrono la possibilità di personalizzare le specifiche hardware in base ai requisiti di prestazioni e garantiscono una bassa latenza di rete, poiché tutta l’elaborazione avviene internamente. Tuttavia, la loro dipendenza dalla posizione fisica dei dati e dalle risorse di calcolo può limitare le loro prestazioni.
I data warehouse nel cloud utilizzano risorse di calcolo distribuite, consentendo l’elaborazione parallela dei dati nei cluster cloud. L’architettura distribuita garantisce prestazioni costanti con l’aumento del numero di utenti simultanei.
Nonostante la costanza delle prestazioni, la dipendenza dalla connessione di rete tra l’organizzazione e i data center cloud può causare problemi di latenza.
La scelta tra un data warehouse cloud e uno on-premise dipende da diversi fattori, tra cui l’infrastruttura della vostra organizzazione, il budget, le esigenze di scalabilità e i requisiti di conformità. Ogni opzione ha i suoi punti di forza, e la scelta giusta è spesso dettata da casi d’uso specifici.
