云數據倉庫(DW)使組織能夠跨云服務器存儲大批數據，并從世界任何場所拜訪它們——縱然資本有限。在此百家樂線上平台定義中詳細了解云倉庫的性能和頂級供給商。
什麼是云數據倉庫？
云數據倉庫是由云服務提供商控制并托管在云中的信息中心存儲庫。云數據倉庫從多個來歷檢索數據并以系統的方式存儲。DW 重要是為商務智能 (BI)目的而構建的，以協助組織依據數據解析做出明智的業務決策。與傳統的本地數據倉庫比擬，云數據倉庫提供了更大的敏捷性和可信性，由於企業可以擴展以知足終極用戶連續不斷變化的需求。
云數據倉庫有什麼作用？
云數據倉庫配置云的算計才幹和存儲空間，以整合來自差異來歷的歷史和當前企業數據。這種整合有助于企業執行解析查詢和教導。數據可以是結構化的、半結構化的或非結構化的。來歷可能包含有營銷或銷售平臺、CRM工具、物聯網 (IoT)設施和銷售點 (POS)買賣。
云數據倉庫的其他重要性能包含有：
- 敏捷的百家樂註冊碼SQL查詢
- 大規模并行處理 (MPP)
- 與ETL和 ELT的數據集成
- 數據質量和清理工具
- BI 集成
- 列式數據存儲
- 數據存儲和容量控制
- 自動數據備份和加密
- 合規工具
云數據倉庫與傳統數據倉庫
傳統或本地數據倉庫需要物理位置以及硬件、服務器機房和專業人員才能運行。跟著大多數運營和關系數據已經轉移到云端，越來越多的終極用戶正在將他們的數據倉庫轉移到云端，以實現高速、低成本的數據處理和輕松百家樂網站註冊的業務可擴展性。傳統的 DW 不夠敏捷，無法擴展、處理原始數據和知足用戶連續不斷變化的需求。
讓我們對照以下兩者：
| 云DW | 傳統/本地 DW | |
| 成本 | 沒有硬件成本。基于云存儲需求的按需付費模式。 | 初始建置成本。硬件、人力、維修和維護成本。 |
| 可擴展性 | 易于放大或縮小。 | 連續不斷增長的存儲需求需要更多的硬件和物理存儲空間。 |
| 安全 | 云提供商確保數據安全。 | 更多的數據管理潛力，但需要熟練的員工來保衛它。 |
| 可用性 | 大多數云提供商確保過份 99% 的正常運行時間。 | 取決于硬件和 IT 人員的效率。 |
| 治理 | 在遵守律例的同時跨云挪動敏感數據的風險。 | 通過更好的治理和律例服從性，更好地管理數據。 |
採用云數據倉庫有什麼好處？
云數據倉庫通過從各種來歷生成有價值的解析，使組織能夠更好地了解客戶的路程。通過結合數據倉庫的氣力和云的敏捷性，企業可以獲得競爭優勢。
以下是云數據倉庫提供的一些好處的列表：
- 輕松的數據控制：組織可以將數據存儲、控制和安全的麻煩留給云提供商，從而用心于其要點業務和增長戰略。
- 更好的可擴展性：借助云的彈性，企業可以依據客戶波動的需求擴展或減少容量。
- 成本效益：用戶可以避免與硬件、服務器機房、人力、維護、升級、開銷和安裝相關的成本。
- 採用 ML 和 AI 更快地洞察：通過利用機械吸取 (ML)和人工智能 (AI)的氣力，組織可以執行預計解析以做出更明智的業務決策。
- 高速和高功能：云數據倉庫具有高處理才幹和正常運行時間，可以處理各種數據流并執行高速查詢。
頂級云數據倉庫辦理方案
選擇正確的云數據倉庫取決于幾個因素，例如業務可擴展性需求、預算限制、可用集成以及速度和安全要求。讓我們看看幾個頂級辦理方案的特性、優缺點：
google大查詢
Google BigQuery是一個無服務器的多云數據倉庫，可在幾秒鐘內處理 TB 級的查詢。它還通過機械吸取和商務智能等性能提供有用的解析。
BigQuery 與多種 BI 工具集成，例如 Google Data Studio、Looker、Tableau、Microsoft Poer BI百家樂投注和Kubernetes。Google Cloud的安全最佳做法以及地位和拜訪控制 (IAM)也是支援數據安全的辦理方案的因素。
不利的一面是，Google BigQuery 提供有限的自定義性能，并且跟著添加更多查詢而增加成本。懂得用戶界面和 SQL 語法還有一個陡峭的吸取曲線。
亞馬遜紅移
Amazon Redshift由Amazon Web Service (AWS)托管，是一個完全托管的 PB 級數據倉庫，它採用 SQL 解析結構化、半結構化和非結構化數據。對于已經在採用 AWS 的企業來說，這是電子百家樂一個夢想的辦理方案，尤其是在他們需要大規模并行處理才幹的場合下。任何了解PostgreSQL的人都可以輕松開始採用 Redshift。
與 BigQuery 差異，Redshift 不是無服務器、多云或 100% 托管的辦理方案。此外，吸取曲線陡峭，更快的查詢處理成本很高。一些用戶還面對數據庫優化、集成和工作負載控制 (WLM)的疑問。
雪花
Snoflake與Azure、AWS 和 Google Cloud Platform (GCP)等重要公眾云提供商集成。它許可算計和存儲資本的獨立擴展，因此客戶可以依據自己的需求付費。憑借其獨特的多集群架構，Snoflake 可以同時控制來自差異虛擬倉庫的查詢，而不會陰礙處理速度。雪花對于大型數據集來說可能很昂貴。此外，用戶界面有時被以為很笨重，并且與第三方工具的集成可能很難題。
