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O DBaaS (Database as a Service, banco de dados como servi?o) é uma categoria de servi?os gerenciados de computa??o baseada em nuvem que fornece acesso a um banco de dados sem a necessidade de estabelecer hardware físico, instalar software ou configurar o banco de dados. Em vez disso, o provedor de servi?os lida com a maioria das tarefas de administra??o e manuten??o do banco de dados. Os usuários podem iniciar rapidamente um banco de dados e carregar e analisar dados, geralmente com pouca ou nenhuma interven??o de TI.

Por que o DBaaS é importante?

O DBaaS é importante para a iniciativa corporativa mais ampla de transforma??o digital, na qual as empresas mudam fundamentalmente a forma como operam e fornecem valor aos clientes. Especificamente, as empresas que buscam uma maior democratiza??o dos dados podem escolher o DBaaS como uma forma de oferecer uma estratégia de qualquer análise, a qualquer momento. Além disso, as organiza??es preocupadas com os avan?os em ESG (Environmental, Social, and Governance) podem aproveitar a capacidade do DBaaS de ativar e desativar servidores à vontade como uma forma de economizar recursos.

Vantagens do DBaaS

O DBaaS oferece algumas vantagens em rela??o aos métodos tradicionais de implanta??o de sistemas de banco de dados, incluindo as seguintes:

• Abstrair a arquitetura física de sua organiza??o - O fornecedor e seus parceiros fornecem o hardware necessário para executar a carga de trabalho, eliminando a necessidade de sua organiza??o manter servidores.
• Reduzir os custos de atualiza??o de hardware e software de banco de dados - Como a infraestrutura n?o está mais no local, as organiza??es n?o precisam mais investir em servidores de banco de dados ou planejar atualiza??es de hardware demoradas.
• Reduzir despesas de capital - O software como servi?o permite que uma organiza??o transfira algumas despesas de capital para despesas operacionais. Isso torna os gastos futuros mais previsíveis, reduz os custos de capital e diminui a necessidade de gastar dinheiro com hardware e software.
• Simplifique o gerenciamento do banco de dados - os provedores de DBaaS lidam com muitas tarefas rotineiras de gerenciamento e administra??o do banco de dados, e isso também pode reduzir os custos operacionais.

Desvantagens do DBaaS

Há também possíveis desvantagens com o DBaaS em compara??o com os bancos de dados locais.

• A economia n?o é automática. Algumas empresas analisaram os números e descobriram que o DBaaS é significativamente mais caro para cargas de trabalho específicas. A economia parece ser melhor obtida em cargas de trabalho efêmeras do que em cargas persistentes, pois o custo-benefício do DBaaS é ampliado quando as cargas de trabalho analíticas n?o est?o em execu??o.
• Falta de controle. Com bancos de dados gerenciados, a equipe de TI de uma organiza??o pode n?o ter acesso completo aos recursos de um servidor, pois eles também s?o abstraídos. Os usuários devem confiar no provedor de nuvem para gerenciar totalmente a infraestrutura de forma eficaz.
• Dependência de internet rápida. Se a conex?o de uma organiza??o com a Internet for fraca ou sofrer interrup??es, a organiza??o n?o terá acesso ao seu banco de dados até que o problema seja reparado. Além disso, as organiza??es podem ter tempos de consulta lentos devido à velocidade da Internet.
• Seguran?a. Alguns compradores de TI preferem ter influência direta sobre a seguran?a dos servidores que executam seus bancos de dados. Embora a seguran?a da nuvem pública seja conhecida por ser bastante forte, o fornecedor é responsável por proteger a plataforma do banco de dados e a infraestrutura subjacente. A seguran?a também é abstraída em algum nível.

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Categorias de DBaaS

Há vários tipos de provedores de DBaaS, o que resulta em uma variedade extraordinária e diversificada de op??es no espa?o de DBaaS.

Provedores de nuvem pública

Muitos fornecedores de nuvem, como Google, Azure e Alibaba, têm suas próprias ofertas de DBaaS. Os usuários podem aproveitar a mesma conta que usam para computa??o e armazenamento para instanciar bancos de dados.

• 笔谤ó蝉

  • Simplicidade no faturamento e na implanta??o
  • Muitas op??es de capacidade

• Contras

  • Bloqueio
  • Deve usar uma única nuvem
  • ? difícil transferir cargas de trabalho em um ambiente híbrido
  • Taxas para dados de egressos
  • As tabelas externas s?o mais difíceis de serem aproveitadas

Fornecedores de nuvem proprietários

Fornecedores como Snowflake, Firebolt e outros oferecem uma nuvem proprietária, em que os usuários pagam ao fornecedor tanto pelo uso do banco de dados quanto pelo uso dos servi?os de nuvem. O banco de dados e os servidores s?o fornecidos pelo fornecedor, embora os servidores e o armazenamento sejam terceirizados para uma nuvem pública fornecida por meio do contrato com o fornecedor.

• 笔谤ó蝉

  • Simplicidade no faturamento e na implanta??o
  • Muitas op??es de capacidade

• Contras

  • Bloqueio
  • Taxas para dados de egressos
  • Os custos do servidor s?o negociados pelo fornecedor e podem ser aumentados quando vendidos a você
  • Geralmente criado para uso somente na nuvem

Empresas parceiras de DBaaS

Muitas op??es incríveis de DBaaS também aparecem no mercado de parceiros das nuvens públicas. Os usuários contratam o parceiro de DBaaS e o provedor de nuvem separadamente. Esses fornecedores, incluindo Vertica, geralmente oferecem op??es.

• 笔谤ó蝉

  • Geralmente disponível em várias nuvens e mais fácil/mais barato oferecer suporte a várias nuvens
  • Geralmente têm fun??es mais profundas ou especializadas para facilitar o desenvolvimento de determinadas cargas de trabalho
  • Sem bloqueio
  • Muitas vezes funcionam tanto na nuvem quanto no local

• Contras

  • Necessidade de gerenciar vários fornecedores para faturamento e licenciamento

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O que procurar em um DBaaS?

Além dos tipos de DBaaS, há outras diferen?as importantes entre os provedores de DBaaS, incluindo:

Op??es de implanta??o de DBaaS

Seu DBaaS também oferece implementa??o n?o SaaS? Alguns fornecedores de DBaaS exigem que você se prenda a um local de armazenamento específico em uma nuvem específica. Isso prende o cliente em uma nuvem, n?o permitindo a liberdade de mudar facilmente para uma nuvem diferente ou aproveitar a computa??o em nuvem de custo mais baixo, quando disponível. Alguns fornecedores n?o oferecem nenhuma solu??o para análise no local ou implementa??o no . Elimine os fornecedores que n?o oferecem suporte a todas as suas necessidades de implementa??o.

Flexibilidade de licenciamento

A sua solu??o oferece uma licen?a que lhe permite alternar facilmente entre várias nuvens ou no local, ou s?o necessárias licen?as separadas para cada implementa??o? Quais s?o os custos para manter DEV, TEST, BACKUP e PRODUCTION? Dê uma olhada nos custos totais para entender quais fornecedores atender?o às suas necessidades.

Capacidade de lago de dados

Você costuma ter arquivos Parquet, Orc, AVRO, JSON ou TEXT armazenados localmente e que precisam ser incorporados à sua análise? Ao escolher seu fornecedor de DBaaS, explore como ele pode reunir a escala e a economia de um lago de dados com a previsibilidade e a reprodutibilidade de um data warehouse. Além disso, considere a capacidade de sua solu??o de entender as cargas de trabalho de tabelas externas e a quantidade de movimenta??o de dados necessária.

Capacidade de otimizar

Seu DBaaS opera em um pacote de computa??o limitado? A análise n?o é igual, nem deve ser considerada igual. Certifique-se de que o banco de dados que você selecionar tenha op??es para gerenciar adequadamente todos os tipos de cargas de trabalho e expectativas de nível de servi?o. As solu??es que fazem otimiza??o baseada em nós (simplesmente adicionando nós genéricos quando a carga de trabalho exige) podem fazer com que você perca métodos para manter os custos da nuvem mais baixos e, ao mesmo tempo, melhorar o desempenho da consulta. A capacidade de usar nós especializados e a capacidade de ajustar as consultas lentas s?o fundamentais.

Profundidade da análise

Você pode aproveitar seu DBaaS para mais do que apenas a análise descritiva? As empresas atuais, centradas em dados, têm necessidades analíticas que v?o além dos bancos de dados SQL padr?o. Por exemplo, algumas cargas de trabalho exigem análises avan?adas, como fun??es geoespaciais ou de séries temporais. A análise preditiva está se tornando cada vez mais imperativa para as equipes de ciência de dados, portanto, considere como o aprendizado de máquina é suportado. Considere como a sua solu??o pode oferecer suporte a uma ampla variedade de casos de uso analítico e a uma equipe mais ampla de profissionais, à medida que o banco de dados em nuvem obtém sucesso na sua organiza??o.

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Vertica e DBaaS

Vertica O Accelerator é um Vertica-as-a-Service (DBaaS) que oferece uma plataforma unificada de análise avan?ada e aprendizado de máquina de alto desempenho com configura??o automatizada da nuvem e ajuda na integra??o. Ele é executado em sua própria conta de nuvem do AWS, com automa??o do plano de gerenciamento do Vertica . Vertica O Accelerator é um dos métodos de implanta??o oferecidos pelo banco de dados analítico Vertica . O Vertica também oferece implanta??o no local, implanta??o do Kubernetes e muito mais.

Vertica oferece a flexibilidade da implanta??o de nuvens públicas e privadas - n?o apenas uma nuvem proprietária, mas qualquer nuvem. Nosso banco de dados conecta perfeitamente ambientes locais a nuvens públicas para uma experiência de nuvem de dados híbrida. Ao implementar a nuvem híbrida, você pode aumentar a flexibilidade, o desempenho e a escalabilidade. Ela oferece uma maneira de manter o controle total dos seus dados e, ao mesmo tempo, aproveitar as modernas tecnologias de nuvem.

Vertica O Accelerator ajuda você a criar uma estratégia para obter pre?os mais previsíveis com nossa licen?a flexível de implementa??o em qualquer lugar. ? a melhor maneira de colocar as cargas de trabalho no lugar certo em termos de pre?o/desempenho e evitar cenários de ponto único de falha.

Com o Vertica Accelerator, você pode finalmente colocar o aprendizado de máquina em produ??o. O Vertica é compatível com algoritmos de ML otimizados para cluster, R e Python. Os cientistas e analistas de dados podem criar seus modelos usando suas ferramentas e linguagens preferidas e, em seguida, aproveitar o Vertica para potencializá-los em conjuntos de dados maiores. O aprendizado de máquina no banco de dados aborda todas as etapas do processo de ML.