AWS রেডশিফ্ট বনাম স্নোফ্লেক: এম্বেডেড অ্যানালিটিক্স সলিউশনের জন্য একটি ব্যাপক গাইড

কেন এমবেডেড অ্যানালিটিক্স ম্যাটারস: অ্যাপ্লিকেশানগুলির মধ্যে ডেটা অন্তর্দৃষ্টি প্রকাশ করা

এমবেডেড অ্যানালিটিক্স শিল্প জুড়ে আধুনিক SaaS অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অপরিহার্য ক্ষমতা হয়ে উঠছে। অ্যানালিটিক্স সরাসরি অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে এম্বেড করার মাধ্যমে, অন্তর্দৃষ্টিগুলি অভ্যন্তরীণ অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহারকারীদের এবং বাহ্যিক গ্রাহকদের আরও ভাল এবং দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য গাইড করতে পারে। একটি শক্তিশালী এমবেডেড অ্যানালিটিক্স সলিউশন যা SaaS কোম্পানিগুলি ডেটা স্তর দিয়ে শুরু করে উপকৃত হতে পারে। অনেক SaaS কোম্পানি তাদের SaaS সমাধানের জন্য সেরা ডাটাবেস নির্ধারণ করার চেষ্টা করে এবং প্রায়শই এটি AWS Redshift বনাম স্নোফ্লেক তুলনা হয়ে যায়।

বিশ্লেষণের জন্য বাহ্যিক ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলিতে ডেটা রপ্তানি করা কম সাধারণ হয়ে উঠছে। নেতৃস্থানীয় সংস্থাগুলি তাদের অ্যাপের মধ্যে লাইভ ডেটা ব্যবহারের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা এবং নগদীকরণের সুযোগগুলি উপলব্ধি করছে, তাই সঠিক ডাটাবেস বিষয়গুলি বেছে নেওয়া।

ডেটা গুদামজাতকরণ: ইঞ্জিন পাওয়ারিং এমবেডেড বিশ্লেষণ

রিয়েল-টাইম এবং/অথবা মাল্টি-টেন্যান্ট এমবেডেড অ্যানালিটিক্স সক্ষম করতে, অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স ডেটা গুদামজাতকরণ স্তর প্রয়োজন যা দক্ষতার সাথে প্রশ্নগুলি প্রক্রিয়া করতে পারে এবং ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে৷ ডেটা গুদামটি বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগঠিত করে এবং সঞ্চয় করে বিশেষত রিপোর্টিং, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ড্যাশবোর্ড এবং অ্যানালিটিক্স অ্যাপ্লিকেশনগুলির ব্যবহারের ক্ষেত্রে। সঠিক ডেটা গুদাম নির্বাচন করা তাই গুরুত্বপূর্ণ।

সঠিক টুল নির্বাচন করা: রেডশিফ্ট বনাম স্নোফ্লেক

দুটি নেতৃস্থানীয় ক্লাউড ডেটা গুদাম প্রতিযোগী যারা এমবেডেড ব্যবহারের ক্ষেত্রে দুর্দান্ত প্রতিশ্রুতি দেখায় তারা হল AWS Redshift এবং Snowflake। উভয় প্ল্যাটফর্মই স্কেলেবিলিটি এবং নমনীয়তার মতো সুবিধা অফার করে যা এম্বেড করা বিশ্লেষণের জন্য তাদের উপযুক্ত। কোন পছন্দটি এমবেডেড চাহিদা পূরণ করে তা নির্ধারণ করতে আমরা গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড জুড়ে দুটি বিকল্পের তুলনা করি।

রেডশিফ্ট বনাম স্নোফ্লেক: শক্তি এবং দুর্বলতা তুলনা করা

AWS রেডশিফ্ট

AWS Redshift হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত, পেটাবাইট-স্কেল ডেটা গুদামজাতকরণ পরিষেবা যা Amazon Web Services (AWS) দ্বারা প্রদত্ত। এটি একটি ক্লাউড-ভিত্তিক, ব্যাপকভাবে সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ (MPP) ডাটাবেস বিশ্লেষণমূলক এবং রিপোর্টিং কাজের চাপের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এটি ড্যাশবোর্ড, অ্যাড-হক কোয়েরি এবং ডেটা গুদামজাতকরণের জন্য এটিকে কার্যকর করে তোলে।

রেডশিফ্ট একাধিক নোড ব্যবহার করে দ্রুত বড় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে কলামার স্টোরেজ এবং সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে দ্রুত ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা প্রদান করে। অনেক এন্টারপ্রাইজ রেডশিফ্টের উপর নির্ভর করে তার ভারী বিশ্লেষণী কাজের চাপ সামলাতে সক্ষম। এই বৃহত্তর কাজের চাপগুলি পরিচালনা করতে, রেডশিফ্ট স্টোরেজ স্কেল করতে পারে এবং স্বাধীনভাবে ক্ষমতা গণনা করতে পারে। এটি আপনাকে শুধুমাত্র আপনার যা প্রয়োজন তার জন্য অর্থ প্রদানের নমনীয়তা প্রদান করে।

পরিমাপযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা: ব্রুট ফোর্স রেডশিফ্টের সাথে দক্ষতা পূরণ করে

ক্লাউড ডেটা গুদামজাতকরণে অগ্রগামী, রেডশিফ্ট উচ্চ থ্রুপুট অ্যানালিটিক্স ওয়ার্কলোডের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি ব্যাপক সমান্তরাল প্রসেসিং (MPP) আর্কিটেকচারের সাহায্যে দ্রুত ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা অফার করে। রেডশিফ্ট নোড জুড়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা বিতরণ করে, চাহিদা অনুযায়ী আলাদাভাবে গণনা এবং স্টোরেজ স্কেলিং করার অনুমতি দেয়। অতি-বড় ডেটাসেট এবং জটিল প্রশ্নগুলির সাথেও পারফরম্যান্স উচ্চ থাকে৷ পেটাবাইট স্কেলের কাছাকাছি ব্যবহারকারীরা 50-100x দ্রুত প্রশ্নের রিপোর্ট করেছেন।

খরচ-কার্যকারিতা: পে-যেমন-তুমি-গো বনাম অনুমানযোগ্যতা

AWS-এর অংশ হিসাবে, Redshift বর্তমান চাহিদার উপর ভিত্তি করে খরচের অপ্টিমাইজেশনের অনুমতি দেয়-যাতে-যাওয়ার মূল্য প্রদান করে। যাইহোক, ক্যোয়ারী ভলিউম, অন্তর্নিহিত ডেটার আকার এবং অন্যান্য কারণের পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে - দীর্ঘমেয়াদী বাজেট এবং পূর্বাভাস কঠিন করে তোলে। খরচ অপ্টিমাইজেশানের জন্য রেডশিফ্ট ক্লাস্টারগুলির ক্রমাগত ফাইন-টিউনিং এবং কাজের চাপ পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন।

বিশেষভাবে এমবেডেড অ্যানালিটিক্সের জন্য, এই খরচ মডেলটির জন্য সতর্ক ব্যবস্থাপনার প্রয়োজন কারণ SaaS ব্যবহার সময়ের সাথে সাথে বৃদ্ধির জন্য।

স্থাপনা এবং ব্যবস্থাপনা: AWS ইকোসিস্টেম অ্যাডভান্টেজ

স্থানীয়ভাবে AWS-এর অংশ হওয়ায়, Redshift সঞ্চয়স্থান, ETL, মনিটরিং এবং আরও অনেক কিছুর জন্য অন্যান্য AWS পরিষেবাগুলিকে কাজে লাগাতে সক্ষম করে৷ ইতিমধ্যেই AWS ব্যবহারকারী কোম্পানিগুলি এর ফলে কম ব্যবস্থাপনার ওভারহেড অভিজ্ঞতা লাভ করে। কিন্তু AWS-এর উপর নির্ভরতাও বিক্রেতা লক-ইন-এর দিকে নিয়ে যায় - অন্যান্য প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তরিত করার জন্য উল্লেখযোগ্য পুনঃস্থাপত্য প্রয়োজন হবে।

ব্যবহারকারী-বন্ধুত্ব: রেডশিফ্ট কি শিক্ষানবিস-বান্ধব?

রেডশিফ্ট প্রশ্নগুলি চালানোর জন্য একটি আদর্শ এসকিউএল ইন্টারফেস প্রকাশ করে। তবে সর্বোত্তম কনফিগারেশন এবং খরচ ব্যবস্থাপনার জন্য ক্লাস্টার সাইজিং, ওয়ার্কলোড ম্যানেজমেন্ট এবং কোয়েরি অপ্টিমাইজেশানের মতো ক্ষেত্রে গভীর দক্ষতার প্রয়োজন। প্ল্যাটফর্মটি নতুনদের জন্য একটি শেখার বক্ররেখা উপস্থাপন করতে পারে।

স্নোফ্লেক

স্নোফ্লেক হল একটি ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা গুদামজাতকরণ পরিষেবা যা ক্লাউডে স্কেলেবিলিটি, নমনীয়তা এবং পারফরম্যান্সের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি অনন্য আর্কিটেকচার অফার করে। এটি একটি মাল্টি-ক্লাস্টার, ভাগ করা ডেটা আর্কিটেকচার ব্যবহার করে দক্ষতার সাথে স্টোরেজ এবং কম্পিউটিং আলাদা করতে। এটি কাজের চাপের চাহিদা মেলে সম্পদের স্বাধীন স্কেলিংকে অনুমতি দেয়। স্নোফ্লেকের পাবলিক ক্লাউড AWS, Azure এবং GCP ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের জন্য স্থানীয় সমর্থন রয়েছে।

ডিকপল করা স্টোরেজ/কম্পিউট আর্কিটেকচার ক্যোয়ারী ভলিউম এবং ডেটা সাইজের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টার এবং গুদামের ক্ষমতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল করতে পারে। এটি রেডশিফ্টের মতো উচ্চ একত্রীকরণ এবং কর্মক্ষমতা প্রদান করে।

স্নোফ্লেক ডেটা গুদামজাতকরণ কাজের চাপ যেমন বিশ্লেষণ, ড্যাশবোর্ড, রিপোর্টিং ইত্যাদির জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি SQL ডাটাবেস ইঞ্জিন ব্যবহার করে।

ইলাস্টিক পাওয়ার: স্কেল অন ডিমান্ড, আপনি স্নোফ্লেকের সাথে যা ব্যবহার করেন তার জন্য অর্থ প্রদান করুন

স্নোফ্লেক নমনীয়তা এবং মাপযোগ্যতার জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি অনন্য ক্লাউড-নেটিভ আর্কিটেকচারের পথপ্রদর্শক। ডিকপল করা স্টোরেজ এবং কম্পিউট অটো-স্কেলিংকে ওভারলোড ছাড়াই চরম কাজের চাপ সামলাতে অনুমতি দেয়। স্নোফ্লেক প্রতি-সেকেন্ড মূল্যও অফার করে - নিষ্ক্রিয় ক্লাস্টারগুলির জন্য অর্থ প্রদান না করে শুধুমাত্র প্রতি ক্যোয়ারীতে ব্যবহৃত ক্ষমতার জন্য অর্থ প্রদান করুন।

এটি এম্বেডেড অ্যানালিটিক্স ব্যবহারের ক্ষেত্রে রেডশিফ্টের অনুরূপ উদ্বেগ রয়েছে। SaaS ব্যবহার বাড়ার সাথে সাথে কোম্পানিগুলি বুঝতে পারে যে ব্যবহার তাদের প্রাথমিক প্রত্যাশার বিপরীতে সারা দিন ধরে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে। এই খরচ এমবেডেড অ্যানালিটিক্স সহ স্নোফ্লেক ব্যবহার করার জন্য বর্তমান চ্যালেঞ্জ বাড়ায়।

ক্লাউড অজ্ঞেয়বাদী স্বাধীনতা: AWS দেয়ালের বাইরে

একটি মাল্টি-ক্লাউড এবং হাইব্রিড ক্লাউড বিকল্প, স্নোফ্লেক AWS, Azure এবং GCP জুড়ে মোতায়েন করে ভেন্ডর লক-ইন এড়ায়। স্নোফ্লেক পুশ-বোতাম ক্লাউড ফেইলওভার ক্ষমতা সহ মেঘের মধ্যে সহজ স্থানান্তর অফার করে। স্নোফ্লেক গুদাম জুড়ে অনুলিপি না করে বহিরাগত স্টোরগুলিতে ডেটা অনুসন্ধান করার জন্য নমনীয়তা সরবরাহ করে।

সমৃদ্ধ ডেটা ইকোসিস্টেম: বিরামহীন একীকরণ এবং সহযোগিতা

স্নোফ্লেক ডেটা আদান-প্রদান এবং আদান-প্রদানের জন্য একটি শক্তিশালী কেন্দ্র। এটি দল, অংশীদার এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের সহজেই ডেটা অ্যাক্সেস করতে এবং সহযোগিতা করতে সহায়তা করে। স্নোফ্লেক তৃতীয় পক্ষের সরঞ্জামগুলির সাথে ব্যাপক সামঞ্জস্যতাও সরবরাহ করে।

ভবিষ্যত-প্রুফ উদ্ভাবন: বিশ্লেষণের বিবর্তনকে আলিঙ্গন করা

ক্যোয়ারী প্রসেসিং, নিরাপত্তা, কমপ্লায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং ক্ষমতা জুড়ে দ্রুত উদ্ভাবনের সাথে, স্নোফ্লেক আধুনিক অভ্যন্তরীণ বিশ্লেষণের জন্য অত্যাধুনিক বৈশিষ্ট্যের পথে নেতৃত্ব দিচ্ছে। তাদের অনন্য স্থাপত্য পছন্দগুলি সময়ের সাথে প্ল্যাটফর্মটিকে বিবর্তিত করা সহজ করে তোলে। সংস্থাগুলি মাইগ্রেশন ছাড়াই নতুন ক্ষমতা থেকে উপকৃত হতে পারে।

এমবেডেড অ্যানালিটিক্স: যেখানে রেডশিফ্ট এবং স্নোফ্লেক জ্বলজ্বল করে (এবং হোঁচট খায়)

রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি: SaaS ব্যবহারকারীদের চিন্তার গতিতে ডেটা সরবরাহ করা

এমবেডেড অ্যানালিটিক্সের জন্য অ্যাপের মধ্যে প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টি এবং নির্দেশিত অ্যাকশন চালানোর জন্য ন্যূনতম লেটেন্সি সহ লাইভ, রিয়েল-টাইম ডেটা জিজ্ঞাসা করা এবং একত্রিত করা প্রয়োজন। রেডশিফ্ট এবং স্নোফ্লেক উভয়ই MPP আর্কিটেকচারগুলিকে বৃহৎ ডেটাসেটগুলিতে দ্রুত বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে। সামান্য সুবিধা স্নোফ্লেক এর অভিযোজিত ইলাস্টিক স্কেলিং এবং প্রতি-সেকেন্ড মূল্যের জন্য যায় যা রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ড এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে সাধারণ স্পাইকি ক্যোয়ারী ওয়ার্কলোডের জন্য খরচ অপ্টিমাইজ করে।

সরলতা এবং একীকরণ: ব্যবহারকারীর আনন্দের জন্য বিরামহীন এম্বেডিং

আনন্দদায়ক এমবেডেড অভিজ্ঞতার জন্য, বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষা, ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে নির্মিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে বিশ্লেষণ উপাদানগুলির সহজ একীকরণ এবং সহজ কনফিগারেশন প্রয়োজন। উভয় ডেটা গুদামই অ্যাপের মধ্যে থেকে এসকিউএল কোয়েরি চালানোর জন্য স্ট্যান্ডার্ড JDBC/ODBC সংযোগ অফার করে। Redshift বর্তমান AWS অ্যাপ্লিকেশন টিমের জন্য দ্রুত শেখার বক্ররেখা থাকতে পারে। কিন্তু Snowflake বিভিন্ন প্রযুক্তির স্ট্যাক জুড়ে আরও টার্নকি এম্বেড করার জন্য SDK অফার করে।

নিরাপত্তা এবং সম্মতি: এমবেডেড ডেটা দিয়ে বিশ্বাস গড়ে তোলা

এমবেডেড অ্যানালিটিক্স সরাসরি অ্যাপগুলিতে লাইভ ডেটা রাখে, তাই নিরাপত্তা এবং নিয়ন্ত্রণগুলি সর্বাগ্রে৷ স্নোফ্লেক এবং রেডশিফ্ট উভয়ই এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, এনক্রিপশন এবং ডেটা গভর্নেন্স ক্ষমতাগুলিকে অন্তর্নিহিত ক্লাউড অবকাঠামোর সুবিধা প্রদান করে। অত্যন্ত নিয়ন্ত্রিত শিল্পগুলির জন্য, স্নোফ্লেক ডেটা ব্যবহার ট্র্যাক করতে, সংবেদনশীল ডেটা মাস্ক করতে এবং সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত অ্যাক্সেস নীতিগুলি বাস্তবায়নের জন্য অতিরিক্ত স্থানীয় ক্ষমতা সরবরাহ করে।

রেডশিফ্ট বনাম স্নোফ্লেকের বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ: যখন ভলিউম এবং বৈচিত্র্য আরও বেশি দাবি করে

ব্যবহারের ক্ষেত্রে IoT বিশ্লেষণ , ক্লিকস্ট্রিম বা জিনোমিক্স ডেটার মতো বড় ডেটা উত্সগুলিতে প্রসারিত হওয়ার কারণে, ভলিউম, বেগ এবং ডেটার বিভিন্নতা প্রচলিত সিস্টেমগুলিকে প্রান্তে ঠেলে দিতে পারে। JSON ইভেন্টের মতো আধা-কাঠামোগত ডেটা গ্রহণ করা কঠিন হয়ে পড়ে। (যদিও Qrvey নেটিভভাবে সমস্ত ডেটা পরিচালনা করে )

স্নোফ্লেকের সার্ভারহীন বিকল্প যেমন স্নোপার্ক কম ঘর্ষণ সহ বিভিন্ন ডেটা পরিচালনা করে। 100 এর বেশি টিবি ডেটা ভলিউম পরিচালনা করা Redshift ক্ষমতা প্রসারিত করতে পারে। বিশাল স্কেলে, স্নোফ্লেক স্টোরেজ এবং সমসাময়িক ব্যবহারকারীদের মধ্যে চরম স্পাইকগুলি আরও ভালভাবে শোষণ করে।

এই রেডশিফ্ট বনাম স্নোফ্লেক সিদ্ধান্তে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে চ্যাম্পিয়ন বাছাই করা

খরচ বিবেচনা: ভারসাম্য বাজেট এবং কর্মক্ষমতা

AWS Redshift নোড-ভিত্তিক প্রতিশ্রুতি সহ সাধারণ ক্লাউড-যেমন-তুমি-গো মূল্য অনুসরণ করে। কিছু টিবি-র উপরে উচ্চতর স্কেলে খরচের দক্ষতা বৃদ্ধি পায়।

স্নোফ্লেকের প্রতি-সেকেন্ড মূল্য এবং অভিযোজিত স্কেলিং নিষ্ক্রিয় ক্লাস্টারগুলির জন্য ওভারহেড সরিয়ে দেয়। কিন্তু প্রতি-সেকেন্ড বিলিং অসম কাজের চাপ সহ শেয়ার্ড সিস্টেমে অপ্রত্যাশিত স্পাইক হতে পারে। স্নোফ্লেকের ক্রস-ক্লাউড স্থাপনা, ডেটা ভাগ করে নেওয়া এবং BYOL বিকল্পগুলি অপ্টিমাইজেশনের জন্য আরও লিভার সরবরাহ করে। স্নোফ্লেক খরচ অপ্টিমাইজেশান সম্পর্কে আরও পড়ুন বা আমাদের স্নোফ্লেক কস্ট অপ্টিমাইজেশান ক্যালকুলেটর ব্যবহার করে দেখুন৷

প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তা: চাহিদার সাথে সামর্থ্যের মিল

রেডশিফ্ট AWS-কেন্দ্রিক অ্যাপ্লিকেশন পরিবেশে সমন্বিত সহজ বিশ্লেষণের জন্য দ্রুত সময়ের সাথে মান সহ একটি শক্তভাবে সংযুক্ত সমাধান প্রদান করে। আরও জটিল ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন বড় আকারের মেশিন লার্নিং, এবং হাইব্রিড লেনদেন/বিশ্লেষণমূলক প্রক্রিয়াকরণ স্নোফ্লেকের আরও উন্নত আর্কিটেকচার থেকে উপকৃত হতে পারে। স্নোফ্লেক মাল্টি-ক্লাউড নমনীয়তা বা সমৃদ্ধ ডেটা-শেয়ারিং ইকোসিস্টেমের চাহিদাগুলি আরও ভালভাবে পূরণ করে।

এর সাথে বৃদ্ধির জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করা: রেডশিফ্ট বনাম স্নোফ্লেক

স্নোফ্লেকের প্ল্যাটফর্ম হল ক্লাউড-ভিত্তিক নিরাপত্তা, কমপ্লায়েন্স, ডেটা সায়েন্স এবং গভর্নেন্সে দ্রুত উদ্ভাবনের প্রস্তাব। এটি দীর্ঘমেয়াদী জন্য এটি একটি আদর্শ সমাধান করে তোলে...অনুমান করা খরচ চেক রাখা হয়.

স্টোরেজ এবং কম্পিউটিং এর অন্তর্নিহিত বিচ্ছেদ ভবিষ্যতের স্থানান্তরকে সহজ করে। অপ্রত্যাশিত পরিবর্তনের জন্য ভবিষ্যত-প্রুফিং স্নোফ্লেকের পক্ষে, কিন্তু রেডশিফ্ট এখনও সম্ভবত একটি ভাল বিকল্প।

রেডশিফ্ট বনাম স্নোফ্লেক: সহযোগিতা এবং হাইব্রিড সমাধান

রেডশিফ্ট, স্নোফ্লেক এবং অন্যান্য প্ল্যাটফর্মের মধ্যে সীমানা সময়ের সাথে আরও ছিদ্রযুক্ত হয়ে ডেটা গুদামজাতকরণের ল্যান্ডস্কেপ দ্রুত বিকশিত হতে থাকে। বিজয়ী-গ্রহণ-সমস্ত গতিশীল হওয়ার পরিবর্তে, আমরা প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে ক্রমবর্ধমান অভিসার এবং সহযোগিতা দেখতে পাচ্ছি।

অনেক সংস্থা বৃহত্তর-স্কেল ডেটা সায়েন্স পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য স্নোফ্লেকের সাথে একত্রিত উচ্চ-তীব্রতার কর্মক্ষম কাজের চাপের জন্য Redshift-এর সাহায্যে হাইব্রিড সমাধানগুলি ব্যবহার করে। স্নোফ্লেকের জন্য সম্প্রতি চালু হওয়া AWS Redshift ইন্টিগ্রেশনের মতো সংযোগকারীগুলি আন্তঃক্রিয়াকে সহজ করে তোলে।

অ্যানালিটিক্স ব্যবহারের কেসগুলি আরও পরিশীলিত হওয়ার সাথে সাথে প্রতিটি নির্দিষ্ট এমবেডেড দৃশ্যের সাথে আদর্শ প্ল্যাটফর্মের সাথে মিলে যাওয়া এক-আকার-ফিট-সমস্ত পছন্দের চেয়ে বেশি মান আনলক করবে।

টেকঅ্যাওয়ে: আপনার এমবেডেড অ্যানালিটিক্স জার্নির জন্য সঠিক ডেটা ওয়ারহাউসকে আলিঙ্গন করা

ডেটা গুদামজাতকরণ ইঞ্জিন পাওয়ারিং এমবেডেড বিশ্লেষণ প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তা, খরচের সীমাবদ্ধতা এবং ভবিষ্যতের উচ্চাকাঙ্ক্ষার সাথে সারিবদ্ধ হওয়া উচিত। AWS Redshift এবং Snowflake উভয়ই রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাপ্লিকেশনের ভিত্তি হিসেবে অনন্য শক্তি নিয়ে আসে।

Qrvey কিভাবে ভিন্ন

Qrvey-এ, আমরা জানি যে একটি শক্তিশালী ডেটা স্তর হল ভিত্তি যা যেকোনো এমবেডেড বিশ্লেষণ সমাধানকে সফল করে তোলে। মাল্টি-টেন্যান্ট, নিরাপত্তা-প্রথম এমবেডেড বিশ্লেষণের জন্য তৈরি একটি অন্তর্নির্মিত ডেটা গুদাম স্তর সহ আমরা একমাত্র সমাধান।

যাইহোক, আপনি কি জানেন যে আমরা Redshift, Snowflake, PostGres এবং আরও অনেক কিছুর সাথে সংযোগ করার সময়, আমরা জানি আমাদের নেটিভ ডেটা গুদামের জন্য এগুলোর কোনোটিই ব্যবহার করি না? আবিষ্কার করুন কেন আমরা SaaS অ্যাপ্লিকেশন সমাধানের জন্য আমাদের এমবেডেড বিশ্লেষণকে শক্তিশালী করতে AWS OpenSearch বেছে নিয়েছি ।