Масштабируемое и безопасное приложение, управляемое данными, с мультитенантными базами данных и встроенной аналитикой

Данные стимулируют инновации во всех отраслях. Организации стремятся создавать приложения, основанные на данных, которые превращают растущий объем информации в конкурентные преимущества посредством практических идей. Однако получение растущей выгоды от увеличения объемов данных сопряжено с огромными техническими проблемами. Как приложения могут безопасно масштабироваться, обеспечивая при этом аналитику в реальном времени? Ключом к успеху являются мультитенантные базы данных и встроенная аналитика.

Что такое мультитенантная база данных?

Мультитенантная база данных — это тип базы данных, в которой может храниться информация для нескольких пользователей или арендаторов. Данные каждого арендатора хранятся отдельно и в безопасности, поэтому они могут получить доступ только к своей собственной информации. Это позволяет нескольким пользователям или организациям использовать одну и ту же базу данных, сохраняя при этом конфиденциальность своих данных.

В мире облачных вычислений и бизнес-моделей «Программное обеспечение как услуга» (SaaS) концепция мультитенантных баз данных становится все более заметной. Архитектура мультитенантной базы данных предназначена для эффективной консолидации общих ресурсов, таких как хранилище и вычислительная мощность.

Зачем нужна мультитенантная база данных?

Это необходимо для эффективного обслуживания нескольких клиентов, каждый из которых называется арендатором. Арендаторами могут быть частные лица, предприятия или отдельные организационные подразделения, использующие одну и ту же базовую инфраструктуру, а их данные изолированы друг от друга.

Благодаря мультиарендности поставщики SaaS могут максимально эффективно использовать ресурсы, оптимизировать усилия по обслуживанию и оптимизировать обновления, что приводит к значительной экономии средств. Это также может привести к повышению производительности каждого арендатора, поскольку ресурсы динамически распределяются в зависимости от спроса.

Как многопользовательская база данных связана со встроенной аналитикой?

Что касается встроенной аналитики, то это означает интеграцию инструментов отчетности, визуализации данных и других аналитических возможностей непосредственно в программные приложения для бизнеса. Этот подход отличается от традиционных методов, которые требуют от пользователей переключения между автономными инструментами бизнес-аналитики и бизнес-приложениями для получения информации из данных.

Благодаря встроенному аналитическому программному обеспечению пользователи получают действенные аналитические данные именно там, где им это необходимо, в контексте используемого ими приложения. Эта бесшовная интеграция позволяет пользователям быстрее и эффективнее принимать решения на основе данных.

Встроенная аналитика особенно ценна, поскольку она демократизирует доступ к аналитическим данным. Пользователи, не имеющие специальной подготовки в области анализа данных, могут интерпретировать и использовать сложные наборы данных благодаря интуитивно понятным панелям мониторинга и отчетам, встроенным в приложения, которые они используют ежедневно.

Когда мультитенантные базы данных и встроенная аналитика объединяются, результат оказывается впечатляющим: безопасные, масштабируемые и производительные решения для обработки данных, которые могут адаптироваться и расти вместе с растущими потребностями клиентов. Для компаний, использующих эти технологии, это означает разблокировку интегрированных интеллектуальных возможностей для всех пользователей платформы без ущерба для безопасности и производительности.

Это синергетическое сочетание становится необходимым для создания конкурентного преимущества и создания среды, в которой постоянное обучение и совершенствование посредством анализа данных являются нормой.

Преимущества мультитенантных баз данных

Мультитенантные базы данных предлагают убедительные преимущества, но также создают уникальные ограничения при проектировании.

Объединение ресурсов и эластичная масштабируемость

• Объединение затрат на хранение, вычисления и администрирование в общую инфраструктуру значительно снижает затраты как для поставщиков, так и для подписчиков-арендаторов по мере роста базы пользователей.
• Мультитенантные базы данных упрощают горизонтальное масштабирование приложений.
• Однако кластерные ресурсы должны быть адекватно выделены для удовлетворения всплесков спроса среди коллективной базы арендаторов.

Изоляция данных арендатора

• Хотя арендаторы имеют доступ к одному и тому же экземпляру базы данных, строгий контроль доступа предотвращает видимость данных других арендаторов.
• Надежное виртуальное разделение применяется на всех уровнях.
• Поддержание безопасности в масштабе имеет первостепенное значение. Уязвимости утечки данных, преодолевающие эти барьеры, несут огромный риск.

Проблемы мультитенантных баз данных

Ограничения настройки

Когда традиционные поставщики бизнес-аналитики пытаются интегрироваться с многоарендными архитектурами, это ограничивает индивидуальные настройки арендаторов общими схемами и конфигурациями.

Накладные расходы на управление

Когда компании SaaS пытаются использовать программное обеспечение BI для мультитенантной отчетности, изменение внутренних структур данных влияет на все наборы данных арендаторов и, следовательно, ограничивает их способность предлагать индивидуальное управление данными или модели данных для каждого арендатора.

Вот где выделяется Qrvey. Qrvey предлагает мультитенантную базу данных или на самом деле мультитенантное хранилище данных, которое позволяет SaaS-компаниям предлагать индивидуальные модели данных для каждого арендатора. *

Готовность к работе с несколькими арендаторами — основная причина, по которой многие компании выбирают Qrvey для встроенной аналитики. *

Максимизация ценности с помощью встроенной аналитики

Внедрение аналитики открывает значительные преимущества для пользователей и внедрения:

Контекстуальная информация там, где она имеет значение

Аналитика достигает конечных пользователей напрямую в рамках обычных рабочих процессов, помогая принимать решения, а не требует использования отдельных инструментов анализа.

Пользовательский опыт, основанный на данных

Интегрированная аналитика обеспечивает прозрачность самообслуживания, поэтому пользователи всегда знают, где они находятся. Управление с помощью показателей на всех уровнях способствует развитию культуры постоянного совершенствования.

Тем не менее, масштабирование интерактивных визуализаций требует баланса между динамикой, свежестью и скоростью.

Владение аналитикой и совместное принятие решений

Распределенный доступ к аналитике помогает разрушить разрозненность информации и демократизировать понимание данных для всех заинтересованных сторон. Общая истина устанавливает согласие.

Однако управление массовым доступом к данным, моделирование происхождения и поддержание согласованности оказывается сложной задачей.

Объединение мультитенантности и встроенной аналитики

Сочетание мультитенантных платформ и встроенной аналитики открывает надежные, масштабируемые и экономичные решения для доступа к ценной информации из данных в состоянии покоя и в движении:

Масштабируемая инфраструктура данных

Мультитенантные базы данных обеспечивают основу для управления огромными объемами структурированных и неструктурированных данных среди множества арендаторов, одновременно контролируя расходы. Встроенная аналитика сохраняет производительность запросов, несмотря на увеличение базы пользователей.

Герметичная безопасность

Строгая изоляция клиентов обеспечивает безопасность данных, а надежные средства контроля доступа ограничивают пользователей только определенными разрешенными подмножествами данных и аналитикой. Детализированные разрешения предотвращают утечку через барьеры арендаторов.

Снижение совокупной стоимости владения

Общая инфраструктура и централизованное администрирование экземпляров программного обеспечения значительно сокращают затраты поставщиков. Арендаторы также получают экономию средств за счет эффекта масштаба.

Индивидуальная аналитика, согласованная платформа

Каждый арендатор может настраивать аналитические модели, создавать информационные панели и настраивать отчеты в своем пространстве, обеспечивая при этом общие схемы. Провайдеры стандартизируют платформы и обновления.

Реальные примеры использования мультитенантности и встроенного интеллекта

Мультитенантная архитектура базы данных лежит в основе многих ведущих сервисов, предоставляющих встроенную аналитику:

• Zendesk обслуживает 145 000 учетных записей со встроенными отчетами о взаимодействии со службой поддержки, используя мультитенантность для масштабирования и безопасности.

• Asana предоставляет ценную информацию более чем 100 000 клиентам, занимающимся совместной работой над проектами, используя свою многопользовательскую среду базы данных.

• Zuora управляет аналитикой выставления счетов по подписке на тысячах платформ с помощью многопользовательского хранилища данных.

  
  

Сочетание масштаба, безопасности и доступности аналитических данных, обеспечиваемое многопользовательскими базами данных и встроенной аналитикой, решило проблемы с данными, которые сдерживали инновации в приложениях и демократизацию аналитики.

Каковы требования к мультитенантной базе данных для встроенной аналитики?

Мультитенантная база данных для встроенной аналитики должна отвечать нескольким ключевым требованиям.

• Во-первых, он должен иметь надежные возможности изоляции данных, чтобы гарантировать, что данные каждого арендатора надежно отделены от других. Это включает в себя внедрение надежных механизмов контроля доступа и шифрования.

  
  

• Во-вторых, база данных должна поддерживать эффективное и масштабируемое хранение и извлечение данных, поскольку ей необходимо одновременно обрабатывать большие объемы данных от нескольких арендаторов. (Подробнее о том, почему Qrvey выбрала Elastic/AWS OpenSearch для своего мультитенантного хранилища данных)

  
  

• Кроме того, он должен предоставлять гибкие возможности моделирования данных для адаптации к различным типам вариантов использования аналитики на уровне клиента. Это включает поддержку различных структур данных, таких как реляционные модели, модели документов или графы.

  
  

• Наконец, база данных должна предлагать комплексные возможности отчетности и визуализации, позволяющие арендаторам легко генерировать и обмениваться информацией на основе своих данных с помощью настраиваемых инструментов визуализации данных .

  
  

В целом, мультитенантная база данных для встроенной аналитики должна уделять приоритетное внимание безопасности, масштабируемости, гибкости и удобству использования, чтобы эффективно удовлетворять потребности своих пользователей.

Проектирование приложений, управляемых данными завтрашнего дня

Извлечение выгоды из ускорения источников данных является обязательным условием получения конкурентных преимуществ. Многопользовательская инфраструктура баз данных, защищенная встроенной аналитикой, открывает путь для настраиваемых и масштабируемых приложений для обработки данных, предоставляя множеству арендаторов необходимую информацию под рукой.

Начните создавать или использовать эти технологии, обратившись к нашей команде за консультацией по проектированию архитектуры, устранением неполадок в текущих реализациях или помощью в интеграции технологий.

Будущее инноваций, основанных на данных, основанных на многопользовательском режиме и встроенной аналитике, уже здесь, с Qrvey.

Также опубликовано здесь .