Çok Kiracılı SaaS'ta Gömülü Analitik için Data Lakes'in Gücünü Ortaya Çıkarma

Analitiklerin maksimum içgörü elde etmesi gerekir değil mi? Bunu yapmak için ilgili tüm verilere tam erişime ihtiyacınız olacak.

Analitik, verileri içgörülere dönüştürme sürecidir. İşletmelerin hedeflerine ulaşmak için daha iyi kararlar almasına yardımcı olacak kullanım senaryoları sıkıntısı yok. Bu hedefler genellikle müşteri memnuniyetini artırmayı, geliri artırmayı ve maliyetleri düşürmeyi içerir.

SaaS sağlayıcıları analitiği uygulamalarına yerleştirdiğinde kullanıcılara sağladıkları değer yalnızca artar. Sonuçta, kullanıcı deneyimini ve müşteri memnuniyetini artırmak, müşteriyi elde tutmanın anahtarıdır.

Peki neden daha fazla SaaS şirketi veri göllerini kullanmıyor?

Neden bu kadar çok kişi aşırı derecede pahalı hale gelen geleneksel veri ambarlarını kullanmakta ısrar ediyor?

Bunu çözelim.

Veri Gölü nedir?

Veri gölü, her türlü verinin orijinal, yapılandırılmamış biçiminde saklandığı merkezi bir depolama alanıdır.

Geleneksel veri ambarlarının aksine, veri gölleri yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri alabilir, depolayabilir ve işleyebilir.

AWS'ye göre “Veri ambarı, verileri yapılandırılmış bir biçimde saklar. Analitik ve iş zekası için önceden işlenmiş verilerin merkezi bir deposudur. Öte yandan veri gölü, ham veriler ve yapılandırılmamış veriler için merkezi bir depodur. Önce verileri saklayabilir, daha sonra işleyebilirsiniz.”

Veri Gölünün Avantajları

Veri gölü, öncelikle operasyonel sistemlerden gelen ham verilerin deposudur. Veri gölü, veri hacimlerini ham formatına yakın tutar. Daha sonra verileri diğer sistemlerin kolaylıkla kullanabileceği bir formatta katalogluyor ve saklıyoruz.

AWS, veri gölünün aşağıdaki analizler için iyi bir seçim olduğunu yazıyor:

• makine öğrenimi / yapay zeka eğitimi
• veri bilimcileri ve analistleri
• keşif analitiği
• veri keşfi
• yayın Akışı
• operasyonel/gelişmiş analitik
• büyük veri analitiği
• veri profili oluşturma

Veri Gölleri Ölçeklenebilir mi?

Evet. AWS, veri gölünün "herhangi bir veriyi herhangi bir ölçekte depolamanıza olanak tanıdığını" belirtiyor.

Veri gölleri yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış gibi farklı veri türlerini işleyebilir. Bunlar genellikle şunlardan kaynaklanır:

• veritabanları
• Dosyalar
• kütükler
• sosyal medya

Data Lake Storage Ne Kadar Esnektir?

Bir yönetim paketi ve veri kataloğu sağlayıcısı olan OvalEdge, veri göllerinin çok yönlülüğünü anlatıyor . "Bir veri gölü, çeşitli kaynaklardan gelen çok-yapılı verileri depolayabilir.

Bir veri gölü şunları depolayabilir:

• kütükler

• XML

• multimedya

• sensör verileri

• ikili

• sosyal veriler

• sohbet

• kişi verileri

  
  

OvalEdge analitik için bunu genişletiyor. Verilerin belirli bir formatta olmasının engel teşkil ettiğini belirtiyorlar. “Hadoop data lake şemalardan bağımsız olmanızı sağlıyor veya aynı veriler için birden fazla şema tanımlayabilirsiniz. Kısacası şemayı verilerden ayırmanıza olanak tanır, bu da analitik için mükemmeldir.

Data Lake Kullanmanın Maliyeti Nedir?

Veri gölleri, gömülü analitik kullanım durumları için genellikle veri ambarlarından daha uygun maliyetlidir.

Snowflake gibi veri ambarı maliyetleri, eşzamanlı sorgulama nedeniyle sıklıkla kontrolden çıkar. Bir SaaS platformundaki bilgi işlem talepleri, dahili analiz işlevinden farklıdır.

Maliyet de daha düşüktür çünkü:

• veri göllerinin oluşturulması daha az çaba gerektirir

• çok düşük gecikme süresine sahip

• veri analizini destekleyebilir

  
  

Şemaya ve filtrelemeye ihtiyaç duymadan depolama maliyetleri, veri ambarına göre daha düşük olabilir.

Veri Ambarı Nedir?

Veri ambarı, öncelikli olarak yukarı akışlı sistemlerden alınan dönüştürülmüş, düzenlenmiş ve modellenmiş verilerden oluşan bir veri deposudur. Veri ambarları yapılandırılmış bir veri formatı kullanır.

Blogumuzda, çok kiracılı analitik için veri mühendisleri ile yazılım mühendisleri arasındaki farkı tartıştık. Veri mühendisinin rolü, veri gölünü bir veri ambarına dönüştürmeyi içerir. Bu süreç, yüzen bir kapibaranın çevreye nasıl uyum sağladığına benzer. Yavru kapibara veri bilimcisi daha sonra analizleri yürütebilir.

Veri Ambarının Avantajları

Veri Ambarları Yapılandırılmış Veriler İçin Optimize Edilmiştir

Veri ambarları, veri depolama için yapılandırılmış veya ilişkisel bir veri formatı kullanır.

Bir veri ambarının oluşturulması ayrıca daha fazla zaman alır ve ham verilere daha az erişim sağlar. Ancak veriler iyileştirme gerektirdiğinden veri analizi için genellikle daha güvenli ve daha verimli bir yerdir.

AWS'nin belirttiği gibi, “Hem veri gölleri hem de ambarlar sınırsız veri kaynaklarına sahip olabilir. Ancak veri ambarı, verileri kaydetmeden önce şemanızı tasarlamanızı gerektirir. Sisteme yalnızca yapılandırılmış verileri yükleyebilirsiniz. “

AWS bunu şöyle genişletiyor: "Tersine, veri göllerinin bu tür gereksinimleri yoktur. Web sunucusu günlükleri, tıklama akışları, sosyal medya ve sensör verileri gibi yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri depolayabilirler."

Tek Kiracı / Dahili Analitikler için Uygun

Bir depodaki yapılandırılmış veriler, hızlı sorgu performansı sayesinde kullanıcıların hızlı bir şekilde rapor oluşturmasına yardımcı olur. Bu, veri miktarına ve işlem kaynağı tahsisine bağlıdır.

Databricks şöyle yazıyor : "Veri ambarları, satış noktası sistemleri, envanter yönetimi sistemleri veya pazarlama veya satış veritabanları gibi operasyonel sistemlerden yüklenen iş verilerinin hızlı ve kolay bir şekilde analiz edilmesini mümkün kılar. Veriler operasyonel bir veri deposundan geçebilir ve raporlama amacıyla veri ambarında kullanılmadan önce veri kalitesinin sağlanması için veri temizliği gerektirebilir."

Veri Ambarının Zorlukları

Çoklu Kiracıya Hazır Değiller

Çoğu veri ambarı büyük miktarda veri depolar ancak genellikle çok kiracılı analizler için uygun değildir.

Çok kiracılı analitiğinizi desteklemek için bir veri ambarı kullanıyorsanız doğru yaklaşım hayati önem taşır. Snowflake ve Redshift, verileri düzenlemek ve depolamak için kullanışlıdır. Ancak birden fazla kiracıdan gelen verilerin analizi söz konusu olduğunda zorlayıcı olabilirler.

Çok kiracılı analitiklere yönelik veri ambarları , önceden önemli modelleme ve mühendislik gerektirir ve bu da önemli ölçüde daha yüksek maliyetlere neden olur . Kullanıcı izinlerini uygulamak için anlamsal bir katmanın tamamen eksikliğinden bahsetmiyorum bile.

Çok Kiracılı Güvenlik Mantığının Eksikliği

Çok kiracılı SaaS uygulamalarındaki verilerin güvenliğini sağlamak zor olabilir. Özellikle grafikleri doğrudan veri ambarına bağlarken.

Veri yönetimi ve yönetişim, özel olarak geliştirilmiş ara katman yazılımlarını gerektirir. Bu, metatablo tabloları, kullanıcı erişim kontrolleri ve veri güvenliğini düzenleyen anlamsal bir katman biçiminde mevcuttur.

Veri ambarınıza bağlanmak başka bir anlamsal katman oluşturmayı gerektirir. Bu bileşen, ön uç web uygulaması çok kiracılı mantığınızı tekrar veri ambarı mantığına çevirecektir. Ne yazık ki bu süreç özellikle zahmetli olabilir.

Snowflake, çok kiracılı analizler için bir veri ambarı tasarlamaya yönelik üç modeli açıklıyor. “Çok kiracılı tablo (MTT), bir uygulamanın destekleyebileceği kiracı sayısı açısından en ölçeklenebilir tasarım desenidir .

Bu yaklaşım, milyonlarca kiracıya sahip uygulamaları destekler. Snowflake içerisinde daha basit bir mimariye sahiptir. Sadelik önemli çünkü nesnelerin yayılması sayısız nesneyi yönetmeyi zaman içinde giderek daha da zorlaştırıyor."

Pahalı Bilgi İşlem Maliyetleri

Bir veri ambarı çok kiracılı analitiğinizi desteklediğinde devam eden maliyetler de yüksek olabilir.

Sorgu başına ücretlerin işlem gideri, çok kiracılı bir platformda katlanarak artıyor.

Bu özellikle Snowflake veri bulutuyla ilgili bir sorundur. Tıpkı genel bulut altyapısında olduğu gibi, kullanımın artmasıyla birlikte maliyetlerin de artması mantıklıdır. Ne yazık ki, Snowflake'in maliyet artışları , katma değerinizle tam olarak orantılı olmak yerine genellikle üstel düzeydedir. [ Snowflake maliyet optimizasyon hesaplayıcımızı deneyin]

Ölçeklenebilirlik Başka Bir Zorluktur

SaaS analizleriniz neredeyse anında herkesin kullanımına açık olmalıdır.

Önemli miktarda boşta kalma süreniz olması pek olası değildir. Kullanıcılarınız analizlerinizi kullandıklarında daha fazla değer elde ederler. Daha fazla kullanım, daha fazla gelir ve müşteriyi elde tutma anlamına gelmelidir.

SaaS satıcıları , bir veri ambarının kiracı sayısındaki artışa göre sorunsuz bir şekilde ölçeklenmesini sağlamak için çalışmalıdır .

Çok Kiracılı SaaS Uygulamasında Gömülü Analitikler için Data Lake Neden Daha İyidir?

Çok kiracılı bir SaaS uygulamasında yerleşik analitik için veri gölünün en iyi seçim olmasının birkaç yolu vardır.

1) Çok kiracılı veri gölleri uygulamaları ölçeklendirmeyi basitleştirir

Depolama, bilgi işlem ve yönetim yükünün paylaşılan altyapıda birleştirilmesi, kullanıcı tabanları büyüdükçe hem sağlayıcılar hem de kiracı aboneler için maliyetleri önemli ölçüde azaltır.

Ancak kaynak kümelerinin doğru şekilde boyutlandırılması önemlidir. Eşzamanlılık talepleri bir SaaS kiracı tabanında gerçektir.

Veri gölleri kiracı verilerinin izolasyonu açısından da avantajlıdır. Kiracıların aynı örneğe erişmesi nedeniyle sıkı erişim denetimleri, diğer kiracıların verilerinin görünürlüğünü engeller.

2) Çeşitli veri formatlarını kullanma

Veri türleri artıyor. SaaS platformlarının ürün liderleri daha iyi analizler sunmak istiyor ancak veri ambarları çoğu zaman onları engelliyor.

Veri gölleri analiz seçeneklerini açar. Yarı yapılandırılmış veriler devreye girdiğinde MongoDB gibi veritabanlarının veri gölünde saklanması daha kolay hale gelir.

Yapılandırılmamış veri seçenekleriyle müşteri hizmetleri kullanım senaryoları için metin analitiği bile sunabilirsiniz.

3) Birden fazla kiracı için ölçeklenebilirlik

Veri ambarlarının ölçeği, önemli bir geliştirme çabası olmadan çoklu kiracılığa göre kolayca genişletilemez.

Bir veri ambarıyla çoklu kiracılığa ulaşmak için ek altyapı oluşturmanız gerekir. Veritabanı ile mühendislik ekiplerinin kendilerinin oluşturması gereken kullanıcıya yönelik uygulama arasında mantıksal süreçler mevcuttur.

4) Veri izolasyonu ve güvenliği

Veri ambarları, çok kiracılı ortamlarda satır düzeyinde güvenlikle mücadele ediyor.

Her veri ambarı çözümü, verilerin kiracı düzeyinde ayrılmasını güvence altına almak için ek çaba gerektirir. Bu zorluk, kullanıcı düzeyinde erişim kontrolüyle birleşiyor.

5) Maliyet avantajları

Veri göllerinin ölçeği daha kolay genişletilir ve daha az işlem gerektirir. Bu , çok kiracılı veri gölümüzü Elasticsearch ile güçlendirmemizin önemli bir nedenidir.

Veri akışı öncüsü Confluent şöyle yazıyor : "Veri gölleri, ham formda depolandığı için maliyetler açısından en verimli olanlardır; oysa veri ambarları, verileri analiz için depolanacak verileri işlerken ve hazırlarken çok daha fazla depolama alanı kaplar. ”

Veri Gölü Uygulamanın Zorlukları

1) Nitelikli kaynaklar

Yazılım mühendisleri veri mühendisleri değildir.

Kendiniz oluşturuyorsanız, çok kiracılı analizler için bir veri gölünü uygun şekilde ölçeklendirecek bir veri mühendisine ihtiyacınız olacaktır. Yazılımı ölçeklendirmek, analiz sorgularını ölçeklendirmekten farklıdır.

Veri mühendisliği, özellikle büyük ölçekte verileri toplamak, depolamak ve analiz etmek için sistemler oluşturmayı içerir. Bir veri mühendisi, kuruluşların yararlı bilgiler elde etmek için verileri toplamasına ve yönetmesine yardımcı olur. Ayrıca verileri analitik ve makine öğrenimi için formatlara dönüştürürler.

Qrvey veri mühendislerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır . Ve tabii ki veri mühendislerine olan ihtiyacın ortadan kalkması maliyetleri düşürür ve pazara sunma süresini hızlandırır.

2) Mevcut sistemlerle entegrasyon

Birden fazla kaynaktan gelen verileri analiz etmek için SaaS sağlayıcılarının bağımsız veri hatları oluşturması gerekir.

Qrvey, veri toplama açısından bunu da ortadan kaldırır.

Qrvey kullanan SaaS şirketlerinin analitik oluşturmak ve başlatmak için veri mühendislerinin yardımına ihtiyacı yoktur. Aksi takdirde ekipler her kaynak için ayrı bir veri hattı ve ETL süreci oluşturmak zorunda kalır.

Qrvey, aşağıdakileri sunan birleşik bir veri hattına sahip anahtar teslimi bir veri yönetimi katmanıyla bu zorluğun üstesinden gelir:

• Her türlü veri türünü almak için tek bir API
• Ortak veritabanlarına ve veri ambarlarına önceden oluşturulmuş veri bağlayıcıları
• Bir dönüşüm kuralları motoru
• Gerektiğinde çoklu kiracılığı da içeren, ölçek ve güvenlik gereksinimleri için optimize edilmiş bir veri gölü

Data Lake Çok Kiracılı Analitik Kullanmaya İlişkin En İyi Uygulamalar

Açık bir veri stratejisi tanımlama

Analitik üretmeyi amaçlayan her kuruluşun bir veri stratejisi olması gerekir.

AWS, "bir kuruluşun bilgi varlıklarını yönetmek için gereken teknolojiyi, süreçleri, kişileri ve kuralları tanımlayan uzun vadeli bir plan" olarak tanımlıyor .

Bu çoğu zaman beklediğinizden daha zorlu bir süreçtir.

İnsanların akıllı telefonlarının temiz olduğunu düşünmesi gibi birçok kuruluş da verilerinin temiz olduğunu düşünüyor. Ancak her ikisi de genellikle mikroplarla doludur!

Veri temizleme, bir veri kümesi içindeki verileri düzeltme işlemidir. Genellikle görülen sorunlar yanlış, bozuk, yanlış biçimlendirilmiş veya eksik verilerdir.

Birden fazla veri kaynağı birleştirildiğinde yinelenen veriler özellikle endişe verici bir durumdur. Yanlış etiketleme meydana gelirse, bu özellikle sorunludur. Gerçek zamanlı verilerle ilgili daha da büyük bir sorun.

Veritabanı ölçeklenebilirliği, iyimserliğin çoğu zaman temelsiz olduğu başka bir alandır. DesignGurus.io şöyle yazıyor : "SQL veritabanlarını yatay olarak ölçeklendirmek, teknik engellerle dolu karmaşık bir iştir."

Bunu kim ister?

Veri güvenliği ve yönetiminin uygulanması

SaaS sağlayıcıları, belirli özelliklere erişimi kontrol eden kullanıcılara izinler verebilir. Eklenti modülleri için ek ücret talep etmek amacıyla erişimin kontrol edilmesi gerekir.

Self servis analiz yeteneği sunarken veri stratejiniz güvenlik kontrollerini içermelidir.

Örneğin, çoğu SaaS uygulaması farklı özellikler sunmak için kullanıcı katmanlarını kullanır. Kiracı "yöneticiler" tüm verileri görebilir. Bunun tersine, daha düşük seviyeli kullanıcılar yalnızca kısmi erişime sahip olur. Bu fark, tüm grafiklerin ve grafik oluşturucuların bu katmanlara saygı duyması gerektiği anlamına gelir.

Verilerinizin bulut ortamınızdan çıkması durumunda veri güvenliğini sürdürmek de karmaşık ve zordur. BI satıcıları verilerinizi kendi bulutlarına göndermenizi talep ettiğinde bu, gereksiz bir güvenlik riski oluşturur.

Bunun aksine, Qrvey gibi kendi kendine barındırılan bir çözümde verileriniz bulut ortamınızdan asla ayrılmaz. Analitikleriniz tamamen ortamınızın içinde çalışabilir ve halihazırda yürürlükte olan güvenlik politikalarınızı devralabilir. Bu, SaaS uygulamaları için idealdir. Çözümünüzü yalnızca güvenli hale getirmekle kalmaz, aynı zamanda kurulumu, geliştirilmesi, test edilmesi ve devreye alınmasını daha kolay ve hızlı hale getirir.

Qrvey Analitiklerin Verilerle Başladığını Biliyor

"Analitik" terimi, çeşitli grafikleri düzgün bir şekilde görüntüleyen renkli gösterge tablolarının görüntülerini akla getirebilir.

Bu oyunun sonu, ancak her şey verilerle başlıyor.

Analitiklerin verilerle başladığını anladığımız için Qrvey veri gölü kullanımına odaklandı.

SaaS şirketlerine yönelik çok kiracılı analizler için özel olarak yerleşik bir analiz platformu oluşturduk. Amaç, yazılım ürün ekiplerinin paradan tasarruf ederken daha kısa sürede daha iyi analizler sunmasına yardımcı olmaktır.

Ancak her şey verilerle başlar.

Qrvey, çeşitli ihtiyaçları karşılamak için esnek veri entegrasyonu seçenekleri sunar. Hem mevcut veritabanlarına canlı bağlantılara hem de yerleşik veri gölüne veri alınmasına olanak tanır.

Bu bulut veri gölü yaklaşımı, karmaşık analitik sorguları için performansı ve maliyet verimliliğini optimize eder. Ayrıca sistem, veri alımı sırasında verileri otomatik olarak normalleştirir, böylece çok kiracılı analiz ve raporlamaya hazır olur.

Qrvey, Redshift, Snowflake, MongoDB, Postgres ve daha fazlası gibi ortak veritabanlarına ve veri ambarlarına bağlantıları destekler.

Ayrıca gerçek zamanlı veri aktarımı için bir alma API'si de sağlıyoruz. Bu , JSON'u ve FHIR verileri gibi yarı yapılandırılmış verileri destekler.

Ek olarak, S3 klasörleri gibi bulut depolama alanlarından ve belgeler, metinler ve görüntüler gibi yapılandırılmamış verilerden veri almak da mümkündür.

Qrvey, ayrı ETL hizmetlerine olan ihtiyacı ortadan kaldıran yerleşik bir özellik olarak veri dönüşümlerini içerir. Qrvey ile artık özel veri mühendislerine gerek yok.

Daha az yazılım geliştirirken müşterilerinize daha fazla değer sunmanız için sizi nasıl güçlendirdiğimizi size gösterelim.