具有多租户数据库和嵌入式分析的可扩展且安全的数据驱动应用程序

数据正在推动各行业的创新。组织正在竞相构建数据驱动的应用程序，通过可行的见解将新兴信息转化为竞争优势。然而，从不断增加的数据量中获取越来越多的价值带来了巨大的技术挑战。应用程序如何在提供实时分析的同时安全扩展？多租户数据库和嵌入式分析是关键。

什么是多租户数据库？

多租户数据库是一种可以存储多个用户或租户信息的数据库。每个租户的数据都是独立且安全的，因此他们只能访问自己的信息。这允许多个用户或组织使用同一个数据库，同时保持数据的私密性。

在云计算和软件即服务（SaaS）商业模式领域，多租户数据库的概念日益突出。多租户数据库的架构旨在有效整合共享资源，例如存储和计算能力。

为什么需要多租户数据库？

这是为了有效地为多个客户（每个客户称为租户）提供服务。租户可以是个人、企业或独立的组织单位，所有这些都共享相同的底层基础设施，而他们的数据彼此隔离。

通过多租户，SaaS 提供商能够最大限度地提高资源利用率、优化维护工作并简化更新，从而显着节省成本。由于资源是根据需求动态分配的，这还可以为每个租户带来更好的性能。

多租户数据库与嵌入式分析有何关系？

转向嵌入式分析，它指的是直接在业务软件应用程序中集成报告工具、数据可视化和其他分析功能。这种方法与传统方法不同，传统方法要求用户在独立的商业智能工具和业务应用程序之间切换以从数据中获取见解。

借助嵌入式分析软件，可在用户使用的应用程序上下文中准确地为他们需要的地方提供可操作的情报。这种无缝集成使用户能够更快、更高效地做出数据驱动的决策。

嵌入式分析特别有价值，因为它使数据洞察的访问变得民主化。借助日常使用的应用程序中内置的直观仪表板和报告，未经数据分析专业培训的用户可以解释和利用复杂的数据集。

当多租户数据库和嵌入式分析结合在一起时，结果是强大的：安全、可扩展和高性能的数据解决方案，可以随着客户需求的不断增长而适应和发展。对于使用这些技术的公司来说，这意味着在不影响安全性或性能的情况下，为整个平台的所有用户解锁集成智能功能。

这种协同配对对于创造竞争优势和培育通过数据洞察持续学习和改进成为常态的环境至关重要。

多租户数据库的好处

多租户数据库提供了引人注目的优势，但也带来了独特的设计限制。

资源池化和弹性扩展

• 随着用户群的增长，将存储、计算和管理开销整合到共享基础设施中，可显着降低提供商和租户订户的成本。
• 多租户数据库简化了应用程序的水平扩展。
• 然而，必须充分配置集群资源，以满足集体租户群的需求高峰。

租户数据隔离

• 当租户访问同一数据库实例时，严格的访问控制会阻止其他租户数据的可见性。
• 在所有层上强制执行强大的虚拟分区。
• 维护大规模安全至关重要。突破这些障碍的数据泄露漏洞会带来巨大的风险。

多租户数据库的挑战

定制限制

当传统商业智能提供商尝试与多租户架构集成时，它会将特定于租户的自定义限制为通用模式和配置。

治理开销

当 SaaS 公司尝试使用 BI 软件进行多租户报告时，修改后端数据结构会影响所有租户数据集，因此限制了他们为每个租户提供定制数据治理或数据模型的能力。

这就是 Qrvey 的突出之处。 Qrvey 提供多租户数据库，或者实际上是多租户数据仓库，允许 SaaS 公司为每个租户提供自定义数据模型。 *

做好多租户准备是许多公司选择 Qrvey 进行嵌入式分析的主要原因。 *

通过嵌入式分析实现价值最大化

嵌入分析可带来显着的用户体验和采用优势：

重要的情境洞察

分析可在常规工作流程中直接到达最终用户以指导决策，而不需要单独的分析工具。

数据驱动的用户体验

集成分析提供自助服务可见性，因此用户始终知道自己的立场。各级指标管理促进了持续改进的文化。

然而，扩展交互式可视化需要动态、新鲜度和速度之间的平衡。

分析所有权和协作决策

分布式分析访问有助于打破信息孤岛，并使所有利益相关者的数据洞察民主化。共享真理建立联盟。

然而，管理海量数据访问、沿袭建模和维护一致性证明具有挑战性。

结合多租户和嵌入式分析

将多租户平台和嵌入式分析相结合，可以释放强大、可扩展且经济高效的解决方案，以从静态和动态数据中获取见解：

可扩展的数据基础设施

多租户数据库为管理跨多个租户的大量结构化和非结构化数据提供了基础，同时控制了成本。尽管用户群不断增加，嵌入式分析仍能保持查询性能。

严密的安全性

严格的租户隔离可以保护数据，而强大的访问控制则将用户仅限于特定允许的数据子集和分析。精细的权限可防止跨越租户障碍的泄漏。

降低总拥有成本

共享基础设施和集中式软件实例管理显着降低了提供商的成本。租户还可以通过规模经济节省成本。

定制的见解，一致的平台

每个租户都可以在其空间内自定义分析模型、构建仪表板和调整报告，同时符合共享架构。提供商标准化平台和更新。

利用多租户和嵌入式智能的真实用例

多租户数据库架构支撑着许多提供嵌入式分析的领先服务：

• Zendesk 为 145,000 个帐户提供服务，并利用多租户的规模和安全性支持交互的嵌入式报告。

• Asana 为在其多租户数据库环境中构建的 100,000 多个项目协作客户提供见解。

• Zuora 通过多租户数据仓库管理数千个平台的订阅计费分析。

  
  

多租户数据库和嵌入式分析提供的规模、安全性和洞察力可访问性的组合解决了阻碍应用程序创新和分析民主化的数据挑战。

嵌入式分析的多租户数据库有哪些要求？

用于嵌入式分析的多租户数据库必须满足几个关键要求。

• 首先，它应该具有强大的数据隔离功能，以确保每个租户的数据与其他租户的数据安全隔离。这包括实施强大的访问控制和加密机制。

  
  

• 其次，数据库应支持高效且可扩展的数据存储和检索，因为它需要同时处理来自多个租户的大量数据。 （阅读更多关于为什么 Qrvey 选择 Elastic / AWS OpenSearch作为其多租户数据仓库的信息）

  
  

• 此外，它应该提供灵活的数据建模选项，以适应租户级别的不同类型的分析用例。这包括支持各种数据结构，例如关系、文档或图形模型。

  
  

• 最后，数据库应提供全面的报告和可视化功能，使租户能够使用可定制的数据可视化工具轻松生成和共享数据见解。

  
  

总体而言，用于嵌入式分析的多租户数据库需要优先考虑安全性、可扩展性、灵活性和可用性，以有效地满足用户的需求。

构建未来的数据驱动应用程序

从加速数据源中释放价值对于获得竞争优势至关重要。通过嵌入式分析保护的多租户数据库基础设施为定制和可扩展的数据应用程序铺平了道路，为许多租户提供触手可及的见解。

通过联系我们的团队获取架构设计咨询、对当前实施进行故障排除或技术集成帮助，开始构建或利用这些技术。

由多租户和嵌入式洞察推动的数据驱动创新的未来就在 Qrvey 身上。

也发布在这里。