大多数全球企业都依赖于大数据，它能发现隐藏的模式。出于这个原因，企业正在转向新的数据技术以保持市场竞争力。使用传统基础设施运营的企业发现使用这些新技术具有挑战性。
这是使企业迁移到基于云的技术的主要原因。如今，云计算正在为企业创造巨大的收入。这意味着，云数据架构对数字经济意义重大。这是因为它提供了敏捷性和快速访问数据和数据统一。
本文介绍了基于云的数据架构，以及企业如何利用它们来实现收益最大化。
云数据架构的概念
大多数应用程序使用传统的数据库架构来整合类似的结构化数据类型。然而，所涉及的数据的复杂性可能不利于本地参数。此外，本地存储架构的构建和维护通常都很昂贵。在这个大数据时代，要保持现代数据集的速度和灵活性是不现实的。
因此，基于云的数据仓库架构有利于遏制上述挑战。它可以有效地利用数据仓库的资源。云数据架构包含处理数据的规则、模型和政策。它决定了数据如何在企业的云平台上收集和存储。
云数据架构的好处
以下是云数据架构相对于传统架构的好处。
- **更快的数据访问率。**与企业内部架构相比，云计算提高了处理速度。复杂的工作负载需要时间来处理和完成。有了更高的处理速度，数据可以很容易被访问。这也提高了任务的处理速度。
- **低计算成本。**一个组织如果维护内部的基础设施，就会产生额外的成本。这包括对服务器硬件和软件的投资。维护同样的东西需要熟练的人员来处理，这是很昂贵的。云架构极大地减少了这些成本，因为大部分活动都是由云供应商处理的。
- **支持未来的技术改进。**在企业内部架构上测试新的技术进步在经济上是不可行的，而且往往是不切实际的。然而，利用云技术可以快速推出新技术并进行部署。也有可能在不升级服务器基础设施的情况下更新现有技术。
- **获得实时分析和数据处理。**如今，实时数据分析对任何组织都是至关重要的。这些数据提供了有关客户的交易、业务流程、技术采用和利用的信息。云技术整合了机器学习和人工智能工具，进行大数据分析。他们分析非结构化数据，给出有价值的见解。这在企业内部架构中是不可能的，因为它往往是昂贵的，并影响系统的性能。
云计算的核心组成部分
大多数云计算架构由两个主要部分组成，解释如下。
- **前端架构。**这包含了终端用户可以访问的每一个组件。这包括从用户界面组件到客户端基础设施。基础设施包含硬件和软件组件，如服务器、数据存储和虚拟化软件。前端有一个GUI，用户在这里与系统互动以执行任务。
- **后台架构。**这处理数据存储、服务器、操作系统、安全和其他后端程序。它还处理安全协议，帮助保持云服务的安全。后台负责监控在前端执行的应用程序的后台服务。
将数据迁移到云中
对于一个组织来说，要迁移到云计算解决方案，它必须连接到网络上。一个组织可以通过不同的方式将其数据迁移到云端，如下所述。
- **将新的数据和应用程序迁移到云中。**当一个组织需要一个快速的选择时，这很适合。它也被称为 "云优先 "战略。
- **迁移现有数据和应用程序。**这需要编程的努力，成本很高。该方法也被称为提升和转移策略。
- **实施混合数据基础设施。**这是企业使用的最流行的选择。它涉及到将企业内部的数据基础设施扩展到一个混合基础设施。它提供了更好的安全性，并允许用户享受两种数据基础设施。
建立一个稳定的云数据架构时考虑的因素
可靠的数据架构需要时间来构建。所有必要的组件必须被很好地整合，以形成一个无缝的系统。数据架构师在设计云数据架构时必须考虑一些做法。
此外，在开发安全和高效的数据架构方面，没有一个全能的解决方案。所需的时间会根据组织的业务需求而有所不同。以下是开发云数据架构时需要考虑的一些因素。
云模式
企业应该了解市场上不同供应商提供的各种云服务。
云架构属于四个不同的类别。
- **私有云。**在这个类别中，云服务是由一个组织使用的。这包括员工、客户或利益相关者。
- **公共云。**在这里，云服务是向公众开放的。供应商拥有云基础设施。
- **混合云。**在这种模式下，公共和私人云服务被结合起来，以满足组织的特定需求。
- **多重云。**上述三种云服务经过修补和组合，以最低成本提供最佳的计算能力。
企业应选择适合其独特需求和偏好的云模式。
云存储选项
当涉及到不同的数据库时，云数据存储很重要。大多数云供应商提供了各种各样的存储选项。例如，AWS提供弹性文件系统、简单存储（S3）、弹性块存储、Glacier存档备份和存储网关。
结合数据存储的替代方案，每个供应商为组织的数据库提供更好的价格和优势。
安全问题
一个云平台应该提供一个安全的数据访问方式。组织应确保有可靠的方式来访问数据。应安装反病毒程序、加密控制和高级安全功能，以保证数据安全。
必须确保云架构和服务器的高级安全措施。这保证了不同设备之间的数据传输是安全的。云数据架构应确保在云服务器中安装防火墙。这有助于保护系统免受恶意和未经授权的访问。
性能和可扩展性
云数据架构设计应该是可扩展的。这意味着它可以在工作负荷增加或减少时进行调整。这确保了所有的云基础设施在高工作负荷的情况下可以轻松地扩展。谈到云计算，垂直和水平扩展是必不可少的。
系统性能可以通过增加更多的内存，使用更快的存储，如SSD磁盘，和强大的CPU来提高。这将使云基础设施能够处理更多的负载，提高性能。
健全的用户界面和数据处理
云基础设施应该易于使用，对用户更加友好。应该采用更强大的用户体验设计，并有一个易于使用的用户界面。云基础设施的后端应该适当地处理数据处理和存储，提升整个系统的性能。将一个精心设计的前端与一个更高性能的后端搭配起来，可以保证一个高质量的云计算解决方案组织。
明确的业务用例
组织不应该在没有明确的业务用例的情况下匆忙推出云计算解决方案。他们应该在签署云计算解决方案协议之前考虑自己的需求。
不同的云数据架构解决了一个特定的业务问题。云计算解决方案应该与组织的业务需求一致，以实现真正的商业价值。
实验和测试
数据架构模式的清单通常是巨大的，包含了大量的数据。它们涉及分片、事件源、异步请求和回复活动。这些活动定义了数据如何被结构化、索引化和可被搜索。企业应该对他们的数据模式进行实验，并测试哪种模式更有效。
处理非结构化数据
一些云服务在结构化和非结构化数据之间是分开的。这导致组织有单独的数据存储。这些是企业内部和云数据存储。然而，这两种数据存储提供了不同的优势，特别是在处理非结构化数据时。
将数据迁移到云服务的组织应确保它提供必要的工具。这些工具应该能够发掘出隐藏的关系。这有助于最大限度地减少与定义数据立方体和其他结构相关的恐惧。
收尾工作
使用企业内部基础设施的组织面临一些挑战。其中一些挑战是系统的复杂性和传统系统的有限能力。出于这个原因，大多数组织正在转向云数据架构。
云数据架构对于处理海量数据的组织来说是必不可少的。然而，在一个组织计划迁移到云解决方案之前，它应该有一个明确的业务目标。然后，该组织可以着手进行迁移计划。
