Tipik büyük veri altyapısı, eski donanım, bulut bağlantıları ve depolama ortamlarından oluşan bir Frankenstein canavarına benzetilebilir. Veriler, akla gelebilecek her konumda farklı silolarda bulunur. Bu durum veri erişilebilirliğini zorlaştırarak analistlerin üretkenliğini engeller. Analistler verilerinin nerede olduğu, nereye taşındığı ya da şirketlerinin buluta geçmeye karar vermesiyle ilgilenmek zorunda kalmamalıdır, onlar sadece hızlı erişim istemektedir.
Büyük veri yığınları gelişmeye devam ettikçe ve veri kaynakları değiştikçe, IT kesintilerine rağmen veri kullanıcıları sistemin çarklarının döndürmeye nasıl devam edebilirler? Bu sorunun cevabı 'tüketim katmanı' (soyutlama katmanı, semantik katman, sorgu yapısı vb. olarak da bilinir) dediğimiz kavramda yatmaktadır.
Tüketim katmanı nedir?
Basitçe ifade etmek gerekirse tüketim katmanı, veri kullanıcılarınız ile veri kaynakları arasında yer alan bir araçtır. Bu katman bir SQL sorgusunu girdi olarak alır (bir BI aracından, CLI'dan ya da ODBC/JDBC'den vb.) ve bu sorgunun yürütülmesini mümkün olduğunca hızlı bir şekilde gerçekleştirir, gerekli veri kaynaklarını sorgular ve hatta gerektiğinde kaynaklar arasında verileri birleştirir. İdeal olarak, bu katman yüksek oranda ölçeklenebilir ve MPP tasarımına sahip olmalıdır.
Bu tasarım sayesinde analistleriniz herhangi bir ETL veya veri hareketi gerekmeksizin verilere her yerden erişebilir. Daha da iyisi, verilerin Teradata'da mı, Hadoop'ta mı yoksa S3'te mi olduğunu bilmeleri bile gerekmez. Sadece sonuçları alırlar, ki gerçekten önemsedikleri tek şey de budur.
Tüketim katmanının faydaları
Bir tüketim katmanı kurum için birçok fayda sağlar. Öncelikle, kullanıcıları herhangi bir veri geçişinden izole eder ve veri hareketlerinin doğasında bulunan risklerin çoğunu ortadan kaldırır. Veri stratejileri geliştikçe ve kuruluşlar veritabanlarını güncelledikçe ya da buluta geçmeye başladıkça bu durum giderek daha önemli hale gelmektedir.
Veritabanı yöneticileri, büyük bir veri taşıma çabasına girmek yerine (ki bu, tamamlanması aylar hatta yıllar sürebilen son derece sancılı bir süreçtir), son kullanıcıların operasyonlarını aksatmadan, istedikleri zaman veri kaynaklarından/yeni veri kaynaklarından herhangi birine veri taşıyabilir (ya da bu kaynaklardan veri çıkarabilir).
Bir tüketim katmanı ayrıca ağ mimarlarını bir çözüm yığını oluşturma ve sürdürmeile ilgili karmaşıklığın çoğundan kurtarır. Yıllar sonrasını planlamak zorunda kalmak yerine, mimarlar veri kaynaklarını uygun gördükleri şekilde ekleme ve çıkarma gücüne sahip olurken, inşa etmek için çok zaman ve para gerektiren mevcut altyapıdan yararlanmaya da devam ederler.
Sonuç olarak bir tüketim katmanı, herhangi bir konumdaki herhangi bir kaynaktan gelen verilere erişebildiği için front-end kullanıcılarını back-end işlemleri hakkında bilgi sahibi tutabilir. Starburst Enterprise bu yetenek göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. SQL sorguları için ne Starburst Enterprise nede onu kullanan analist verinin formatını ve konumunu önemser - her ikisi de sadece çok sayıda sayıyı hesaplamak ve sonuçları hızlı bir şekilde almak ister.Buluta geçişlerin artmaya devam edeceği düşünüldüğünde Starburst Enterprise son kullanıcıların üretken kalabilmesini sağlamak için idealdir.
Teknoloji sağlayıcısının sınırlamalarından kurtulun
Ne yazık ki çoğumuz bu hikayeye çok aşinayız... Veritabanı sağlayıcıları, verilerinizin tamamını olmasa bile büyük bir kısmını, genellikle tescilli bir veri formatında, kendi veri depolarına depolamanızı isterler. Ayrıca, sizi birkaç üç yıllık döngü için bağlamak ve bu arada çevikliğinizi ve özgürlüğünüzü keskin bir şekilde sınırlamak da arzu ederler. Verileriniz büyüdükçe ücretleriniz de artar. Bu, büyük veri platformunuzu oluştururken karşılaştığınız en büyük risklerden biridir.
Starburst Enterprise'ı tüketim katmanınız olarak kullanmak bu ikilemi hemen çözer. Starburst Enterprise neredeyse tüm veri kaynaklarına bağlanabildiğinden, depolamanızı etkin bir şekilde metalaştırırsınız ve teknoloji sağlayıcısının sınırlamalarına dair korkunuz olmadan işletmeniz için doğru olan çözümleri seçebilirsiniz.
Mevcut yatırımlarınız ile verilere hızlıca erişin
Starburst Enterprise gibi uygun bir tüketim katmanı ile kuruluşlar, teknoloji sağlayıcısının getirdiği sorunlara endişelenmeden bugün sahip oldukları altyapıdan yararlanmaya devam edebilirler.
IT ekipleri, her platformdaki farklı güçlü yönlerden yararlanmak için en iyi değeri ve yatırım getirisini sağlayan en uygun teknoloji kombinasyonunu belirleyebilir ve dağıtabilir. Ayrıca zaman içinde buluta geçişlerini uygun şekilde hazırlayabilir ve yürütebilir.
Starburst Data ne bir veritabanı tedarikçisi ne de bir depolama şirketidir. Sonuç olarak Starburst Enterprise, verinin nerede tutulduğu ya da formatı ile ilgilenmez. Sadece analizlerinizi mümkün olduğunca hızlı ve kolay hale getirmenize destek olur.
İlginizi Çekebilecek Diğer İçeriklerimiz
Veri analisti (Data Analyst), verileri toplayan, analiz eden ve bu verilerden anlamlı içgörüler çıkararak işletmelere stratejik kararlar almalarında yardımcı olan bir profesyoneldir.
Makine Öğrenimi Mühendisi (Machine Learning Engineer), veri analizi ve yapay zeka algoritmalarıyla çalışan, makinelerin öğrenmesini ve veri odaklı kararlar almasını sağlayan sistemleri geliştiren bir profesyoneldir. Bu mühendisler, istatistik, programlama ve veri bilimi becerilerini kullanarak, iş süreçlerini otomatikleştiren ve optimize eden çözümler oluşturur.