七大云计算数据仓库.pdf

云计算数据仓库是企业级大数据存储和处理方案的重要组成部分，随着云计算技术的发展，越来越多的企业倾向于采用云服务而非维护自身的物理数据中心。七大云计算数据仓库，作为业内领先的服务商，提供了一系列可供企业选择的云数据仓库解决方案。 Amazon Redshift是亚马逊公司推出的一款集成内存数据库引擎，其采用的并行处理数据仓库架构，在AWS（Amazon Web Services）基础设施支持下，可以提供高性能的数据分析服务。Redshift的关键价值在于其Spectrum功能，该功能允许组织直接与AWS S3云数据存储服务中的数据进行交互，从而减少了数据迁移和加载的时间和成本。而AWS Glue作为数据集成工具，可以将数据从不同的源导入到Redshift中。 Google BigQuery是谷歌提供的云计算数据仓库服务，适用于使用标准SQL查询分析云中大型数据集的用户。作为完全托管的服务，BigQuery使用无服务器技术处理设置和资源供应，用户可以轻松地通过SQL或ODBC查询数据。BigQuery ML的集成是其关键区别因素之一，它将机器学习能力融入数据仓库，使得在数据仓库中的数据上训练机器学习模型成为可能。另外，BigQuery还支持与包括数据库和电子表格在内的多种数据源进行连接。 IBMDb2 Warehouse则在IBM的Netezza技术基础上进行了优化，采用了内存中的列式数据库引擎，提供了高性能的查询处理。它不仅可以从其自身的同名数据库中迁移数据，还可以从其他数据库和云平台导入数据。与Amazon Redshift类似，它也支持Apache Spark引擎，进一步扩展了其分析能力。 SAP Data Warehouse Cloud是相对较新的云计算数据仓库服务，它集成了SAP HANA的内存计算能力，以及基于云的数据仓库服务。该服务适用于那些希望通过预构建模板寻求更加交钥匙方法的组织。 Microsoft Azure SQL Data Warehouse是微软推出的一款云数据仓库服务，适合各种规模的组织。它支持与Microsoft SQL Server的集成，提供了在云环境中轻松部署数据仓库技术的能力。Azure SQL Data Warehouse不断更新，以支持最新的数据仓库技术和服务，旨在帮助企业更好地利用数据。 企业在选择云计算数据仓库服务时，需要考虑以下几个关键因素：服务的可用性和易用性、服务是否能与现有部署集成、是否支持标准SQL查询、数据迁移的简易度以及数据分析的性能。随着云计算数据仓库服务的不断成熟和丰富，企业能有更多选择来满足他们不同的数据处理需求。