什么是数据仓库中重要的事情？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-31
传统平台供应商非常愿意利用昂贵的
僵化的架构来抓住这个机会，而这些架构需要不断扩大规模并进行性能调整，同样仅云供应商将其业务置于公共云基础架构和基于消耗的定价基础上，这既使他们也没有动力也没有能力提供良好的性价比，击总是免费的，但是当您一次可靠地需要为数十名用户提供良好性能时，请留意您的钱包，我们认为客户应该得到更好的回报。
设计目的
历史告诉我们，可扩展的性能需要专用的基础架构来进行快速的数据处理，打个比方想想一条交通繁忙的多车道高速公路。如果您是交通工程师，则可以采用两种方法来提高汽车的通行能力，建立更多的车道。这种方法可以无限扩展，但是非常昂贵，并且占用大量空间，移开所有十字路口，程度减少转弯，并保持水平等级，这种方法通常可以使流量更快，但是它非常复杂且需要大量人力。
即使您做这些事情中的一项（或两项）
不良的驾驶员以及缓慢或不可靠的车辆仍会造成延误，只有当所有驾驶员都是专业人士，所有汽车都快速可靠时，道路维护得当，并且汽车的数量与高速公路的宽度仔细权衡时，的流量才有可能，该策略可程度地减少空间，优化吞吐量，降低成本并提高安全性，显然您不会从对这些结果很少考虑的通用方法中获得收益，交通工程问题，建立更多的车道或消除瓶颈是昂贵，复杂和/或劳动密集型的-但仍可能无法改善交通流量。
只有当所有驾驶员都是专业人士
所有汽车都快速可靠时，道路维护得当，并且汽车的数量与高速公路的宽度仔细权衡时，的流量才有可能，这就是为什么数据处理中的价格/性能突破始终来自工程系统。通用基础架构其他仅用于公共云的选件使用的基础架构，无法提供多核CPU进行大规模快速数据处理所需的所有数据-因此对更多计算的无休止需求创造了性价比为客户，回到我们的类比，只有将系统创新（简化道路）与软件功能如高级工作负载管理隔离不良驾驶员/慢速车辆并智能地控制汽车数量，相结合的工程解决方案，才能避免出现这种情况。
性价比障碍
传统厂商已经通过构建设备采用了工程化的系统方法，其中有些是某一时刻性能的金标准，问题在于他们从未对架构进行现代化改造，无法以更低的价格提供更高的性能，而是要求客户通过昂贵的维护和升级来翻新老化的平台，但这样的仅限公共云的供应商无法汲取的教训，如果没有硬件加速器的访问，提供性能的方法就是以价格启动更多虚拟机，公共云提供商已通过为自己的服务提供裸机实例和自定义加速器来承认原始性能挑战，但价格昂贵 ，由于存在这些陷阱，数据仓库评估人员必须非常关注性价比，否则随着数据量和终用户数量的增长，他们终将付出远远超出预期的费用。
拒绝错误的选择
好消息是，您不再需要在昂贵的，扩大规模的旧平台（拉直道路）和昂贵的仅公共云的选项（建立更多车道）之间做出错误的选择。相反，您可以使用Data 解决价格/性能问题，个为PaaS设计的数据仓库，旨在实现从TB到PB的内存速度，并在存储，内核/驱动程序，数据路径和数据库方面进行了优化。层。通过这种方法，消除了与传统体系结构相关的查询延迟，处理能力和并发性方面的限制。由于采用了高密度闪存和NVMe存储，解决方案还具有极高的成本效益，使价格（以及适用的运营费用）保持在替代品之下，结果是的性价比。
说到消除错误选择您无需在本地部署和基于云的部署之间进行选择
僵化的架构来抓住这个机会，而这些架构需要不断扩大规模并进行性能调整，同样仅云供应商将其业务置于公共云基础架构和基于消耗的定价基础上，这既使他们也没有动力也没有能力提供良好的性价比，击总是免费的，但是当您一次可靠地需要为数十名用户提供良好性能时，请留意您的钱包，我们认为客户应该得到更好的回报。
设计目的
历史告诉我们，可扩展的性能需要专用的基础架构来进行快速的数据处理，打个比方想想一条交通繁忙的多车道高速公路。如果您是交通工程师，则可以采用两种方法来提高汽车的通行能力，建立更多的车道。这种方法可以无限扩展，但是非常昂贵，并且占用大量空间，移开所有十字路口，程度减少转弯，并保持水平等级，这种方法通常可以使流量更快，但是它非常复杂且需要大量人力。
即使您做这些事情中的一项（或两项）
不良的驾驶员以及缓慢或不可靠的车辆仍会造成延误，只有当所有驾驶员都是专业人士，所有汽车都快速可靠时，道路维护得当，并且汽车的数量与高速公路的宽度仔细权衡时，的流量才有可能，该策略可程度地减少空间，优化吞吐量，降低成本并提高安全性，显然您不会从对这些结果很少考虑的通用方法中获得收益，交通工程问题，建立更多的车道或消除瓶颈是昂贵，复杂和/或劳动密集型的-但仍可能无法改善交通流量。
只有当所有驾驶员都是专业人士
所有汽车都快速可靠时，道路维护得当，并且汽车的数量与高速公路的宽度仔细权衡时，的流量才有可能，这就是为什么数据处理中的价格/性能突破始终来自工程系统。通用基础架构其他仅用于公共云的选件使用的基础架构，无法提供多核CPU进行大规模快速数据处理所需的所有数据-因此对更多计算的无休止需求创造了性价比为客户，回到我们的类比，只有将系统创新（简化道路）与软件功能如高级工作负载管理隔离不良驾驶员/慢速车辆并智能地控制汽车数量，相结合的工程解决方案，才能避免出现这种情况。
性价比障碍
传统厂商已经通过构建设备采用了工程化的系统方法，其中有些是某一时刻性能的金标准，问题在于他们从未对架构进行现代化改造，无法以更低的价格提供更高的性能，而是要求客户通过昂贵的维护和升级来翻新老化的平台，但这样的仅限公共云的供应商无法汲取的教训，如果没有硬件加速器的访问，提供性能的方法就是以价格启动更多虚拟机，公共云提供商已通过为自己的服务提供裸机实例和自定义加速器来承认原始性能挑战，但价格昂贵 ，由于存在这些陷阱，数据仓库评估人员必须非常关注性价比，否则随着数据量和终用户数量的增长，他们终将付出远远超出预期的费用。
拒绝错误的选择
好消息是，您不再需要在昂贵的，扩大规模的旧平台（拉直道路）和昂贵的仅公共云的选项（建立更多车道）之间做出错误的选择。相反，您可以使用Data 解决价格/性能问题，个为PaaS设计的数据仓库，旨在实现从TB到PB的内存速度，并在存储，内核/驱动程序，数据路径和数据库方面进行了优化。层。通过这种方法，消除了与传统体系结构相关的查询延迟，处理能力和并发性方面的限制。由于采用了高密度闪存和NVMe存储，解决方案还具有极高的成本效益，使价格（以及适用的运营费用）保持在替代品之下，结果是的性价比。
说到消除错误选择您无需在本地部署和基于云的部署之间进行选择
我们独特的统一混合体系结构使用户可以通过防火墙或内部多个公共云通过通用BI /分析/数据科学工具从任何地方访问您的数据仓库，同时在任何地方都具有相同的数据和性能。
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