分析即服务 (AaaS) 是一种使用云以订阅方式提供分析功能的业务模型。该模型为组织提供了一种经济高效、可扩展且灵活的构建分析解决方案。 AaaS 模型通过高级分析加速数据驱动的决策制定,使组织能够快速适应不断变化的市场趋势并做出明智的战略选择。
亚马逊Redshift 是一种云数据仓库服务,提供实时见解和预测分析功能,用于分析从 TB 到 PB 的数据。它提供如下功能 数据共享, 亚马逊红移机器学习, 亚马逊红移频谱及 Amazon Redshift 无服务器,它简化了应用程序构建,使 AaaS 公司能够轻松嵌入丰富的数据分析功能。 Amazon Redshift 最多可交付 每用户成本降低 4.9 倍,性价比提高 7.9 倍 与其他云数据仓库相比。
由 Amazon Redshift 提供支持 该计划可帮助运营 AaaS 模型的 AWS 合作伙伴使用 Amazon Redshift 快速构建分析应用程序并成功扩展其业务。例如,您可以在 Amazon Redshift 之上构建可视化并将其嵌入到应用程序中,为最终用户提供出色的分析体验。在这篇文章中,我们探讨了 AaaS 提供商如何使用 Amazon Redshift 扩展其流程,以便为客户提供见解。
AAAS 交付模式
在大规模提供分析服务时,AaaS 提供商和客户可以选择在何处存储数据以及在何处处理数据。
AaaS 提供商可以选择将所有客户数据提取并处理到自己的帐户中,并向客户帐户提供见解。或者,他们可以选择直接在客户帐户内就地处理数据。
这些交付模型的选择取决于许多因素,并且每种模型都有自己的优点。由于 AaaS 提供商为多个客户提供服务,因此他们可以以混合方式混合这些模型,以满足每个客户的偏好。下图说明了两种交付模型。
我们将在接下来的部分中探讨每个模型的技术细节。
在 Amazon Redshift 上构建 AaaS
Amazon Redshift 的功能使 AaaS 提供商能够灵活地部署三种独特的交付模型:
- 托管模式 – 在 AaaS 提供商管理的 Redshift 数据仓库中处理数据
- 自带 Redshift (BYOR) 模型 – 直接在客户的 Redshift 数据仓库内处理数据
- 混合模型 – 根据客户需求混合使用两种模型
这些交付模型使 AaaS 提供商能够灵活地向客户提供见解,无论数据仓库位于何处。
让我们看看这些交付模型在实践中是如何运作的。
托管模式
在此模型中,AaaS 提供商在自己的帐户中提取客户数据,并使用自己的 Redshift 数据仓库进行处理。然后,他们使用一种或多种方法向客户提供生成的见解。 Amazon Redshift 使公司能够安全地构建多租户应用程序,确保数据隔离、完整性和机密性。它提供行级安全性 (RLS)、用于细粒度访问控制的列级安全性 (CLS)、基于角色的访问控制 (RBAC) 以及在数据库和架构级别分配权限等功能。
下图说明了托管交付模型以及 AaaS 提供商可用于向客户提供见解的各种方法。
工作流程包括以下步骤:
- AaaS 提供商从客户数据源(例如操作数据库、文件和 API)提取数据,并将它们提取到其帐户中托管的 Redshift 数据仓库中。
- 数据处理作业丰富了 Amazon Redshift 中的数据。这可能是 AaaS 提供商构建的用于处理数据的应用程序,或者他们可以使用类似的数据处理服务 亚马逊电子病历 or AWS胶水 运行 Spark 应用程序。
- 现在,AaaS 提供商可以通过多种方法向客户提供见解:
- 有经验优先 – 使用以下方法直接与客户的 Redshift 实例共享具有洞察力的丰富数据 Amazon Redshift 数据共享 特征。最终用户使用商业智能 (BI) 工具和分析应用程序使用数据。
- 有经验优先 – 如果 AaaS 提供商发布通用见解 AWS数据交换 为了接触数百万 AWS 客户并将这些见解货币化,他们的客户可以使用 适用于 Amazon Redshift 的 AWS 数据交换。借助此功能,客户可以在 Redshift 数据仓库中获得即时洞察,而无需编写提取、转换和加载 (ETL) 管道来提取数据。 AWS Data Exchange 通过整合的计费和订阅管理为客户提供安全且合规的数据订阅方式。
- 有经验优先 – AaaS 提供商使用以下方式公开对 Web 应用程序的见解 Amazon Redshift 数据 API。客户直接从互联网访问网络应用程序。这使 AaaS 提供商能够灵活地在 AWS 账户之外公开见解。
- 有经验优先 – 客户使用以下方式连接到 AaaS 提供商的 Redshift 实例 亚马逊QuickSight 或通过 JDBC 连接的其他第三方 BI 工具。
在此模型中,客户将数据管理和治理的责任转移给 AaaS 提供商,并通过轻服务来消费洞察。当客户专注于核心活动并节省繁琐的数据管理任务的时间时,这可以改善决策。由于 AaaS 提供商从客户帐户移动数据,因此可能会产生相关的数据传输成本,具体取决于他们移动数据的方式。然而,由于他们向多个客户大规模提供此服务,因此他们可以利用规模经济提供具有成本效益的服务。
拜尔型号
如果客户托管 Redshift 数据仓库并希望在自己的数据平台中运行分析而不移出数据,则可以使用 BYOR 模型。
下图说明了 BYOR 模型,其中 AaaS 提供商处理数据以直接在客户的数据仓库中添加见解,因此数据永远不会离开客户帐户。
该解决方案包括以下步骤:
- 客户将来自各种数据源的所有数据提取到他们的 Redshift 数据仓库中。
- 数据经过处理:
- 客户的最终用户使用 BI 工具和分析应用程序使用自己帐户中的数据。
- 客户可以控制如何向最终用户展示见解。
这种交付模式允许客户管理自己的数据,减少对 AaaS 提供商的依赖并降低数据传输成本。通过将数据保存在自己的环境中,客户可以降低数据泄露的风险,同时从洞察中受益,从而做出更好的决策。
混合模型
受数据安全、合规性和技术专业知识等因素的影响,客户的需求多种多样。为了覆盖更广泛的客户,AaaS 提供商可以选择一种混合方法,根据客户提供托管模型和 BYOR 模型,从而提供灵活性和服务多个客户的能力。
下图说明了 AaaS 提供商通过客户 1 和 4 的 BYOR 模型、客户 2 和 3 的托管模型等提供见解。
结论
在这篇文章中,我们讨论了分析即服务不断增长的需求,以及提供商如何利用 Amazon Redshift 的功能向客户提供见解。我们研究了两种主要的交付模型:托管模型(AaaS 提供商在其自己的帐户中处理数据)和 BYOR 模型(其中 AaaS 提供商直接在其客户帐户中处理和丰富数据)。每种方法都具有独特的优势,例如成本效益、增强的控制和个性化的见解。 AWS 云的灵活性有利于混合模型,满足不同的客户需求并允许 AaaS 提供商进行扩展。我们还介绍了 由 Amazon Redshift 提供支持 计划,支持 AaaS 企业构建有效的分析应用程序,促进提高用户参与度和业务增长。
我们借此机会邀请我们的 ISV 合作伙伴 联系我们并了解更多信息 关于由 Amazon Redshift 提供支持的计划。
作者简介
桑迪潘鲍米克 是驻英国伦敦的高级分析专家解决方案架构师。他帮助客户使用云中的现代数据架构实现传统数据平台的现代化,以进行大规模分析。
赛恩达斯 是 Amazon Redshift 团队的高级产品经理,领导 Amazon Redshift GTM 的合作伙伴计划,包括 Powered by Amazon Redshift 和 Redshift Ready 计划。
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