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ADV Slides: Databases vs Hadoop vs Cloud Storage

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Relational databases are old technology, right? Thirty years is a long time for a technology foundation to be as active as relational databases, but, like NFL coaches, we must “tolerate them until we can replace them.” Are their replacements here? In this webinar, we say no.

Databases have not sat around while Hadoop emerged. The Hadoop era generated a ton of interest and confusion, but is it still relevant as organizations are deploying cloud storage options like a kid in a candy store? We’ll discuss Hadoop’s continued potential relevance and the cloud storage option that seems vital. Use what when? This is a critical decision that can dictate two to five times additional work effort if it’s a bad fit.

Drop the herd mentality. In reality, there is no “one size fits all” right now. We need to make our platform decisions against this backdrop.

This webinar will distinguish these analytic deployment options and help you platform 2019 for success.

Published in: Data & Analytics
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ADV Slides: Databases vs Hadoop vs Cloud Storage

  1. 1. Databases vs Hadoop vs  Cloud Storage  Presented by: William McKnight President, McKnight Consulting Group williammcknight www.mcknightcg.com (214) 514‐1444
  2. 2. William McKnight President, McKnight Consulting Group  • Frequent keynote speaker and trainer internationally  • Consulted to many Global 1000 companies • Hundreds of articles, blogs, white papers, field tests, etc. in publication • Focused on delivering business value and solving business  problems utilizing proven, streamlined approaches to  information management • Former Database Engineer, Fortune 50 Information  Technology executive and Ernst&Young Entrepreneur of  Year Finalist • Owner/consultant: Data strategy and implementation  consulting firm • 25+ years of information management and data  experience 2
  3. 3. McKnight Consulting Group Offerings Strategy Training Strategy  Trusted Advisor  Action Plans  Roadmaps  Tool Selections  Program Management Training  Classes  Workshops Implementation  Data/Data Warehousing/Business  Intelligence/Analytics  Master Data Management  Governance/Quality  Big Data Implementation 3
  4. 4. 2000’s • 2010’s Give Me All Data Fast &  Effectively! Give Me Good Data But Do It  Efficiently! 1990’s Just Give Me  Some Data  and Fast! All Data! 4
  5. 5. This guy has nothing on us 5
  6. 6. AI Data • Call center recordings and chat logs • Streaming sensor data, historical maintenance records and  search logs • Customer account data and purchase history  • Email response metrics  • Product catalogs and data sheets  • Public references  • YouTube video content audio tracks  • User website behaviors  • Sentiment analysis, user‐generated content, social graph data,  and other external data sources  6
  7. 7. Priorities
  8. 8. Best Category and Top Tool Picked  Best Category Picked Top 2 Category Picked Same Ol’ Platform 80% 70% 60% 50% Increasing Probability that Platform  Selection Leads to Success
  9. 9. What is it for? • Operational Database  • Operational Real‐Time • Operational Big Data • Operational Data Hub • Master Data Management • A Data Warehouse • A Dependent Data Mart  – Dependent – Independent   • A Data Lake • Analytic Big Data Application • Archive Storage • A Staging Area 9
  10. 10. 3 Major Decisions • Decision #1: The Data Store Type – The largest factor for distinguishing between databases and file‐based scale‐out system utilization is the  data profile. The latter is best for data that fits the loose label of 'unstructured' (or semi‐structured)  data, while more traditional data ‐‐ and smaller volumes of all data ‐‐ still belong in a relational  database. • Decision #2: Data Store Placement – You must also decide where to place your data store ‐‐ on‐premises or in the cloud (and which cloud). In  the past, the only clear choice for most organizations was on‐premises data. However, the costs of scale  are gnawing away at the notion that this remains the best approach for a data platform. For more on  why databases are moving to the cloud, please read this article.  • Decision #3: The Workload Architecture – Finally, you must keep in mind the distinction between operational or analytical workloads. Short  transactional requests and more complex (often longer) analytics requests demand different  architectures. Analytics databases, though quite diverse, are the preferred platforms for the analytics  workload. (and Price) 10
  11. 11. Data Warehouses, Data Marts,  Data Lakes, Big Data
  12. 12. Data Warehousing • Data Warehouses (still) have a lower  total cost of ownership than data  marts • A data warehouse is a SHARED  platform – Build once, use many – Access at Data Warehouse  – Access by creating a mart off the DW • Still A LOT cheaper than building from scratch “… a subject‐ oriented, integrated,  non‐volatile, time‐ variant collection of  data, organized to  support  management  needs.” — Bill Inmon
  13. 13. The Data Warehouse Ecosystem Hadoop DW DM DM 13
  14. 14. Data Warehouses Have Flavors ● The Customer Experience Transformation Data Warehouse focuses on  customer attributes and touchpoints to improve the value of  customers. ● The Asset Maximization with IoT data warehouse deals with the high  volume of edge data tracking the physical assets of the organization. ● The Operational Extension Data Warehouse supports company  operations directly with real‐ time analytics. ● The Risk Management Data Warehouse supports the ever‐growing  compliance and reporting requirements and corporate risk. ● The Finance Modernization Data Warehouse handles the voluminous  financial reporting and ensures the bottom line is considered in every  aspect of the business. ● The Product Innovation Data Warehouse delivers all product‐related  information into the decisions of the product life cycle.
  15. 15. Required for Modern Analytics • In‐database analytics • In‐memory capabilities • Columnar orientation • Modern programming languages • New data types 15
  16. 16. Decisions
  17. 17. Stanford Study “The Case for RAMClouds: Scalable High-Performance Storage Entirely in DRAM” 17
  18. 18. Columnar Orientation 18
  19. 19. Cloud Analytic Databases
  20. 20. Disruption Vectors • Robustness of SQL • Built‐in optimization • On‐the‐fly elasticity • Dynamic Environment Adaption • Separation of compute from storage • Support for diverse data 20
  21. 21. Cloud Analytic Databases in the Enterprise • Can be used for test/dev or prod; disaster recovery; bursting • CAPEX accounting • The cloud now offers attractive options with better  economics, such as pay‐as‐you‐go which is easier to justify  and budget, better logistics (streamlined administration and  management), and better scale (elasticity and the ability to  expand a cluster within minutes).  • While on‐premises‐first development brings a robust  database to the table, not all functions are always part of the  cloud solution and not all of the organizations behind them  have made the transition to cloud.  • Data gravity in the cloud. 21
  22. 22. Performance • Managed cloud databases are the winner for  performance • Querying cloud storage directly is inefficient and  bringing subsets of data down for on‐premise  processing takes time and costs egress fees • Performance testing on Hadoop engines like Hive,  Spark, and Impala have shown improvements in  performance, but they still lag significantly behind  the performance and power of a solid relational  cloud database/data warehouse 22
  23. 23. Administration • Managed cloud databases win this category too.  • Many of the latest and greatest fully‐managed cloud  database platforms are streamlining and subsuming  much of the DBA work these days. Things like indexes,  constraints, partitioning, and other DBA‐level  performance tuning are fading away. • Second is cloud storage, because of its very simple  architecture. • Last place in Administration is Hadoop. You will still need  expertise to help diagnose why Spark executors fail or  Hive throws an exception or why troublesome queries  never finish. 23
  24. 24. However… Why Big Data Technologies for Big  Data • New Data Types • Schemaless • Relaxed ACID • Faster, Less Expensive Provisioning • Programmer Freedoms • Fault‐Tolerant Redundancy • Scale Out (to Webscale) • Automatic Sharding
  25. 25. Data Lake Data Scientist Workbench and Data Warehouse  Staging  OLTP Systems Data Lake Data Scientists ERP CRM Supply Chain MDM … Data Warehouse Data Mart Stream or Batch Updates DI Real-Time, Event-Driven Apps 25
  26. 26. HDFS vs Cloud Storage • Cloud Storage is more scalable and persistent • Cloud Storage is backed up and supports  compression, making the cost of big data less • HDFS has 2‐3x better query performance • Cloud Storage has object size and single PUT  limits that need workarounds 26
  27. 27. Data Lakes with Analytic Access Pricing • Pair a lake with an analytical engine that charges  only by what you use • If you have a ton of data that can sit in cold storage  and only needs to be accessed or analyzed  occasionally, store it in Amazon S3/Azure Blob  Storage/Google Cloud Storage – Use a database (on‐premise or in the cloud) that can  create external tables that point at the storage  – Analysts can query directly against it, or draw down a  subset for some deeper/intensive analysis – The GB/month storage fee plus data transfer/egress  fees will be much cheaper than leaving it in a data  warehouse 27
  28. 28. Leveraging Cloud Storage for Data Lakes • More Achievable separate compute and storage architecture • Compute resources (Map/Reduce, Hive, Spark, etc.) can be taken  down, scaled up or out, or interchanged without data movement • Storage can be centralized, but compute can be distributed • Major players have mechanism to ensure consistency to achieve  ACID‐like compliance for remote data changes • Some vendors also have remote data replication to ensure  redundancy and recovery • Most of the query execution is processing time, and not data  transport, so if cloud compute and storage are in the same cloud  vendor region, performance is hardly impacted 28
  29. 29. Graph Databases
  30. 30. How to Identify a Graph Workload • Workload is identified by “network, hierarchy,  tree, ancestry, structure” words • You are planning to use the relational  performance tricks • Your queries will be about pathing • You are limiting queries by their complexity • A quick POC with a graph database impresses • You are looking for “non‐obvious” patterns in  the data 30
  31. 31. Graph Databases Bridge  vertex Bridge  vertex 31
  32. 32. Future
  33. 33. GPU Databases 33 • A GPU Database performs at least some  operations using the GPU • Uses SQL • Uses each GPUs local memory store,  which is used as a data cache that  operates many times faster than the CPU  cache or main memory itself
  34. 34. Hybrid Databases • Combination row‐based for transactions and  column‐based for analytics • Can process both orders and machine learning  models simultaneously with fast performance  and reduced complexity 34
  35. 35. Databases vs Hadoop vs  Cloud Storage  Presented by: William McKnight President, McKnight Consulting Group williammcknight www.mcknightcg.com (214) 514‐1444

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