بهترین روش برای اتصال داده‌های On-Premise به داده‌های Cloud چیست؟

تیم‌های داده هر شب فایل‌های CSV را به‌صورت دستی از SQL Server داخلی (on-prem) صادر می‌کنند، آن‌ها را در S3 آپلود می‌کنند، سپس به Snowflake وارد می‌کنند. این فرایند ۳ ساعت طول می‌کشد، ماهی یک‌بار خراب می‌شود، و گزارش‌های صبحگاهی را تا زمانی که کسی خط لوله‌ی ازکارافتاده را تعمیر کند، مسدود می‌کند.

سه روش ثابت‌شده برای اتصال داده‌های on-premise و cloud وجود دارد: فدراسیون زنده (live federation)، تکرار دسته‌ای (batch replication)، و CDC لحظه‌ای (real-time CDC). انتخاب شما بستگی به تحمل تأخیر (latency tolerance)، حجم داده، و الزامات امنیتی دارد. فدراسیون، داده‌ها را در محل با زمان پاسخ میلی‌ثانیه‌ای کوئری می‌کند، تکرار دسته‌ای داده را طبق زمان‌بندی با تأخیر در حد ساعت کپی می‌کند، و CDC تغییرات را به‌صورت پیوسته با تازگی در حد ثانیه پخش می‌کند.

سه گزینه شما برای یکپارچه‌سازی داده‌ی هیبرید چیست؟

چه زمانی باید از Live Federation استفاده کنید؟

فدراسیون زنده، داده‌های on-premise را مستقیم از ابزارهای cloud بدون کپی کردن هیچ‌چیزی کوئری می‌کند. شما همیشه آخرین مقادیر را مشاهده می‌کنید در حالی که از هزینه‌های ذخیره‌سازی و پیچیدگی حاکمیت داده جلوگیری می‌کنید. هر کوئری به عملکرد سیستم منبع شما و اتصال شبکه بستگی دارد.

این رویکرد اغلب زمانی استفاده می‌شود که دسترسی بلادرنگ به داده‌ی یکپارچه از منابع متعدد موردنیاز باشد، بدون توجه به اندازه مجموعه‌داده یا فرکانس به‌روزرسانی. کوئری‌های BI فوری (Ad-hoc) که تازگی داده در آن‌ها مهم‌تر از تبدیل‌های سنگین است نیز از دسترسی مستقیم سود می‌برند. زمانی که مقررات اجازه خروج داده از محل (off-premises) را نمی‌دهند اما هنوز به آنالیتیکس یکپارچه نیاز دارید، فدراسیون تبدیل به انتخاب طبیعی می‌شود.

مثال: Power BI Gateway که به SQL Server داخلی برای کوئری‌های داشبورد بلادرنگ متصل می‌شود.

مزایا: بدون تکرار داده، کمترین هزینه ذخیره‌سازی، همیشه داده‌ی به‌روز
معایب: عملکرد وابسته به شبکه، سطح امنیتی پیچیده، قابلیت‌های تبدیل محدود

چه زمانی Batch Replication انتخاب درست است؟

تکرار دسته‌ای داده را در قطعات زمان‌بندی‌شده در ساعات کم‌بار جابه‌جا می‌کند. شما مجموعه‌داده‌های کامل یا افزایشی را استخراج می‌کنید، آن‌ها را به ذخیره‌سازی cloud بارگذاری می‌کنید، و جاب‌های تبدیل را اجرا می‌کنید تا جداول آماده تحلیل ایجاد شوند. کپی cloud به اندازه آخرین همگام‌سازی تازه باقی می‌ماند.

این روش مجموعه‌داده‌های بزرگ‌تر از 100GB را مدیریت می‌کند، جایی که استریم لحظه‌ای بسیار پرهزینه خواهد بود. بارهای کاری تحلیلی که تأخیر در حد ساعت را تحمل می‌کنند اما داده‌ی سازگار و آماده کوئری نیاز دارند، گزینه‌های ایده‌آل هستند. شما استفاده از منابع قابل پیش‌بینی و اکوسیستم ابزارهای بالغ را دریافت می‌کنید.

مثال: استفاده از Airbyte برای همگام‌سازی شبانه از Oracle به BigQuery با شناسایی خودکار schema و بیش از ۶۰۰ کانکتور آماده.

مزایا: مدیریت حجم‌های عظیم، مقرون‌به‌صرفه برای تحلیل، عملکرد قابل پیش‌بینی
معایب: تأخیر داده، احتمال batchهای شکست‌خورده، نیاز به هماهنگی زمان‌بندی

چگونه Real-Time CDC را پیاده‌سازی می‌کنید؟

Change Data Capture هر تغییر دیتابیس را با خواندن لاگ‌های تراکنش دنبال می‌کند و آن رویدادها را به سیستم‌های پایین‌دست پخش می‌کند. فقط دلتاها روی شبکه جریان می‌یابند، و سیستم‌های cloud را در عرض چند ثانیه پس از به‌روزرسانی‌های on-premise همگام نگه می‌دارند.

شما به CDC نیاز دارید زمانی که داشبوردهای عملیاتی به متریک‌های تازه نیاز دارند یا زمانی که microserviceها باید فوراً به تغییرات داده واکنش نشان دهند. اپلیکیشن‌های event-driven که بین زیرساخت on-premise و cloud گسترده هستند، به این همگام‌سازی پیوسته وابسته‌اند.

مثال: استریم به‌روزرسانی‌های سفارش از PostgreSQL داخلی به انبار داده‌ی cloud برای مدیریت موجودی بلادرنگ.

مزایا: تأخیر زیر ثانیه، کمترین تأثیر روی شبکه، فعال‌سازی تحلیل بلادرنگ
معایب: نیازهای زیرساختی پیچیده، ریسک‌های بالقوه از دست رفتن داده، نیاز به مانیتورینگ تخصصی

مهم‌ترین ملاحظات امنیتی چیست؟

اتصال شبکه پایه‌ی یکپارچه‌سازی امن هیبرید را تشکیل می‌دهد. اتصالات VPN خصوصی داده را از قرارگیری در معرض اینترنت محافظت می‌کنند، در حالی که سرویس‌های direct connect تأخیر را برای انتقال‌های حجیم کاهش می‌دهند. اینترنت عمومی نیاز به رمزگذاری اضافی و کنترل دسترسی دارد.

داده را هنگام انتقال با استفاده از TLS 1.2 یا بالاتر برای همه اتصالات رمزگذاری کنید. داده را در حالت سکون (at rest) با رمزگذاری سمت سرور با استفاده از KMS cloud یا کلیدهای مدیریت‌شده توسط مشتری محافظت کنید.
چرخش خودکار گواهی را پیاده‌سازی کنید تا از شکست‌های pipeline ناشی از اعتبارنامه‌های منقضی‌شده جلوگیری شود.

دسترسی حداقلی (least-privilege) را با استفاده از حساب‌های سرویس دارای مجوزهای خاص دیتابیس پیاده‌سازی کنید. IAM cloud را با سرویس‌های دایرکتوری on-premise ادغام کنید تا سیاست‌های دسترسی سازگار حفظ شود. لاگ‌گیری جامع audit را فعال کنید تا همه حرکت‌های داده و الگوهای دسترسی پیگیری شوند.

الزامات اقامت داده را در نظر بگیرید که ممکن است محدود کند که اطلاعات کجا می‌توانند ذخیره یا پردازش شوند. مقررات GDPR و HIPAA اغلب تأثیر می‌گذارند که آیا روش‌های federation، replication، یا CDC برای مورد استفاده‌ی شما مجاز هستند یا خیر.

چگونه روش درست را انتخاب می‌کنید؟

استراتژی یکپارچه‌سازی شما باید با محدودیت‌ها و الزامات خاص شما مطابقت داشته باشد. این معیارهای تصمیم‌گیری را طی کنید تا بهترین رویکرد را شناسایی کنید:

• آیا داده می‌تواند محل را ترک کند؟ محدودیت‌های انطباقی ممکن است نیاز به federation برای نگه داشتن داده در محل داشته باشند

• چه میزان تأخیر را می‌توانید تحمل کنید؟ کمتر از ۱ دقیقه نیاز به CDC دارد، کمتر از ۱ ساعت اجازه batch replication می‌دهد، زمان‌بندی انعطاف‌پذیر با federation کار می‌کند

• چه مقدار داده روزانه جابه‌جا می‌شود؟ کمتر از 10GB فدراسیون را ممکن می‌کند، بیش از 100GB تکرار دسته‌ای را ترجیح می‌دهد

• تحمل شما برای پیچیدگی چیست؟ پیچیدگی کم نشان‌دهنده تکرار دسته‌ای است، پیچیدگی بالا امکان CDC را می‌دهد

بیشتر سازمان‌ها با تکرار دسته‌ای برای بارهای کاری تحلیلی قابل پیش‌بینی شروع می‌کنند، سپس فدراسیون را برای کوئری‌های Ad-hoc یا CDC را برای نیازهای بلادرنگ اضافه می‌کنند همان‌طور که نیازها تکامل می‌یابند.

گام بعدی شما چیست؟

با ممیزی فرایندهای دستی فعلی خود شروع کنید تا زمان از دست‌رفته و نقاط شکست را شناسایی کنید. هر خروجی CSV، انتقال فایل، و job واردسازی را مستند کنید که می‌تواند از طریق یکپارچه‌سازی مناسب با استفاده از ابزارهای مدرن ETL خودکار شود.

با اثبات مفهوم (Proof of Concept) تکرار دسته‌ای به‌عنوان کم‌ریسک‌ترین رویکرد شروع کنید. این روش ارزش فوری ارائه می‌دهد در حالی که شما الگوهای یکپارچه‌سازی را یاد می‌گیرید و کنترل‌های امنیتی را اعتبارسنجی می‌کنید.

نقشه‌راه مهاجرت خود را بر اساس اولویت کسب‌وکار برنامه‌ریزی کنید. شناسایی کنید کدام مجموعه‌داده‌ها نیاز به دسترسی بلادرنگ دارند، کدام می‌توانند پردازش دسته‌ای را تحمل کنند، و کدام باید به‌دلیل الزامات انطباق در حالت فدراسیون باقی بمانند.