Analytics as a Service (AaaS) is een bedrijfsmodel dat de cloud gebruikt om op abonnementsbasis analytische mogelijkheden te leveren. Dit model biedt organisaties een kosteneffectieve, schaalbare en flexibele oplossing voor het bouwen van analytics. Het AaaS-model versnelt datagestuurde besluitvorming door middel van geavanceerde analyses, waardoor organisaties zich snel kunnen aanpassen aan veranderende markttrends en weloverwogen strategische keuzes kunnen maken.

Amazon roodverschuiving is een clouddatawarehouse-service die realtime inzichten en voorspellende analysemogelijkheden biedt voor het analyseren van gegevens van terabytes tot petabytes. Het biedt functies zoals het delen van gegevens, Amazon RedshiftML, Amazon Roodverschuivingsspectrum en Amazon Redshift Serverloos, die het bouwen van applicaties vereenvoudigen en het voor AaaS-bedrijven moeiteloos maken om rijke data-analysemogelijkheden in te bedden. Amazon Redshift levert tot 4.9 keer lagere kosten per gebruiker en tot 7.9 keer betere prijs-kwaliteitverhouding dan andere datawarehouses in de cloud.

De Mogelijk gemaakt door Amazon Redshift Het programma helpt AWS-partners die een AaaS-model gebruiken snel analytische applicaties te bouwen met behulp van Amazon Redshift en hun bedrijf met succes op te schalen. U kunt bijvoorbeeld visualisaties bovenop Amazon Redshift bouwen en deze in applicaties insluiten om uitstekende analyse-ervaringen voor eindgebruikers te bieden. In dit bericht onderzoeken we hoe AaaS-providers hun processen opschalen met Amazon Redshift om inzichten aan hun klanten te leveren.

AaaS-leveringsmodellen

Terwijl ze analyses op grote schaal aanbieden, kunnen AaaS-providers en klanten kiezen waar ze de gegevens opslaan en waar ze de gegevens verwerken.

AaaS-providers zouden ervoor kunnen kiezen om alle klantgegevens in hun eigen account op te nemen en te verwerken en inzichten aan het klantaccount te leveren. Als alternatief kunnen ze ervoor kiezen om de gegevens rechtstreeks in het account van de klant te verwerken.

De keuze voor deze leveringsmodellen hangt van veel factoren af, en elk heeft zijn eigen voordelen. Omdat AaaS-providers meerdere klanten bedienen, kunnen ze deze modellen op een hybride manier combineren, zodat aan de voorkeur van elke klant wordt voldaan. Het volgende diagram illustreert de twee leveringsmodellen.

In de volgende secties onderzoeken we de technische details van elk model.

Bouw AaaS op Amazon Redshift

Amazon Redshift heeft functies waarmee AaaS-providers de flexibiliteit hebben om drie unieke leveringsmodellen in te zetten:

• Beheerd model – Het verwerken van data binnen het Redshift datawarehouse dat de AaaS provider beheert
• Bring-your-own-Redshift (BYOR)-model – Gegevens rechtstreeks verwerken binnen het Redshift-datawarehouse van de klant
• Hybride model – Gebruik van een mix van beide modellen, afhankelijk van de behoeften van de klant

Deze leveringsmodellen geven AaaS-providers de flexibiliteit om inzichten aan hun klanten te leveren, ongeacht waar het datawarehouse zich bevindt.

Laten we eens kijken hoe elk van deze leveringsmodellen in de praktijk werkt.

Beheerd model

In dit model neemt de AaaS-provider klantgegevens op in zijn eigen account en schakelt hij zijn eigen Redshift-datawarehouse in voor verwerking. Vervolgens gebruiken ze een of meer methoden om de gegenereerde inzichten aan hun klanten te leveren. Met Amazon Redshift kunnen bedrijven veilig multi-tenant-applicaties bouwen, waarbij gegevensisolatie, integriteit en vertrouwelijkheid worden gegarandeerd. Het biedt functies zoals beveiliging op rijniveau (RLS), beveiliging op kolomniveau (CLS) voor fijnmazig toegangscontrole, op rollen gebaseerd toegangscontrole (RBAC) en het toewijzen van machtigingen op database- en schemaniveau.

Het volgende diagram illustreert het beheerde leveringsmodel en de verschillende methoden die AaaS-providers kunnen gebruiken om inzichten aan hun klanten te leveren.

De workflow omvat de volgende stappen:

1. De AaaS-provider haalt gegevens uit klantgegevensbronnen zoals operationele databases, bestanden en API's, en neemt deze op in het Redshift-datawarehouse dat in hun account wordt gehost.
2. Gegevensverwerkingstaken verrijken de gegevens in Amazon Redshift. Dit kan een applicatie zijn die de AaaS-provider heeft gebouwd om gegevens te verwerken, of ze kunnen een gegevensverwerkingsservice gebruiken Amazon EMR or AWS lijm om Spark-applicaties uit te voeren.
3. Nu beschikt de AaaS-provider over meerdere methoden om inzichten aan hun klanten te leveren:
   1. Option 1 – De verrijkte data met inzichten worden rechtstreeks gedeeld met de Redshift-instantie van de klant met behulp van de Amazon Redshift-gegevens delen functie. Eindgebruikers gebruiken gegevens met behulp van business intelligence (BI)-tools en analysetoepassingen.
   2. Option 2 – Als AaaS-providers generieke inzichten publiceren naar AWS-gegevensuitwisseling om miljoenen AWS-klanten te bereiken en geld te verdienen met de inzichten die hun klanten kunnen gebruiken AWS Data Exchange voor Amazon Redshift. Met deze functie krijgen klanten direct inzicht in hun Redshift-datawarehouse zonder dat ze extractie-, transformatie- en laadpijplijnen (ETL) hoeven te schrijven om de gegevens op te nemen. AWS Data Exchange biedt hun klanten een veilige en conforme manier om zich op de gegevens te abonneren met geconsolideerd facturerings- en abonnementsbeheer.
   3. Option 3 – De AaaS-provider geeft inzichten over een webapplicatie met behulp van de Amazon Redshift-gegevens-API. Klanten hebben rechtstreeks vanaf internet toegang tot de webapplicatie. Het geeft de AaaS-provider de flexibiliteit om inzichten buiten een AWS-account openbaar te maken.
   4. Option 4 – Klanten maken verbinding met de Redshift-instantie van de AaaS-provider via Amazon QuickSight of andere BI-tools van derden via een JDBC-verbinding.

In dit model verschuift de klant de verantwoordelijkheid voor databeheer en -beheer naar de AaaS-providers, met lichte diensten om inzichten te consumeren. Dit leidt tot verbeterde besluitvorming omdat klanten zich kunnen concentreren op kernactiviteiten en tijd kunnen besparen op vervelende gegevensbeheertaken. Omdat AaaS-providers gegevens van de klantaccounts verplaatsen, kunnen er kosten voor gegevensoverdracht aan verbonden zijn, afhankelijk van de manier waarop ze de gegevens verplaatsen. Omdat ze deze dienst echter op grote schaal aan meerdere klanten leveren, kunnen ze kostenefficiënte diensten aanbieden met schaalvoordelen.

BYOR-model

In gevallen waarin de klant een Redshift-datawarehouse host en analyses op zijn eigen dataplatform wil uitvoeren zonder gegevens te verplaatsen, gebruikt u het BYOR-model.

Het volgende diagram illustreert het BYOR-model, waarbij AaaS-providers gegevens verwerken om inzichten rechtstreeks toe te voegen aan het datawarehouse van hun klanten, zodat de gegevens het klantaccount nooit verlaten.

De oplossing omvat de volgende stappen:

1. De klant neemt alle gegevens uit verschillende databronnen op in zijn Redshift-datawarehouse.
2. De gegevens worden verwerkt:
   1. De AaaS-provider maakt gebruik van een beveiligd kanaal, AWS PrivéLink voor de Redshift-gegevens-API, om logica voor gegevensverwerking rechtstreeks in het Redshift-datawarehouse van de klant te pushen.
   2. Ze gebruiken hetzelfde kanaal om gegevens op schaal bij meerdere klanten te verwerken. Het diagram illustreert een tweede klant, maar dit kan oplopen tot honderden of duizenden klanten. AaaS-providers kunnen de logica voor gegevensverwerking per klant op maat maken door scripts voor elke klant te isoleren en deze in te zetten op basis van de identiteit van de klant, waardoor een op maat gemaakte en efficiënte service wordt geboden.
3. De eindgebruikers van de klant gebruiken gegevens uit hun eigen account met behulp van BI-tools en analysetoepassingen.
4. De klant heeft controle over hoe hij inzichten aan zijn eindgebruikers kan tonen.

Met dit leveringsmodel kunnen klanten hun eigen gegevens beheren, waardoor de afhankelijkheid van AaaS-providers wordt verminderd en de kosten voor gegevensoverdracht worden verlaagd. Door data in hun eigen omgeving te bewaren, kunnen klanten het risico op datalekken verkleinen en tegelijkertijd profiteren van inzichten voor betere besluitvorming.

Hybride model

Klanten hebben uiteenlopende behoeften die worden beïnvloed door factoren als gegevensbeveiliging, compliance en technische expertise. Om een ​​breder scala aan klanten te kunnen bedienen, kunnen AaaS-providers kiezen voor een hybride aanpak die zowel het beheerde model als het BYOR-model levert, afhankelijk van de klant, waardoor flexibiliteit wordt geboden en de mogelijkheid om meerdere klanten te bedienen.

In het volgende diagram ziet u hoe de AaaS-provider inzichten levert via het BYOR-model voor klant 1 en 4, het beheerde model voor klant 2 en 3, enzovoort.

Conclusie

In dit bericht hebben we gesproken over de stijgende vraag naar analytics as a service en hoe providers de mogelijkheden van Amazon Redshift kunnen gebruiken om inzichten aan hun klanten te leveren. We hebben twee primaire leveringsmodellen onderzocht: het beheerde model, waarbij AaaS-providers gegevens op hun eigen accounts verwerken, en het BYOR-model, waarbij AaaS-providers gegevens rechtstreeks in het account van hun klanten verwerken en verrijken. Elke methode biedt unieke voordelen, zoals kostenefficiëntie, verbeterde controle en gepersonaliseerde inzichten. De flexibiliteit van de AWS Cloud maakt een hybride model mogelijk, dat tegemoetkomt aan de uiteenlopende klantbehoeften en AaaS-providers in staat stelt te schalen. Ook hebben wij de Mogelijk gemaakt door Amazon Redshift programma, dat AaaS-bedrijven ondersteunt bij het bouwen van effectieve analysetoepassingen, waardoor een betere gebruikersbetrokkenheid en bedrijfsgroei wordt bevorderd.

Wij maken van deze gelegenheid gebruik om onze ISV-partners uit te nodigen neem contact met ons op en leer meer over het Powered by Amazon Redshift-programma.

Over de auteurs

Sandipan Bhaumik is een Senior Analytics Specialist Solutions Architect gevestigd in Londen, VK. Hij helpt klanten hun traditionele dataplatforms te moderniseren met behulp van de moderne data-architectuur in de cloud om analyses op schaal uit te voeren.

Sain Das is Senior Product Manager bij het Amazon Redshift-team en leidt Amazon Redshift GTM voor partnerprogramma's, waaronder de Powered by Amazon Redshift- en Redshift Ready-programma's.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/power-analytics-as-a-service-capabilities-using-amazon-redshift/