Az adatalapú döntéshozatal egyre inkább elengedhetetlenné válik a kormányzati és nagyvállalati szervezetek számára. A folyamatosan növekvő adatállományok hatékony kezelése azonban komoly kihívást jelenthet a hagyományos adatfeldolgozási rendszerek számára. A Dynatrace által kifejlesztett Grail technológia átalakítja az adatok kezelését, lehetővé téve a gyorsabb, és költséghatékonyabb döntéshozatalt. Ebben a cikkben öt olyan kulcsfontosságú előnyt mutatunk be, amelyet a Grail technológia biztosít a vállalatoknak, legyen szó költségcsökkentésről, gyorsabb döntéshozatalról vagy jobb adatbiztonságról.
A GRAIL technológia áttekintése röviden:
A Dynatrace Grail technológiája a modern adatkezelés új generációja, amely egyesíti a hagyományos adattárházak strukturáltságát és a data lake rendszerek rugalmasságát egy data lakehouse megközelítésben. Ez a technológia lehetővé teszi az adatok indexelés nélküli tárolását, így azok azonnal hozzáférhetőek és elemezhetőek. Skálázható, költséghatékony megoldást és valós idejű adatfeldolgozást biztosít, gyorsítja a döntéshozatalt, és egyszerűsíti a nagy mennyiségű, különböző típusú adatok kezelését.
Hogyan lehetséges az indexelés nélküli tárolás?
Az indexelés nélküli tárolás a hagyományos adatfeldolgozási megközelítésekkel szemben egy innovatív módszer, amelyet a Dynatrace legújabb Grail technológiája alkalmaz. Ahelyett, hogy előre definiált struktúrák szerint szervezné és indexelné az adatokat a tárolás során (amit „schema-on-write” megközelítésnek hívunk), a Grail a schema-on-read módszert alkalmazza.
Ez a megközelítés leveti az előre definiált sémák korlátait, hiszen ha az adatokat kötött struktúrákban tárolnánk, akkor csak az előre meghatározott szempontok alapján lehetne azokat hatékonyan felhasználni. A Grail ezzel szemben lehetővé teszi, hogy az adatok a felhasználás pillanatában kapjanak struktúrát, így azokat számos új és váratlan felhasználási módhoz is rugalmasan hozzá lehet igazítani.
Nézzük, hogyan működik:
Schema-on-read megközelítés:
A hagyományos adatkezelési rendszerek előre meghatározott sémák és indexek alapján szervezik az adatokat a tárolás során. Ez gyorsítja a későbbi lekérdezéseket, de lassítja a tárolási folyamatot, és korlátozza az adatok rugalmas kezelését. Ezzel szemben a Dynatrace Grail nem követeli meg az adatok struktúrába rendezését és indexelését az adatbevitelkor. Az adatok eredeti formájukban kerülnek tárolásra, majd amikor lekérdezik őket, akkor kerül sor a sémák alkalmazására, vagyis a lekérdezés idején történik az adatok feldolgozása és strukturálása.
Indexek helyett párhuzamos feldolgozás (MPP):
Az indexek célja a gyorsabb adathozzáférés biztosítása, de költséges és időigényes, különösen nagy mennyiségű adat esetén. A Grail az indexelés helyett masszívan párhuzamos feldolgozási (MPP) technológiát alkalmaz, amely lehetővé teszi a nagy mennyiségű adatok egyidejű feldolgozását több gép vagy processzor segítségével. Ez az architektúra biztosítja, hogy a rendszer képes legyen bármilyen adatot gyorsan lekérdezni anélkül, hogy előre indexelni kellene azokat. Az adatok hozzáférhetősége és elemzése így sokkal rugalmasabb, hiszen a struktúra dinamikusan, a lekérdezés során alakul ki.
A GRAIL technológia legfontosabb előnyei
1. Az indexelés nélküli adattárolás költséghatékonyabb működést tesz lehetővé
A hagyományos adatkezelési rendszerekben az adatok tárolása és feldolgozása általában indexelést igényel, ami lassíthatja a hozzáférést, és megnöveli az adatfeldolgozási költségeket.
A Dynatrace legújabb fejlesztése ezt a korlátozást megszünteti azzal, hogy indexelés nélkül tárolja az adatokat, így az adatok azonnal hozzáférhetőek és elemezhetőek. Ez a megközelítés jelentős időmegtakarítást eredményez, mivel a rendszereknek nem kell előzetesen indexelniük az adatokat a gyors eléréshez. Az azonnali hozzáférés lehetővé teszi, hogy a vállalatok valós időben végezhessenek elemzéseket, ami különösen fontos, amikor gyors reagálásra van szükség.
Emellett az indexelés elhagyása optimalizálja az adatfeldolgozási költségeket, hiszen csak a szükséges pillanatokban használ nagy számítási kapacitást. Ezt a felhős környezetek rugalmassága teszi lehetővé, ahol a lekérdezések rövid idejére hatalmas számítási erőforrás áll rendelkezésre az MPP (Massively Parallel Processing) megközelítéshez, de mindez egyáltalán nem terheli meg a vállalat saját rendszereit. Ez különösen nagy előny azoknak a vállalatoknak, amelyek napi szinten hatalmas mennyiségű adatot kezelnek, és a gyors adatfeldolgozás kulcsfontosságú a működésük során.
2. Valós idejű adatelemzés a gyorsabb és megalapozottabb döntéshozatal érdekében
A vállalatok számára az egyik legnagyobb kihívás, hogy az adatokból gyorsan és hatékonyan nyerjenek ki üzleti értéket. A hagyományos rendszerekben az adatok gyűjtése, előkészítése és elemzése gyakran több napot is igénybe vehet, ami miatt a döntéshozatal lelassul. Ez különösen problémás olyan iparágakban, ahol a gyors reagálás elengedhetetlen – például a pénzügyi szolgáltatásoknál, ahol a piaci változásokra való azonnali válasz létfontosságú lehet, vagy a közműszolgáltatóknál, ahol egy hirtelen zavar azonnali beavatkozást igényel.
Mizsei János, a Telvice Zrt. szakértője szerint, a Dynatrace Grail legnagyobb előnye, hogy lehetővé teszi a valós idejű adatelemzést, ezáltal az adatok azonnal hozzáférhetőek és elemezhetőek.
Ezáltal a vállalatok hatékonyabban hozhatnak döntéseket, hiszen olyan kérdésekre is azonnal választ kaphatnak, amelyekre korábban nem lett volna lehetőség. Nem kell napokat várniuk az adatok előfeldolgozására vagy elemzésére. A valós idejű hozzáférés lehetővé teszi, hogy a vezetők az aktuális információk alapján hozzanak megalapozott döntéseket, minimalizálva a késéseket és a pontatlanságokat.
Például egy logisztikai vállalat valós időben figyelemmel kísérheti a szállítási lánc állapotát, és azonnal reagálhat az esetleges késésekre vagy útvonalproblémákra. Korábban az ilyen ad-hoc kérdésekben, ahol gyors döntésekre van szükség, gyakran nem álltak rendelkezésre azonnali adatok, így a problémákat megérzésekre hagyatkozva kellett megoldani. Most viszont az adatok azonnali rendelkezésre állása lehetővé teszi a pontosabb, megalapozott döntéshozatalt, ezáltal növelve a hatékonyságot és javítva az ügyfél elégedettséget, hiszen a szervezet gyorsan és pontosan reagálhat az esetleges problémákra.
3. Nagyobb adatbiztonság a valós idejű fenyegetés-észlelésnek köszönhetően
Az adatok biztonságos kezelése és védelme kritikus fontosságú a vállalatok számára, különösen a kormányzati és nagyvállalati környezetben, ahol érzékeny információkat, például ügyféladatokat, pénzügyi tranzakciókat és személyes adatokat kezelnek. A hagyományos rendszerek esetében a biztonsági fenyegetések felismerése és elemzése gyakran hosszadalmas folyamat, ami lehetőséget ad a támadóknak az adatok feltörésére vagy eltulajdonítására.
A Grail technológia biztosítja a nagyobb adatbiztonságot azáltal, hogy valós idejű fenyegetés-észlelést kínál. A rendszer képes automatikusan figyelni és elemezni az összes beérkező adatot, így azonnal jelzi a biztonsági kockázatokat vagy szokatlan tevékenységeket. Ezzel a vállalatok jelentős időt nyernek a reagálásra, hiszen az IT biztonsági csapat azonnal értesülhet a potenciális fenyegetésekről, és gyorsan képes cselekedni. Ez a folyamatos, valós idejű megfigyelés lehetővé teszi a támadások megelőzését, még mielőtt azok komoly károkat okoznának.
Egy nagyvállalat számára, amely adatokat tárol egy kritikus infrastruktúráról vagy érzékeny ügyféladatokat kezel, a valós idejű fenyegetés-észlelés kulcsfontosságú az üzletfolytonosság biztosításában. Az azonnali válaszadás jelentősen csökkenti az adatszivárgás, a rendszerleállások és az üzleti veszteségek kockázatát, így a vállalat nagyobb biztonságot élvezhet.
4. Egységes adatkezelés minden típusú adathoz: Rugalmasság strukturált és strukturálatlan adatok kezelésében
A vállalatok és kormányzati szervezetek számára nemcsak strukturált adatokkal – például pénzügyi adatokkal vagy ügyfél adatbázisokkal – kell dolgozniuk, hanem gyakran nagy mennyiségű strukturálatlan adatot is kezelnek. Ilyenek lehetnek például a karbantartási jelentések, ügyfélszolgálati visszajelzések, e-mailek vagy akár érzékelők által gyűjtött adatok. A különböző adatformátumok kezelése és elemzése azonban gyakran külön rendszereket igényel, ami bonyolulttá és időigényessé teszi a teljes adatkezelési folyamatot.
A Dynatrace által kifejlesztett Grail technológia megoldást kínál erre a kihívásra azáltal, hogy minden típusú adatot – legyen az strukturált vagy strukturálatlan – egy egységes platformon kezel. Ez a rugalmasság lehetővé teszi, hogy a vállalatok minden adatforrást egy helyen tároljanak és elemezzenek, függetlenül azok formátumától. A különböző forrásokból származó adatok egyesítésével a vállalatok átfogóbb képet kaphatnak a működésükről, és gyorsabban, pontosabban hozhatnak döntéseket.
Jó példa erre, egy közművállalat, amely egyszerre kezel ügyfél fogyasztási adatokat, hálózati karbantartási naplókat és érzékelők adatait, a Grail segítségével ezeket az adatokat egy platformon egyesítheti. Így könnyen átláthatja a különböző adatforrások összefüggéseit, és optimalizálhatja működését, növelve a hatékonyságot és csökkentve az esetleges hibákból eredő költségeket.
Ez az egységes adatkezelés nemcsak rugalmasságot biztosít, hanem jelentős időmegtakarítást is eredményez, mivel nincs szükség az adatok külön rendszerekbe való integrálására és összehangolására.
5. Skálázhatóság és költséghatékonyság a növekvő adatmennyiségek kezelésében
A vállalatok és szervezetek számára egyre nagyobb kihívást jelent az adatmennyiség robbanásszerű növekedése. Ahogy az üzleti folyamatok, szolgáltatások és ügyfél interakciók egyre több adatot generálnak, a hagyományos adatkezelési rendszerek nem képesek a megfelelő skálázhatóságra, ami költséges infrastruktúra-bővítéseket és hosszabb adatfeldolgozási időt eredményezhet. Ez különösen igaz olyan iparágakban, mint a pénzügy, energetika vagy közszolgáltatás, ahol az adatmennyiség hirtelen növekedhet például szezonális forgalomnövekedés, új szabályozások vagy piaci változások hatására.
A Grail technológia egyik legnagyobb előnye a skálázhatóság, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy zökkenőmentesen kezeljék a növekvő adatmennyiségeket, anélkül hogy ez drága infrastruktúra-bővítést igényelne. A Dynatrace Grail cloud-native megközelítése rugalmasan alkalmazkodik az adatmennyiség növekedéséhez, így a vállalatok a növekvő terhelést könnyedén képesek kezelni. Ez biztosítja, hogy a rendszerek hatékonyan működjenek még nagyobb adatmennyiségek esetén is, miközben a költségek kontroll alatt maradnak.
Például egy pénzügyi szolgáltató, amely szezonálisan nagy mennyiségű tranzakciós adatot generál – például év végi zárások vagy adózási időszakok során –, a Grail segítségével könnyedén megbirkózhat a megnövekedett adatmennyiséggel. Ahelyett, hogy drága szerverbővítésekre lenne szükség, a Grail képes dinamikusan skálázni az adatfeldolgozási kapacitást, így megtakarításokat eredményez a működési költségek terén, miközben biztosítja a gyors és zökkenőmentes adatfeldolgozást.
Készüljön fel a Dynatrace Grail által kínált lehetőségeire!
A Grail technológia nemcsak egy új adatkezelési megoldás, hanem egy jövőbe mutató eszköz, amely átalakítja a szervezetek adatfeldolgozási folyamatait. Segítségével a vállalatok rugalmasan és költséghatékonyan kezelhetik a növekvő adatmennyiségeket és valós időben elemezhetik az összes adatot.
Ha a hatékony adatkezelés és a valós idejű elemzés előnyeit szeretné élvezni, akkor a Dynatrace Grail bevezetése a következő lépés a digitális átalakulás felé. Vegye fel velünk a kapcsolatot, és fedezze fel, hogyan illesztheti be a Grail megoldásokat a saját üzleti folyamataiba!
