كيف يمكن للمعلنين الرقميين التنقل في الحلول السحابية المحدثة من Google

أعلنت Google مؤخرًا عن BigQuery Omni ، وهو حل يجلب تحليلات السحابة المتعددة إلى البيانات. يسمح هذا الحل للمعلنين الرقميين بتحليل البيانات عبر Google Cloud و Amazon Web Services (AWS) و Azure. هذا الحل فعال من حيث التكلفة حيث لا يضطر المستخدمون إلى مغادرة واجهة مستخدم BigQuery.

BigQuery Omni هو أول استخدام لـ Anthos بواسطة Google ، والذي تم طرحه العام الماضي. يتيح Anthos إمكانية حزم خدماتك وتشغيلها بسلاسة على أي شبكة سحابية. هذا يعني أن Google تستخدم Anthos لتشغيل BigQuery فوق أجهزة AWS. الآن بعد أن استفاد BigQuery Omni من Anthos ، اقتربنا خطوة واحدة من السحابة

بينما تستمر الصناعة في تطوير الحلول التي تستفيد من التسليع السحابي ، لا تزال هناك العديد من الأسئلة المتبقية حول الحوكمة والتعقيد للمستخدمين ومن سيمتلك اتفاقيات مستوى الخدمة (SLA).

ستمكن هذه التغييرات الأخيرة المعلنين الرقميين من استخدام أداة واحدة لفحص البيانات بدلاً من نقل البيانات يدويًا من مكان إلى آخر. سيعتمد ما إذا كان هذا الحل مثيرًا للاهتمام بالنسبة للمعلن العادي على التكاليف الإضافية المتكبدة مقابل أحجام البيانات المعنية.

فعالية التكلفة

هناك نوعان من التحديات الرئيسية التي يواجهها BigQuery Omni والتي أثرت على المعلنين الرقميين لسنوات. الأول هو التكلفة العالية المرتبطة بنقل البيانات بين موفري الخدمات السحابية.

عندما تم تقديم BigQuery ، فقد أنشأت عملية للوصول إلى البيانات من خلال تنسيق مستودع البيانات مما يعني أنه يمكن تحجيم البيانات بسرعة وبتكلفة منخفضة.

يمثل BigQuery Omni الآن نفس طريقة تحليل البيانات المخزنة بين السحب العامة.

لتوضيح هذه العملية المعينة على أفضل وجه - لنفترض أن البيانات مخزنة في AWS وأن أحد المعلنين يريد إجراء تحليل للبيانات.

قبل Omni ، كان على المعلنين تصميم وتطوير وتشغيل نظام لتشغيل واردات البيانات على أساس منتظم ، والتحقق من تناسق نقل البيانات وجدولة التحديثات لتكون متزامنة عبر المستودعات.

خلقت هذه العملية المطولة تكاليف غير ضرورية ، بما في ذلك الحفاظ على العمليات ومراقبتها بمرور الوقت بالإضافة إلى تكاليف نقل الشبكة حيث يتم عادةً تحميل حجم البيانات التي تترك السحابة على أساس كل وحدة تخزين.

مع BigQuery Omni ، الاتساق موجود بالفعل ، وبالتالي القضاء على تكلفة التطوير الإضافية. يتم أيضًا خفض تكاليف نقل الشبكة نظرًا لأن نتيجة الاستعلام فقط تنتقل عبر الشبكة وتكون نتائج الاستعلام عادةً أصغر من مجموعة البيانات التي تتم معالجتها.

إدارة البيانات

أصبحت معالجة البيانات أكثر كفاءة مع واجهة BigQuery الجديدة. يمكن للمعلنين الوصول إلى البيانات المخزنة في Google Cloud و AWS و Azure من خلال Google BigQuery مما يلغي الحاجة إلى نسخ البيانات أو الانتقال من الحلول السحابية الأخرى. يمكن للمستخدمين حفظ النتائج من BigQuery Omni داخل النظام الأساسي مما يؤدي إلى عدم وجود حركة عبر السحابة.  

عندما تتصل الشركات بموفر خدمة سحابية ، فإنها تتعمق في تحليل الضمانات المتعلقة بالأمان والخصوصية والامتثال واستمرارية الخدمة. تصبح الأمور أكثر تعقيدًا عندما تريد ضمانات على خدمة تمتد عبر مقدمي خدمات مختلفين.

على سبيل المثال ، عندما تريد إحدى الشركات إجراء عمليات تدقيق أمنية أو إلقاء نظرة على الشهادات ، فقد يكون من الصعب العثور على المعلومات في السحب المتعددة. باستخدام BigQuery Omni ، يوجد قدر كبير من المتطلبات على AWS أو في GCP أو قد يكون في BigQuery Omni.

من المحتمل أن يكون لدى مستخدمي BigQuery Omni عقود بالفعل مع كل مزود خدمة سحابية. كيف سيتناسب هذا الإعداد المختلط ومن سيطلب المعلنون الحصول على تقرير SOC 2 كامل لهذه الخدمة المختلطة؟ ما الذي يمكن توقعه من حيث معدلات المعالجة مع الأخذ في الاعتبار الحسومات المحددة المتفاوض عليها؟

سترغب الشركات في إلقاء نظرة على عمليات تدقيق الأمان والشهادات الأخرى. عند التفكير في استخدام خدمة سحابة متعددة ، تعرف على مكان العقد. عند التعاقد مع BigQuery Omni ، يكون جزء كبير من المتطلبات على AWS ، كعميل ، من المحتمل ألا يتمكن المستخدمون من الوصول إلى جميع التفاصيل مباشرةً.

الحكم

تقدم BigQuery Omni بالفعل طرقًا لتخفيف التعقيد على المستخدمين عندما يتعلق الأمر بالحوكمة. باستخدام لغة الاستعلام القياسية (SQL) ونفس BigQuery API ، يمكن للمستخدمين تفكيك مجموعات البيانات مما يسمح لهم بتحليل رؤى أعمالهم في مكان واحد.

لسوء الحظ ، هذه مجرد بداية الحل.

إذا كانت بيانات الشركة محفوظة في سحابة مختلفة ، فمن المرجح أن يكون لدى الشركة فريق مختلف لكل سحابة. من المحتمل أن يكون لكل فريق مجموعته الخاصة من الممارسات والاتفاقيات التي قد لا تكون بالضرورة متسقة.

لا يزال فتح مجموعات البيانات لـ Omni يتطلب محاذاة من حيث البيانات الوصفية المكشوفة والوثائق للمستخدمين الذين ليسوا على دراية بجزء من الأدوات والعمليات.

بشكل عام ، الحلول السحابية مثل BigQuery Omni من Google موجهة لمساعدة مستخدمي BigQuery في الوصول إلى البيانات المستضافة في AWS وتحليلها بأمان وستتضمن Azure قريبًا. هذه علامة أخرى على انتقال منافسة موفري السحابة بعيدًا عن معركة الأداء الأولية إلى سهولة الاستخدام ومقارنة الميزات عالية المستوى ، على الأقل لتلبية الاحتياجات الأكثر شيوعًا.