Lorsque les premiers entrepôts de données ont été développés, les gens les utilisaient pour prendre des décisions d’appui – ce genre de décisions qui étaient prises dans les salles de réunion chaque mois ou chaque trimestre. Aujourd’hui, elles sont prises tous les quelques millisecondes, ce qui brouille considérablement la ligne entre les entrepôts de données et les systèmes opérationnels. En fait, les deux deviennent de plus en plus la même chose, ce qui signifie que notre tolérance aux pannes des entrepôts de données diminue. Alors, comment pouvons-nous les minimiser? Ce mois-ci, Amazon Redshift a lancé une solution hautement disponible qui s’étend sur plusieurs zones de disponibilité AWS (AZ) dans une seule région AWS et pourrait aider à le faire. Développé pour les clusters RA3 Redshift de la société, il promet de réduire considérablement le risque de panne des charges de travail critiques pour la mission sur Redshift. Nous avons parlé à Saurav Das, responsable du produit principal d’Amazon Redshift, pour en savoir plus sur son fonctionnement. Il existe un risque de panne avec chaque charge de travail. Ce qui change, c’est la tolérance du client à ce risque, en fonction de facteurs tels que leur taille, leur cas d’utilisation et d’autres problèmes tels que les responsabilités réglementaires. Selon Das, de nombreuses charges de travail sont critiques pour les affaires; une panne allant jusqu’à une heure peut être une irritation pour elles, mais ne mettra pas les opérations commerciales en échec. Les charges de travail moins tolérantes au risque sont critiques pour la mission, explique-t-il, ce qui signifie qu’elles doivent être reprises en quelques secondes plutôt que en quelques minutes pour que les opérations soient intactes. Dans le passé, ces charges de travail critiques pour la mission étaient principalement transactionnelles. Un système de dispatch d’ambulance qui prend des appels et achemine des véhicules disponibles vers une urgence peut en faire partie. Les charges de travail analytiques étaient généralement moins critiques en termes de temps. Une entreprise financière pourrait vouloir analyser les chiffres d’un rapport d’intelligence d’affaires pendant la nuit avant que la cloche ne sonne le matin, mais ce n’est certainement pas critique pour la mission.
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