在数字时代，数据是新黄金，云是新前沿。当我们踏上云景观之旅时，了解我们的数据驱动愿景的基石至关重要。正如房子需要坚实的基础才能考虑室内设计一样，了解 云中的数据管理至关重要，然后您才能充分利用它的潜力。在本文中，我们将剖析数据管理的各个层次。
探索数据管理层
想象一下您正在建造一座摩天大楼。你不会从顶层公寓开始吧？同样，当我们谈论管理云中的数据时，我们必须从底层开始，逐步向上。让我们探讨一下构成任何基于云的数据策略的支柱的各个层。
存储层
我们的数据摩天大楼的底部是存储层。这相当于建筑物地基的数字化。这是您所有数据所在的地方，等待被调用。然而，并非所有存储都是一样的。正如您为房屋选择坚固的地基来抵御风雨一样，您也需要安全、强大且可扩展的数据存储。
云存储解决方案有多种形式，例如用于非结构化数据的对象存储（例如 Amazon S3）、用于需要频繁访问的结构化数据的块存储（例如 Amazon EBS）以及用于需要频繁访问的数据的文件存储。需要通过文件系统（例如 Amazon EFS）访问。
处理层
数据闲置时就像未切割的钻石；有价值但尚未令人眼花缭乱。处理层是神奇发生的地方。它是抛光钻石的机器，将原始数据转化为可行的见解。该层包含数据经历的所有计算、事务和转换。
无论是简单的查询还是复杂的机器学习算法，处理层都是数据发挥作用的地方。 Talend Cloud、用于 ETL 处理的 Informatica Cloud、用于无服务器计算的 AWS Lambda 或用于海量数据分析的 Airflow 作业等云计算服务是该层强大功能的主要示例。
应用层
向上爬，我们到达了应用层。这就是工具和服务发挥作用的地方，让您可以与数据进行交互。这一层拥有所有便利设施、数据库、分析软件和内容管理系统。
在云中，Amazon RDS 等服务用于关系数据库的 或用于网络分析的 Google Analytics 是这一层的一部分。它们为企业提供有效管理、查询和操作数据所需的界面和工具。
表示层
数据摩天大楼的顶部是表示层。这是宏伟的大厅，是数据展示的地方。这一切都与如何通过仪表板、报告、可视化或其他界面向用户呈现数据有关。
表示层是决策者可以访问和理解数据的地方。用于数据可视化的 Tableau 或用于商业智能报告的 Power BI 等工具是该层的一部分，可将复杂的数据集转化为清晰、可操作的见解。
示例：战略洞察零售仪表板
“Trendsetter Boutique”在表示层中制作了一个动态仪表板，集中体现了基于云的数据管理中存储、处理和应用程序之间的协同作用。
最初，客户数据和销售信息驻留在存储层中，安全地存储原始数据和事实。在我们的示例中，它们在文件和 AWS Elastic Block Storage 中可用。
当通过ETL管道等工具在处理层中进行处理时通过分析引擎，这些数据使用 AWS lambda 或 Airflow 作业转换为有价值的数据。
从那里，见解上升到应用程序层，由 AWS Redshift Snowflake 或 AWS RDS 等云数据库进行处理，从而提供所收集信息的结构和可访问性。
最终的视觉表示出现在表示层中。在这里，Trendsetter 的仪表板（Tableau 或 Looker）全面展开，通过直观的图表和图表展示实时销售趋势和客户数据。这使得管理人员不仅可以监控当前绩效，还可以预测市场变化，使仪表板成为精品店数据驱动决策过程中不可或缺的工具。
下面是“Trendsetter Boutique”各层的直观展示。
保护云中的数据
介绍完云中数据管理的结构后，是时候谈谈安全性了。毕竟，如果不安全，摩天大楼又有什么用呢？云中的数据安全是一项多方面的挑战，涉及保护静态、传输中和处理过程中的数据。
加密是我们数据屋的强化钢门。它确保即使有人突破了外围防御，如果没有正确的密钥，他们也无法理解数据。云提供商提供各种加密选项，从静态数据的服务器端加密到传输数据的 SSL/TLS。 在本文中 ，我们讨论了静态数据的加密选项。
但是安全并不止于加密。它还涉及身份和访问管理（IAM），确保只有授权人员才能访问某些数据或应用程序。将 IAM 视为入口处的保安，在允许任何人进入之前检查身份。
此外，定期安全审核和合规性检查就像建筑物的例行维护检查。随着我们不断在云中构建和创新，这些实践必须不断发展，以应对新的威胁并满足不断变化的法规。
结论：始终在云端构建安全的数据堡垒
在本文中，我们描绘了云数据管理的蓝图，从基础存储层到表示层的顶峰。就像建造摩天大楼一样，每一层在确保数据的完整性和实用性方面都发挥着关键作用。然而，架构的好坏取决于其安全措施，因此确保所有层的高水平安全性非常重要。