OLTP ve OLAP Veritabanlarından AWS Cloud’a Geçiş

Günümüz iş dünyasında, işletmeler her zamankinden daha fazla veriye erişim ihtiyacı duyuyor. Bu veriler, hem işletmenin günlük operasyonlarını yönetmek için gereken transaksiyonel verileri (OLTP) hem de stratejik kararlar almak için gereken analitik verileri (OLAP) içerir. Geleneksel veri merkezi altyapısından buluta geçiş, hem performans hem de maliyet açısından önemli avantajlar sağlayabilir. Bu yazıda, OLTP ve OLAP veritabanlarının AWS Cloud’a başarılı bir şekilde geçişinin önemini ve nasıl gerçekleştirilebileceğini ele alacağız.

OLTP ve OLAP Veritabanları: Farklı İhtiyaçlar, Farklı Yaklaşımlar

OLTP ve OLAP, farklı işlevlere sahip iki farklı türde veritabanı sistemidir. OLTP, işletmenin günlük operasyonlarını desteklemek için tasarlanmıştır. Hızlı, gerçek zamanlı veri işleme yetenekleri gerektirir ve genellikle sık erişilen küçük veri parçalarını işler. Öte yandan OLAP büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılır. Genellikle karmaşık sorguları işler ve büyük veri hacimlerini sorgulamak için optimize edilmiştir.

OLAP ve OLTP arasındaki fark nedir?

Çevrimiçi analiz işleme (OLAP) ve çevrimiçi işlem gerçekleştirme (OLTP), iş verilerini depolamanıza ve analiz etmenize yardımcı olan veri işleme sistemleridir. Web siteleri, uygulamalar, akıllı sayaçlar ve dahili sistemler gibi birden çok kaynaktan veri toplayabilir ve depolayabilirsiniz. OLAP, verileri farklı bakış açılarından analiz edebilmeniz için birleştirir ve gruplandırır. Bunun aksine, OLTP, işlem verilerini yüksek hacimlerde güvenilir ve verimli bir şekilde depolar ve günceller. OLTP veri tabanları, OLAP sisteminin birkaç veri kaynağından biri olabilir.

OLAP ve OLTP arasındaki benzerlikler nelerdir?

Hem çevrimiçi analiz işleme (OLAP) hem de çevrimiçi işlem gerçekleştirme (OLTP), verileri büyük hacimlerde depolamaya ve işlemeye yarayan veritabanı yönetim sistemleridir. Sorunsuz çalışabilmek için verimli ve güvenilir BT altyapısına ihtiyaç duyarlar. Mevcut verileri sorgulamak veya yeni verileri depolamak için her iki sistemi de kullanabilirsiniz. Her ikisi de bir kuruluşta veriye dayalı karar almayı destekler.

Çoğu şirket, iş zekası gereksinimlerini karşılamak için OLTP ve OLAP sistemlerini birlikte kullanır. Bununla birlikte, veri yönetimine ilişkin yaklaşım ve amaç OLAP ve OLTP arasında önemli ölçüde farklılık gösterir.

Temel farklar: OLAP ve OLTP

Çevrimiçi analiz işlemenin (OLAP) birincil amacı, toplu verileri analiz etmek iken, çevrimiçi işlem gerçekleştirmenin (OLTP) birincil amacı ise veritabanı işlemlerini işlemektir.

Raporlar oluşturmak, karmaşık veri analizi yapmak ve eğilimleri belirlemek için OLAP sistemlerini kullanırsınız. Buna karşılık, siparişleri işlemek, envanteri güncellemek ve müşteri hesaplarını yönetmek için OLTP sistemlerini kullanırsınız.

Veri biçimlendirme, veri mimarisi, performans ve gereksinimler diğer önemli farklılıklardır. Bir kuruluşun OLAP veya OLTP’yi ne zaman kullanabileceğine ilişkin bir örneği de tartışacağız.

• Veri biçimlendirme

OLAP sistemleri çok boyutlu veri modelleri kullanır ve bu sayede, aynı verileri farklı açılardan görüntüleyebilirsiniz. OLAP veritabanları, verileri, her boyutun farklı bir veri özniteliğini temsil ettiği bir küp biçiminde depolar. Küpün içindeki her hücre, boyutların kesişimi için bir değer veya ölçümü temsil eder.

Buna karşılık, OLTP sistemleri tek boyutludur ve tek bir veri yönüne odaklanır. Verileri tablolar halinde düzenlemek için ilişkisel bir veritabanı kullanırlar. Tablodaki her satır, bir varlık örneğini ve her sütun, bir varlık özniteliğini temsil eder.

• Veri mimarisi

OLAP veritabanı mimarisi, veri okuma işlemlerine veri yazma işlemlerinden daha fazla öncelik verir. Büyük hacimli verilerle ilgili karmaşık sorguları hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilirsiniz. Birincil kullanım örneği analiz olduğundan, erişilebilirlik düşük öncelikli bir konudur.

Öte yandan, OLTP veritabanı mimarisi veri yazma işlemlerine öncelik verir. Yazma ağırlıklı iş yükleri için optimize edilmiştir ve veri bütünlüğünden ödün vermeden yüksek frekanslı, yüksek hacimli işlem verilerini güncelleyebilir.

Örneğin, iki müşteri aynı ürünü aynı anda satın alırsa OLTP sistemi stok seviyelerini doğru bir şekilde ayarlayabilir. Stokta yalnızca bir ürün kalmışsa sistem, kronolojik olarak ilk müşteriye öncelik verir. Erişilebilirlik yüksek bir önceliktir ve genellikle birden çok veri yedekleme yoluyla elde edilir.

• Performans

OLAP işlem süreleri, analiz edilen verilerin türüne ve hacmine bağlı olarak dakikalardan saatlere kadar değişiklik gösterebilir. Bir OLAP veritabanını güncellemek için verileri düzenli aralıklarla büyük gruplar halinde işler ve ardından toplu işlemi tek seferde sisteme yüklersiniz. Günlük, haftalık ve hatta aylık olabilen veri güncelleme sıklığı da sistemler arasında değişiklik gösterir.

Buna karşılık, OLTP işlem sürelerini milisaniyede veya daha kısa bir sürede ölçersiniz. OLTP veritabanları, veritabanı güncellemelerini gerçek zamanlı olarak yönetir. Güncellemeler hızlı ve kısadır ve siz veya kullanıcılarınız tarafından tetiklenir. Akış işleme genellikle toplu işleme yerine kullanılır. —

• Gereksinimler

OLAP sistemleri merkezi bir veri deposu işlevi görür ve birden fazla veri ambarından, ilişkisel veritabanından ve diğer sistemlerden veri çeker. Depolama gereksinimleri terabayttan (TB) petabayta (PB) kadar ölçülür. Veri okuma işlemleri, yoğun işlem kullanımı ve yüksek performanslı sunucular gerektirebilir.

Öte yandan, OLTP depolama gereksinimlerini gigabayt (GB) cinsinden ölçebilirsiniz. OLTP veritabanları, veriler ilgili bir OLAP veri ambarına veya veri gölüne yüklendikten sonra da temizlenebilir. Bununla birlikte, OLTP için bilgi işlem gereksinimleri de yüksektir.

• OLAP ve OLTP karşılaştırmalı örneği

Ülke çapında yüzlerce mağaza işleten büyük bir perakende şirketi düşünelim. Şirket satışları, envanteri, müşteri verilerini ve diğer önemli ölçümleri izleyen devasa bir veritabanına sahip.

Şirket, işlemleri gerçek zamanlı olarak işlemek, envanter seviyelerini güncellemek ve müşteri hesaplarını yönetmek için OLTP kullanıyor. Her mağaza, ürünler satılırken envanter seviyelerini gerçek zamanlı olarak güncelleyen merkezi bir veritabanına bağlanıyor. Şirket, müşteri hesaplarını yönetmek (ör. sadakat puanlarını takip etmek, ödeme bilgilerini yönetmek ve iadeleri işlemek) için de OLTP’yi kullanıyor.

Buna ek olarak, şirket OLTP tarafından toplanan verileri analiz etmek için OLAP kullanıyor. Şirketin iş analistleri, satış trendleri, envanter seviyeleri, müşteri demografisi ve diğer önemli ölçümler hakkında raporlar oluşturmak için OLAP’ı kullanabilir. Analistler, iş kararlarını şekillendirebilecek düzen ve eğilimleri belirlemek için büyük hacimli geçmiş veriler üzerinde karmaşık sorgular gerçekleştirirler. Belirli bir zaman diliminde popüler ürünleri tanımlar ve bilgileri envanter bütçelerini optimize etmek için kullanırlar.

OLAP ve OLTP ne zaman kullanılır?

Çevrimiçi analiz işleme (OLAP) ve çevrimiçi işlem gerçekleştirme (OLTP), farklı amaçlar için tasarlanmış iki farklı veri işleme sistemidir. OLAP, karmaşık veri analizi ve raporlama için optimize edilirken, OLTP işlem gerçekleştirme ve gerçek zamanlı güncellemeler için optimize edilmiştir.

Bu sistemler arasındaki farkları anlamak, hangi sistemin ihtiyaçlarınızı daha iyi karşıladığı konusunda bilinçli kararlar vermenize yardımcı olabilir. Çoğu durumda, hem OLAP hem de OLTP sistemlerinin bir kombinasyonu, hem işlem gerçekleştirme hem de veri analizi gerektiren işletmeler için en iyi çözüm olabilir. Sonuç olarak, doğru sistemi seçmek veri hacmi, sorgu karmaşıklığı, yanıt süresi, ölçeklenebilirlik ve maliyet dahil olmak üzere işinizin özel gereksinimlerine bağlıdır.

Farklılıkların özeti: OLAP ve OLTP

AWS, OLAP ve OLTP gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?

Amazon Web Services’ta (AWS) Analiz, çevrimiçi analiz işleme (OLAP) ve çevrimiçi işlem gerçekleştirme (OLTP) operasyonları için yönetilen çeşitli bulut hizmetleri sunar. AWS; veri taşıma, veri depolama, veri analizi ve daha fazlasına kadar en iyi fiyat performansını, ölçeklenebilirliği ve en düşük maliyeti sunan amaca özel tasarlanmış hizmetler sunar.

OLAP ve OLTP ihtiyaçlarınızı destekleyebilecek AWS hizmetlerine ilişkin örnekleri burada bulabilirsiniz:

• Amazon Redshift, OLAP için özel olarak tasarlanmış bir bulut veri ambarıdır.
• Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS), OLAP işlevselliğine sahip ilişkisel bir veritabanıdır. Bunu, OLTP iş yüklerini çalıştırmak veya Oracle OLAP ile birlikte boyutsal küpler üzerinde karmaşık sorgular gerçekleştirmek için kullanabilirsiniz.
• Amazon Aurora, hem OLTP hem de karmaşık OLAP iş yüklerini çalıştırabilen MySQL ve PostgreSQL ile uyumlu bir bulut ilişkisel veritabanıdır.

AWS Cloud Geçişinin Avantajları

AWS Cloud, işletmelerin hem OLTP hem de OLAP gereksinimlerini karşılamak için geniş bir hizmet yelpazesi sunar. Bu hizmetler esneklik, ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik gibi bir dizi avantaj sunar:

1. Elastik Ölçeklendirme: AWS, ihtiyaçlarınıza göre kaynakları otomatik olarak ölçeklendirme yeteneği sağlar. Bu, anlık trafik artışlarında veya analitik iş yüklerinin yoğun olduğu dönemlerde performansın korunmasını sağlar.
2. Yüksek Kullanılabilirlik ve Dayanıklılık: AWS, çoklu bölge ve bölgesel veritabanı kopyalama gibi özelliklerle yüksek kullanılabilirlik ve dayanıklılık sağlar. Bu, iş sürekliliğini ve veri korumasını artırır.
3. Yönetilen Hizmetler: AWS’in yönetilen veritabanı hizmetleri, veritabanı yönetimiyle ilgili operasyonel yükü azaltır. Bu, işletmenin odaklanmasını gerektiren kritik görevlere daha fazla zaman ayırmasına olanak tanır.
4. Analitik Yetenekler: AWS, büyük veri analitiği için çeşitli hizmetler sunar, bu da OLAP iş yüklerinin bulutta kolayca yürütülmesini sağlar. Amazon Redshift gibi hizmetler, karmaşık analizler için optimize edilmiş veritabanı çözümleri sunar.

OLTP’den OLAP’a AWS Cloud’a Geçiş Stratejisi

OLTP ve OLAP veritabanlarının AWS Cloud’a geçişi, dikkatlice planlanması gereken bir süreçtir. İşte bu geçişin başarılı olması için izlenebilecek adımlar:

1. Gereksinimlerin Belirlenmesi: İş yüklerinin ihtiyaçlarını belirlemek önemlidir. Hangi verilerin bulutta depolanacağı, hangi hizmetlerin kullanılacağı ve veri taşıma stratejisi gibi faktörler dikkate alınmalıdır.
2. Veri Modeli Analizi: OLTP ve OLAP veritabanları arasındaki farklı veri modellerini anlamak önemlidir. OLAP için optimize edilmiş veri modelleri tasarlanmalı ve gerekirse veri dönüşümleri yapılmalıdır.
3. AWS Hizmetlerinin Seçimi: İhtiyaçlara en uygun AWS hizmetlerinin seçilmesi kritiktir. AWS RDS (Relational Database Service) gibi yönetilen veritabanı hizmetleri ve Amazon Redshift gibi analitik hizmetler değerlendirilmelidir.
4. Veri Taşıma ve Yedekleme: Verilerin güvenli bir şekilde taşınması ve yedeklenmesi gerekmektedir. AWS’in veri taşıma araçları ve hizmetleri bu süreci kolaylaştırabilir.
5. Performans ve Güvenlik Testleri: Geçişten önce performans ve güvenlik testleri yapılmalıdır. Bu, olası sorunları tespit etmek ve çözmek için önemlidir.
6. Sürekli İyileştirme ve İzleme: AWS Cloud’a geçişten sonra, sistemlerin sürekli izlenmesi ve iyileştirilmesi gerekmektedir. Bu, performansın optimize edilmesi ve güvenliğin korunması için önemlidir.

Mimariye Detaylı Bakış:

Veri Akışı:

1.OLTP Veritabanları: İşlemsel veritabanları (OLTP), siparişler, müşteriler ve ürünler gibi iş uygulamalarıyla ilgili verileri saklar. Bu veritabanları, yüksek hacimli işlemleri ve hızlı yanıt sürelerini desteklemek için tasarlanmıştır.

Örnek: MySQL, PostgreSQL, Oracle

2. JDBC Bağlantısı: JDBC, Java’dan veritabanlarına erişmek için kullanılan bir API’dir. JDBC sürücüleri, belirli bir veritabanı türüne erişmek için gerekli olan özel kod sağlar.

JDBC Bağlantısı Özellikleri:

• Bağlantı tipi (JDBC sürücüsü, bağlantı dizesi vb.)
• Güvenlik ayarları (kullanıcı adı, parola, kimlik doğrulama yöntemi vb.)

3. AWS Glue DataBrew: Verileri görsel olarak keşfetmenize, temizlemenize ve dönüştürmenize olanak tanıyan bir araçtır. DataBrew, sürükle ve bırak arayüzü ile kullanımı kolay bir platformdur.

DataBrew’da Kullanılan İşlemler:

• Temizleme: Hatalı veya eksik verileri düzeltmek veya kaldırmak
• Dönüştürme: Verileri analiz için uygun bir formata dönüştürmek
• Zenginleştirme: Verilere ek bilgiler eklemek
• Birleştirme: Farklı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirmek

4. Transformed Data: DataBrew tarafından dönüştürülen veriler S3'e kaydedilir. S3, nesne depolamak için kullanılan bir bulut hizmetidir.

Dönüştürülmüş Veri Özellikleri:

• Veri formatı (CSV, Parquet, JSON vb.)
• Veri sıkıştırma
• Veri bölme

5. AWS Glue Crawler: S3'teki verileri tarar ve AWS Veri Kataloğu’nda bir meta veri kataloğu oluşturur. Bu, verileri keşfetmenizi ve anlamanızı kolaylaştırır.

Crawler Özellikleri:

• Veri kaynağı tipi (S3, RDS vb.)
• Tarama şeması (sütun adları, veri türleri vb.)
• Meta veri çıkışı (JSON, Apache Hive metastore vb.)

6. Data Catalog: Veri varlıklarını keşfetmenize, anlamanıza ve yönetmenize yardımcı olan bir meta veri deposudur. Veri Kataloğu, verileriniz hakkında bilgi edinmenizi ve verileri daha etkili bir şekilde kullanmanızı sağlar.

Veri Kataloğu Özellikleri:

• Veri varlıklarının sınıflandırılması (tablolar, görünümler, dosyalar vb.)
• Veri erişim izinleri
• Veri profilleri (istatistikler, örnek değerler vb.)

7. Amazon Athena: S3'teki sorgulanabilir verileri analiz etmenize ve görselleştirmenize olanak tanıyan bir interaktif sorgu hizmetidir. Athena, SQL’i kullanarak verileri sorgulamanıza ve sonuçları grafikler ve çizelgeler olarak görselleştirmenize olanak tanır.

Athena Özellikleri:

• Sorgu dili (SQL)
• Görselleştirme türleri (grafikler, çizelgeler, haritalar vb.)
• Performans optimizasyonları (sorgu önbelleği, paralel işleme vb.)

8. Amazon QuickSight: İş zekası (BI) görselleştirmeleri ve analizleri oluşturmak ve paylaşmak için bir platformdur. QuickSight, sürükle ve bırak arayüzü ile kullanımı kolay bir platformdur.

QuickSight Özellikleri:

• Gösterge tabloları ve analizler
• Kullanıcı rolleri ve izinleri
• Paylaşım ve işbirliği araçları

9. Users: QuickSight aracılığıyla analizleri ve görselleştirmeleri görüntüler. Kullanıcılar, iş analistleri, veri bilimcileri ve yöneticiler gibi farklı rollerden olabilir.

Kullanıcı Rolleri:

• İş analistleri: Verileri analiz ederek ve trendleri belirleyerek iş kararlarını desteklemek
• Veri bilimcileri: Gelişmiş analizler ve ML modelleri oluşturmak
• Yöneticiler: Performansı izlemek ve stratejik kararlar vermek

OLTP’den OLAP’a AWS Cloud’a geçiş, işletmeler için önemli avantajlar sağlayabilir. Esneklik, ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik gibi bulutun sunduğu avantajlar, iş süreçlerinin iyileştirilmesine ve rekabet avantajı elde edilmesine olanak tanır. Ancak, bu geçişin başarılı olması için dikkatlice planlanması ve uygulanması gerekmektedir. İyi bir strateji, doğru araçlar ve uzmanlık desteği ile, işletmeler veri yönetiminde bulutun sunduğu fırsatlardan tam olarak faydalanabilirler.

İlerleyen yazılarda tüm bu işlemlerin nasıl yapılacağını uygulamalı olarak öğrenme fırsatı bulacağız.

En son yayınlardan haberdar olmak veya benimle iletişime geçmek için:

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/enessoztrk/

Yeni yazılarımda görüşmek üzere…🧠