Analýza a návrh migrace datového skladu do prostředí cloudu v telekomunikační společnosti
Autor(ka) práce:
Frolík, Jakub
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Potančok, Martin
Oponenti práce:
Maryška, Miloš
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Diplomová práce je zaměřena na návrh migrace datového skladu telekomunikační společnosti do cloudového prostředí. Cílem práce je analyzovat omezení současného řešení, na jejich základě vytvořit nový architektonický návrh a vyhodnotit vliv optimalizačních technik BigQuery na efektivitu zpracování dat prostřednictvím vytvořených dashboardů. Úvodní část práce představuje moderní přístupy k datové architektuře v prostředí cloudu a vymezuje nedostatky aktuálního datového skladu. Druhá část se zabývá vytvořením architektonického diagramu v prostředí Google Cloud Platform (GCP) s ohledem na identifikované nedostatky původního řešení a jeho rozšířením o specializované nástroje. Závěrečná část prakticky demonstruje možnosti vizualizace dat prostřednictvím ukázkových dashboardů, které byly zároveň využity k analýze vlivu optimalizačních technik BigQuery, konkrétně partitioningu a clusteringu, na objem zpracovaných dat, náklady na jejich zpracování a dobu odezvy dotazů, přičemž na základě výsledků jsou formulována konkrétní doporučení pro společnost.
Analysis and Design of a Data Warehouse Migration to a Cloud Environment in a Telecommunications Company
Autor(ka) práce:
Frolík, Jakub
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Potančok, Martin
Oponenti práce:
Maryška, Miloš
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This thesis focuses on designing the migration of a telecommunications company’s data warehouse to a cloud environment. The goal of this thesis is to analyze the limitations of the current solution, use them as a basis to create a new architectural design, and evaluate the impact of BigQuery optimization techniques on data processing efficiency through the dashboards created. The introductory section of the thesis presents modern approaches to data architecture in a cloud environment and identifies the shortcomings of the current data warehouse. The second section deals with the creation of an architectural diagram in the Google Cloud Platform (GCP) environment, considering the identified shortcomings of the original solution and its extension with specialized tools. The concluding section provides a practical demonstration of data visualization capabilities through sample dashboards, which were also used to analyze the impact of BigQuery optimization techniques, specifically partitioning and clustering, on the volume of processed data, processing costs, and query response times. The results are used to formulate specific recommendations for the company.
Klíčová slova:
data warehouse; Google Cloud Platform; migration; BigQuery; data architecture; data optimization