Analítica y Data Warehouse

Si contiene datos de clientes o de pago, en nuestra lectura sí. El warehouse procesa esos datos, mantiene copias de seguridad y copias de time travel, y controla el acceso a través del servicio de identidad del proveedor cloud, todo ello fuera de Nigeria. La directiva nombra cada uno de esos elementos. Esto es orientación general, no asesoramiento legal; confirme la interpretación con su equipo de cumplimiento.

Comparten la misma arquitectura y el mismo SQL. Greenplum sigue siendo la elección si ya lo utiliza y necesita continuidad. Apache Cloudberry es el sucesor open source bajo gobierno de Apache con un núcleo PostgreSQL más reciente, y es nuestra opción por defecto para despliegues nuevos. WarehousePG es el fork comunitario para equipos que quieren una continuación open source directa de Greenplum, y SynxDB es la vía con soporte comercial. Damos soporte a los cuatro y le ayudamos a elegir según su carga de trabajo y su calendario de upgrades.

Para las cargas estables y predecibles de un banco (cargas diarias, cierres de mes, informes regulatorios), un clúster MPP bien dimensionado sobre almacenamiento NVMe local iguala o supera a un warehouse cloud, y el coste no crece con el uso. Donde gana la nube pública es en la elasticidad para trabajos muy grandes y poco frecuentes; nosotros diseñamos el margen para el cierre de mes, no para picos hipotéticos.

Iceberg da al banco una copia abierta e independiente del motor de cada conjunto de datos, con garantías ACID, evolución de esquema y time travel. Spark, el warehouse y las herramientas de ciencia de datos leen las mismas tablas, así que un cambio de motor más adelante no es una segunda migración. También aporta los snapshots inmutables que hacen reproducibles los informes regulatorios.

Soporte correctivo con tiempos de respuesta contractuales sobre el motor del warehouse, Spark, Iceberg y Hadoop, parcheo de CVE por severidad, gestión del ciclo de vida de versiones y, en los niveles superiores, un ingeniero asignado, health checks trimestrales, ajuste de consultas y soporte a upgrades, incluido el paso de Greenplum a Cloudberry.

Para un warehouse de diez a treinta terabytes con unos cientos de pipelines, la evaluación y la construcción llevan de siete a diez semanas y la migración dominio a dominio otras seis a diez. Se incluye la doble ejecución durante dos ciclos de reporting por dominio, porque la comparación de resultados es lo que da al equipo financiero la confianza para cambiar.

Sí. Ninguno de los componentes requiere acceso a internet en tiempo de ejecución. Las imágenes, los paquetes y los parches se entregan a través de un registro interno firmado, y utilizamos las mismas herramientas para nuestros propios despliegues air-gapped.

Solo si ya lo tiene o necesita almacenamiento profundo muy barato para histórico que rara vez se consulta. Los despliegues nuevos suelen usar almacenamiento de objetos compatible con S3 con Iceberg en su lugar. Damos soporte a parques HDFS y ayudamos a moverlos a almacenamiento de objetos cuando tiene sentido.