Деректерді жылжыту және сақтау IT индустриясының тұрақты кеңеюі және секунд сайын шығарылатын миллиондаған деректер нүктелерінің нәтижесінде маңыздылығы арта түсті.
Сонымен қатар, бұл деректер нақты шешім қабылдауды қолдау үшін түсінікті және түсінуге оңай болуы керек.
Бәсекеге қабілеттілікті сақтау және ұзақ мерзімді табысқа жету үшін сіздің компанияңыз қол жетімді ең тиімді шешімдерді пайдаланып деректерді сақтауы және жылжытуы керек.
Осыған байланысты көптеген кәсіпорындар деректер құрылымдарын пайдаланады. Уақытыңызды, ақшаңызды және ресурстарыңызды үнемдеудің ең жақсы тәсілдерінің бірі деректерді өңдеу және AI машиналық оқытуды қосу үшін деректер құрылымын пайдалану болып табылады.
Бұл мақалада біз Data Fabric-ті, оның ішінде оның қолданылуын, негізгі құрамдас бөліктерін, артықшылықтарын және басқа да маңызды мәліметтерді қарастырамыз.
Сонымен, Data Fabric дегеніміз не?
Олардың қай жерде орналасқанына қарамастан, деректер мен қолданбаларды басқарыңыз және бақылаңыз. Негізінде деректер құрылымы қауіпсіз, әмбебап және бейімделетін біріктірілген деректер архитектурасы болып табылады.
Бұлттың, негізгінің және жиектің ең жақсысын біріктіретін деректер құрылымы көптеген жолдармен бизнесті сақтау операциясына жаңа стратегиялық көзқарас болып табылады.
Орталықтан басқарыла отырып, ол барлық жерге, соның ішінде жергілікті, қоғамдық және жеке бұлттарға, сонымен қатар шеткі және IoT құрылғыларына қол жеткізе алады.
Көлемі зәулім үйлер сияқты деректер силостары және әртүрлі, байланыссыз инфрақұрылымдар өткеннің еншісінде. Деректер құрылымы барлық байланыстырылған орталарыңызда үйлесімділікке кепілдік беретін деректерді басқару құралдарының жан-жақты жинағына негізделген.
Автоматтандыру арқылы уақытты қажет ететін басқаруды жеңілдетеді, әзірлеуді, тестілеуді және орналастыруды жылдамдатады және активтеріңізді тәулік бойы қорғайды.
Деректеріңіз бен қолданбаларыңыз қай жерде орналасса да, сақтау шығындарын, өнімділігін және тиімділігін бір платформадан бақылай аласыз.
Гибридті бұлттық инфрақұрылым туралы қателерді түзету, қауіпсіздік және сәйкестік мәселелерін шешу және есептеуді үлкейту және азайту сияқты әрекетке қабілетті білімге ие болғаннан кейін сіз өзіңіздің гибридті бұлттық инфрақұрылымыңызға жылдам (және кейбір жағдайларда автоматты түрде) өзгерістер енгізе аласыз.
Қысқаша айтқанда, Data Fabric инфрақұрылымды орналастыруды және техникалық қызмет көрсету тиімділігін жақсартады, шығындарды төмендетеді және өнімділікті арттырады.
Неліктен Data Fabric пайдалану керек?
Кез келген деректерге бағытталған фирмаға уақыт, кеңістік, әртүрлі бағдарламалық жасақтама түрлері және деректер орналасуы сияқты кедергілерді жеңетін кешенді стратегия қажет. Деректер брандмауэрлердің артына жасырылмауы немесе бірнеше жерге таратылмауы керек, бірақ оны қажет ететін адамдарға қолжетімді болуы керек.
Табысқа жету үшін бизнеске болашаққа сенімді деректер шешімі және қауіпсіз, тиімді, біртұтас орта қажет. Мұны деректер құрылымы арқылы жасауға болады.
Қазіргі заманғы бизнестің нақты уақыт режимінде қосылуға, өзіне-өзі қызмет көрсетуге, автоматтандыруға және әмбебап өзгерістерге деген қажеттіліктерін дәстүрлі деректерді біріктіру арқылы қанағаттандыру мүмкін емес.
Көптеген көздерден деректерді жинау жиі мәселе болмаса да, көптеген кәсіпорындар деректерді басқа көздерден алынған деректермен біріктіру, өңдеу, таңдау және түрлендіру үшін күреседі.
Тұтынушылар, серіктестер және тауарлар туралы терең түсінік беру үшін деректерді басқару процесіндегі бұл маңызды қадам орын алуы керек. Олардың жүйелерін жаңартуға, тұтынушыларға жақсырақ қызмет көрсетуге және пайдалану мүмкіндігіне байланысты бұлтты есептеу, фирмалар нәтижесінде бәсекелестік артықшылыққа ие болады.
Ұйымның пайдаланушылары қай жерде болса да, деректер құрылымын бүкіл әлемге таралған мата ретінде елестетуге болады. Бұл желіде пайдаланушы кез келген жерде бола алады және әлі де кез келген басқа жерде деректерге шектеусіз, нақты уақытта қол жеткізе алады.
Data Fabric негізгі компоненттері
Деректер құрылымын құрайтын негізгі құрамдастарды әртүрлі жолдармен таңдауға және жинауға болады. Осылайша, деректер құрылымы әртүрлі жолдармен жүзеге асырылуы мүмкін. Деректер құрылымының негізгі элементтерін қарастырайық.
- Толықтырылған деректер каталогы
- Тұрақтылық қабаты
- білім Graph
- Түсініктер мен ұсыныстар жүйесі
- Деректерді дайындау және деректерді жеткізу қабаты
- Оркестрация және деректер операциялары
Сіз Data Fabric архитектурасының негізгі тіректеріне сәйкес қарай аласыз Gartner.
Олардың әрқайсысын мұқият қарастырайық.
- Толықтырылған деректер каталогы – күшті білім графигі арқылы пайдаланушыларға метадеректердің барлық түрлеріне қол жеткізуге мүмкіндік береді. Бұған қоса, ол бар ақпарат арасындағы ерекше байланыстарды дамытады және оны түсінікті түрде көрнекі түрде көрсетеді. Қолдану арқылы машина оқыту деректер активтерін ұйымдық терминологиямен байланыстыру үшін жақсартылған деректер каталогтары деректер құрылымына арналған іскери семантикалық деңгейді жасайды.
- Тұрақтылық қабаты – Қолдану жағдайына байланысты деректерді динамикалық сақтау үшін әртүрлі реляциялық және реляциялық емес үлгілерді пайдалануға болады.
- Белсенді метадеректер – деректер құрылымының ерекше бөлігі. деректер құрылымына метадеректердің көптеген түрлерін жинау, бөлісу және талдау мүмкіндігін береді. Пассивті метадеректерден айырмашылығы, белсенді метадеректер жүйелер мен адамдардың деректерді үздіксіз пайдалануын бақылайды (дизайнға негізделген және орындалу уақытының метадеректері).
- білім Graph – Деректер құрылымдарына арналған тағы бір негізгі бірлік. Байланыстырылған деректер ортасын көрсету үшін олар стандартты идентификаторларды, бейімделетін схемаларды және т.б. пайдаланады. Білім графиктері деректер құрылымын іздеуге болады және оны түсінуге көмектеседі.
- Түсініктер және ұсыныстар жүйесі – операциялық және аналитикалық пайдалану жағдайлары үшін сенімді, күшті деректер құбырларын құрастырады.
- Деректерді дайындау және деректерді жеткізу қабаты – Деректерді кез келген көзден алуға және кез келген мақсатқа жіберуге болады, соның ішінде ETL (көлемдік), хабар алмасу, CDC, виртуализация және API.
- Оркестрация және деректер операциялары – Бұл компонент ақырғы жұмыс үрдісінің әрбір кезеңінде барлық тапсырмаларды үйлестіру үшін деректерді пайдаланады. Ол конвейерлерді қашан және қаншалықты жиі іске қосу керектігін, сондай-ақ осы құбырлар шығаратын деректерді басқару жолын таңдауға мүмкіндік береді.
артықшылықтары
Бөлінген мәтінмәндегі пайдалы деректер қол жетімді, жүктеледі, біріктірілген және деректер құрылымы арқылы ортақ пайдаланылады. Осылайша, бизнес цифрлық көшуді тездетіп, деректерінің мәнін барынша арттыра алады.
Төменде деректер құрылымы үлгісінің негізгі артықшылықтары көрсетілген.
тиімділігі:
Деректер құрылымы алдыңғы сұраулардан нәтижелерді құрастыра алады, бұл жүйеге сервердегі өңделмеген деректерді емес, жинақталған кестені сканерлеуге мүмкіндік береді.
Жеке сұраулардың жылдамырақ жауап беру уақытына байланысты, толық дүкеннің өңделмеген деректерін сканерлеудің орнына сұрауларға кішірек деректер жиындарына қол жеткізуге рұқсат беру сонымен қатар бірнеше қатарлас сұраулардың мәселесін шешеді.
Деректер құрылымының сұрауға жауап беру уақытын айтарлықтай қысқарту мүмкіндігінің арқасында кәсіпорындар жедел сұрауларға жылдам жауап бере алады.
Ақылды интеграция
Деректерді әртүрлі деректер түрлері мен соңғы нүктелер арқылы біріктіру үшін деректер құрылымдары семантикалық білім графиктерін, метадеректерді басқаруды және машиналық оқытуды пайдаланады.
Бұл деректерді басқару топтарына сәйкес деректер жиынын топтастыруға және компанияның деректер экожүйесіне мүлдем жаңа деректер көздерін қосуға көмектеседі.
Бұл мүмкіндік жоғарыда көрсетілген өнімділікті үнемдеуге әкелетін деректер тапсырмасын басқару бөліктерін автоматтандырады, бірақ ол сонымен қатар деректер жүйесінің силостарын бұзуға, деректерді басқару процедураларын орталықтандыруға және жалпы деректер сапасын жақсартуға көмектеседі.
Неғұрлым тиімді деректер қауіпсіздігі
Сондай-ақ, бұл деректерге қол жеткізуді кеңейту үшін деректер қауіпсіздігі мен құпиялылықты қорғаудан бас тартуды білдірмейді.
Шындығында, бұл белгілі бір рөлдердің берілген деректер жинағына қол жеткізе алатын жалғыз рөлдер екендігіне кепілдік беру үшін қол жеткізуді басқару қоршауларын қатайтуды және деректерді басқарудың көбірек шараларын жүзеге асыруды қажет етеді.
Сонымен қатар, деректер құрылымының архитектурасы техникалық және деректерді бүркемелеуді жүзеге асыру үшін қауіпсіздік топтары және құпия және құпия ақпаратты шифрлау, деректерді ортақ пайдалану және жүйені бұзу ықтималдығын азайтады.
Деректерді демократияландыру
Өзіне-өзі қызмет көрсету қолданбалары деректер инженерлері, әзірлеушілер және деректерді талдау топтары сияқты техникалық қызметкерлерден тыс деректерге қол жеткізу мүмкіндігін кеңейтетін деректер құрылымының дизайнымен жеңілдетіледі.
Іскерлік пайдаланушыларға бизнесті таңдауды тезірек жасауға мүмкіндік беру және техникалық пайдаланушыларды біліктілік жинақтарын ең жақсы пайдаланатын әрекеттерге басымдық беру арқылы жіберу арқылы деректер кедергілерін жою өнімділіктің артуына әкеледі.
Жағдайларды пайдаланыңыз
Деректер құрылымының архитектурасы сақталған ақпараттың барлық пішіндерін өңдеуге арналған жалпы құрылымды ұсынуға арналған, осылайша оларды қажет кезде қолдануға болады.
Бұл деректер түрлерін сату болжамынан ұйымның АТ инфрақұрылымының күйі немесе пайдаланушының соңғы нүктелері туралы есепке дейін кез келген нәрсе үшін пайдалануға болады.
Деректер құрылымының архитектурасын пайдалану жағдайлары бизнестегі кез келген басқа деректер түріне, соның ішінде сату, маркетинг, АТ, киберқауіпсіздік және т.б. үшін пайдалану жағдайларымен бірдей.
Дегенмен, ұйымдағы деректер барлық дерлік пайдалану жағдайларында жиі ұйымдастырылған, жартылай құрылымдалған немесе құрылымдалмаған. Реляциялық дерекқор құрылымдық деректерді сақтай алады және дерекқор жазбалары сияқты дереу пайдаланылуы мүмкін.
Тазаланбаған немесе санатталмаған деректер құрылымдалмаған деректер деп аталады және қажет болған кезде пайдалануға дайындалуы керек.
Көптеген фирмалар сатып алып, болашақта пайдалану үшін сақтай алатын құрылымдалмаған деректердің бірнеше нысандарын қамтиды машина оқыту, аналитика, сенсор деректері, бұлттық есептеулер және өнімділік қолданбалары.
Құрылымы жоқ деректермен (мысалы, zip файлдары, веб-беттер және электрондық пошталар) сақталған танылған түрдегі деректерді қамтитын жартылай құрылымдық деректерде екі аспекті де бар.
Деректер құрылымының компанияларға өз деректеріне тезірек және тиімді қол жеткізуге және пайдалануға көмектесу мүмкіндігіне негізделген көптеген ықтимал пайдалану жағдайларын оның қолданылуын зерттеу арқылы табуға болады.
Типтік мысалдарға мыналар жатады:
- Алаяқтықты анықтау
- IoT аналитикасы
- Жеткізу тізбегі логистикасы
- Нақты уақыттағы деректерді талдау
- Клиенттер туралы ақпарат
- Операциялық тиімділіктің жоғарылауы
- Профилактикалық қызмет көрсетуді талдау
- Сонымен қатар, жұмысқа оралу тәуекелінің үлгілері
- Несие карталарымен транзакцияларды қамтамасыз ету
- Бұзушылықты болжау, алаяқтықты анықтау және несиелік скоринг
қорытынды
Қорытындылай келе, байланысқан компанияларға орын беру үшін деректерді пайдалану деңгейлері артқан сайын деректер силосы біртіндеп ыдырауы керек.
Деректер құрылымдарын қолдану 1970 жылдардағы реляциялық дерекқорлар әзірленгеннен бергі ең жаңашыл ашылулардың қатарына кіретін осы жолдағы елеулі ілгерілеушілікті білдіреді.
Бұл деректер құрылымы технологиядан немесе бір элементтен көп болғандықтан.
Деректер мен бизнес операциялары сәулет дизайны, жүйелі процедура және менталитеттің ауысуы арқылы күрделі біріктірілген.
Data Fabric шығындарды азайтады, өнімділікті арттырады және инфрақұрылымды тиімдірек орналастыру мен техникалық қызмет көрсетуді жеңілдетеді. Бұл әрбір процестің, қолданбаның және бизнес шешімі деректерге негізделгенін қамтамасыз етудің негізгі құрамдас бөлігі болуы мүмкін.
пікір қалдыру