පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
Cloud computing යනු ආයතනික ක්රියාවලීන් පරිවර්තනය කිරීම සහ දත්ත මධ්යස්ථාන ක්රියාකාරකම් විධිමත් කිරීමයි. තීරණාත්මක දත්ත සමුදා සම්පත් වලාකුළට මාරු කිරීමේදී බොහෝ තොරතුරු තාක්ෂණ පරිපාලකයින් සැලකිලිමත් වන බව පෙනේ.
ඔවුන් එක්කෝ සාම්ප්රදායික වෙළඳ භාණ්ඩ වලාකුළු විසඳුම් වල සීමාවන් ගැන දැනුවත් හෝ සුදුසු විකල්ප ගැන නොදැන සිටිති. එය ප්රධාන වශයෙන් අතින් වින්යාස කළ යුතු විසංයෝජන දෘඪාංග සහ මෘදුකාංග නිෂ්පාදන වලින් සමන්විත වේ.
තොරතුරු තාක්ෂණ විශේෂඥයින්ට ඔවුන්ගේ සේවා සපයන්නාගේ යටිතල පහසුකම් මත තමන්ගේම වේදිකාවක් සංවර්ධනය කිරීමට, දත්ත ගෙනයාමට, පසුව දේශීයව නඩත්තු කෙරෙන යෙදුම් සහ දත්ත සමඟ සියල්ල සමමුහුර්ත කිරීමට හැකි විය යුතුය. ඔරකල් සම්ප්රදායිකව දත්ත සමුදා ක්ෂේත්රයේ විශිෂ්ටත්වය දක්වා ඇත.
මෙම ලිපියෙන්, අපි ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදාය, එහි හැකියාවන් සහ ඔබ වෙනත් දේ අතර එය භාවිතා කළ යුත්තේ මන්දැයි සමීපව බලන්නෙමු.
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදාය යනු කුමක්ද?
භාවිතා කරන ක්ලවුඩ් දත්ත සමුදායක් යන්ත්ර ඉගෙනීම දත්ත සමුදාය සුසර කිරීම, ආරක්ෂාව, උපස්ථ කිරීම්, යාවත්කාලීන කිරීම් සහ අනෙකුත් සාමාන්ය පරිපාලන කටයුතු ස්වයංක්රීය කිරීම සඳහා සාමාන්යයෙන් DBAs විසින් සිදු කරනු ලබන ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායක් ලෙස හැඳින්වේ. සාම්ප්රදායික දත්ත සමුදායක් මෙන් නොව ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායකට මානව අන්තර්ක්රියා අවශ්යතාවයකින් තොරව මෙම සියලු ක්රියාකාරකම් සහ තවත් බොහෝ දේ හැසිරවිය හැක.
සරලව කිවහොත්, ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායක් යනු AI සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ හැකියාවන් සහිත වලාකුළු දත්ත සමුදායකි. දත්ත සමුදායන් සුසර කිරීමට, දත්ත සමුදා ආරක්ෂාව සහ වැඩිදියුණු කිරීම් සහතික කිරීමට, සහ නිත්ය උපස්ථ සහ මූලික දත්ත සමුදා නඩත්තු ක්රියාකාරකම් සම්පූර්ණයෙන්ම තමන් විසින්ම ක්රියාත්මක කිරීමට යන්ත්ර ඉගෙනීම භාවිතා කළ හැක.
දත්ත සමුදා පරිපාලකයෙකුගේ හෝ දත්ත සමුදා කළමනාකරණ විශේෂඥයෙකුගේ සහාය හෝ සහභාගීත්වය නොමැතිව, ස්වයංක්රීය දත්ත ගබඩාවට ඉහත සඳහන් කළ මෙහෙයුම් සිදු කළ හැක.
ස්වයංක්රීය දත්ත ගබඩාවක අවශ්යතාවය කුමක්ද?
ව්යවසාය දත්ත සමුදාය තුළ සමාගමක පාරිභෝගිකයන් සහ සේවකයන් පිළිබඳ වඩාත් වැදගත් සහ සංවේදී තොරතුරු අඩංගු වේ. ඒවා සමාගමේ දත්ත ගබඩා කර ඇති ශක්තිමත් පදනම වේ.
මෙම දත්ත පසුව උපාය මාර්ගික තීරණ ගැනීම, පාරිභෝගික අත්දැකීම් සහ යනාදිය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය, වාර්තා සහ ක්රියා පටිපාටි සැපයීමට යෙදුම් සබල කරයි. ලොව පුරා අන්තර්ජාල ආවරණය සහ විනිවිද යාම, පිරිවැය-ඵලදායී ජාලය, වලාකුළ හරහා පරිගණකකරණය සහ ගබඩා කිරීමේ සම්පත් සහ ප්රවේශ ස්ථාන (උපාංග) විශාල ප්රමාණයක් ඩිජිටල් යුගයේ දත්ත විශාල පිපිරීමකට දායක වී ඇත.
ඉහළ යන වැඩ බර කළමනාකරණය කිරීම දත්ත සමුදා පරිපාලකයෙකුට (DBA) හෝ DBAs කණ්ඩායමකට පවා වඩ වඩාත් දැඩි හා ආතති සහගත වනු ඇත. මෙය දත්ත සමුදායේ ක්රියාකාරීත්වයට පමණක් නොව දත්තවල ආරක්ෂාව සහ අඛණ්ඩතාවයට මෙන්ම සමාගමේ කීර්තිනාමයට ද බලපාන දෝෂ ඇති විය හැක.
දත්ත සමුදායන් කළමනාකරණය කිරීම, ඒවායේ ආරක්ෂාව සහතික කිරීම සහ දත්ත ගංවතුර හේතුවෙන් ඒවායේ ක්රියාකාරිත්වය අඛණ්ඩව ප්රශස්ත කිරීම DBAs වැඩි වැඩියෙන් අභියෝග කරයි. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, දත්ත සමුදායන් නිතරම ධාරිතාවට ළඟා වේ, ඉල්ලීම් සෙමින් ක්රියාත්මක කරයි, නැතහොත් ලබා ගත නොහැකි වේ. මෙය ප්රතිචාර නොදක්වන හෝ දුර්වල යෙදුම් ක්රියාකාරිත්වයට හේතු විය හැක, එහි ප්රතිඵලයක් ලෙස පාරිභෝගිකයින් අතෘප්තිමත් වීම සහ ආදායම අහිමි වේ.
එය අතෘප්තිමත් පුද්ගලයින්ට සහ නිෂ්පාදනයේ හා කාර්යක්ෂමතාවයේ අඩුවීමට ද හේතු වේ.
යම් දුරකට, ස්වයංක්රීය දත්ත ගබඩාවකට යාවත්කාලින කිරීම, අලුත්වැඩියා කිරීම සහ පරිපාලන කටයුතු තනිවම සිදු කළ හැක. මානව අන්තර්ක්රියා අවශ්ය නොවී සැලකිය යුතු ලෙස වඩා ඵලදායී, විශ්ලේෂණාත්මක සහ උපායමාර්ගික වැඩ සඳහා වෘත්තීය තොරතුරු තාක්ෂණ පුද්ගලයින්ගේ කලාප පළල නිදහස් කළ හැකිය.
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදාය ක්රියා කරන්නේ කෙසේද?
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායන් ඔවුන්ගේ AI සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ හැකියාවන්ට ස්තූතිවන්ත වෙමින් දත්ත සමුදා සම්පත් පහසුවෙන් ලබා දීමට, ආරක්ෂාව සහ යාවත්කාලීන කිරීම් සහතික කිරීමට සහ ඉහළ උපයෝගිතා, කාර්ය සාධනය සහ දෝෂ මඟහරවා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. එයට මිනිස් අන්තර්ක්රියා අවශ්ය නොවේ.
ස්වයං අන්තර්ගත දත්ත ගබඩාවක ප්රධාන ගුණාංග පහත දැක්වේ.
- ස්වයං රිය පැදවීම: ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායකට දත්ත සමුදායේ ක්රියාකාරිත්වය තනිවම පවත්වාගෙන යාමට, නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ සුසර කිරීමට හැකිය. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, DBAs දත්ත සමුදාය සහ යෙදුම් සම්බන්ධතාවය සහතික කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කළ හැකිය. දත්ත සමුදාය සහ එහි හැකියාවන් වඩා හොඳින් භාවිතා කිරීමට සංවර්ධකයින්ට සහාය වීමෙන් ඔවුන්ගේ සම්පත් වැඩි වශයෙන් භාවිතා කළ හැකිය.
- ස්වයං ආරක්ෂාව: ස්වයංක්රීය දත්ත ගබඩාවකට සයිබර් ප්රහාරවලට එරෙහිව ආරක්ෂක මට්ටමක් සහතික කිරීම මගින් හානිකර ප්රහාරවලින් ආරක්ෂා විය හැකි අතර එමඟින් දත්ත සමුදායන්, විශේෂයෙන් පැච් නොකළ හෝ සංකේතනය නොකළ ඒවා අතිශයින් සංවේදී වේ.
- ස්වයං අලුත්වැඩියාව: මෙම දත්ත සමුදායන් ස්වයංක්රීයව යාවත්කාලීන සහ උත්ශ්රේණිගත කිරීම් යෙදිය හැක. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, එය අක්රිය වීම සහ සැලසුම් කළ නඩත්තු බාධා කිරීම් සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කළ හැකිය. ඔරකල් කියා සිටින්නේ එහි ස්වයං-සුව කිරීමේ දත්ත ගබඩාව නැවත යථා තත්ත්වයට පත් කිරීමට සහ වඩාත්ම මෑත යාවත්කාලීන ස්ථාපනය කර ඇති බව තහවුරු කර ගැනීමට සෑම අක්රිය වේලාවකම මිනිත්තු 2.5 කට වඩා අඩු කාලයක් ගත වන බවයි.
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායක් සෑදෙන සංරචක මොනවාද?
දත්ත ගබඩාවක් සහ ගනුදෙනු සැකසුම් ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායක් සෑදේ.
දත්ත ගබඩාව
එය ව්යාපාරික බුද්ධියට සම්බන්ධ විවිධ රාජකාරි ඉටු කරන අතර කල් ඇතිව සකස් කර ඇති දත්ත විශ්ලේෂණය කරයි. මීට අමතරව, ද දත්ත ගබඩාවයි පරිසරය සියළුම දත්ත සමුදා ජීවන චක්ර ක්රියාවලීන් පාලනය කරයි, පේළි මිලියන ගණනක විමසුම් ස්කෑන් කළ හැකිය, ව්යාපාරික ඉල්ලීම් වලට පරිමාණය කළ හැකි අතර තත්පර කිහිපයකින් ක්රියාත්මක කළ හැකිය.
ගනුදෙනු සැකසීම
තත්ය කාලීන විශ්ලේෂණ, පුද්ගලීකරණය සහ වංචා අනාවරණය එය සහාය දක්වන කාලය මත පදනම් වූ ගනුදෙනු මෙහෙයුම් වලින් කිහිපයක් පමණි. ගනුදෙනු සැකසීම සීමිත වාර්තා සංඛ්යාවක් සමඟ ක්රියා කරයි, ස්ථාපිත ක්රියා පටිපාටි මත පදනම් වේ, සහ ඉක්මන් යෙදුම් සංවර්ධනය සහ යෙදවීම සක්රීය කරයි.
ප්රතිලාභ
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායක් වාසි ගණනාවක් ඇත.
- ස්වයංක්රීය පැච් සහ නිවැරදි කිරීම් ඇතුළත් දත්ත සමුදායේ අතිකාල, කාර්ය සාධනය සහ ආරක්ෂාව සියල්ල උපරිම කර ඇත.
- ස්වයංක්රීයකරණය හරහා මානව, දෝෂ සහිත කළමනාකරණ ක්රියාකාරකම් ඉවත් කරනු ලැබේ.
- සාමාන්ය වැඩ කටයුතු ස්වයංක්රීය වූ අතර, එහි ප්රතිඵලයක් ලෙස අඩු පිරිවැය සහ නිෂ්පාදනය වැඩි විය.
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායක් මඟින් සමාගමකට දත්ත ආකෘති නිර්මාණය, දත්ත සැලසුම් සහිත ක්රමලේඛකයින්ට සහාය වීම සහ ධාරිතා සැලසුම් කිරීම වැනි සමාගමට වැඩි වටිනාකමක් එක් කරන ඉහළ මට්ටමේ කාර්යයන් සඳහා දත්ත සමුදා පරිපාලන වෘත්තිකයන් නැවත අවධානය යොමු කිරීමට ඉඩ ලබා දේ. යම් යම් තත්වයන් යටතේ, ස්වාධීන දත්ත සමුදායක් සමාගමකට එහි දත්ත සමුදායන් ක්රියාත්මක කිරීමට අවශ්ය DBA සංඛ්යාව අඩු කිරීමෙන් හෝ වඩාත් උපාය මාර්ගික රාජකාරි සඳහා ඒවා ප්රතිනිර්මාණය කිරීමෙන් මුදල් ඉතිරි කර ගත හැක.
යෙදුම් සංවර්ධනය සහ "වෙළඳපොලට යන්න" උපාය මාර්ග කෙරෙහි මෙය බලපාන්නේ කෙසේද?
ඔබගෙන් බොහෝ දෙනෙක් යෙදුම සම්පූර්ණ කර ඇති නමුත් නිෂ්පාදනයට යාමට පෙර දත්ත සමුදායන් මත පරීක්ෂා කළ යුතු අවස්ථා තිබේ. ප්රමාදය සති කිහිපයක් සිට මාස කිහිපයක් දක්වා පැවතිය හැක.
මෙය පාරිභෝගික අත්දැකීම් වැඩිදියුණු කිරීමට සහ සමාගම වේගවත් කළ හැකි නව සේවාවන් හඳුන්වා දීම නිතර වළක්වයි. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, එවැනි ප්රමාදයන් විකුණුම්, සමාගම සහ පාරිභෝගික තෘප්තිය කෙරෙහි සෘජු බලපෑමක් ඇති කරයි. ප්රතිපාදන ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායන් භාවිතයෙන් මිනිත්තු කිහිපයක් වැනි සුළු කාලයක් ගත විය හැක, ව්යාපාරවලට ඉක්මනින් නිර්මාණය කිරීමට, පරීක්ෂා කිරීමට සහ "වෙළඳපොළට යාමට" ඉඩ සලසයි.
මෙමඟින් ව්යාපාර වැඩි වීමට හේතු විය හැකි අතර, සියලු යෙදුම් සඳහා බාධාවකින් තොරව ප්රතිපාදන ක්රියා පටිපාටියක් සක්රීය කිරීම සඳහා සංවිධානයට සැලකිය යුතු කාලයක්, වෑයමක් සහ මුදල් ඉතිරි කරයි.
තවද, ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදා දායකත්වයට කලින් සමාගම විසින් බලපත්ර ලබා දිය යුතු පරිපාලන, පරීක්ෂණ සහ ආරක්ෂක විශේෂාංග ගණනාවක් ඇතුළත් වේ. දත්ත සංකේතනය, සුසර කිරීම, රෝග විනිශ්චය, සැබෑ යෙදුම් පරීක්ෂාව, දත්ත ආවරණ, redaction සහ subsetting, hybrid columnar compression, database vault, in-memory capabilities, and sophisticated analytics පවතින නිෂ්පාදන අතර වේ.
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායන් ඔබට වලාකුළ සම්පූර්ණයෙන්ම භාවිතා කිරීමට, නිර්මාණාත්මක ව්යාපෘති සඳහා වටිනා මානව සම්පත් කලාප පළල නැවත ස්ථානගත කිරීමට සහ දත්ත සමුදාය යෙදවීම සහ පරිපාලනය සඳහා වැය කරන කාලය, මුදල් සහ ශ්රමය සැලකිය යුතු ප්රමාණයක් ඉතිරි කර ගත හැක. විශේෂයෙන් සමාගමේ පහළම රේඛාවට සැලකිය යුතු දායකත්වයක් සපයන මෙහෙවර-විවේචනාත්මක දත්ත සමුදායන් සඳහා එය වෙඩි තැබීම වටී.
ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායේ අනාගතය
ව්යාපාර-විවේචනාත්මක තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය ඵලදායීව සහ ආරක්ෂිතව පිරිනැමීම සඳහා එය අතින් හැසිරවීමට සහ සැකසීමට හැකි වේගය ඉක්මවා යන වේගයකින් දත්ත නිර්මාණය වෙමින් පවතී. ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායන් ඒවායේ සංකීර්ණ ස්වයංක්රීයකරණ හැකියාවන් නිසා සම්මත දත්ත සමුදායන්ට වඩා වාසි කිහිපයක් ඇත.
මෙම ප්රතිලාභ ලබා ගැනීම, තරඟකාරී වාසියක් පවත්වා ගැනීම සහ දත්ත සමුදා නඩත්තුවට වඩා නවෝත්පාදනය කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීම සඳහා තොරතුරු තාක්ෂණ සම්පත් නිදහස් කර ගැනීම සඳහා ව්යවසායන් ක්රමානුකූලව මෙම දත්ත සමුදා ආකෘතියට මාරු වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.
නිගමනය
අවසාන වශයෙන්, සාම්ප්රදායික දත්ත සමුදායන් සඳහා තොරතුරු තාක්ෂණ කණ්ඩායම් අවශ්ය වේ, හැකි ඉහළම කාර්ය භාරය සඳහා සැලසුම් කිරීමට. පූර්වාරක්ෂාව ලෙස අමතර ප්රතිපාදන විශාල ප්රමාණයක් සිදු කරන බවට ද සහතික විය යුතුය.
අනෙක් අතට, උපරිම වැඩ බර සෑම දිනකම සිදු වන දෙයක් නොවේ. එය කලාතුරකින් හෝ කිසිසේත් සිදු නොවිය හැකිය. එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, සාම්ප්රදායික දත්ත සමුදා ධාරිතාව සාමාන්යයෙන් කිසි විටෙක එහි සම්පූර්ණ විභවය සඳහා භාවිතා නොවේ.
ඔරකල් වැනි දත්ත සමුදා බලාගාර විසින් සපයන ලද නව යුගයේ Cloud-පාදක දත්ත සමුදායන් සහ විශ්ව ණය දායකත්ව ආකෘති වලට ස්තුති වන්නට පාරිභෝගිකයින් ඔවුන් භාවිතා කරන සම්පත් සඳහා හරියටම ගෙවිය යුතුය. ස්වයංක්රීය දත්ත සමුදායන් සමඟ ගණනය කිරීම් සහ ගබඩා සම්පත් ඉහළට හෝ අඩු කිරීමට ඇති හැකියාව විශාල වාසියකි. එය "යන්තම්-කාල" සම්පත් ප්රතිපාදන සපයන අතර ධාවන කාල වියදම් මත 90% දක්වා ඉතිරි කරයි.
ඔබමයි