පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
වැදගත් ව්යාපාරික තීරණ දැනුම් දීමට, නිෂ්පාදන පිරිනැමීම් වැඩි දියුණු කිරීමට සහ වඩා හොඳ පාරිභෝගික සේවාවක් සැපයීමට සමාගම් වැඩි වැඩියෙන් දත්ත මත විශ්වාසය තබන බැවින් සමාගම් වෙන කවරදාටත් වඩා දත්ත ග්රහණය කර ගනී.
ඝාතීය අනුපාතයකින් නිර්මාණය වන දත්ත ප්රමාණයත් සමඟ, වලාකුළ දත්ත සැකසුම් සහ විශ්ලේෂණ සඳහා ප්රමාණාත්මක බව, විශ්වසනීයත්වය සහ ලබා ගැනීමේ හැකියාව ඇතුළු වාසි කිහිපයක් ලබා දෙයි.
වලාකුළු පරිසර පද්ධතිය තුළ, දත්ත සැකසීම සහ විශ්ලේෂණ සඳහා මෙවලම් සහ තාක්ෂණයන් කිහිපයක් ද ඇත. බොහෝ විට භාවිතා වන විශාල දත්ත ගබඩා ව්යුහයන් දෙක වන්නේ දත්ත ගබඩා සහ දත්ත විල් ය.
දත්ත විලක් භාවිතා කිරීම එතරම් සිත් ඇදගන්නා සුළු නොවන නමුත් ඔබට එය අදාළ වන විට ආකෘතිය සහ දත්ත විමසිය නොහැකි බැවින්, දත්ත ගබඩා කිරීම ප්රවාහ කිරීම සඳහා දත්ත ගබඩාවක් භාවිතා කිරීම නාස්තියකි.
Wඅපි තෝරා ගන්නේ කුමන ආකාරයේ වලාකුළු ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයද?
අපි දත්ත ලේක්හවුස් සඳහා නව සංකල්ප සලකා බැලිය යුතුද, නැතහොත් ගබඩාවේ සීමාවන් හෝ වැවේ සීමාවන් සමඟ සෑහීමට පත් විය යුතුද?
“දත්ත ලේක්හවුස්” ලෙස හඳුන්වන නව දත්ත ගබඩා ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය දත්ත ගබඩාවල දත්ත කළමනාකරණය සමඟ දත්ත විල්වල අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව ඒකාබද්ධ කරයි.
ව්යාපාරික බුද්ධිය (BI), දත්ත විශ්ලේෂණ සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම (ML) වැඩ බර, ඔබේ සමාගමේ ඉල්ලීම් මත පදනම්ව.
මෙම පෝස්ට් එකෙන්, අපි දත්ත ගබඩාව, දත්ත ලේක් සහ දත්ත ලේක්හවුස් දෙස සමීපව බලමු, ඒවායේ වාසි, සීමාවන් මෙන්ම වාසි සහ අවාසි. අපි පටන් ගනිමු.
දත්ත ගබඩාව යනු කුමක්ද?
දත්ත ගබඩාවක් යනු සංවිධානයක් විසින් බොහෝ මූලාශ්රවලින් අතිවිශාල දත්ත ප්රමාණයක් රඳවා තබා ගැනීම සඳහා භාවිතා කරන මධ්යගත දත්ත ගබඩාවකි. දත්ත ගබඩාවක් ආයතනයක "දත්ත සත්යයේ" තනි මූලාශ්රයක් ලෙස ක්රියා කරන අතර වාර්තා කිරීමට සහ ව්යාපාර විශ්ලේෂණ සඳහා අත්යවශ්ය වේ.
සාමාන්යයෙන්, දත්ත ගබඩාවන් ඓතිහාසික දත්ත ගබඩා කිරීම සඳහා යෙදුම්, ව්යාපාර සහ ගනුදෙනු දත්ත වැනි මූලාශ්ර කිහිපයකින් සම්බන්ධිත දත්ත කට්ටල ඒකාබද්ධ කරයි. ගබඩා පද්ධතියට පැටවීමට පෙර, දත්ත සත්යයේ තනි මූලාශ්රයක් ලෙස භාවිත කළ හැකි වන පරිදි දත්ත ගබඩා තුළ දත්ත පරිවර්තනය කර පිරිසිදු කෙරේ.
සමාගමේ සියලුම ප්රදේශවලින් ව්යාපාරික තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය කඩිනමින් ලබා දීමට ඔවුන්ට ඇති හැකියාව නිසා, ව්යාපාර දත්ත ගබඩාවල ආයෝජනය කරයි. BI මෙවලම්, SQL සේවාලාභීන් සහ අනෙකුත් අඩු සංකීර්ණ (එනම් දත්ත නොවන විද්යාව) විශ්ලේෂණ විසඳුම් භාවිතය සමඟ, ව්යාපාර විශ්ලේෂකයින්, දත්ත ඉංජිනේරුවන්ට සහ තීරණ ගන්නන්ට දත්ත ගබඩාවලින් දත්ත වෙත ප්රවේශ විය හැක.
දිනෙන් දින වැඩි වන දත්ත පරිමාව සමඟ ගබඩාවක් නඩත්තු කිරීම මිල අධික වන අතර දත්ත ගබඩාවකට අමු හෝ ව්යුහගත දත්ත හැසිරවිය නොහැක. මීට අමතරව, යන්ත්ර ඉගෙනීම හෝ අනාවැකි ආකෘති නිර්මාණය වැනි නවීන දත්ත විශ්ලේෂණ ශිල්පීය ක්රම සඳහා එය කදිම විකල්පය නොවේ.
දත්ත ගබඩාවක්, එබැවින් වේගවත් විමසුම් ප්රතිචාර සහ ඉහළ ගුණාත්මක දත්ත සපයයි. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, සහ Snowflake යනු දත්ත ගබඩා සඳහා ලබා ගත හැකි වලාකුළු සේවා වේ.
දත්ත ගබඩාවේ ප්රතිලාභ
- ව්යාපාර බුද්ධිය සහ දත්ත විශ්ලේෂණ කාර්ය භාරයේ කාර්යක්ෂමතාව සහ වේගය වැඩි කිරීම: දත්ත ගබඩාවන් දත්ත සැකසීමට සහ විශ්ලේෂණයට අවශ්ය කාලය කෙටි කරයි. දත්ත ගබඩාවෙන් ලැබෙන දත්ත විශ්වාසදායක සහ ස්ථාවර බැවින් ඔවුන්ට පහසුවෙන් දත්ත විශ්ලේෂණ සහ ව්යාපාරික බුද්ධි මෙවලම් වෙත සම්බන්ධ විය හැක. අතිරේකව, දත්ත ගබඩාවන් දත්ත රැස් කිරීම සඳහා අවශ්ය කාලය ඉතිරි කරන අතර කණ්ඩායම්වලට වාර්තා, උපකරණ පුවරු සහ වෙනත් විශ්ලේෂණ අවශ්යතා සඳහා දත්ත භාවිතා කිරීමේ හැකියාව ලබා දේ.
- දත්තවල අනුකූලතාව, ගුණාත්මකභාවය සහ ප්රමිතිකරණය වැඩි කිරීම: සංවිධාන පරිශීලක, විකුණුම් සහ ගනුදෙනු දත්ත ඇතුළු විවිධ මූලාශ්රවලින් දත්ත රැස් කරයි. දත්ත ගබඩාව මඟින් ආයතනික දත්ත ඒකාකාර, ප්රමිතිගත ආකෘතියකට දත්ත සත්යයේ තනි මූලාශ්රයක් ලෙස ක්රියා කළ හැකි බැවින් ව්යාපාරික අවශ්යතා සඳහා දත්ත විශ්වාස කළ හැකිය.
- පොදුවේ තීරණ ගැනීම වැඩි දියුණු කිරීම: දත්ත ගබඩා කිරීම මෑත කාලීන සහ පැරණි දත්ත සඳහා මධ්යගත ගබඩාවක් පිරිනැමීමෙන් වඩා හොඳ තීරණ ගැනීමට පහසුකම් සපයයි. නිරවද්ය තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සඳහා දත්ත ගබඩාවල දත්ත සැකසීමෙන්, තීරණ ගන්නන්ට අවදානම් තක්සේරු කිරීමට, සේවාදායකයින්ගේ අවශ්යතා තේරුම් ගැනීමට සහ භාණ්ඩ හා සේවා වැඩිදියුණු කිරීමට හැකිය.
- වඩා හොඳ ව්යාපාරික බුද්ධියක් ලබා දීම: දත්ත ගබඩා කිරීම සාමාන්ය දෙයක් ලෙස නිතර රැස් කරන දැවැන්ත අමු දත්ත සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සපයන දත්ත ගබඩා කිරීම අතර පරතරය අඩු කරයි. සංවිධානයක දත්ත ගබඩා කිරීම සඳහා පදනම ලෙස ඔවුන් ක්රියා කරයි, එහි දත්ත පිළිබඳ සංකීර්ණ ප්රශ්නවලට පිළිතුරු දීමට සහ ආරක්ෂිත ව්යාපාරික තීරණ ගැනීමට ප්රතිචාර භාවිතා කිරීමට හැකි වේ.
දත්ත ගබඩාවේ සීමාවන්
- දත්ත නම්යශීලීභාවය නොමැතිකම: දත්ත ගබඩාවන් ව්යුහගත දත්ත හැසිරවීමේදී විශිෂ්ට වන අතර, ලොග් විශ්ලේෂණ, ප්රවාහය සහ සමාජ මාධ්ය දත්ත වැනි අර්ධ ව්යුහගත සහ ව්යුහගත නොවන දත්ත ආකෘති ඔවුන්ට අභියෝගාත්මක විය හැකිය. මෙමගින් යන්ත්ර ඉගෙනීම හා සම්බන්ධ භාවිත අවස්ථා සඳහා දත්ත ගබඩා නිර්දේශ කරයි කෘතිම බුද්ධිය දුෂ්කර.
- ස්ථාපනය සහ නඩත්තු කිරීම සඳහා මිල අධිකයි: දත්ත ගබඩා ස්ථාපනය කිරීමට සහ නඩත්තු කිරීමට මිල අධික විය හැක. තවද, දත්ත ගබඩාව බොහෝ විට ස්ථිතික නොවේ; එය වයසට යන අතර නිතර නඩත්තු කිරීම අවශ්ය වේ, එය මිල අධිකය.
කිහිප දෙනකුගේ
- දත්ත සොයා ගැනීමට, ලබා ගැනීමට සහ විමසීමට සරල ය.
- දත්ත දැනටමත් පිරිසිදු වන තාක්, SQL දත්ත සකස් කිරීම සරල ය.
අවාසි
- ඔබට එක් විශ්ලේෂණ වෙළෙන්දෙකු පමණක් භාවිතා කිරීමට බල කෙරේ.
- ව්යුහගත නොවන හෝ ගලා යන දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම සහ ගබඩා කිරීම ඉතා මිල අධිකය.
Data Lake යනු කුමක්ද?
සෑම වර්ගයකම දත්ත පොරොන්දු වී ඇති අතර දත්ත විල් මගින් හැකි වේ. ප්රවේශ විය හැකි ආකාරයෙන් දත්ත මධ්යගතව පිහිටා තිබීම සහ කියවීම සඳහා ලබා ගැනීම ප්රයෝජනවත් වේ.
දත්ත විලක් යනු මධ්යගත, අතිශයින් අනුවර්තනය කළ හැකි ගබඩා අවකාශයකි, එහිදී සංවිධානාත්මක සහ ව්යුහගත නොවූ දත්ත විශාල ප්රමාණයක් ඒවායේ සකස් නොකළ, වෙනස් නොකළ සහ හැඩතල ගැන්වීම් නොකළ ආකාරයෙන් තබා ඇත.
දත්ත විලක් පැතලි ගෘහනිර්මාණ ශිල්පයක් සහ දත්ත ගබඩා කිරීම සඳහා එහි සැකසූ තත්වයේ ගබඩා කර ඇති වස්තූන් භාවිතා කරයි, දත්ත ගබඩාවලට ප්රතිවිරුද්ධව, කලින් “පිරිසිදු” කර ඇති සම්බන්ධතා දත්ත සුරකියි.
මෙම ආකෘතියේ දත්ත හැසිරවීමේ අපහසුතා ඇති දත්ත ගබඩාවලට ප්රතිවිරුද්ධව, දත්ත විල්, අනුවර්තනය කළ හැකි, විශ්වාසදායක සහ දැරිය හැකි මිලකට සහ ව්යුහගත නොකළ දත්තවලින් වැඩිදියුණු කළ අවබෝධයක් ලබා ගැනීමට ව්යවසායයන්ට ඉඩ සලසයි.
දත්ත විල් වලදී, දත්ත රැස්කිරීමේදී දත්ත ලබා ගැනීම, පැටවීම සහ පරිවර්තනය කිරීම (ELT) සිදු කරනු ලබන්නේ දත්ත රැස්කිරීමේදී දත්ත ක්රමලේඛනය හෝ දත්ත පිහිටුවීමට වඩා විශ්ලේෂණාත්මක අරමුණු සඳහාය.
IoT උපාංග වලින් බොහෝ දත්ත වර්ග සඳහා තාක්ෂණයන් භාවිතා කිරීම, සමාජ මාධ්ය, සහ ප්රවාහ දත්ත, දත්ත විල් යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ අනාවැකි විශ්ලේෂණ සක්රීය කරයි.
මීට අමතරව, අමු දත්ත සැකසීමට හැකි දත්ත විද්යාඥයෙකුට දත්ත විල භාවිතා කළ හැක. අනෙක් අතට, දත්ත ගබඩාවක් ව්යාපාර සඳහා භාවිතා කිරීමට පහසු වේ. එය පරිශීලක පැතිකඩ සඳහා පරිපූර්ණයි, පුරෝකථන විශ්ලේෂණ, යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ වෙනත් කාර්යයන්.
දත්ත විල් දත්ත ගබඩා සමඟ ගැටලු කිහිපයක් විසඳන නමුත්, ඒවායේ දත්ත ගුණාත්මක භාවය දුර්වල වන අතර ඒවායේ විමසුම් වේගය ප්රමාණවත් නොවේ. මීට අමතරව, SQL විමසුම් පැවැත්වීම සඳහා ව්යාපාරික පරිශීලකයින්ට අමතර මෙවලම් අවශ්ය වේ. දුර්වල ලෙස ව්යුහගත වූ දත්ත විලක් දත්ත එකතැන පල්වීමේ ගැටලුවක් අත්විඳිය හැකිය.
Data Lake හි ප්රතිලාභ
- පුළුල් පරාසයක යන්ත්ර ඉගෙනුම් සහ දත්ත විද්යා යෙදුම් අවස්ථා සඳහා සහාය දත්ත විවෘත, අමු ආකාරයෙන් තබා ඇති බැවින් දත්ත විල්වල දත්ත හැසිරවීමට වෙනස් යන්ත්රයක් සහ ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම භාවිතා කිරීම සරල ය.
- දත්ත විල්වල බහුකාර්යතාව, පෙර සැකසූ ක්රමලේඛනයක අවශ්යතාවයකින් තොරව ඕනෑම ආකෘතියක හෝ මාධ්යයක දත්ත ගබඩා කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි, එය විශාල වාසියකි. අනාගත දත්ත භාවිත අවස්ථා සඳහා සහය දැක්විය හැකි අතර, දත්ත එහි මුල් තත්වයේ තැබුවහොත් වැඩි දත්ත විශ්ලේෂණය කළ හැක.
- විවිධ සන්දර්භයන් තුළ දත්ත වර්ග දෙකම ගබඩා කිරීම වළක්වා ගැනීම සඳහා, දත්ත විල් වල ව්යුහගත සහ ව්යුහගත දත්ත අඩංගු විය හැක. විවිධ ආකාරයේ ආයතනික දත්ත ගබඩා කිරීම සඳහා, ඔවුන් තනි ස්ථානයක් ලබා දෙයි.
- සාම්ප්රදායික දත්ත ගබඩා හා සසඳන විට, දත්ත විල් මිලෙන් අඩු වන්නේ ඒවා බොහෝ විට ගබඩා කර ඇති ගිගාබයිට් එකකට අඩු පිරිවැයක් සඳහා සකස් කර ඇති වස්තු ගබඩාව වැනි මිල අඩු භාණ්ඩ දෘඩාංග මත තබා ගැනීමට ගොඩනගා ඇති බැවිනි.
දත්ත විලෙහි සීමාවන්
- දත්ත විශ්ලේෂණ සහ ව්යාපාරික බුද්ධි භාවිත අවස්ථා දුර්වල ලෙස ලකුණු කරයි: දත්ත විල් ප්රමාණවත් ලෙස නඩත්තු නොකළහොත් අසංවිධානාත්මක විය හැක, එමඟින් ඒවා ව්යාපාරික බුද්ධිය සහ විශ්ලේෂණ මෙවලම් සමඟ සම්බන්ධ කිරීම අපහසු වේ. අතිරේකව, වාර්තා කිරීම සහ විශ්ලේෂණ භාවිත අවස්ථා සඳහා අවශ්ය වූ විට, ස්ථාවර නොමැතිකම දත්ත ව්යුහයන් සහ ACID (පරමාණුකත්වය, අනුකූලතාව, හුදකලා කිරීම සහ කල්පැවැත්ම) ගණුදෙණු සහාය උපප්රශස්ත විමසුම් කාර්ය සාධනයට හේතු විය හැක.
- දත්ත විල්වල නොගැලපීම නිසා දත්ත විශ්වසනීයත්වය සහ ආරක්ෂාව බලාත්මක කිරීමට නොහැකි වන අතර, එහි ප්රතිඵලය වන්නේ දෙකම නොමැති වීමයි. දත්ත විල්වලට ඕනෑම දත්ත පෝරමයක් හැසිරවිය හැකි බැවින්, සංවේදී දත්ත වර්ගවලට අනුකූලව සුදුසු දත්ත ආරක්ෂාව සහ පාලන ප්රමිතීන් වර්ධනය කිරීම අපහසු විය හැකිය.
කිහිප දෙනකුගේ
- සියලු වර්ගවල දත්ත සඳහා දැරිය හැකි විසඳුම්.
- සංවිධානාත්මක සහ අර්ධ ව්යුහගත දත්ත හැසිරවීමට හැකියාව ඇත.
- සංකීර්ණ දත්ත සැකසීම සහ ප්රවාහය සඳහා වඩාත් සුදුසුය.
අවාසි
- නවීන නල මාර්ගයක් ඉදිකිරීමට අවශ්ය වේ.
- දත්ත විමසිය හැකි වීමට යම් කාලයක් ලබා දෙන්න.
- දත්ත විශ්වසනීයත්වය සහ ගුණාත්මකභාවය සහතික කිරීමට කාලය ගතවේ.
Data Lakehouse යනු කුමක්ද?
“දත්ත ලේක්හවුස්” නමින් හැඳින්වෙන නව විශාල දත්ත ගබඩා ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය දත්ත විල් සහ දත්ත ගබඩාවල ශ්රේෂ්ඨතම අංගයන් ඒකාබද්ධ කරයි. ව්යුහගත, අර්ධ ව්යුහගත හෝ ව්යුහගත නොවූ ඔබේ සියලු දත්ත, දත්ත ලේක්හවුස් එකකට ස්තුතිවන්ත විය හැකි හොඳම යන්ත්ර ඉගෙනීම, ව්යාපාර බුද්ධිය සහ ප්රවාහ කිරීමේ හැකියාවන් සමඟ එක ස්ථානයක ගබඩා කළ හැකිය.
සියලු වර්ගවල දත්ත විල් බොහෝ විට දත්ත ලේක්හවුස් සඳහා ආරම්භක ස්ථානය වේ; ඊට පසු, දත්ත ඩෙල්ටා ලේක් ආකෘතියට පරිවර්තනය වේ (දත්ත විල් සඳහා විශ්වසනීයත්වය ගෙන එන විවෘත මූලාශ්ර ගබඩා තට්ටුවක්).
ඩෙල්ටා විල් සහිත දත්ත විල් සාම්ප්රදායික දත්ත ගබඩාවලින් ACID ගනුදෙනු ක්රියා පටිපාටි සක්රීය කරයි. සාරය වශයෙන්, ලේක්හවුස් පද්ධතිය දත්ත විල් මෙන් විශාල දත්ත ප්රමාණයක් ඒවායේ මුල් ස්වරූපයෙන් පවත්වා ගැනීමට මිල අඩු ගබඩාවක් භාවිතා කරයි.
ගබඩාව මත පාර-දත්ත ස්තරය එකතු කිරීමෙන් දත්ත ව්යුහය ලබා දෙන අතර දත්ත ගබඩාවල ඇති ඒවා වැනි දත්ත කළමනාකරණ මෙවලම් සවිබල ගන්වයි.
දත්ත විද්යාව, යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ ව්යාපාර බුද්ධිය වැනි විවිධ මුල පිරීම් සඳහා තනි පද්ධතියක් හරහා සමාගම් දත්ත සියල්ල වෙත ප්රවේශ වීමට බොහෝ කණ්ඩායම්වලට මෙය හැකි වේ.
දත්ත ලේක්හවුස්හි ප්රතිලාභ
- වැඩ බර විශාල පරාසයක් සඳහා සහාය: නවීන විශ්ලේෂණ සඳහා පහසුකම් සැලසීම සඳහා, දත්ත ලේක්හවුස් පරිශීලකයින්ට වඩාත් ජනප්රිය ව්යාපාරික බුද්ධි මෙවලම් (Tableau, PowerBI) වෙත සෘජු ප්රවේශය ලබා දෙයි. අතිරේකව, දත්ත ලේක්හවුස් API සහ Python/R වැනි යන්ත්ර ඉගෙනුම් රාමු සමඟ විවෘත දත්ත ආකෘති (Parquet වැනි) භාවිතා කරන බැවින් දත්ත විද්යාඥයින්ට සහ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ඉංජිනේරුවන්ට පහසුවෙන් දත්ත භාවිතා කළ හැක.
- පිරිවැය-ඵලදායීතාවය: දත්ත ලේක්හවුස් විසින් දත්ත විල්වල පිරිවැය-ඵලදායී ගබඩා ලක්ෂණ ක්රියාවට නැංවීම සඳහා මිල අඩු වස්තු ගබඩා විසඳුම් භාවිතා කරයි. තනි විසඳුමක් ඉදිරිපත් කිරීමෙන්, දත්ත ලේක්හවුස් විවිධ දත්ත ගබඩා පද්ධති කළමනාකරණයට සම්බන්ධ වියදම් සහ කාලය ද ඉවත් කරයි.
- දත්ත ලේක්හවුස් නිර්මාණය මඟින් ක්රමලේඛනය සහ දත්ත අඛණ්ඩතාව සහතික කරයි, ඵලදායී දත්ත ආරක්ෂණ සහ පාලන පද්ධති ගොඩනැගීම සරල කරයි. පහසුව දත්ත අනුවාදනය, පාලනය සහ ආරක්ෂාව.
- දත්ත ලේක්හවුස් විසින් දත්ත අනුපිටපත් කිරීම අඩු කරන සියලුම සමාගම් දත්ත ඉල්ලීම්වලට ඉඩ සැලසිය හැකි තනි, බහුකාර්ය දත්ත ගබඩා වේදිකාවක් පිරිනමයි. දත්ත ගබඩාව සහ දත්ත විල යන දෙකෙහිම ප්රතිලාභ හේතුවෙන් ව්යාපාරවලින් බහුතරයක් දෙමුහුන් විසඳුමක් තෝරා ගනී. මේ අතර, මෙම උපායමාර්ගය මිල අධික දත්ත අනුපිටපත් කිරීමට හේතු විය හැක.
- විවෘත ආකෘතිවල සහාය. විවෘත ආකෘති යනු බොහෝ මෘදුකාංග යෙදුම් සඳහා භාවිතා කළ හැකි ගොනු වර්ග වන අතර ඒවායේ පිරිවිතරයන් පොදු වශයෙන් ලබා ගත හැකිය. වාර්තා වලට අනුව, ලේක්හවුස් වලට Apache Parquet සහ ORC (Optimized Row Columnar) වැනි පොදු ගොනු ආකෘතිවල දත්ත ගබඩා කිරීමේ හැකියාව ඇත.
දත්ත ලේක්හවුස් හි සීමාවන්
දත්ත ලේක්හවුස් එකක ඇති ලොකුම අඩුපාඩුව නම් එය තවමත් තරුණ හා දියුණු වෙමින් පවතින තාක්ෂණයකි. එහි ප්රතිඵලයක් ලෙස එය සිය කැපවීම් ඉටු කරයිද යන්න අවිනිශ්චිතය. දත්ත ලේක්හවුස් ස්ථාපිත විශාල දත්ත ගබඩා පද්ධති සමඟ තරඟ කිරීමට පෙර, එය වසර ගණනාවක් ගත විය හැකිය.
කෙසේ වෙතත්, නවීන නවෝත්පාදනයන් සිදුවෙමින් පවතින අනුපාතය අනුව, වෙනත් දත්ත ගබඩා පද්ධතියක් අවසානයේ එය ප්රතිස්ථාපනය නොකරන්නේදැයි කීමට අපහසුය.
කිහිප දෙනකුගේ
- එක් වේදිකාවක සියලුම දත්ත ඇත, එයින් අදහස් වන්නේ නඩත්තු කිරීමට ධාරක නාම අඩු බවයි.
- පරමාණුකත්වය, අනුකූලතාව, හුදකලා වීම සහ දැඩි බව බලපාන්නේ නැත.
- එය සැලකිය යුතු ලෙස වඩා ලාභදායී වේ.
- එක් වේදිකාවක සියලුම දත්ත ඇත, එයින් අදහස් වන්නේ නඩත්තු කිරීමට ධාරක නාම අඩු බවයි.
- කළමනාකරණය කිරීමට සරල වන අතර ඕනෑම ගැටළුවක් ඉක්මනින් විසඳා ගත හැකිය
- නල මාර්ගයක් ඉදිකිරීම සරල කරන්න
අවාසි
- පිහිටුවීමට යම් කාලයක් ගත විය හැක.
- ස්ථාපිත ගබඩා පද්ධතියක් ලෙස සුදුසුකම් ලැබීමට එය ඉතා කුඩා වන අතර දුර වැඩිය.
දත්ත ගබඩාව Vs දත්ත ලේක් Vs දත්ත ලේක්හවුස්
දත්ත ගබඩාවට ආයතනික බුද්ධිය, වාර්තාකරණය සහ විශ්ලේෂණ යෙදුම්වල දිගු ඉතිහාසයක් ඇති අතර එය පළමු විශාල දත්ත ගබඩා කිරීමේ තාක්ෂණය වේ.
අනෙක් අතට, දත්ත ගබඩා මිල අධික වන අතර දත්ත ප්රවාහය වැනි විවිධ සහ ව්යුහගත නොවන දත්ත හැසිරවීමේ ගැටළු ඇත. යන්ත්ර ඉගෙනීම සහ දත්ත විද්යා වැඩ බර සඳහා, දැරිය හැකි ගබඩා මත විවිධ ආකාරවලින් අමු දත්ත කළමනාකරණය කිරීමට දත්ත විල් සංවර්ධනය කරන ලදී.
දත්ත විල් ව්යුහගත නොකළ දත්ත සමඟ ඵලදායී වුවද, ඒවාට දත්ත ගබඩාවල ACID ගණුදෙණු කිරීමේ හැකියාව නොමැති අතර, දත්ත අනුකූලතාව සහ විශ්වසනීයත්වය සහතික කිරීම අභියෝග කරයි.
නවතම දත්ත ගබඩා ගෘහනිර්මාණ ශිල්පය, "දත්ත ලේක්හවුස්" ලෙස හැඳින්වේ, දත්ත ගබඩාවල විශ්වසනීයත්වය සහ අනුකූලතාව දත්ත විල්වල දැරිය හැකි සහ අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව සමඟ ඒකාබද්ධ කරයි.
නිගමනය
අවසාන වශයෙන්, මුල සිටම දත්ත ලේක්හවුස් තැනීම දුෂ්කර විය හැකිය. තවද, ඔබ නිසැකවම පාහේ විවෘත දත්ත ලේක්හවුස් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සබල කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති වේදිකාවක් භාවිතා කරනු ඇත.
එබැවින්, මිලදී ගැනීමක් කිරීමට පෙර එක් එක් වේදිකාවේ බොහෝ විශේෂාංග සහ ක්රියාත්මක කිරීම් විමර්ශනය කිරීමට ප්රවේශම් වන්න. ව්යාපාර බුද්ධිය සහ දත්ත විශ්ලේෂණ භාවිත අවස්ථා කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින් පරිණත, ව්යුහගත දත්ත විසඳුමක් සොයන සමාගම්වලට දත්ත ගබඩාවක් සලකා බැලිය හැකිය.
කෙසේ වෙතත්, දත්ත විද්යාව සහ ව්යුහගත නොවන දත්ත මත යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා බල වැඩ බර සඳහා පරිමාණය කළ හැකි, දැරිය හැකි විශාල දත්ත විසඳුමක් සොයන ව්යවසායන් දත්ත විල් සලකා බැලිය යුතුය.
ඔබේ ව්යාපාරයට දත්ත ගබඩාව සහ දත්ත ලේක් තාක්ෂණයෙන් සැපයිය හැකි දත්තවලට වඩා වැඩි දත්ත අවශ්ය බව හෝ ඔබේ දත්තවල නවීන විශ්ලේෂණ සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මෙහෙයුම් ඒකාබද්ධ කිරීමට ඔබ විසඳුමක් සොයන බව සලකන්න. ඒ දත්ත ලේක්හවුස් තත්වය තුළ සංවේදී විකල්පය වේ.
ඔබමයි