Storage & dane

Dowiedz się więcej o unikalnych właściwościach baz danych NoSQL, ich aktualnej, fundamentalnej roli w zarządzaniu informacjami i dlaczego stanowią one kluczową zmianę.

Zapytanie do bazy danych pozwala na zadanie konkretnego pytania odnoszącego się do danych, na podstawie wcześniej zdefiniowanego kodu. Jest ono wysyłane do systemu zarządzania bazami danych (DMBS), gdzie system pobiera i prezentuje odpowiedź bezpośrednio z bazy.

Redis® to system przechowywania danych w pamięci open source, używany jako baza danych, pamięć podręczna i broker wiadomości. Obsługuje różne rodzaje danych, oferuje wysoką wydajność i może obsłużyć miliony zapytań na sekundę. Redis® open source jest wszechstronny i dostosowany do scenariuszy wymagających szybkiego dostępu do danych i przetwarzania ich w czasie rzeczywistym.

RAID (Redundant Array of Independent Disks) to technologia pamięci masowej, która łączy kilka dysków, aby zwiększyć wydajność, bezpieczeństwo i odporność na awarie. Używany w firmie i w domu, zapewnia skuteczne i niezawodne zarządzanie danymi.

PostgreSQL umożliwia bezpłatną obsługę baz danych różnego typu i o różnym poziomie złożoności. Zapewnia przy tym optymalną wydajność.

Non-Volatile Memory Express (NVMe) to protokół pamięci masowej o wysokiej wydajności przeznaczony dla dysków SSD PCIe. Przewyższa starsze interfejsy, takie jak SATA, oferując znacznie większe prędkości i mniejsze opóźnienia, specjalnie zaprojektowane dla pamięci flash, rewolucjonizując dostęp do danych w nowoczesnych systemach obliczeniowych.

Storage Edge umożliwia strategiczne umieszczanie danych bliżej ich źródła, minimalizując opóźnienia i oszczędzając przepustowość. Jest on również kluczowym elementem wdrażania IoT i uzupełnia usługę cloud computing. Kluczowe korzyści obejmują zwiększoną wydajność, zwiększone bezpieczeństwo i rentowność operacji. Różnorodne rozwiązania przestrzeni dyskowej odpowiadają na różne potrzeby organizacyjne.

Jezioro danych to scentralizowana przestrzeń dyskowa do przechowywania surowych, strukturalnych, półstrukturalnych lub nieustrukturyzowanych danych. Zapewnia dużą elastyczność w przechowywaniu i analizie danych, zwłaszcza w środowiskach big data i sztucznej inteligencji.

Magazyn danych działa jak hub, integrując dane z różnych źródeł w jednym repozytorium do analizy. Umożliwia organizacjom wykonywanie złożonych zapytań, odkrywanie trendów i uzyskiwanie wglądu w operacje, umożliwiając podejmowanie strategicznych decyzji za pomocą zaawansowanej analizy.

Magazyny danych łączą różne źródła danych, oferując jedno źródło prawdy. Umożliwiają one firmom dostęp do danych historycznych i bieżących w celu ich analizy, raportowania i podejmowania świadomych decyzji. Procesy ETL (Extract, Transform, Load Balancer) przygotowują dane do magazynu, a narzędzia BI odblokowują spostrzeżenia.

Wizualizacja danych przekształca nieprzetworzone dane w reprezentacje graficzne, takie jak wykresy i mapy. Praktyka ta pomaga odkrywać ukryte wzorce i trendy, umożliwiając dokładniejsze zrozumienie, świadome podejmowanie decyzji i skuteczną komunikację złożonych informacji, z których mogą korzystać osoby fizyczne i organizacje.

Transformacja danych konwertuje nieprzetworzone dane do formatu, który można wykorzystać. Oznacza proces zmiany struktury, formatu lub wartości danych w celu poprawy ich jakości i przygotowania do analizy, raportowania, Business Intelligence i uwolnienia ich prawdziwej wartości dla świadomego podejmowania decyzji.

Streaming danych to proces przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym. Umożliwia on ciągłą analizę danych i dzięki temu zapewnia lepsze informacje na potrzeby szybkiego podejmowania decyzji. Streaming danych jest często wykorzystywany w dziedzinach takich jak sieci społecznościowe.

Przechowywanie danych pozwala na zachowanie i udostępnianie informacji z wykorzystaniem specjalistycznych technologii. Rozwiązanie to obejmuje lokalną przestrzeń dyskową z fizycznymi serwerami w obiekcie firmy oraz usługę przechowywania w chmurze, która wykorzystuje zdalne serwery do skalowalnego, dostępnego zarządzania danymi.

Bezpieczeństwo danych obejmuje wszystkie dobre praktyki w zakresie ochrony danych, które należy wprowadzić w celu zapewnienia poufności, suwerenności i integralności informacji dostępnych w danej infrastrukturze informatycznej.

Potoki danych automatyzują przekształcanie surowych danych w cenną wiedzę za pomocą serii kroków. Etapy te obejmują gromadzenie danych z różnych źródeł, ich uszlachetnianie i wysyłanie do hurtowni danych, jeziora danych lub jeziora danych.

Modelowanie danych wizualnie przedstawia struktury danych i relacje z nimi, co ułatwia projektowanie baz danych i skuteczne zarządzanie nimi. Istnieją różne typy, takie jak modele relacyjne i wymiarowe. Proces ten obejmuje analizę wymagań, modelowanie koncepcyjne, logiczne i fizyczne oraz ich utrzymanie. Techniki te obejmują modelowanie i normalizację ER.

Data mining oznacza gromadzenie, analizę i porównywanie danych z różnych, często niepołączonych ze sobą źródeł. Uzyskane w ten sposób informacje mogą być wykorzystywane do różnych celów: np. poprawa skuteczności czy przewidywanie zachowań.

Data lakehouse to podejście architektoniczne, łączące cechy jezior danych i magazynów danych. Obsługuje zarówno nieustrukturyzowane, jak i ustrukturyzowane dane, oferując ogromne możliwości przechowywania (jak jezioro) i strukturyzowanego wyszukiwania (jak magazyn). Architektura ta pozwala na zaawansowane analizy, AI i ML, efektywnie przetwarzając różne rodzaje danych na dużą skalę.

Data governance to system procesów i polityk do zarządzania i ochrony danych. Zapewnia jakość danych, bezpieczeństwo i zgodność z przepisami. Dzięki niemu firmy mogą podejmować właściwe decyzje, podnosić wydajność operacyjną i zdobywać przewagę konkurencyjną.

Tworzenie kopii zapasowych danych to oznacza proces tworzenia duplikatów danych lub plików cyfrowych, który zabezpiecza przed utratą danych w przypadku, gdy oryginalne dane są narażone na szwank w wyniku złośliwego działania, wypadku lub katastrofy. Dzięki odpowiednim procesom tworzenia kopii zapasowych firma może szybko przywrócić dane, co spowoduje minimalne zakłócenia w działalności.

Data Analytics to proces przekształcania surowych danych w wiedzę, którą można wykorzystać. Wymaga on gromadzenia, czyszczenia i analizowania danych w celu znalezienia wzorców, korelacji i ukrytych trendów. Analityka danych ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw, ponieważ napędza świadome podejmowanie decyzji, optymalizuje operacje, identyfikuje trendy rynkowe i zarządza ryzykiem.

Przechowywanie bloków to rozwiązanie do przechowywania danych w blokach o równych rozmiarach, na dyskach twardych lub w chmurze. Oferuje szybszy dostęp do danych w porównaniu do innych metod przechowywania danych i pozwala na zwiększenie pojemności poprzez dodawanie większej liczby dysków w zależności od zapotrzebowania.

Bazy danych SQL są relacyjne i do zarządzania danymi wykorzystują język SQL. Bazy danych NoSQL nie są relacyjne i przechowują dane zgodnie z elastycznymi schematami. SQL jest idealny do obsługi złożonych zapytań, podczas gdy NoSQL oferuje więcej skalowalności dla aplikacji Big Data.

W jeziorze danych przechowywane są nieprzetworzone i nieustrukturyzowane dane, a w magazynie danych przechowywane są ustrukturyzowane dane do precyzyjnej analizy. Wybór zależy od potrzeb analitycznych.