Co to jest data pipeline?

Definicja i znaczenie

Potok danych to seria etapów, przez które przechodzą dane. Przypominamy o produkcyjnej linii montażowej, ale zamiast fizycznych produktów przetwarzamy surowe dane i przekształcamy je w użyteczną formę. Dotyczy to procesów takich jak:

• Zażycie: Gromadzenie surowych danych z różnych źródeł (bazy danych, API, czujniki, media społecznościowe, etc.).
   
• Transformacja: Czyszczenie, zatwierdzanie i konwertowanie danych do spójnego formatu. Może to oznaczać filtrowanie informacji, poprawianie błędów lub agregację punktów danych.
   
• Transport: Przeniesienie przetworzonych danych do miejsca docelowego, takiego jak hurtownia danych, jezioro danych lub platforma analityczna danych.

Potoki danych automatyzują przepływ danych, eliminując ręczną obsługę danych, oszczędzając czas i redukując błędy. Poprawiają jakość danych, zapewniając ich dokładność, spójność i gotowość do analizy.

Potoki danych umożliwiają efektywną analizę, zapewniając analitykom i narzędziom Business Intelligence niezawodny strumień przetworzonych danych. Ponadto wspierają podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, dostarczając aktualnych danych do natychmiastowego wglądu.

Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym

Podczas gdy niektóre potoki danych przetwarzają dane w partiach, zapotrzebowanie na informacje w czasie rzeczywistym rośnie w zawrotnym tempie. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym obejmuje przetwarzanie danych w postaci, w jakiej zostały wygenerowane z minimalnym opóźnieniem. Dzięki temu organizacje mogą:

• Błyskawiczne reagowanie na zdarzenia: Na przykład wykrywanie fałszywych transakcji, monitorowanie ruchu na stronie internetowej lub dostosowywanie kampanii marketingowych w czasie rzeczywistym.
   
• Spersonalizuj User Experience: Dostarczanie targetowanych ofert i rekomendacji w oparciu o bieżące zachowania użytkowników.
   
• Zyskaj przewagę konkurencyjną Podejmowanie szybszych, opartych na danych decyzji, aby pozostać w czołówce.

Potoki danych w czasie rzeczywistym często korzystają z technologii, takich jak silniki przetwarzania strumieniowego (np. Apache Kafka, Apache Flink), aby obsłużyć ciągły przepływ informacji.

Architektura Data Pipeline

Chociaż elementy składowe data pipeline opisują jego poszczególne części, architektura odnosi się do sposobu, w jaki te komponenty są zorganizowane i połączone. Struktura ta określa sposób, w jaki dane przepływają przez potok, gdzie są przechowywane i jak są ostatecznie dostępne. Dwa powszechne wzorce architektoniczne wykorzystywane w potokach danych to jeziora danych (jezioro danych) i hurtownie danych.

Data Pipeline Lakes

Wyobraźmy sobie ogromny, rozległy zbiornik, w którym wszystkie rodzaje danych przepływają swobodnie i łączą się. To jest istota jeziora danych. Jest to scentralizowane repozytorium przeznaczone do przechowywania surowych danych w jego natywnym formacie, niezależnie od ich struktury czy źródła. Jest to wielka przestrzeń dyskowa, w której współistnieją ustrukturyzowane dane z baz danych, dane częściowo ustrukturyzowane z mediów społecznościowych oraz dane nieustrukturyzowane, takie jak obrazy i pliki tekstowe.
Elastyczność jest bardzo istotną zaletą w przypadku jezior danych. Nie narzucają one z góry sztywnych schematów, co pozwala na szybkie gromadzenie danych bez konieczności wcześniejszego zdefiniowania ich struktury czy celu. Dlatego jeziora danych są idealne do przetwarzania różnego rodzaju danych i badania nowych możliwości analitycznych w miarę ich pojawiania się.
Elastyczność może jednak również prowadzić do problemów. Bez odpowiedniej organizacji i zarządzania metadanymi jezioro danych może stać się "bagnem danych", gdzie cenne informacje gubią się w ogromnej ilości. Wdrożenie praktyk w zakresie zarządzania danymi i katalogowania ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia wykrywalności i jakości danych.

Magazyny danych

W przeciwieństwie do swobodnego przepływu jezior danych, hurtownie danych są bardziej ustrukturyzowane i zbudowane z myślą o konkretnym celu. Można je porównać do starannie zorganizowanych bibliotek, w których dane są starannie kategoryzowane i odkładane na półkę w przypadku specyficznych potrzeb analitycznych. Dane w magazynie danych są zazwyczaj ustrukturyzowane i relacyjne, czyszczone, przekształcane i ładowane zgodnie z wstępnie zdefiniowanym schematem.
Struktura ta sprawia, że hurtownie danych są wysoce efektywne w zakresie wyszukiwania i analizowania danych dla konkretnych zadań Business Intelligence i raportowania. Stanowią one wiarygodne źródło prawdy dla kluczowych wskaźników wydajności (KPI), trendów historycznych i innych krytycznych metryk biznesowych.
Sztywna struktura magazynu danych może jednak ograniczyć jego elastyczność. Dodanie nowych źródeł danych lub dostosowanie się do zmian w strukturze danych może wymagać znacznego wysiłku i modyfikacji schematu.

Data Lakehouse

Korytarze danych zapewniają prostotę, elastyczność i rentowność dzięki wdrożeniu struktur danych i funkcji zarządzania, które są podobne do funkcji magazynów danych w przypadku niedrogich rozwiązań do przechowywania danych, typowych dla jezior danych. Model hybrydowy jest bardziej ekonomiczny niż tradycyjne rozwiązania przechowywania danych i zapewnia solidne zarządzanie, zapewniając jakość i zgodność danych.

Przykłady zastosowania Korytarze danych są stosowane w różnych branżach, w tym:

• Opieka medyczna Przechowywanie i analiza danych pochodzących z elektronicznej dokumentacji medycznej i urządzeń medycznych w celu poprawy opieki nad pacjentem.
• Finanse Zarządzanie i analiza transakcji finansowych oraz danych dotyczących zarządzania ryzykiem w celu podejmowania lepszych decyzji inwestycyjnych.
• Modernizacja Danych: Modernizacja istniejących systemów danych w celu zwiększenia wydajności i efektywności kosztowej.
• Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym Analizowanie danych w momencie ich wygenerowania, co pozwala na raportowanie i analizę w czasie rzeczywistym.

Narzędzia Cloud Data

Dostawcy usług chmurowych oferują rozległe narzędzia i usługi zaprojektowane specjalnie do tworzenia i zarządzania potokami danych. Narzędzia te obejmują każdy etap migracji danych, od ich gromadzenia po analizę.

• Zażycie: Platformy chmurowe dostarczają usługi umożliwiające szybkie gromadzenie danych z różnych źródeł, w tym baz danych, interfejsów API, kanałów w mediach społecznościowych oraz urządzeń IoT. Usługi te często zawierają wstępnie zbudowane łączniki i integracje, co ułatwia łączenie się z różnymi źródłami danych.
   
• Przetwarzanie: Wydajne silniki przetwarzania danych w chmurze, takie jak Apache Spark i Apache Flink, umożliwiają skuteczną transformację i analizę dużych zbiorów danych. Można je łatwo skalować, aby były w stanie zmierzyć się z dużą ilością danych i skomplikowanymi zadaniami przetwarzania.
   
• Przechowywanie Rozwiązania przestrzeni dyskowej w chmurze, w szczególności object storage, zapewniają skalowalne i ekonomiczne przechowywanie danych każdego typu i wielkości.
   
• Orkiestracja Usługi orkiestracji workflow pomagają zautomatyzować i zarządzać przepływem danych przez potok. Usługi te pozwalają na zdefiniowanie złożonych potoków danych z zależnościami, planowaniem i monitoringiem.
   
• Analityka Platformy chmurowe oferują różne usługi analityczne, w tym magazynowanie danych, jeziora danych i platformy machine learning. Usługi te dostarczają narzędzi i infrastruktury do wydobywania informacji z Twoich danych.

Potoki ETL w chmurze

Wyodrębnianie, przekształcanie, ładowanie (ETL) to powszechny proces integracji danych używany do konsolidacji danych z wielu źródeł w docelowym repozytorium danych. Platformy chmurowe zapewniają solidne wsparcie w zakresie budowy i działania potoków ETL.

• Skalowalność i elastyczność: Oparte na chmurze narzędzia ETL umożliwiają dynamiczne skalowanie zasobów w przypadku zmiennej ilości danych i zapotrzebowania na przetwarzanie, eliminując potrzebę inwestowania z góry w sprzęt i infrastrukturę.
   
• Opłacalność Dostawcy usług chmurowych oferują modele płatności pay as you go, dzięki czemu płacisz tylko za wykorzystane zasoby. Może to znacznie obniżyć koszty potoku ETL w porównaniu z rozwiązaniami lokalnymi.
   
• Zarządzana usługa: Wielu dostawców usług chmurowych oferuje zarządzane usługi ETL, które obsługują infrastrukturę i utrzymanie. Dzięki temu możesz skoncentrować się na tworzeniu i zarządzaniu potokami danych.

Wykorzystując narzędzia i usługi w chmurze, firmy mogą budować solidne, skalowalne i przystępne cenowo potoki danych, które umożliwią podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Budowa i zarządzanie potokami danych

Utworzenie udanego potoku danych wymaga nie tylko zrozumienia jego komponentów i architektury. Wymaga przemyślanego planowania, starannego zarządzania i skupienia się na kluczowych kwestiach w całym cyklu życia rurociągu.

Projektując potok danych, należy wziąć pod uwagę właściwości samych danych. Jest to często opisywane za pomocą czterech "V" dla Big Data:

• Wielkość: Z iloma danymi masz do czynienia? Potok przetwarzający terabajty danych będzie wymagał różnych infrastruktur i możliwości przetwarzania niż jeden przetwarzający gigabajt.
   
• Szybkość: W jakim tempie trafiają dane? Aplikacje działające w czasie rzeczywistym wymagają potoków, które będą mogły przyjmować i przetwarzać dane przy minimalnym opóźnieniu.
   
• Różnorodność: Jakie rodzaje danych zbieracie? Obsługa połączenia danych ustrukturyzowanych, półstrukturalnych i nieustrukturyzowanych wymaga elastycznych rozwiązań w zakresie przetwarzania i przechowywania.
   
• Veracity: Czy dane są dokładne i wiarygodne? Kontrole jakości danych i ich zatwierdzanie są niezbędne, aby zapewnić wiarygodne informacje.

Czynniki te mają znaczący wpływ na wybory dotyczące projektowania rurociągu. Na przykład, duże ilości danych mogą wymagać rozproszonych frameworków przetwarzania, takich jak Apache Spark, podczas gdy wymagania w czasie rzeczywistym mogą prowadzić do przyjęcia technologii przetwarzania strumienia, takich jak Apache Kafka.