https://sellio.store/pl/page/32/     https://fashionetta.org/pl/page/32/     https://home-partner.org/pl/page/32/     https://car-paradise.org/pl/page/32/     https://car-accessories.net/pl/page/32/     https://modeo-shop.com/pl/page/32/     https://wibratory.net/pl/page/32/     https://etui-empire.com/pl/page/32/     https://e-papierosy.org/pl/page/32/     https://ero-land.org/pl/page/32/     https://lampy-sklep.com/pl/page/32/     https://desteo.org/pl/page/32/     https://shopara.org/pl/page/32/     https://shopme-online.org/pl/page/32/     https://shopinio.org/pl/page/32/     https://shopopolis.org/pl/page/32/     https://shoporama.org/pl/page/32/     https://desuto.org/pl/page/32/     https://shopsy-online.org/pl/page/32/     https://e-shopsy.org/pl/page/32/     https://vandershop.net/pl/page/32/    https://garden-tips.info/    https://catalog-info.com/de/

websites-info.com

Kolejna witryna oparta na WordPressie

10 najważniejszych elementów nowoczesnej integracji danych

Wyzwania związane z integracją danych stają się coraz trudniejsze, ponieważ ilość danych dostępnych dla dużych organizacji stale rośnie. Liderzy biznesowi doskonale rozumieją, że ich dane mają kluczową wartość, ale ilość, szybkość i różnorodność dostępnych obecnie danych jest zniechęcająca. W obliczu tych wyzwań firmy poszukują rozwiązań oferujących skalowalne, wydajne podejście do integracji danych w celu wsparcia nowoczesnej architektury danych. Problem polega na tym, że tak jak integracja danych jest coraz bardziej złożona, tak liczba potencjalnych rozwiązań jest nieskończona. Od produktów typu „zrób to sam” tworzonych przez armię programistów po gotowe rozwiązania obejmujące jeden lub więcej przypadków użycia – trudno jest poruszać się po niezliczonych możliwościach wyboru i związanym z nimi drzewie decyzyjnym.

W trakcie tego procesu pojawia się wiele pytań, takich jak:

  • Jak utrzymać niski całkowity koszt posiadania (TCO) w trakcie modernizacji?
  • Czy proponowane przeze mnie rozwiązanie oferuje mi funkcjonalność, której potrzebuję teraz? A co będzie za dwa lata? Za pięć lat?
  • Czy mój system zapewni niezawodność i jakość danych?
  • Jak łatwo będzie zarządzać nową architekturą?
  • Jak szybko można wdrożyć pracowników?
  • Czy moje nowe podejście pomoże nam osiągnąć krytyczne cele biznesowe z większą wydajnością i szybkością?
  • Jak mogę uprościć złożoność mojego obecnego systemu bez utraty wydajności?

Poszukując bardziej nowoczesnego, usprawnionego systemu integracji danych, należy pamiętać o poniższych 10 kryteriach podczas oceny różnych rozwiązań.

1. Obsługa wielu źródeł i celów: Jeśli źródło lub cel zmienia się w miarę ewolucji przypadków użycia, powinna istnieć możliwość łatwego i skalowalnego budowania na bazie obecnego rozwiązania przy użyciu tej samej platformy, tego samego interfejsu użytkownika i tego samego zespołu ludzi. Nie wszystkie nowoczesne systemy źródłowe mogą bezproblemowo łączyć się z narzędziami do integracji danych. Należy upewnić się, że znaleziono rozwiązanie z dużą biblioteką wstępnie skonfigurowanych źródeł i obiektów docelowych oraz możliwością szybkiego łączenia się z nowymi źródłami.

2. Semantyka „exactly-once”: Przechwytywanie danych tylko raz, nie mniej niż lub więcej niż, jest często niedocenianym, ale bardzo ważnym elementem rozwiązania do integracji danych. Dokładnie raz jest trudne do osiągnięcia i często pomijane, jeśli organizacja nie potrzebuje go w danej chwili. Załóżmy, że oglądasz strony internetowe, które są przechwytywane z prędkością 1 000 000 odsłon na sekundę. Jeśli w trakcie śledzenia danych utracisz 1% tych odsłon, ponieważ w Twojej funkcjonalności brakuje dokładnie jednego razu, może to nie być kryzysowe. Jeśli jednak bank chce śledzić złośliwe transakcje i wychwytuje je tylko w 99,9% przypadków, nieuchronnie poniesie konsekwencje w postaci niezadowolonych klientów.

W przypadku awarii rurociągów danych i konieczności cofania się w czasie w poszukiwaniu tego, co i kiedy należy odzyskać, funkcja „dokładnie raz” może być bardzo pomocna w zapewnieniu dokładności i wiarygodności danych.

Nie każdy może zagwarantować „dokładnie na raz”, zwłaszcza w trybie end-to-end, dlatego warto poszukać rozwiązania, które zapewnia gwarancję „dokładnie na raz”, aby zabezpieczyć swoją architekturę na przyszłość. Prawidłowo wdrożone rozwiązanie daje pewność, że zespoły zajmujące się danymi i analizą patrzą na wiarygodne, dokładne dane i podejmują decyzje na podstawie pełnego obrazu, a nie potencjalnych spekulacji.

3. Nowoczesne, wydajne przechwytywanie danych o zmianach: Architektura strumieniowa nie jest kompletna bez przechwytywania danych o zmianach (CDC), metodyki, a nie technologii, która jest niskonakładowym i wydajnym rozwiązaniem. metoda o niskim opóźnieniu, polegająca na pobieraniu tylko zmian w danych, ograniczająca ingerencję w źródło poprzez ciągłe pobieranie i replikowanie. Istnieje wiele sposobów skutecznego CDC, w zależności od przypadku użycia, takich jak parsowanie dziennika, dekodowanie logiczne, wyzwalacze i inne, dlatego warto upewnić się, że rozwiązanie może CDC na różne sposoby z wielu źródeł, aby zapewnić skuteczne przechwytywanie danych – znane również jako podejście multi-modal CDC.

4. Projektant ETL: Jeśli Twój przepływ pracy wymaga nie tylko prostej replikacji, ale także połączeń, agregacji, sprawdzania i transformacji, powinieneś mieć możliwość przeciągania i upuszczania danych za pomocą projektanta ETL, aby zwiększyć skalowalność i elastyczność. Można szybko budować rurociągi, stosować odpowiednie funkcje, zmieniać je w razie potrzeby i mieć łatwy dostęp do replikacji pracy w innych obszarach architektury. Dobrze skonstruowany projektant ETL pozwoli także Twojemu zespołowi na szybsze wdrożenie i realizację projektu.

5. Łatwość użycia i brak kodu UI: Powinieneś mieć bardzo intuicyjny interfejs użytkownika (UI) pod jedną taflą szkła, gdzie możesz osiągnąć wiele przypadków użycia. Jeśli dziś zaczynasz od replikacji Oracle do SQL, a następnym przypadkiem użycia jest replikacja DB2 do Snowflake, powinieneś mieć możliwość wielokrotnego korzystania z tego samego interfejsu użytkownika bez konieczności szkolenia wielu osób. Ponadto dzięki możliwości korzystania z wielu funkcji w ramach jednej platformy (np. strumieniowe ETL i ELT, CDC, wsadowe ETL i ELT) użytkownik jest zabezpieczony na przyszłość, ponieważ pojawiają się nowe przypadki użycia.

6. Parsowanie danych półstrukturalnych w celu wykorzystania przez kolejne aplikacje: Jeśli w bazie danych jest osadzony typ danych JSON lub XML, powinna istnieć możliwość spłaszczenia tej struktury danych i wyciągnięcia z niej wymaganych wartości kolumn, tak aby dane mogły być łatwo wykorzystane przez aplikacje przetwarzające dane.

7. Źródła strumieniowe, a nie tylko cele strumieniowe: Elementy takie jak Kafka, Kinesis i Event Hubs powinny być traktowane jako realne źródła w ramach architektury i łatwo dostępne dla rozwiązania integracji danych. Wymagana jest możliwość pobierania danych ze źródeł strumieniowych i przenoszenia ich do ewentualnych obiektów docelowych. Krytyczne komponenty rozwiązania nie powinny mieć pojedynczego punktu awarii.

8. Wbudowana skalowalność i wysoka dostępność: Powinna istnieć możliwość liniowego skalowania poprzez proste dodawanie nowych węzłów w celu dostosowania do zwiększonego obciążenia pracą. Krytyczne komponenty rozwiązania nie powinny mieć pojedynczego punktu awarii – powinno istnieć wiele instancji tych komponentów, tak aby w przypadku awarii jednej z nich system mógł się sam naprawić i wyleczyć. Jest to istotne z punktu widzenia operacyjnego przedsiębiorstwa.

9. Wdrożenie on-premise, on-cloud, hybrydowe lub SaaS: Wybór rodzaju wdrożenia powinien należeć do użytkownika, a nie do sprzedawcy. Należy szukać rozwiązań, które oferują wiele opcji, aby jak najlepiej zaspokoić potrzeby organizacji w zakresie prywatności danych, łączności, funkcjonalności i budżetu.

10. Wielodzierżawność: Korzystając z tej samej puli zasobów klastra, powinieneś mieć możliwość logicznego rozdzielenia źródeł i celów dla tych, którzy tego wymagają. W przypadku danych wrażliwych często nie wszyscy członkowie organizacji powinni mieć dostęp do tych danych w pełnym formacie. Możliwość tworzenia silosów danych opartych na zadaniach pozwala zachować prywatność danych. Na przykład w przypadku danych dotyczących branży kart płatniczych tylko osoby, które naprawdę muszą je zobaczyć, powinny mieć taką możliwość.

Niektóre rozwiązania zmuszają użytkowników do uruchamiania wielu instancji w celu utworzenia wielu lokatorów, co prowadzi do powielania środowiska.

zarządzanie i dodatkowe zasoby. Należy szukać rozwiązania, które pozwala administratorowi systemu na tworzenie dzierżaw dla różnych linii biznesowych i użytkowników poprzez wykorzystanie podstawowych zasobów klastra, a nie wielu instancji.

Wykorzystanie tych 10 podstawowych kryteriów jako listy kontrolnej do oceny rozwiązań do integracji danych pomoże organizacjom dokonać najlepszego wyboru i wdrożyć system, który pozwoli im w pełni wykorzystać wszystkie dostępne dane i zapewnić rozwój firmy.

SZKOLENIE ONLINE NA ŻYWO: PODSTAWY ZARZĄDZANIA

DANYMI Dołącz do nas i weź udział w czterodniowych warsztatach poświęconych DMBoK, przygotowaniu CDMP i podstawowym koncepcjom dotyczącym danych. Użyj kodu DATAEDU do 31 marca, aby uzyskać 25% zniżki!


Czytaj dalej: https://www.dataversity.net/top-10-essentials-for-modern-data-integration/

Related Posts

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.