5 typů zpracování dat

než budete moci využít jakékoli strukturované a nestrukturované, které shromažďujete, musí být tyto údaje zpracovány.

nejjednodušším příkladem zpracování dat je vizualizace dat. Například většina CRM může vyplivnout zprávy o analýze dat ve formě grafů. Abychom se však dostali k tomuto bodu, data procházejí řadou konverzních operací.

existuje několik různých typů zpracování dat, které se liší mimo jiné dostupností, atomicitou a souběžností.

obsah

1. Proč záleží na způsobu zpracování dat?

2. Zpracování transakcí

5. Distribuované zpracování

3. Zpracování v reálném čase

4. Dávkové zpracování

6. Multiprocesing

7. Příprava vašich dat ke zpracování

proč záleží na způsobu zpracování dat?

způsob zpracování dat, který používáte, určí dobu odezvy na dotaz a jak spolehlivý je výstup. Proto je třeba pečlivě zvolit metodu. Například v situaci, kdy je dostupnost rozhodující, jako je burzovní portál, by mělo být preferovanou metodou zpracování transakcí.

je důležité si uvědomit rozdíl mezi zpracováním dat a systémem zpracování dat. Zpracování dat je pravidla, podle kterých jsou data převedena na užitečné informace. Systém zpracování dat je aplikace, která je optimalizována pro určitý typ zpracování dat. Například systém sdílení času je navržen tak, aby optimálně běžel zpracování sdílení času. To může být použit ke spuštění dávkové zpracování, taky. Pro tuto práci to však nebude příliš dobré.

v tomto smyslu, když mluvíme o výběru správného typu zpracování dat pro vaše potřeby, máme na mysli výběr správného systému. Níže jsou uvedeny nejběžnější typy zpracování dat a jejich aplikace.

zpracování transakcí

zpracování transakcí je nasazeno v kritických situacích. Jedná se o situace, které v případě narušení nepříznivě ovlivní obchodní operace. Například zpracování transakcí na burze, jak bylo zmíněno dříve. Při zpracování transakcí je dostupnost nejdůležitějším faktorem. Dostupnost může být ovlivněna faktory, jako jsou:

• Hardware: systém zpracování transakcí by měl mít redundantní hardware. Hardwarové redundance umožňuje částečné selhání, protože redundantní komponenty mohou být automatizované převzít a udržet systém v chodu.
• Software: software systému zpracování transakcí by měl být navržen tak, aby se rychle zotavil z selhání. Systémy zpracování transakcí obvykle používají k dosažení tohoto cíle abstrakci transakcí. Jednoduše řečeno, v případě selhání jsou nezávazné transakce přerušeny. To umožňuje systém rychle restartovat.

distribuované zpracování

velmi často jsou datové sady příliš velké, aby se vešly na jeden stroj. Distribuované zpracování dat rozděluje tyto velké datové sady a ukládá je na více počítačích nebo serverech. Spočívá na distribuovaném souborovém systému Hadoop (HDFS). Distribuovaný systém zpracování dat má vysokou odolnost proti chybám. Pokud jeden server v síti selže, mohou být úlohy zpracování dat přerozděleny na jiné dostupné servery.

distribuované zpracování může být také nesmírně úsporné. Podniky už nemusí stavět drahé počítače sálových počítačů a investovat do jejich údržby a údržby.

zpracování proudu a dávkové zpracování jsou běžnými příklady distribuovaného zpracování, které jsou popsány níže.

Zpracování v Reálném čase

Real-time zpracování je podobné jako zpracování transakcí, v tom, že se používá v situacích, kdy výstup se očekává, že v reálném čase. Oba se však liší, pokud jde o to, jak zvládají ztrátu dat. Zpracování v reálném čase počítá příchozí data co nejrychleji. Pokud dojde k chybě v příchozích datech, ignoruje chybu a přesune se na další část dat přicházející. Aplikace pro sledování GPS jsou nejběžnějším příkladem zpracování dat v reálném čase.

to kontrastuje se zpracováním transakcí. V případě chyby, jako je selhání systému, zpracování transakcí přeruší probíhající zpracování a znovu inicializuje. Zpracování v reálném čase je upřednostňováno před zpracováním transakcí v případech, kdy stačí přibližné odpovědi.

ve světě datové analytiky je zpracování streamu běžnou aplikací zpracování dat v reálném čase. Nejprve popularizoval Apache Storm, zpracování streamů analyzuje data, jak přicházejí. Přemýšlejte o datech ze senzorů IoT nebo o sledování aktivity spotřebitelů v reálném čase. Google BigQuery a Snowflake jsou příklady cloudových datových platforem, které využívají zpracování v reálném čase.

dávkové zpracování

jak název napovídá, dávkové zpracování je, když jsou analyzovány kusy dat, uložené po určitou dobu, společně nebo v dávkách. Dávkové zpracování je vyžadováno, pokud je třeba analyzovat velký objem dat pro podrobné informace. Například údaje o prodeji společnosti za určité časové období budou obvykle podrobeny dávkovému zpracování. Protože tam je velký objem dat zapojených, systém bude mít čas to zpracovat. Zpracováním dat v dávkách šetří výpočetní zdroje.

dávkové zpracování je upřednostňováno před zpracováním v reálném čase, pokud je přesnost důležitější než rychlost. Účinnost dávkového zpracování se navíc měří také z hlediska propustnosti. Propustnost je množství zpracovaných dat za jednotku času.

Multiprocessing

Multiprocessing je metoda zpracování dat, kdy dva nebo více než dva procesory pracují na stejném datovém souboru. Může to znít přesně jako distribuované zpracování, ale je tu rozdíl. V multiprocesingu jsou různé procesory umístěny ve stejném systému. Jsou tedy přítomny ve stejné zeměpisné poloze. Pokud dojde k selhání součásti, může snížit rychlost systému.

Distribuované zpracování, na druhé straně, používá servery, které jsou vzájemně nezávislé a mohou být přítomny v různých geografických lokalitách. Protože téměř všechny systémy dnes přicházejí se schopností zpracovávat data paralelně, téměř každý systém zpracování dat používá multiprocesing.

v kontextu tohoto článku však lze multiprocesing považovat za systém zpracování dat na místě. Společnosti, které zpracovávají velmi citlivé informace, si obvykle mohou na rozdíl od distribuovaného zpracování zvolit on-premise zpracování dat. Například farmaceutické společnosti nebo podniky pracující v odvětví těžby ropy a plynu.

nejviditelnější nevýhodou tohoto druhu zpracování dat jsou náklady. Budování a údržba Interních serverů je velmi nákladná.

Zákaznický Příběh

Keith připojeno více zdrojů dat s Amazon rudý posuv transformovat, organizovat a analyzovat údaje o svých zákaznících.

Amazon rudý posuv

Keith Slater

Senior Vývojář na Kreativní Kovadlina

předtím, Než jsme začali s Xplenty, jsme se snažili přesunout data z mnoha různých datových zdrojů do rudého Posuvu. Xplenty nám to pomohlo rychle a snadno. Nejlepší vlastností platformy je schopnost manipulovat s daty podle potřeby, aniž by byl proces příliš složitý. Taky, podpora je skvělá-vždy reagují a jsou ochotni pomoci.

ZJISTIT, JESTLI MŮŽEME INTEGROVAT DATA

DŮVĚRYHODNÉ FIRMY PO CELÉM SVĚTĚ

Těší Tento Článek?

dostávat skvělý obsah týdně s Xplenty Newsletter!

Příprava Dat pro Zpracování Dat

, Než data mohou být zpracována a analyzována, musí být připraven, takže jej lze číst pomocí algoritmů. Surová data musí projít ETL-extrahovat, transformovat , načíst-aby se dostali do datového skladu ke zpracování. Xplenty zjednodušuje úkol přípravy dat pro analýzu. S naší cloudovou platformou můžete vytvořit datové potrubí ETL během několika minut. Jednoduché grafické rozhraní odstraňuje potřebu psát komplexní kód. K dispozici je podpora integrace hned po vybalení z krabice pro více než 100 populárních datových skladů a aplikací SaaS. A můžete použít API pro rychlé přizpůsobení a flexibilitu.

s Xplenty můžete trávit méně času zpracováním dat, takže máte více času na jejich analýzu. Zjistěte více tím, že naplánujete demo a zažijete naši platformu s nízkým kódem pro sebe.