Bevor Sie strukturierte und unstrukturierte Daten verwenden können, die Sie sammeln, müssen diese Daten verarbeitet werden.
Das einfachste Beispiel für Datenverarbeitung ist die Datenvisualisierung. Beispielsweise können die meisten CRMs Datenanalyseberichte in Form von Diagrammen ausspucken. Um zu diesem Punkt zu gelangen, werden Daten jedoch einer Reihe von Konvertierungsvorgängen unterzogen.
Es gibt verschiedene Arten der Datenverarbeitung, die sich unter anderem in Bezug auf Verfügbarkeit, Atomizität und Parallelität unterscheiden.
Inhaltsverzeichnis
1. Warum spielt die Art der Datenverarbeitung eine Rolle?
2. Transaktionsverarbeitung
5. Verteilte Verarbeitung
3. Echtzeit verarbeitung
4. Stapelverarbeitung
6. Multiprocessing
7. Vorbereitung Ihrer Daten für die Verarbeitung
- Warum ist die Datenverarbeitungsmethode wichtig?
- Transaktionsverarbeitung
- Verteilte Verarbeitung
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- Echtzeitverarbeitung
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- Multiprocessing
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Warum ist die Datenverarbeitungsmethode wichtig?
Die Methode der Datenverarbeitung, die Sie verwenden, bestimmt die Antwortzeit auf eine Abfrage und wie zuverlässig die Ausgabe ist. Daher muss die Methode sorgfältig ausgewählt werden. In einer Situation, in der die Verfügbarkeit von entscheidender Bedeutung ist, z. B. in einem Börsenportal, sollte die Transaktionsverarbeitung die bevorzugte Methode sein.
Es ist wichtig, den Unterschied zwischen Datenverarbeitung und einem Datenverarbeitungssystem zu beachten. Datenverarbeitung sind die Regeln, nach denen Daten in nützliche Informationen umgewandelt werden. Ein Datenverarbeitungssystem ist eine Anwendung, die für eine bestimmte Art der Datenverarbeitung optimiert ist. Zum Beispiel ist ein Timesharing-System so konzipiert, dass die Timesharing-Verarbeitung optimal ausgeführt wird. Es kann auch zur Stapelverarbeitung verwendet werden. Es wird jedoch nicht sehr gut für den Job skalieren.
In diesem Sinne beziehen wir uns, wenn wir über die Wahl des richtigen Datenverarbeitungstyps für Ihre Bedürfnisse sprechen, auf die Wahl des richtigen Systems. Im Folgenden sind die häufigsten Arten der Datenverarbeitung und ihre Anwendungen aufgeführt.
Transaktionsverarbeitung
Die Transaktionsverarbeitung wird in geschäftskritischen Situationen eingesetzt. Dies sind Situationen, die, wenn sie gestört werden, den Geschäftsbetrieb beeinträchtigen. Zum Beispiel die Verarbeitung von Börsentransaktionen, wie bereits erwähnt. Bei der Transaktionsabwicklung ist die Verfügbarkeit der wichtigste Faktor. Die Verfügbarkeit kann durch folgende Faktoren beeinflusst werden:
- Hardware: Ein Transaktionsverarbeitungssystem sollte über redundante Hardware verfügen. Hardware-Redundanz ermöglicht Teilausfälle, da redundante Komponenten automatisiert werden können, um das System zu übernehmen und am Laufen zu halten.
- Software: Die Software eines Transaktionsverarbeitungssystems sollte so konzipiert sein, dass sie sich schnell von einem Fehler erholt. In der Regel verwenden Transaktionsverarbeitungssysteme Transaktionsabstraktion, um dies zu erreichen. Einfach gesagt, im Falle eines Fehlers werden nicht festgeschriebene Transaktionen abgebrochen. Dadurch kann das System schnell neu gestartet werden.
Verteilte Verarbeitung
Sehr oft sind Datensätze zu groß, um auf eine Maschine zu passen. Die verteilte Datenverarbeitung zerlegt diese großen Datensätze und speichert sie auf mehreren Computern oder Servern. Es basiert auf Hadoop Distributed File System (HDFS). Ein verteiltes Datenverarbeitungssystem hat eine hohe Fehlertoleranz. Wenn ein Server im Netzwerk ausfällt, können die Datenverarbeitungsaufgaben auf andere verfügbare Server umverteilt werden.
Verteilte Verarbeitung kann auch immens kostensparend sein. Unternehmen müssen keine teuren Großrechner mehr bauen und in deren Instandhaltung und Wartung investieren.
Stream-Verarbeitung und Stapelverarbeitung sind gängige Beispiele für verteilte Verarbeitung, die beide im Folgenden erörtert werden.
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Echtzeitverarbeitung
Die Echtzeitverarbeitung ähnelt der Transaktionsverarbeitung, da sie in Situationen verwendet wird, in denen eine Ausgabe in Echtzeit erwartet wird. Die beiden unterscheiden sich jedoch darin, wie sie mit Datenverlust umgehen. Die Echtzeitverarbeitung berechnet eingehende Daten so schnell wie möglich. Wenn bei eingehenden Daten ein Fehler auftritt, ignoriert er den Fehler und wechselt zum nächsten eingehenden Datenblock. GPS-Tracking-Anwendungen sind das häufigste Beispiel für Echtzeit-Datenverarbeitung.
Kontrastieren Sie dies mit der Transaktionsverarbeitung. Im Falle eines Fehlers, z. B. eines Systemausfalls, bricht die Transaktionsverarbeitung die laufende Verarbeitung ab und wird neu initialisiert. Echtzeitverarbeitung wird der Transaktionsverarbeitung in Fällen vorgezogen, in denen ungefähre Antworten ausreichen.
In der Welt der Datenanalyse ist Stream Processing eine gängige Anwendung der Echtzeit-Datenverarbeitung. Zuerst von Apache Storm populär gemacht, analysiert Stream Processing Daten, wie sie hereinkommen. Denken Sie an Daten von IoT-Sensoren oder an die Verfolgung von Verbraucheraktivitäten in Echtzeit. Google BigQuery und Snowflake sind Beispiele für Cloud-Datenplattformen, die Echtzeitverarbeitung einsetzen.
Stapelverarbeitung
Wie der Name schon sagt, ist Stapelverarbeitung, wenn Datenblöcke, die über einen bestimmten Zeitraum gespeichert sind, zusammen oder in Stapeln analysiert werden. Die Stapelverarbeitung ist erforderlich, wenn eine große Datenmenge für detaillierte Einblicke analysiert werden muss. Beispielsweise werden Verkaufszahlen eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum in der Regel einer Stapelverarbeitung unterzogen. Da es sich um eine große Datenmenge handelt, benötigt das System Zeit, um diese zu verarbeiten. Durch die stapelweise Verarbeitung der Daten werden Rechenressourcen gespart.
Stapelverarbeitung wird der Echtzeitverarbeitung vorgezogen, wenn Genauigkeit wichtiger ist als Geschwindigkeit. Darüber hinaus wird die Effizienz der Stapelverarbeitung auch am Durchsatz gemessen. Der Durchsatz ist die pro Zeiteinheit verarbeitete Datenmenge.
Multiprocessing
Multiprocessing ist die Methode der Datenverarbeitung, bei der zwei oder mehr Prozessoren an demselben Datensatz arbeiten. Es mag genau wie verteilte Verarbeitung klingen, aber es gibt einen Unterschied. Beim Multiprocessing befinden sich verschiedene Prozessoren im selben System. Somit sind sie an demselben geografischen Ort vorhanden. Wenn ein Komponentenfehler vorliegt, kann dies die Geschwindigkeit des Systems verringern.
Distributed Processing hingegen verwendet Server, die voneinander unabhängig sind und an verschiedenen geografischen Standorten vorhanden sein können. Da fast alle Systeme heute die Möglichkeit haben, Daten parallel zu verarbeiten, verwendet fast jedes Datenverarbeitungssystem Multiprocessing.
Im Kontext dieses Artikels kann Multiprocessing jedoch als ein lokales Datenverarbeitungssystem angesehen werden. In der Regel entscheiden sich Unternehmen, die mit sehr sensiblen Informationen umgehen, für die Datenverarbeitung vor Ort im Gegensatz zur verteilten Verarbeitung. Zum Beispiel Pharmaunternehmen oder Unternehmen, die in der Öl- und Gasförderungsindustrie tätig sind.
Der offensichtlichste Nachteil dieser Art der Datenverarbeitung sind die Kosten. Der Aufbau und die Wartung interner Server ist sehr teuer.
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