5 Tietojenkäsittelytyyppiä

ennen kuin voit käyttää keräämiäsi jäsenneltyjä ja jäsentämättömiä tietoja, nämä tiedot on käsiteltävä.

yksinkertaisin esimerkki tietojenkäsittelystä on datan visualisointi. Esimerkiksi useimmat CRM: t voivat sylkeä data-analyysiraportteja kaavioiden muodossa. Päästäkseen tähän pisteeseen, kuitenkin, data läpi useita muuntaminen operaatioita.

on olemassa useita erityyppisiä tietojenkäsittelyjä, jotka eroavat toisistaan muun muassa käytettävyyden, atomisuuden ja samanaikaisuuden suhteen.

Sisällysluettelo

1. Miksi Tietojenkäsittelymenetelmällä on merkitystä?

2. Tapahtumakäsittely

5. Hajautettu käsittely

3. Reaaliaikainen käsittely

4. Eräkäsittely

6. Moniprosessointi

7. Tietojen valmistelu käsittelyä varten

miksi Tietojenkäsittelymenetelmällä on merkitystä?

käyttämäsi tietojenkäsittelymenetelmä määrittää kyselyyn vastausajan ja sen, kuinka luotettava lähtö on. Siksi menetelmä on valittava huolellisesti. Esimerkiksi tilanteessa, jossa saatavuus on ratkaisevan tärkeää, kuten pörssiportaalissa, transaktioiden käsittelyn olisi oltava ensisijainen menetelmä.

on tärkeää huomata ero tietojenkäsittelyn ja tietojenkäsittelyjärjestelmän välillä. Tietojenkäsittely on sääntöjä, joilla tiedot muunnetaan hyödyllisiksi tiedoiksi. Tietojenkäsittelyjärjestelmä on sovellus, joka on optimoitu tietyntyyppiseen tietojenkäsittelyyn. Esimerkiksi aikaosuusjärjestelmä on suunniteltu suorittamaan aikaosuuksien käsittely optimaalisesti. Sitä voidaan käyttää myös erän käsittelyyn. Se ei kuitenkaan skaalaudu kovin hyvin työhön.

siinä mielessä, kun puhumme tarpeisiisi sopivan tietojenkäsittelytyypin valitsemisesta, puhumme oikean järjestelmän valitsemisesta. Seuraavat ovat yleisimmät tietojenkäsittelytyypit ja niiden sovellukset.

tapahtumien käsittely

tapahtumien käsittely on käytössä operaation kannalta kriittisissä tilanteissa. Nämä ovat tilanteita, jotka häirittyinä haittaavat liiketoimintaa. Esimerkiksi pörssitapahtumien käsittely, kuten aiemmin mainittiin. Tapahtumien käsittelyssä käytettävyys on tärkein tekijä. Saatavuuteen voivat vaikuttaa esimerkiksi:

• laitteisto: tapahtumankäsittelyjärjestelmässä pitäisi olla tarpeeton laitteisto. Laitteiston redundanssi mahdollistaa osittaiset viat, koska tarpeettomat komponentit voidaan automatisoida ottamaan haltuun ja pitämään järjestelmä käynnissä.
• ohjelmisto: tapahtumankäsittelyjärjestelmän ohjelmisto on suunniteltava niin, että se palautuu vikatilanteesta nopeasti. Tyypillisesti tapahtumankäsittelyjärjestelmät käyttävät transaktioiden abstraktiota tämän saavuttamiseksi. Yksinkertaisesti sanottuna, jos epäonnistutaan, sitomattomat tapahtumat keskeytetään. Tämä mahdollistaa järjestelmän uudelleenkäynnistyksen nopeasti.

hajautettu käsittely

hyvin usein aineistot ovat liian suuria mahtuakseen yhteen koneeseen. Hajautettu tietojenkäsittely hajottaa nämä suuret tietokokonaisuudet ja tallentaa ne useille koneille tai palvelimille. Se perustuu Hadoop Distributed File System (HDFS). Hajautetun tietojenkäsittelyjärjestelmän vikasietoisuus on korkea. Jos yksi verkon palvelin epäonnistuu, tietojenkäsittelytehtävät voidaan siirtää muille käytettävissä oleville palvelimille.

hajautettu käsittely voi myös säästää valtavasti kustannuksia. Yritysten ei tarvitse enää rakentaa kalliita keskustietokoneita ja panostaa niiden ylläpitoon ja ylläpitoon.

Streaminkäsittely ja eräkäsittely ovat yleisiä esimerkkejä hajautetusta prosessoinnista, joista molempia käsitellään jäljempänä.

reaaliaikainen käsittely

reaaliaikainen käsittely muistuttaa transaktiokäsittelyä siinä mielessä, että sitä käytetään tilanteissa, joissa tuotos on odotettavissa reaaliaikaisesti. Nämä kaksi eroavat kuitenkin toisistaan siinä, miten ne käsittelevät tietojen menetystä. Reaaliaikainen käsittely laskee saapuvat tiedot mahdollisimman nopeasti. Jos se kohtaa virheen saapuvassa datassa, se jättää virheen huomiotta ja siirtyy seuraavaan saapuvaan datakimpaleeseen. GPS-paikannussovellukset ovat yleisin esimerkki reaaliaikaisesta tietojenkäsittelystä.

vertaa tätä tapahtumien käsittelyyn. Jos kyseessä on virhe, kuten järjestelmävika, tapahtumien käsittely keskeyttää jatkuvan käsittelyn ja käynnistää sen uudelleen. Reaaliaikainen käsittely on parempi kuin tapahtumakäsittely tapauksissa, joissa likimääräiset vastaukset riittävät.

data-analytiikan maailmassa streaminkäsittely on yleinen reaaliaikaisen tietojenkäsittelyn sovellus. Ensimmäisenä Apache Stormin popularisoimana stream processing analysoi dataa sitä mukaa kuin sitä tulee. Ajattele IoT-sensoreista saatavaa dataa tai seuraa kuluttajien toimintaa reaaliajassa. Google BigQuery ja Snowflake ovat esimerkkejä pilvitietoalustoista, jotka käyttävät reaaliaikaista käsittelyä.

eräkohtainen käsittely

kuten nimestä voi päätellä, eräkohtainen käsittely on sitä, että tietyn ajan kuluessa tallennettuja tietoja analysoidaan yhdessä tai erissä. Eräkäsittely on tarpeen, kun suuri tietomäärä on analysoitava yksityiskohtaisten tietojen saamiseksi. Esimerkiksi yrityksen myyntiluvut tietyn ajan kuluessa menevät tyypillisesti eräkäsittelyyn. Koska kyseessä on suuri tietomäärä, järjestelmän käsittely vie aikaa. Käsittelemällä tietoja erissä se säästää laskennallisia resursseja.

eräkäsittelyä suositaan reaaliaikaisen käsittelyn sijaan, kun tarkkuus on nopeutta tärkeämpää. Lisäksi eräkäsittelyn tehokkuutta mitataan myös läpimenoasteella. Läpimeno on käsiteltyjen tietojen määrä aikayksikköä kohti.

moniprosessointi

moniprosessointi on tietojenkäsittelymenetelmä, jossa kaksi tai useampi kuin kaksi käsittelijää työskentelee samalla aineistolla. Se saattaa kuulostaa aivan hajautetulta prosessoinnilta, mutta siinä on ero. Moniprosessoinnissa eri prosessorit sijaitsevat samassa järjestelmässä. Näin ollen ne ovat samalla maantieteellisellä paikalla. Jos on komponentti vika, se voi vähentää nopeutta järjestelmän.

hajautettu käsittely taas käyttää toisistaan riippumattomia palvelimia, joita voi olla eri maantieteellisissä paikoissa. Koska lähes kaikki järjestelmät nykyään tulevat kyky käsitellä tietoja rinnakkain, lähes jokainen tietojenkäsittelyjärjestelmä käyttää moniprosessointi.

tämän artikkelin yhteydessä moniprosessoinnilla voidaan kuitenkin katsoa olevan paikan päällä oleva tietojenkäsittelyjärjestelmä. Tyypillisesti hyvin arkaluonteisia tietoja käsittelevät yritykset saattavat valita hajautetun käsittelyn sijaan paikan päällä tapahtuvan tietojenkäsittelyn. Esimerkiksi lääkeyritykset tai öljyn-ja kaasunporausteollisuudessa toimivat yritykset.

tällaisen tietojenkäsittelyn ilmeisin varjopuoli on kustannukset. Talon sisäisten palvelimien Rakentaminen ja ylläpito on erittäin kallista.

Asiakastarina

Keith yhdisti useita tietolähteitä Amazon Redshiftin kanssa muuntaakseen, järjestääkseen ja analysoidakseen asiakastietojaan.

Amazonin Punasiirtymä

Keith Slater

Senior Developer, Creative Anvil

ennen kuin aloitimme Xplentyn kanssa, yritimme siirtää dataa monista eri tietolähteistä Punasiirtymään. Xplenty on auttanut meitä tekemään sen nopeasti ja helposti. Alustan paras ominaisuus on kyky manipuloida dataa tarpeen mukaan ilman, että prosessi on liian monimutkainen. Myös, tuki on suuri-he ovat aina reagoiva ja valmis auttamaan.

selvitä, voimmeko integroida tietosi

yritysten luotettu maailmanlaajuisesti

Nautitko tästä artikkelista?

Xplenty Newsletter antaa viikoittain paljon sisältöä!

tietojen valmistelu tietojenkäsittelyä varten

ennen kuin tietoja voidaan käsitellä ja analysoida, ne on valmisteltava, jotta ne voidaan lukea algoritmien avulla. Raakadatan on läpäistävä ETL-Pura, Muunna, lataa – päästäksesi tietovarastoosi käsittelyä varten. Xplenty yksinkertaistaa tietojen valmistelun analysointia varten. Pilvialustallamme voit rakentaa ETL-dataputkistoja muutamassa minuutissa. Yksinkertainen graafinen käyttöliittymä poistaa tarpeen kirjoittaa monimutkaista koodia. Yli 100 suositulle tietovarastolle ja SaaS-sovellukselle on integraatiotuki heti kättelyssä. Ja voit käyttää sovellusliittymiä nopeisiin mukautuksiin ja joustavuuteen.

Xplentyn avulla voit käyttää vähemmän aikaa tietojesi käsittelyyn, joten sinulla on enemmän aikaa niiden analysointiin. Lue lisää aikatauluttamalla demo ja kokemalla low-code-alustamme itse.