Az 5 típusú adatfeldolgozás

mielőtt bármilyen strukturált és strukturálatlan összegyűjtött adatot felhasználhatna, ezeket az adatokat feldolgozni kell.

az adatfeldolgozás legegyszerűbb példája az adatmegjelenítés. Például a legtöbb CRM grafikonok formájában képes adatelemzési jelentéseket kiköpni. Ahhoz, hogy erre a pontra jusson, az adatok konverziós műveletek sorozatán mennek keresztül.

számos különböző típusú adatfeldolgozás létezik, amelyek többek között a rendelkezésre állás, az atomicitás és a párhuzamosság szempontjából különböznek egymástól.

Tartalomjegyzék

1. Miért fontos az adatfeldolgozási módszer?

2. Tranzakció feldolgozása

5. Elosztott feldolgozás

3. Valós idejű feldolgozás

4. Kötegelt feldolgozás

6. Többprocesszoros

7. Adatok előkészítése feldolgozásra

miért fontos az adatfeldolgozási módszer?

az alkalmazott adatfeldolgozási módszer meghatározza a lekérdezésre adott válaszidőt és a kimenet megbízhatóságát. Ezért a módszert gondosan kell kiválasztani. Például egy olyan helyzetben, amikor a rendelkezésre állás döntő fontosságú, mint például a tőzsdei portál, a tranzakciók feldolgozását kell előnyben részesíteni.

fontos megjegyezni az adatfeldolgozás és az adatfeldolgozó rendszer közötti különbséget. Az adatfeldolgozás az a szabály, amellyel az adatokat hasznos információvá alakítják. Az adatfeldolgozó rendszer egy olyan alkalmazás, amelyet egy bizonyos típusú adatfeldolgozásra optimalizáltak. Például egy időmegosztási rendszert úgy terveztek, hogy optimálisan futtassa az időmegosztási feldolgozást. Ezt fel lehet használni futtatni kötegelt feldolgozás is. Ez azonban nem lesz túl jó a munkához.

ebben az értelemben, amikor az Ön igényeinek megfelelő adatfeldolgozási típus kiválasztásáról beszélünk, a megfelelő rendszer kiválasztására utalunk. Az alábbiakban bemutatjuk az adatfeldolgozás leggyakoribb típusait és alkalmazásait.

tranzakciók feldolgozása

a tranzakciók feldolgozása kritikus helyzetekben történik. Ezek olyan helyzetek, amelyek megszakadása hátrányosan befolyásolja az üzleti tevékenységet. Például a tőzsdei tranzakciók feldolgozása, amint azt korábban említettük. A tranzakciók feldolgozásában a rendelkezésre állás a legfontosabb tényező. A rendelkezésre állást olyan tényezők befolyásolhatják, mint:

• hardver: a tranzakciófeldolgozó rendszernek redundáns hardverrel kell rendelkeznie. A hardver redundancia lehetővé teszi a részleges meghibásodásokat, mivel a redundáns komponensek automatizálhatók a rendszer átvételéhez és működtetéséhez.
• szoftver: a tranzakciófeldolgozó rendszer szoftverét úgy kell megtervezni, hogy gyorsan helyreálljon egy hiba után. A tranzakciófeldolgozó rendszerek általában tranzakciós absztrakciót használnak ennek eléréséhez. Egyszerűen fogalmazva, hiba esetén a le nem kötött tranzakciók megszakadnak. Ez lehetővé teszi a rendszer gyors újraindítását.

elosztott feldolgozás

nagyon gyakran az adatkészletek túl nagyok ahhoz, hogy elférjenek egy gépen. Az elosztott adatfeldolgozás lebontja ezeket a nagy adatkészleteket, és több gépen vagy kiszolgálón tárolja őket. Ez nyugszik Hadoop elosztott fájlrendszer (HDFS). Az elosztott adatfeldolgozó rendszer nagy hibatűréssel rendelkezik. Ha a hálózat egyik kiszolgálója meghibásodik, az adatfeldolgozási feladatok átcsoportosíthatók más elérhető kiszolgálókra.

az elosztott feldolgozás szintén rendkívül költségtakarékos lehet. A vállalkozásoknak már nem kell drága nagyszámítógépeket építeniük, és befektetniük fenntartásukba és karbantartásukba.

az adatfolyam-feldolgozás és a kötegelt feldolgozás az elosztott feldolgozás gyakori példái, amelyeket az alábbiakban tárgyalunk.

valós idejű feldolgozás

a valós idejű feldolgozás hasonló a tranzakciók feldolgozásához, mivel olyan helyzetekben használják, ahol a kimenet valós időben várható. A kettő azonban abban különbözik, hogy hogyan kezelik az adatvesztést. A valós idejű feldolgozás a lehető leggyorsabban kiszámítja a bejövő adatokat. Ha hibát észlel a bejövő adatokban, figyelmen kívül hagyja a hibát, és a következő adatdarabra lép. A GPS-nyomkövető alkalmazások a valós idejű adatfeldolgozás leggyakoribb példája.

kontraszt ez a tranzakció feldolgozása. Hiba, például rendszerhiba esetén a tranzakciófeldolgozás megszakítja a folyamatban lévő feldolgozást és újraindítja. A valós idejű feldolgozást részesítik előnyben a tranzakciók feldolgozásával szemben azokban az esetekben, amikor a hozzávetőleges válaszok elegendőek.

az adatelemzés világában a stream feldolgozás a valós idejű adatfeldolgozás általános alkalmazása. Először az Apache Storm népszerűsítette, a stream processing elemzi az adatokat, amint azok bejönnek. Gondoljon az IoT-érzékelők adataira, vagy valós időben kövesse nyomon a fogyasztói tevékenységet. A Google BigQuery és a Snowflake példák a felhőalapú adatplatformokra, amelyek valós idejű feldolgozást alkalmaznak.

kötegelt feldolgozás

ahogy a neve is sugallja, a kötegelt feldolgozás az, amikor egy bizonyos ideig tárolt adatdarabokat együtt vagy tételekben elemeznek. Kötegelt feldolgozásra van szükség, ha nagy mennyiségű adatot kell elemezni a részletes betekintés érdekében. Például egy vállalat értékesítési adatai egy adott időszak alatt általában kötegelt feldolgozáson mennek keresztül. Mivel nagy mennyiségű adatról van szó, a rendszernek időbe telik a feldolgozása. Az adatok tételekben történő feldolgozásával számítási erőforrásokat takarít meg.

a kötegelt feldolgozást előnyben részesítik a valós idejű feldolgozással szemben, ha a pontosság fontosabb, mint a sebesség. Ezenkívül a kötegelt feldolgozás hatékonyságát az áteresztőképesség szempontjából is mérik. Az átviteli sebesség az egységnyi idő alatt feldolgozott adatok mennyisége.

többprocesszoros

a többprocesszoros az az adatfeldolgozási módszer, ahol két vagy több processzor dolgozik ugyanazon az adatkészleten. Lehet, hogy pontosan úgy hangzik, mint az elosztott feldolgozás, de van különbség. A többprocesszoros processzorok ugyanazon a rendszeren belül helyezkednek el. Így ugyanazon a földrajzi helyen vannak jelen. Ha alkatrészhiba van, csökkentheti a rendszer sebességét.

az elosztott feldolgozás viszont egymástól független szervereket használ, amelyek különböző földrajzi helyeken lehetnek jelen. Mivel manapság szinte minden rendszer képes az adatok párhuzamos feldolgozására, szinte minden adatfeldolgozó rendszer többprocesszort használ.

e cikk összefüggésében azonban a többprocesszoros feldolgozás úgy tekinthető, mint amely helyszíni adatfeldolgozó rendszerrel rendelkezik. A nagyon érzékeny információkat kezelő vállalatok általában a helyszíni adatfeldolgozást választhatják az elosztott feldolgozás helyett. Például az olaj-és gázkitermelő iparban dolgozó gyógyszeripari vállalatok vagy vállalkozások.

az ilyen típusú adatfeldolgozás legnyilvánvalóbb hátránya a költség. A házon belüli szerverek építése és karbantartása nagyon drága.

Ügyféltörténet

Keith több adatforrást csatlakoztatott az Amazon Redshift-hez, hogy átalakítsa, Rendszerezze és elemezze ügyféladatait.

Amazon vöröseltolódás

Keith Slater

A kreatív Üllő vezető fejlesztője

mielőtt elkezdtük az Xplenty – t, megpróbáltuk áthelyezni az adatokat sok különböző adatforrásból a Vöröseltolódásba. Az Xplenty segített nekünk ezt gyorsan és egyszerűen megtenni. A platform legjobb tulajdonsága, hogy képes az adatok szükség szerinti manipulálására anélkül, hogy a folyamat túl bonyolult lenne. A támogatás is nagyszerű – mindig reagálnak és hajlandóak segíteni.

tudja meg, hogy integrálhatjuk-e az adatait

megbízható cégek világszerte

élvezi ezt a cikket?

kap nagy tartalom hetente a Xplenty hírlevél!

az adatok előkészítése adatfeldolgozásra

az adatok feldolgozása és elemzése előtt elő kell készíteni, hogy algoritmusok által olvasható legyen. A nyers adatokat ETL – nek kell alávetni-kivonni, átalakítani, betölteni -, hogy feldolgozásra eljusson az adattárházba. Az Xplenty leegyszerűsíti az adatok elemzésre való előkészítését. Felhőplatformunkkal percek alatt felépítheti az ETL adatvezetékeket. Az egyszerű grafikus felület megszünteti a komplex kód írásának szükségességét. Több mint 100 népszerű adattárház és SaaS alkalmazás integrációs támogatása már a dobozból elérhető. API-kat használhat a gyors testreszabáshoz és a rugalmassághoz.

az Xplenty segítségével kevesebb időt tölthet az adatok feldolgozásával, így több ideje van az elemzésre. Tudjon meg többet a demo ütemezésével és az alacsony kódú platformunk megismerésével.