Prima di poter utilizzare qualsiasi tipo di dati strutturati e non raccolti, tali dati devono essere trattati.
L’esempio più semplice di elaborazione dei dati è la visualizzazione dei dati. Ad esempio, la maggior parte dei CRM può sputare report di analisi dei dati sotto forma di grafici. Per arrivare a quel punto, tuttavia, i dati subiscono una serie di operazioni di conversione.
Esistono diversi tipi di elaborazione dei dati, che differiscono in termini di disponibilità, atomicità e concorrenza, tra gli altri fattori.
Indice
1. Perché il metodo di trattamento dei dati è importante?
2. Elaborazione delle transazioni
5. Elaborazione distribuita
3. Elaborazione in tempo reale
4. Elaborazione batch
6. Multiprocessing
7. Preparazione dei dati per l’elaborazione
- Perché il metodo di elaborazione dei dati è importante?
- Elaborazione delle transazioni
- Elaborazione distribuita
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- Elaborazione in tempo reale
- Elaborazione batch
- Multiprocessing
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- Preparazione dei dati per l’elaborazione dei dati
Perché il metodo di elaborazione dei dati è importante?
Il metodo di elaborazione dei dati utilizzato determinerà il tempo di risposta a una query e l’affidabilità dell’output. Pertanto, il metodo deve essere scelto con attenzione. Ad esempio, in una situazione in cui la disponibilità è cruciale, come un portale di borsa, l’elaborazione delle transazioni dovrebbe essere il metodo preferito.
È importante notare la differenza tra l’elaborazione dei dati e un sistema di elaborazione dei dati. L’elaborazione dei dati è la regola con cui i dati vengono convertiti in informazioni utili. Un sistema di elaborazione dei dati è un’applicazione ottimizzata per un determinato tipo di elaborazione dei dati. Ad esempio, un sistema di timesharing è progettato per eseguire l’elaborazione di timesharing in modo ottimale. Può essere utilizzato anche per eseguire l’elaborazione batch. Tuttavia, non scalerà molto bene per il lavoro.
In questo senso, quando parliamo di scegliere il tipo di elaborazione dei dati giusto per le tue esigenze, ci riferiamo alla scelta del sistema giusto. Di seguito sono riportati i tipi più comuni di elaborazione dei dati e le loro applicazioni.
Elaborazione delle transazioni
L’elaborazione delle transazioni viene distribuita in situazioni mission-critical. Queste sono situazioni che, se interrotte, influenzeranno negativamente le operazioni aziendali. Ad esempio, l’elaborazione delle transazioni di borsa, come accennato in precedenza. Nell’elaborazione delle transazioni, la disponibilità è il fattore più importante. La disponibilità può essere influenzata da fattori quali:
- Hardware: un sistema di elaborazione delle transazioni dovrebbe avere hardware ridondante. La ridondanza hardware consente guasti parziali, poiché i componenti ridondanti possono essere automatizzati per assumere e mantenere il sistema in esecuzione.
- Software: Il software di un sistema di elaborazione delle transazioni dovrebbe essere progettato per recuperare rapidamente da un errore. In genere, i sistemi di elaborazione delle transazioni utilizzano l’astrazione delle transazioni per raggiungere questo obiettivo. In poche parole, in caso di errore, le transazioni senza commit vengono interrotte. Ciò consente al sistema di riavviare rapidamente.
Elaborazione distribuita
Molto spesso, i set di dati sono troppo grandi per adattarsi a una macchina. L’elaborazione dei dati distribuita suddivide questi grandi set di dati e li memorizza su più macchine o server. Si basa su Hadoop Distributed File System (HDFS). Un sistema di elaborazione dati distribuito ha un’elevata tolleranza ai guasti. Se un server nella rete non riesce, le attività di elaborazione dei dati possono essere riassegnate ad altri server disponibili.
L’elaborazione distribuita può anche ridurre enormemente i costi. Le aziende non hanno più bisogno di costruire costosi computer mainframe e investire nella loro manutenzione e manutenzione.
L’elaborazione del flusso e l’elaborazione batch sono esempi comuni di elaborazione distribuita, entrambi discussi di seguito.
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Elaborazione in tempo reale
L’elaborazione in tempo reale è simile all’elaborazione delle transazioni, in quanto viene utilizzata in situazioni in cui l’output è previsto in tempo reale. Tuttavia, i due differiscono in termini di come gestiscono la perdita di dati. L’elaborazione in tempo reale calcola i dati in entrata il più rapidamente possibile. Se rileva un errore nei dati in arrivo, ignora l’errore e passa al blocco successivo di dati in arrivo. Le applicazioni di tracciamento GPS sono l’esempio più comune di elaborazione dei dati in tempo reale.
Contrasto con l’elaborazione delle transazioni. In caso di errore, ad esempio un errore di sistema, l’elaborazione delle transazioni interrompe l’elaborazione in corso e si reinizializza. L’elaborazione in tempo reale è preferita rispetto all’elaborazione delle transazioni nei casi in cui le risposte approssimative sono sufficienti.
Nel mondo dell’analisi dei dati, l’elaborazione dei flussi è un’applicazione comune dell’elaborazione dei dati in tempo reale. In primo luogo reso popolare da Apache Storm, stream processing analizza i dati come viene in. Pensa ai dati provenienti dai sensori IoT o al monitoraggio dell’attività dei consumatori in tempo reale. Google BigQuery e Snowflake sono esempi di piattaforme di dati cloud che impiegano l’elaborazione in tempo reale.
Elaborazione batch
Come suggerisce il nome, l’elaborazione batch è quando blocchi di dati, memorizzati per un periodo di tempo, vengono analizzati insieme o in batch. L’elaborazione batch è necessaria quando è necessario analizzare un grande volume di dati per approfondimenti dettagliati. Ad esempio, i dati di vendita di un’azienda per un periodo di tempo saranno in genere sottoposti a elaborazione batch. Poiché vi è un grande volume di dati coinvolti, il sistema richiederà tempo per elaborarlo. Elaborando i dati in batch, consente di risparmiare sulle risorse computazionali.
L’elaborazione batch è preferita rispetto all’elaborazione in tempo reale quando la precisione è più importante della velocità. Inoltre, l’efficienza dell’elaborazione batch viene misurata anche in termini di throughput. Il throughput è la quantità di dati elaborati per unità di tempo.
Multiprocessing
Multiprocessing è il metodo di elaborazione dei dati in cui due o più di due processori lavorano sullo stesso set di dati. Potrebbe sembrare esattamente come l’elaborazione distribuita, ma c’è una differenza. In multiprocessing, diversi processori risiedono all’interno dello stesso sistema. Pertanto, sono presenti nella stessa posizione geografica. Se c’è un guasto del componente, può ridurre la velocità del sistema.
L’elaborazione distribuita, d’altra parte, utilizza server indipendenti l’uno dall’altro e che possono essere presenti in diverse posizioni geografiche. Poiché quasi tutti i sistemi oggi hanno la capacità di elaborare i dati in parallelo, quasi tutti i sistemi di elaborazione dati utilizzano la multiprocessing.
Tuttavia, nel contesto di questo articolo, il multiprocessing può essere visto come un sistema di elaborazione dati on-premise. In genere, le aziende che gestiscono informazioni molto sensibili potrebbero scegliere l’elaborazione dei dati on-premise anziché l’elaborazione distribuita. Ad esempio, aziende farmaceutiche o aziende che lavorano nel settore dell’estrazione di petrolio e gas.
Lo svantaggio più evidente di questo tipo di elaborazione dei dati è il costo. Costruire e mantenere server interni è molto costoso.
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Preparazione dei dati per l’elaborazione dei dati
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