収集した構造化および非構造化を使用するには、そのデータを処理する必要があります。
データ処理の最も単純な例は、データの可視化です。 たとえば、ほとんどのCrmは、グラフの形でデータ分析レポートを吐き出すことができます。 しかし、その点に到達するために、データは一連の変換操作を受けます。
データ処理にはいくつかの異なるタイプがあり、可用性、原子性、同時実行性などの点で異なります。
目次
1. データ処理方法が重要なのはなぜですか？
2. トランザクション処理
5. 分散処理
3. リアルタイム処理
4. バッチ処理
6. マルチプロセッシング
7. 処理のためのデータの準備
データ処理方法が重要なのはなぜですか？
使用するデータ処理の方法によって、クエリに対する応答時間と出力の信頼性が決まります。 したがって、この方法は慎重に選択する必要があります。 たとえば、証券取引所ポータルなど、可用性が重要な状況では、取引処理が優先される方法でなければなりません。
データ処理とデータ処理システムの違いに注意することが重要です。 データ処理は、データが有用な情報に変換されるルールです。 データ処理システムは、特定のタイプのデータ処理用に最適化されたアプリケーションです。 たとえば、タイムシェアリングシステムは、タイムシェアリング処理を最適に実行するように設計されています。 バッチ処理の実行にも使用できます。 しかし、それは仕事のために非常にうまく拡張されません。
その意味で、ニーズに合った適切なデータ処理タイプの選択について話すとき、私たちは適切なシステムの選択を指しています。 データ処理の最も一般的なタイプとそのアプリケーションは次のとおりです。
トランザクション処理
トランザクション処理は、ミッションクリティカルな状況で展開されます。 これらは、中断された場合、事業運営に悪影響を及ぼす状況です。 例えば、前述したように、証券取引所取引を処理する。 トランザクション処理では、可用性が最も重要な要素です。 可用性は、次のような要因によって影響を受ける可能性があります:
- ハードウェア:トランザクション処理システムには冗長なハードウェアが必要です。 ハードウェアの冗長性は、冗長コンポーネントを自動化してシステムを引き継ぎ、実行し続けることができるため、部分的な障害を
- ソフトウェア:トランザクション処理システムのソフトウェアは、障害から迅速に回復するように設計する必要があります。 通常、トランザクション処理システムはこれを達成するためにトランザクション抽象化を使用します。 簡単に言えば、失敗した場合、コミットされていないトランザクションは中止されます。 これにより、システムを迅速に再起動できます。
分散処理
非常に多くの場合、データセットは1台のマシンに収まるには大きすぎます。 分散データ処理は、これらの大規模なデータセットを分解し、複数のマシンまたはサーバーに格納します。 Hadoop Distributed File System（HDFS）に依存しています。 分散データ処理システムは高い耐障害性を有する。 ネットワーク内の1つのサーバーに障害が発生した場合、データ処理タスクを使用可能な他のサーバーに再割り当てできます。
分散処理も非常にコストを節約できます。 企業はもはや高価なメインフレームコンピュータを構築し、彼らの維持とメンテナンスに投資する必要はありません。
ストリーム処理とバッチ処理は、分散処理の一般的な例であり、どちらも以下で説明します。
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リアルタイム処理
リアルタイム処理は、リアルタイムで出力が期待される状況で使用されるという点で、トランザクション処理に似ています。 しかし、この2つは、データ損失をどのように処理するかという点で異なります。 リアルタイム処理は、受信データを可能な限り迅速に計算します。 着信データにエラーが発生した場合、エラーは無視され、着信するデータの次のチャンクに移動します。 GPS追跡アプリケーションは、リアルタイムデータ処理の最も一般的な例です。
これはトランザクション処理とは対照的です。 システム障害などのエラーが発生した場合、トランザクション処理は進行中の処理を中止し、再初期化します。 おおよその回答が十分な場合には、トランザクション処理よりもリアルタイム処理が優先されます。
データ分析の世界では、ストリーム処理はリアルタイムデータ処理の一般的なアプリケーションです。 Apache Stormによって最初に普及したstream processingは、データが入ってくるときにデータを分析します。 IoTセンサーからのデータを考えたり、リアルタイムで消費者の活動を追跡したりします。 Google BigQueryとSnowflakeは、リアルタイム処理を採用したクラウドデータプラットフォームの例です。
バッチ処理
名前が示すように、バッチ処理は、一定期間にわたって保存されたデータのチャンクが一緒に、またはバッチで分析されるときです。 バッチ処理は、詳細な洞察を得るために大量のデータを分析する必要がある場合に必要です。 たとえば、一定期間にわたる会社の売上高は、通常、バッチ処理を受けます。 大量のデータが含まれているため、システムはそれを処理するのに時間がかかります。 データをバッチで処理することで、計算リソースを節約できます。
精度が速度よりも重要な場合、リアルタイム処理よりもバッチ処理が優先されます。 さらに、バッチ処理の効率は、スループットの観点からも測定されます。 スループットは、単位時間あたりに処理されるデータの量です。
Multiprocessing
Multiprocessingは、複数のプロセッサが同じデータセット上で動作するデータ処理の方法です。 分散処理とまったく同じように聞こえるかもしれませんが、違いがあります。 マルチプロセッシングでは、異なるプロセッサが同じシステム内に存在します。 したがって、それらは同じ地理的位置に存在する。 部品の故障がある場合は、システムの速度を低下させる可能性があります。
一方、分散処理は、互いに独立しており、異なる地理的位置に存在する可能性のあるサーバーを使用します。 今日のほとんどすべてのシステムにはデータを並行して処理する機能が備わっているため、ほぼすべてのデータ処理システムでマルチプロセッシングが使用されています。
しかし、この記事の文脈では、マルチプロセッシングはオンプレミスのデータ処理システムを持っていると見ることができます。 通常、非常に機密性の高い情報を扱う企業は、分散処理ではなくオンプレミスのデータ処理を選択することがあります。 例えば、製薬会社や石油とガスの抽出業界で働いている企業。
この種のデータ処理の最も明白な欠点はコストです。 社内サーバーの構築と保守は非常に高価です。
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