De 5 Typene Databehandling

før du kan gjøre bruk av strukturert og ustrukturert du samler inn, må disse dataene behandles.

det enkleste eksempelet på databehandling er datavisualisering. For eksempel kan de fleste CRMs spytte ut dataanalyserapporter i form av grafer. For å komme til det punktet, gjennomgår imidlertid data en rekke konverteringsoperasjoner.

det finnes flere forskjellige typer databehandling, som blant annet varierer med hensyn til tilgjengelighet, atomisitet og samtidighet.

Innholdsfortegnelse

1. Hvorfor Er Databehandlingsmetoden Viktig?

2. Transaksjonsbehandling

5. Distribuert behandling

3. Sanntidsbehandling

4. Batch prosessering

6. Multiprosessering

7. Forbereder Dataene Dine For Behandling

Hvorfor Er Databehandlingsmetoden Viktig?

metoden for databehandling du bruker, bestemmer responstiden til en spørring og hvor pålitelig utdataene er. Dermed må metoden velges nøye. For eksempel, i en situasjon der tilgjengelighet er avgjørende, for eksempel en børsportal, bør transaksjonsbehandling være den foretrukne metoden.

det er viktig å merke seg forskjellen mellom databehandling og et databehandlingssystem. Databehandling er reglene som data konverteres til nyttig informasjon. Et databehandlingssystem er et program som er optimalisert for en bestemt type databehandling. For eksempel er et timesharing system designet for å kjøre timesharing behandling optimalt. Den kan brukes til å kjøre batch prosessering, også. Det vil imidlertid ikke skalere veldig bra for jobben.

i den forstand, når vi snakker om å velge riktig databehandlingstype for dine behov, refererer vi til å velge riktig system. Følgende er de vanligste typene databehandling og deres applikasjoner.

Transaksjonsbehandling

Transaksjonsbehandling distribueres i virksomhetskritiske situasjoner. Dette er situasjoner som, hvis forstyrret, vil påvirke virksomheten negativt. For eksempel behandler børstransaksjoner, som nevnt tidligere. I transaksjonsbehandling er tilgjengelighet den viktigste faktoren. Tilgjengelighet kan påvirkes av faktorer som:

• Maskinvare: et transaksjonsbehandlingssystem bør ha overflødig maskinvare. Maskinvareredundans gir mulighet for delvise feil, siden redundante komponenter kan automatiseres for å overta og holde systemet i gang.
• Programvare: programvaren til et transaksjonsbehandlingssystem bør utformes for å gjenopprette raskt fra en feil. Vanligvis bruker transaksjonsbehandlingssystemer transaksjonsabstraksjon for å oppnå dette. Enkelt sagt, i tilfelle feil, blir uforpliktet transaksjoner avbrutt. Dette gjør at systemet kan starte på nytt raskt.

Distribuert Behandling

svært ofte er datasettene for store til å passe på en maskin. Distribuert databehandling bryter ned disse store datasettene og lagrer dem på tvers av flere maskiner eller servere. Den hviler På Hadoop Distributed File System (HDFS). Et distribuert databehandlingssystem har høy feiltoleranse. Hvis en server i nettverket mislykkes, kan databehandlingsoppgavene omfordeles til andre tilgjengelige servere.

Distribuert behandling kan også være utrolig kostnadsbesparende. Bedrifter trenger ikke å bygge dyre stormaskiner lenger og investere i vedlikehold og vedlikehold.

Strømbehandling og batchbehandling er vanlige eksempler på distribuert behandling, som begge er omtalt nedenfor.

Sanntidsbehandling

sanntidsbehandling ligner på transaksjonsbehandling, ved at den brukes i situasjoner der utdata forventes i sanntid. Imidlertid er de to forskjellige når det gjelder hvordan de håndterer tap av data. Sanntidsbehandling beregner innkommende data så raskt som mulig. Hvis det oppstår en feil i innkommende data, ignorerer den feilen og flytter til neste del av dataene som kommer inn. GPS-sporing programmer er det vanligste eksempelet på sanntids databehandling.

Kontrast dette med transaksjonsbehandling. I tilfelle en feil, for eksempel en systemfeil, avbryter transaksjonsbehandlingen pågående behandling og initialiserer på nytt. Sanntidsbehandling foretrekkes fremfor transaksjonsbehandling i tilfeller der omtrentlige svar er tilstrekkelig.

i dataanalysens verden er strømbehandling en vanlig anvendelse av databehandling i sanntid. Først popularisert Av Apache Storm, stream processing analyserer data som det kommer inn. Tenk data fra iot-sensorer, eller spore forbrukeraktivitet i sanntid. Google BigQuery og Snowflake er eksempler på skydataplattformer som benytter sanntidsbehandling.

Batchbehandling

som navnet antyder, er batchbehandling når biter av data, lagret over en tidsperiode, analyseres sammen eller i grupper. Batchbehandling er nødvendig når et stort volum data må analyseres for detaljert innsikt. For eksempel vil salgstall for et selskap over en tidsperiode typisk gjennomgå batchbehandling. Siden det er et stort volum data involvert, vil systemet ta tid å behandle det. Ved å behandle dataene i grupper, sparer det på beregningsressurser.

Batchbehandling er foretrukket over sanntidsbehandling når nøyaktighet er viktigere enn hastighet. I tillegg måles effektiviteten av batchbehandling også i form av gjennomstrømning. Gjennomstrømning er mengden data som behandles per tidsenhet.

Multiprosessering

Multiprosessering Er metoden for databehandling der to eller flere enn to prosessorer arbeider på samme datasett. Det kan høres ut som distribuert behandling, men det er en forskjell. I multiprosessering ligger forskjellige prosessorer innenfor samme system. Dermed er de til stede i samme geografiske plassering. Hvis det oppstår komponentfeil, kan det redusere systemets hastighet.

Distribuert behandling, derimot, bruker servere som er uavhengige av hverandre og kan være til stede på forskjellige geografiske steder. Siden nesten alle systemer i dag har muligheten til å behandle data parallelt, bruker nesten alle databehandlingssystemer multiprosessering.

i sammenheng med denne artikkelen kan imidlertid multiprosessering ses som å ha et lokalt databehandlingssystem. Vanligvis kan selskaper som håndterer svært sensitiv informasjon, velge on-premise databehandling i motsetning til distribuert behandling. For eksempel farmasøytiske selskaper eller bedrifter som arbeider i olje-og gassutvinningsindustrien.

den mest åpenbare ulempen ved denne typen databehandling er kostnad. Å bygge og vedlikeholde interne servere er veldig dyrt.

Kundehistorie

Keith koblet flere datakilder med Amazon Redshift for å transformere, organisere og analysere kundedataene sine.

Amazon Redshift

Keith Slater

Seniorutvikler Hos Creative Anvil

Før Vi startet Med Xplenty, prøvde vi å flytte data fra mange forskjellige datakilder til Redshift. Xplenty har hjulpet oss med å gjøre det raskt og enkelt. Den beste egenskap av plattformen er å ha muligheten til å manipulere data etter behov uten at prosessen blir altfor komplisert. Støtten er også stor – de er alltid lydhør og villige til å hjelpe.

FINN UT OM VI KAN INTEGRERE DATAENE DINE

KLARERT AV SELSKAPER OVER HELE VERDEN

Nyter Denne Artikkelen?

Motta flott innhold ukentlig Med Xplenty Nyhetsbrev!

Forbereder Dataene Dine For Databehandling

før data kan behandles Og analyseres, må de være forberedt, slik at de kan leses av algoritmer. Rådata må gjennomgå ETL-extract, transform, load – for å komme til datalageret ditt for behandling. Xplenty forenkler oppgaven med å forberede dataene dine for analyse. Med vår skyplattform kan du bygge ETL-datasamlebånd på få minutter. Det enkle grafiske grensesnittet fjerner behovet for å skrive kompleks kode. Det er integrasjonsstøtte rett ut av boksen for mer enn 100 populære datalager og SaaS-applikasjoner. Og Du kan bruke Api-Er for raske tilpasninger og fleksibilitet.

Med Xplenty kan du bruke mindre tid på å behandle dataene dine, slik at du har mer tid til å analysere dem. Lær mer ved å planlegge en demo og oppleve vår lavkodeplattform for deg selv.