antes que você possa fazer uso de qualquer estruturado e não estruturado que você coletar, que os dados devem ser processados.
o exemplo mais simples de processamento de dados é a visualização de dados. Por exemplo, a maioria dos CRMs Pode cuspir relatórios de análise de dados na forma de gráficos. Para chegar a esse ponto, no entanto, os dados passam por uma série de operações de conversão.
existem vários tipos diferentes de processamento de dados, que diferem em termos de disponibilidade, atomicidade e concorrência, entre outros fatores.
Índice
1. Por que o método de processamento de dados importa?
2. Processamento de operações
5. Processamento distribuído
3. Processamento em tempo Real
4. Tratamento do Lote
6. Multiprocessamento
7. Preparar os seus dados para o processamento
- porque é que o método de processamento de dados importa?
- o processamento de operações
- processamento distribuído
- Integre Seus Dados Hoje!
- tente Xplenty livre por 7 dias. Não é necessário cartão de crédito.
- Processamento em tempo Real
- processamento em lote
- Multiprocessamento
- DE CONFIANÇA POR EMPRESAS DE TODO O MUNDO
- Desfruta Deste Artigo?
- receber grande conteúdo semanal com a Newsletter Xplenty!
- preparando seus dados para o processamento de dados
porque é que o método de processamento de dados importa?
o método de processamento de dados que você emprega irá determinar o tempo de resposta a uma consulta e quão confiável é a saída. Assim, o método precisa ser escolhido cuidadosamente. Por exemplo, numa situação em que a disponibilidade é crucial, como um portal da Bolsa de valores, o processamento de transacções deverá ser o método preferido.
é importante notar a diferença entre o processamento de dados e um sistema de processamento de dados. Processamento de dados são as regras pelas quais os dados são convertidos em informações úteis. Um sistema de processamento de dados é uma aplicação que é otimizada para um determinado tipo de processamento de dados. Por exemplo, um sistema de timesharing é projetado para executar o processamento de timesharing de forma otimizada. Também pode ser usado para processar em lote. No entanto, não vai ser muito bom para o trabalho.
nesse sentido, quando falamos em Escolher o tipo certo de processamento de dados para as suas necessidades, estamos a referir-nos à escolha do sistema certo. A seguir estão os tipos mais comuns de processamento de dados e suas aplicações.
o processamento de operações
o processamento de operações é utilizado em situações críticas para a missão. Trata-se de situações que, em caso de perturbação, afectarão negativamente as operações comerciais. Por exemplo, processamento de transações de bolsa, como mencionado anteriormente. No processamento de transações, a disponibilidade é o fator mais importante. A disponibilidade pode ser influenciada por factores como::
- Hardware: um sistema de processamento de transações deve ter hardware redundante. Redundância de Hardware permite falhas parciais, uma vez que componentes redundantes podem ser automatizados para assumir e manter o sistema funcionando.Software 😮 software de um sistema de processamento de transações deve ser projetado para se recuperar rapidamente de uma falha. Normalmente, os sistemas de processamento de transações usam a abstração de transações para conseguir isso. Simplificando, em caso de falha, as operações por persistir são abortadas. Isso permite que o sistema reinicie rapidamente.
processamento distribuído
muitas vezes, conjuntos de dados são demasiado grandes para caber numa máquina. O processamento de dados distribuído decompõe estes grandes conjuntos de dados e armazena-os através de várias máquinas ou servidores. Ele repousa no Hadoop Distributed File System (HDFS). Um sistema de processamento de dados distribuído tem uma alta tolerância a falhas. Se um servidor na rede falhar, as tarefas de processamento de dados podem ser realocadas para outros servidores disponíveis.
o processamento distribuído também pode ser imensamente economizador de custos. As empresas já não precisam de construir computadores mainframe caros e investir na sua manutenção e manutenção.
processamento de fluxo e processamento de lote são exemplos comuns de processamento distribuído, ambos os quais são discutidos abaixo.
Integre Seus Dados Hoje!
tente Xplenty livre por 7 dias. Não é necessário cartão de crédito.
Processamento em tempo Real
processamento em tempo Real é semelhante ao processamento de transações, em que ele é usado em situações onde a saída é esperado em tempo real. No entanto, os dois diferem em termos de como eles lidam com a perda de dados. O processamento em tempo Real calcula os dados recebidos o mais rapidamente possível. Se ele encontrar um erro nos dados recebidos, ele ignora o erro e se move para o próximo pedaço de dados que vêm em. As aplicações GPS-tracking são o exemplo mais comum de processamento de dados em tempo real.
contrasta com o processamento de transacções. Em caso de erro, como uma falha do sistema, o processamento de transação aborta o processamento em curso e reinicializa. O processamento em tempo Real é preferido ao processamento de transações nos casos em que respostas aproximadas são suficientes.
no mundo da análise de dados, processamento de fluxo é uma aplicação comum do processamento de dados em tempo real. Popularizado pela Apache Storm, o processamento de fluxo analisa os dados à medida que eles entram. Pense em dados de sensores de IoT, ou rastreando a atividade do consumidor em tempo real. Google BigQuery e Snowflake são exemplos de plataformas de dados em nuvem que empregam processamento em tempo real.
processamento em lote
como o nome sugere, processamento em lote é quando pedaços de dados, armazenados ao longo de um período de tempo, são analisados em conjunto, ou em lotes. O processamento em lote é necessário quando um grande volume de dados precisa ser analisado para obter informações detalhadas. Por exemplo, os números de vendas de uma empresa ao longo de um período de tempo serão tipicamente submetidos a processamento em lote. Uma vez que há um grande volume de dados envolvidos, o sistema levará tempo para processá-lo. Ao processar os dados em lotes, economiza em recursos computacionais.
o processamento em lote é preferido ao processamento em tempo real quando a precisão é mais importante do que a velocidade. Além disso, a eficiência do processamento de lotes também é medida em termos de rendimento. Débito é a quantidade de dados processados por unidade de tempo.
Multiprocessamento
Multiprocessamento é o método de processamento de dados, em que dois ou mais de dois processadores trabalham no mesmo conjunto de dados. Pode parecer exactamente um processamento distribuído, mas há uma diferença. Em multiprocessamento, diferentes processadores residem no mesmo sistema. Assim, estão presentes na mesma localização geográfica. Se houver uma falha no componente, ele pode reduzir a velocidade do sistema.
o processamento distribuído, por outro lado, usa servidores que são independentes uns dos outros e podem estar presentes em diferentes locais geográficos. Como quase todos os sistemas hoje vêm com a capacidade de processar dados em paralelo, quase todos os sistemas de processamento de dados usam multiprocessamento.
no entanto, no contexto deste artigo, o multiprocessamento pode ser visto como tendo um sistema de processamento de dados no local. Normalmente, as empresas que lidam com informações muito sensíveis podem escolher o processamento de dados no local em oposição ao processamento distribuído. Por exemplo, empresas farmacêuticas ou empresas que trabalham na indústria de extração de petróleo e gás.
a desvantagem mais óbvia deste tipo de processamento de dados é o custo. Construir e manter servidores internos é muito caro.
Amazon Redshift 
DESCOBRIR SE PODEMOS INTEGRAR SEUS DADOS
DE CONFIANÇA POR EMPRESAS DE TODO O MUNDO
Desfruta Deste Artigo?
receber grande conteúdo semanal com a Newsletter Xplenty!
preparando seus dados para o processamento de dados
antes que os dados possam ser processados e analisados, eles precisam ser preparados, para que possam ser lidos por algoritmos. Os dados brutos precisam passar pelo ETL-extract, transformar, carregar – para chegar ao seu armazém de dados para processamento. Xplenty simplifica a tarefa de preparar seus dados para análise. Com a nossa plataforma de nuvem, você pode construir pipelines de dados ETL em minutos. A interface gráfica simples elimina a necessidade de escrever código complexo. Há suporte de integração fora da caixa para mais de 100 populares armazéns de dados e aplicações SaaS. E você pode usar APIs para personalizações rápidas e flexibilidade.Com Xplenty, você pode gastar menos tempo processando seus dados, então você tem mais tempo para analisá-los. Saiba mais marcando uma demo e experimentando nossa plataforma de baixo código para você mesmo.