De 5 typerna av databehandling

innan du kan använda någon strukturerad och ostrukturerad du samlar in måste dessa data behandlas.

det enklaste exemplet på databehandling är datavisualisering. Till exempel kan de flesta CRM: er spotta ut dataanalysrapporter i form av grafer. För att komma till den punkten genomgår dock data en serie konverteringsoperationer.

det finns flera olika typer av databehandling, som skiljer sig åt när det gäller tillgänglighet, atomicitet och samtidighet, bland andra faktorer.

Innehållsförteckning

1. Varför spelar Databehandlingsmetoden någon roll?

2. Transaktionsbehandling

5. Distribuerad bearbetning

3. Realtidsbehandling

4. Satsvis bearbetning

6. Multiprocessing

7. Förbereda dina uppgifter för bearbetning

Varför spelar Databehandlingsmetoden någon roll?

metoden för databehandling du använder bestämmer svarstiden för en fråga och hur pålitlig utmatningen är. Således måste metoden väljas noggrant. Till exempel, i en situation där tillgänglighet är avgörande, till exempel en börsportal, bör transaktionsbehandling vara den föredragna metoden.

det är viktigt att notera skillnaden mellan databehandling och ett databehandlingssystem. Databehandling är de regler genom vilka data omvandlas till användbar information. Ett databehandlingssystem är en applikation som är optimerad för en viss typ av databehandling. Till exempel är ett timesharing-system utformat för att köra timesharing-bearbetning optimalt. Det kan också användas för att köra batchbehandling. Det kommer dock inte att skala mycket bra för jobbet.

i den meningen, när vi pratar om att välja rätt databehandlingstyp för dina behov, hänvisar vi till att välja rätt system. Följande är de vanligaste typerna av databehandling och deras tillämpningar.

transaktionsbehandling

transaktionsbehandling distribueras i verksamhetskritiska situationer. Det här är situationer som, om de störs, kommer att påverka affärsverksamheten negativt. Till exempel bearbetning av börstransaktioner, som tidigare nämnts. Vid transaktionsbehandling är Tillgänglighet den viktigaste faktorn. Tillgänglighet kan påverkas av faktorer som:

• hårdvara: ett transaktionsbehandlingssystem bör ha redundant hårdvara. Hårdvara redundans möjliggör partiella fel, eftersom redundanta komponenter kan automatiseras för att ta över och hålla systemet igång.
• programvara: programvaran för ett transaktionsbehandlingssystem bör utformas för att snabbt återhämta sig från ett fel. Vanligtvis använder transaktionsbehandlingssystem transaktionsabstraktion för att uppnå detta. Enkelt uttryckt, i händelse av ett misslyckande avbryts obekräftade transaktioner. Detta gör att systemet kan starta om snabbt.

distribuerad bearbetning

mycket ofta är datamängder för stora för att passa på en maskin. Distribuerad databehandling bryter ner dessa stora datamängder och lagrar dem över flera maskiner eller servrar. Det vilar på Hadoop Distributed File System (HDFS). Ett distribuerat databehandlingssystem har en hög feltolerans. Om en server i nätverket misslyckas kan databehandlingsuppgifterna omfördelas till andra tillgängliga servrar.

distribuerad bearbetning kan också vara oerhört kostnadsbesparande. Företag behöver inte bygga dyra stordatorer längre och investera i underhåll och underhåll.

Stream processing och batch processing är vanliga exempel på distribuerad bearbetning, som båda diskuteras nedan.

realtidsbehandling

realtidsbehandling liknar transaktionsbehandling, eftersom den används i situationer där utdata förväntas i realtid. Men de två skiljer sig åt när det gäller hur de hanterar dataförlust. Realtidsbehandling beräknar inkommande data så snabbt som möjligt. Om det stöter på ett fel i inkommande data ignorerar det felet och flyttar till nästa bit av data som kommer in. GPS-spårningsapplikationer är det vanligaste exemplet på databehandling i realtid.

jämför detta med transaktionsbehandling. I händelse av ett fel, till exempel ett systemfel, avbryter transaktionsbehandling pågående bearbetning och initierar om. Realtidsbehandling föredras framför transaktionsbehandling i fall där ungefärliga svar räcker.

i dataanalysens värld är strömbehandling en vanlig tillämpning av databehandling i realtid. Först populariserades av Apache Storm, stream processing analyserar data som det kommer in. Tänk data från IoT-sensorer, eller spåra konsumentaktivitet i realtid. Google BigQuery och Snowflake är exempel på molndataplattformar som använder realtidsbehandling.

batchbehandling

som namnet antyder är batchbehandling när bitar av data, lagrade över en tidsperiod, analyseras tillsammans eller i satser. Batchbehandling krävs när en stor mängd data behöver analyseras för detaljerad insikt. Till exempel kommer försäljningssiffror för ett företag under en tidsperiod vanligtvis att genomgå batchbehandling. Eftersom det finns en stor mängd data inblandade, kommer systemet att ta tid att bearbeta det. Genom att bearbeta data i satser sparar det på beräkningsresurser.

batchbehandling föredras framför realtidsbehandling när noggrannhet är viktigare än hastighet. Dessutom mäts effektiviteten av satsbehandling också i form av genomströmning. Genomströmning är mängden data som behandlas per tidsenhet.

Multiprocessing

Multiprocessing är metoden för databehandling där två eller fler än två processorer arbetar på samma dataset. Det kan låta precis som distribuerad bearbetning, men det finns en skillnad. I multiprocessing finns olika processorer inom samma system. Således är de närvarande i samma geografiska läge. Om det finns ett komponentfel kan det minska systemets hastighet.

distribuerad bearbetning använder å andra sidan servrar som är oberoende av varandra och kan finnas på olika geografiska platser. Eftersom nästan alla system idag har förmågan att bearbeta data parallellt använder nästan alla databehandlingssystem multiprocessing.

men i samband med denna artikel kan multiprocessing ses som ett lokalt databehandlingssystem. Vanligtvis kan företag som hanterar mycket känslig information välja lokal databehandling i motsats till distribuerad behandling. Till exempel läkemedelsföretag eller företag som arbetar inom olje-och gasutvinningsindustrin.

den mest uppenbara nackdelen med denna typ av databehandling är kostnaden. Att bygga och underhålla interna servrar är mycket dyrt.

Kundberättelse

Keith kopplade flera datakällor med Amazon Redshift för att omvandla, organisera och analysera deras kunddata.

Amazon rödförskjutning

Keith Slater

Senior utvecklare på Creative Anvil

innan vi började med Xplenty försökte vi flytta data från många olika datakällor till Redshift. Xplenty har hjälpt oss att göra det snabbt och enkelt. Plattformens bästa funktion är att ha förmågan att manipulera data efter behov utan att processen är alltför komplex. Stödet är också bra-de är alltid lyhörda och villiga att hjälpa.

ta reda på om vi kan integrera dina DATA

betrodda av företag över hela världen

njuter av den här artikeln?

få bra innehåll varje vecka med Xplenty nyhetsbrev!

förbereda dina Data för databehandling

innan data kan bearbetas och analyseras måste den förberedas så att den kan läsas av algoritmer. Rådata måste genomgå ETL-extrahera, transformera, ladda – för att komma till ditt datalager för bearbetning. Xplenty förenklar uppgiften att förbereda dina data för analys. Med vår molnplattform kan du bygga ETL – datapipelines inom några minuter. Det enkla grafiska gränssnittet eliminerar behovet av att skriva komplex kod. Det finns integrationsstöd direkt ur lådan för mer än 100 populära datalager och SaaS-applikationer. Och du kan använda API: er för snabba anpassningar och flexibilitet.

med Xplenty kan du spendera mindre tid på att bearbeta dina data, så du har mer tid att analysera den. Läs mer genom att schemalägga en demo och uppleva vår lågkodsplattform för dig själv.