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데이터 엔지니어, 분석가 및 데이터 과학자는 질문에 대한 답을 찾고 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 그들은 우리 대부분과 마찬가지로 쿼리와 알고리즘을 실행하고, 가설을 테스트하고, 대시보드를 구축하면서 인내심을 테스트하면서 "스피너"를 보는 것을 특별히 좋아하지 않습니다.

데이터 전문가를 지원하기 위해 최고의 작품, 그들이 자신의 작업에 완전히 몰두하고 레이저 초점과 집중을 즐길 수 있는 마음의 상태인 "흐름"에 들어갈 수 있도록 합니다. 흐름 상태를 방해하거나 방해하는 모든 것을 제거하십시오. 스피너는 그러한 장애물 중 하나입니다.

더 빠른 데이터 만들기

데이터 작업을 하는 사람들이 기존 시스템의 성능에 불만을 느끼기 때문에 가장 시급한 요구 사항이 단순히 속도를 높이는 것이라면 이를 수행하는 간단한 방법이 있습니다.

빠른 데이터베이스를 아키텍처에 씬 가속 레이어로 추가하면 모든 데이터 로드, 변환 및 처리 단계에서 최고의 성능을 보장할 수 있습니다. 이는 대화형 대시보드 및 보고서에 액세스하는 최종 사용자에게까지 확장됩니다. 다음은 예입니다.

즉, 아키텍처의 구성 요소를 교체하거나 제거할 필요가 없습니다. 분석 데이터베이스를 추가하기만 하면 작업 속도를 높일 수 있습니다.

이것은 성능 문제를 해결하는 빠르고 쉬운 방법일 뿐만 아니라 기존 비즈니스 프로세스가 영향을 받거나 변경되지 않음을 의미합니다.

어떻게 시작합니까?

지금 당장은 특히 느리고 고통스러운 과정부터 시작하는 것이 좋습니다. 데이터 엔지니어가 실행 시간에 어려움을 겪고 있는지 여부 ETL 프로세스 또는 분석가는 분석 쿼리를 처리하고, 문제, 비즈니스에 미치는 영향, 더 나은 솔루션을 통해 얻을 수 있는 예상 이점을 식별하는 도구입니다.

성능상의 문제점을 명확히 파악했다면 새로운 솔루션의 가치를 입증하는 테스트를 실행할 차례입니다. 사용된 데이터 볼륨, 동시 사용자 수 등과 같은 다양한 매개변수를 실험하고 달성할 수 있는 성능 향상을 보여줄 공간이 필요합니다.

이러한 POV(가치 증명) 단계를 직접 실행하거나 올바른 접근 방식 및 프로세스를 평가하는 데 도움을 요청할 수 있습니다.

무엇을 기대할 수 있습니까?

테스트 환경이 설정되면 실제로 작동할 시간입니다. 기존 비즈니스 프로세스를 실행하고 시스템이 사용하려는 방식으로 작동하도록 합니다. 결과를 문서화하고 이전에 식별한 문제점인 "현재 상태"와 비교하십시오. 그런 다음 분석 부서와 최종 사용자의 향후 수요에 대처하는 방법을 평가할 수 있도록 시스템을 더욱 열심히 작동시키십시오. 이는 솔루션이 현재 작동할 뿐만 아니라 미래의 요구 사항에도 대비할 수 있다는 확신을 줍니다.

영업 엔지니어링 팀은 분석 아키텍처에 대한 로드맵이 어떤 모습일지, 필요에 따라 어떻게 성장할 수 있는지 조언할 수 있습니다.

추가 확장

다양한 분석 프로세스 및 애플리케이션의 성능을 가속화하고 개선할 수 있는 방법을 시작하고 테스트하는 것은 간단하며 수많은 상황에서 수행할 수 있습니다.

순전히 작업을 더 빠르게 하는 것과 관련하여 간단한 가속 레이어가 요구 사항을 해결하는 경우가 많습니다.

성능 이상의 것이 필요하고 고급 데이터 거버넌스, 보안 및 다중 테넌트 배포에 대한 질문을 해결하려는 경우 올바른 솔루션을 찾기 위해 보다 체계적이고 장기적인 접근 방식을 고려하십시오.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처: https://www.dataversity.net/change-nothing-else-just-make-your-data-faster/