Satıcıların mallarını müşterilere ulaştırmak için ABD postasına veya UPS'e güvenmeleri gibi, çalışanlar da işle ilgili içgörüler elde etmek ve kararlar almak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamak için veri boru hatlarına güveniyor. Arka planda çalışan bu veri kanalları ağı, işlenmiş verileri bilgisayar sistemleri arasında dağıtır; veri-güdümlü iş.

Şirketlerin çeşitli biçimlerde sunulan çok sayıda akış verisini daha hızlı tüketmesi gerektiğinden, veri sistemlerini ardışık düzenlerle bağlamanın değeri artmaya devam ediyor. Bu nedenle, veri boru hatlarını üst düzeyde anlayan yöneticiler, ham verileri en ekonomik şekilde panolarda veya raporlarda görülen bilgilere doğru daha iyi taşıyabilir. 

Veri Boru Hatları Nedir?

Veri ardışık düzenleri, veri işleme öğelerini tanımlar seri olarak bağlanmış, bir kanalın veri çıkışı bir sonraki kanal için girdi görevi görür. Bu kanallar, sistemlerin onu kaydırarak veya çoğaltarak ve yeni bir hedefe taşıyarak aldığı kaynakta başlar. 

Bilgisayar programları girdilerini oluşturur, değiştirir, dönüştürür veya paketler. rafine veri ürünü o yeni noktada. Daha sonra başka bir bilgisayar sistemi, veri boru hattındaki işlenmiş veri çıktılarını girdi olarak alabilir. 

Veriler, tüketilebilir duruma gelene kadar her bağlantı boyunca ve farklı temizleme işlemleri ve boru hatları boyunca devam eder. Daha sonra çalışanlar bunu işte kullanır veya bu veriler bir depoda depolanır, örneğin bir depoda. veri ambarı.

Veri taşımaya ek olarak, bazı kanallar, bir kişinin sindirim sisteminin yiyecekleri parçalamasına benzer şekilde, verileri içlerinden geçerken temizler, dönüştürür ve dönüştürür. Diğer veri kanalları, kuruluş genelindeki ardışık düzen ağı hakkında verileri toplar ve analiz ederek, sağlığının uçtan uca izlenmesini sağlar. veri gözlemlenebilirliği.

Şirketler Neden Veri Boru Hatlarını Kullanıyor?

Şirketler ölçeklenebilir, esnek, sürdürülebilir ve hızlı iyi veri işlem hatları bulur. Algoritmalar tarafından oluşturulan ve yönetilen otomatik veri ardışık düzenleri, gerektiğinde görünebilir veya geri çekilebilir. Ayrıca veri boru hatları, veri sıkışmasını önleyerek ve verileri hızlı bir şekilde aktararak verileri diğer kanallara yeniden yönlendirebilir.

Veri boru hatları, farklı kritik noktalara katkıda bulunur. Veri yönetimi kuruluş çapında ihtiyaçlar. Örnekleri arasında:

• Veri Entegrasyonu: Verileri bir sistemden diğerine paketleyen ve taşıyan ve veri akışlarının olay tabanlı ve toplu işlenmesini içeren bağlayıcılar
• Veri Kalitesi/Veri Yönetimi: Veri çıkışı için kurumsal politikalar ve sektör düzenlemelerine göre Veri Kalitesi kurallarını tanımlayan ve uygulayan kanallar
• Veri Kataloglama/Meta Veri Yönetimi: Her tür veri tabanı için meta verileri birbirine bağlayan ve tarayan ve kurumsal veri bağlamı sağlayan işlem hatları 
• Veri gizliliği: Kanallar hassas verileri tespit edin ve ihlallere karşı koruyun

Kuruluşların Karşılaştığı Üç Zorluk

Veri boru hatlarından yararlanan kuruluşlar en az üç zorlukla karşı karşıyadır: karmaşıklık, artan maliyetler ve güvenlik.

karmaşa

İş verileri gereksinimleri değiştikçe, kanalları kullanmanın ve sürdürmenin karmaşıklığını artırarak mühendislerin veri boru hatlarını eklemesi veya değiştirmesi gerekir. Ayrıca, çalışanların verileri Microsoft Azure gibi herkese açık şirket içi ortamlar da dahil olmak üzere birbiriyle bağlantılı hibrit bulut ortamlarında taşıması gerekir. 

Birçok farklı işleme cloud computing konumlar, veri ardışık düzeni ağını ölçeklendirmedeki zorluklar nedeniyle veri ardışık düzenleriyle ilgili hayal kırıklıklarını ekler. Mühendisler mimariyi yetkin bir şekilde gerçekleştiremediğinde, bir kuruluştaki veri kanalları, verilerin hareketi yavaşlar veya çalışanlar ihtiyaç duydukları verileri alamazlar ve ek çalışmalar yapmak zorunda kalırlar. veri temizleme.

BMC Software'de dijital iş otomasyonu başkanı Gur Steif, şirketler mücadelesi karmaşık bir boru hattı sistemini kritik uygulamalarına yerleştirmek için. Sonuç olarak, işletmelerin veri akışını sürdüren ve gelişmiş veri iş akışı düzenleme platformlarına yatırım yapması gerekecektir. Veri İşlemleri bilgi.

Artan Maliyetler

Daha yeni veri teknolojileri ortaya çıktıkça, işletmeler yüz yüze artan maliyetler uyum sağlamak için veri boru hatlarının her birini modernize etmek. Buna ek olarak, şirketlerin boru hattı bakımına ve teknik bilgileri geliştirmeye daha fazla harcaması gerekiyor.

Diğer bir maliyet kaynağı ise değişiklikler yapıldı yukarı yönde, kaynağa daha yakın mühendisler tarafından. Bazen bu geliştiriciler, kodlarının sonuçlarını doğrudan göremezler ve veriler boru hatlarında ilerlerken en az bir veri sürecini bozarlar.

Veri Güvenliği

Veriler farklı veri kanallarından izleyicilere doğru akarken, mühendislerin uyumluluk için veri güvenliğini sağlaması gerekir. Örneğin, şirket muhasebecileri, müşteri hizmetleri personeline gitmemesi gereken boru hatları yoluyla gönderilen hassas kredi kartı bilgilerine ihtiyaç duyabilir. 

Bu nedenle, mühendisler verileri boru hattından aşağı akarken görüntülemenin bir yolunu bulamazsa güvenlik riskleri artar. Ponemon Research şunu belirtiyor: %63 Güvenlik analistlerinin yüzde XNUMX'ü, ağa ve altyapıya yönelik görünürlük eksikliğini bir stres etkeni olarak belirtiyor.

Veri Ardışık Düzenlerini Kullanmak İçin En İyi Uygulamalar

Veri ardışık düzenlerini kullanmak, gerekli verileri kullanıcılar için mümkün olan en kısa sürede, oluşturma ve bakım için en düşük maliyetle erişilebilir hale getirme konusunda hassas bir denge kurmayı gerektirir. Elbette işletmelerin en iyisini seçmesi gerekiyor. Veri Mimarisi güvenli, çevik ve operasyonel olarak sağlam veri boru hatları ile.

Ek olarak, şirketlerin aşağıdakileri dikkate alması gerekir:

• AI ve makine öğrenimi (ML) teknolojileri: Kuruluşlar, veri akışı kalıplarını belirlemek için makine öğrenimine güvenecek ve kuruluşun tüm bölümlerine veri akışını en iyi şekilde optimize edecek. Ek olarak, iyi makine öğrenimi hizmetleri, veri boru hatlarını kendi kendine entegre etmeyi, iyileştirmeyi ve ayarlamayı kolaylaştırarak veri akışını daha verimli hale getirecektir. 2025 yılına kadar AI modelleri, %60 geleneksel veriler üzerine inşa edilmiş veri ardışık düzenleri olanlar da dahil olmak üzere mevcut olanların.
• Veri gözlemlenebilirliği: Veri gözlemlenebilirliği mühendislere, orkestrasyonu da dahil olmak üzere tüm veri boru hattı ağının bütünsel bir gözetimini sağlar. Veri gözlemlenebilirliğinin yardımıyla mühendisler, veri boru hatlarının nasıl çalıştığını ve nelerin değiştirileceğini, düzeltileceğini veya budanacağını bilir.
• Meta veri yönetimi: İyi bir veri gözlemlenebilirliği elde etmek, verileri tanımlayan veriler olarak da bilinen meta verilerden en iyi şekilde yararlanmayı gerektirir. Sonuç olarak, şirketler bir Metadata yönetimi veri boru hatlarında istenen otomasyonu, içgörüyü ve etkileşimi elde etmek için mevcut olan ile ortaya çıkan aktif meta verileri birleştirmek için yapı.

Veri Ardışık Düzenlerini Yönetmeye Yardımcı Olan Araçlar

İşletmeler, veri bağlantılarını oluşturmaya, devreye almaya ve sürdürmeye yardımcı olmak için veri boru hattı araçlarına güvenir. Bu kaynaklar, birden çok kaynaktan veri taşır. kaynaklardan varış noktalarına daha verimli, uçtan uca süreçleri destekler.

Bazı kuruluşlar, özel dahili araçlar geliştirmeyi ve sürdürmeyi planlarken, özellikle çoklu bulut ortamlarında veri dolaşımı söz konusu olduğunda, bunları yönetmek için kuruluşların kaynaklarını tüketebilirler. Sonuç olarak, bazı işletmeler bu maliyetlerden tasarruf etmek için üçüncü taraf satıcılara yönelecektir.

Üçüncü taraf veri boru hattı araçlarının iki çeşidi vardır. Bazı jenerik olanlar, çeşitli bulut hizmetlerinde veri toplar, işler ve iletir. Örnekler şunları içerir:

• AWS Yapıştırıcı: Merkezi bir meta veri havuzuna sahip sunucusuz bir düşük kod, ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) platformu ve makine öğrenimi kullanır verileri tekilleştirmek ve temizlemek için
• Azure Veri Fabrikası: Veri hareketini düzenlemek ve verileri arasında dönüştürmek için bir hizmet Azure kaynakları, veri gözlemlenebilirliğini kullanarak, meta, ve makine öğrenme
• Bulut çağı: Çeşitli kurumsal bulutlarda verileri işleyen, veri çoğaltmayı kolaylaştıran ve kullanan veri hizmetleri NiFi – hızlı, kolay ve güvenli bir veri entegrasyon aracı
• Google Bulut Veri Füzyonu: Üst düzey bir ürün ve Google Veri Entegrasyonu temeli içerir veri gözlemlenebilirliği ve entegrasyon meta verileri.
• IBM Cloud Pak for Data için IBM Information Server: Makine öğrenimi yeteneklerini kullanan, veri entegrasyonu, kalite ve yönetişim özelliklerine sahip bir sunucu
• IBM Infosfer Bilgi Sunucusu: Makine öğrenimi kullanan bir müşteri altyapısı için herhangi bir bulutta yönetilen veya kendi kendini yöneten bir hizmet
• Bilişim: Yerel bağlantı, alım, kalite, yönetişim, kurumsal çapta meta veriler yoluyla kataloglama, gizlilik ve birden çok bulut genelinde ana veri yönetimini içeren akıllı bir veri platformu
• Yetenek: Buluttan bağımsız olan ve veri yapısının tamamına makine öğrenimi yerleştiren eksiksiz bir veri ekosistemi

Verilerin teslimat için hazırlanması ve paketlenmesi konusunda uzmanlaşmış diğer araçlar:

• Beş trans: Verileri operasyonel kaynaklardan alıp modern bir bulut ambarına teslim eden düşük kurulumlu, yapılandırma gerektirmeyen ve bakım gerektirmeyen bir veri hattı 
• Matilyon: Veri işlemlerinin çok uzun sürmesi veya başarısız olması durumunda gerçek zamanlı ayarlamalar yapan dinamik bir ETL platformu
• Alooma: Otomatikleştirilmiş veri işlemlerinin daha kolay kontrolü ve görünürlüğü için Google'dan bir veri hattı aracı
• Dikiş: Birden çok kaynaktan gelen verileri taşıyan ve yöneten, Talend ile eşleştirilmiş bir ETL ve veri ambarı aracı

Kurumsal düzeyde, işletmeler, birden fazla buluttaki hizmetleri kapsayan en az bir genel veri boru hattı kaynağı ve veri hazırlamanın inceliklerini halletmek için özel bir kaynak kullanacak. 

Sonuç

Herhangi bir modern Veri Mimarisi, verileri ham durumundan kullanılabilir duruma taşımak için bir veri boru hattı ağı gerektirir. Veri ardışık düzenleri, iş ve Veri Yönetimi ihtiyaçlarını karşılamak için verileri en iyi şekilde taşımak için esneklik ve hız sağlar.

Kötü yürütülen veri boru hatları artan karmaşıklığa, maliyetlere ve güvenlik risklerine yol açarken, iyi veri araçlarıyla iyi bir Veri Mimarisi uygulamak, veri boru hatlarının kuruluş genelindeki potansiyelini en üst düzeye çıkarır.

As Ocient'in kurucu ortağı ve CEO'su Chris Gladwin, notlar, veri ardışık düzenleri, çok çeşitli verileri iyi bir şekilde almak için daha önemli hale gelecektir. Gelecek, yönetimi daha kolay olan daha gelişmiş veri entegrasyonu ile veri boru hattı iyileştirmeleri getiriyor.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-pipelines-an-overview/