Veri kaynakları söz konusu olduğunda, analitik uygulama geliştiricileri, olay verileri ve akış kaynaklarından gelen daha yüksek taleple uğraşmak gibi yeni ve giderek daha karmaşık hale gelen zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Burada, bu "akış devriminin" ilk aşamalarında, geliştiriciler modern analytics Sürekli olarak iletilen gerçek zamanlı verileri kullanan uygulamalar. Yine de akışlar açıkça "yeni normal" olsa da henüz tüm veriler akış halinde değil - bu da "bir sonraki normalin" akış analitiği olacağı anlamına geliyor. Bu nedenle, akış analitiğinin ayrıntılarını ve ayrıntılarını anlamak her veri uzmanının görevidir.

Akışların yeni normalinde, akış verilerini geliştirmekte olduğunuz herhangi bir analitik uygulamasına dahil etmeniz gerekecek, ancak veritabanınız gerçekten bunu yapmaya hazır mı? Veritabanları akışları yönetebildiklerini iddia etseler de, gerçek yeteneklerinin ne olduğunu anlamak önemlidir. Apache Kafka gibi bir akış kaynağına bağlanabilmek yeterli değildir; ne olacağını bilmek önemlidir sonra bu bağlantı gerçekleşti. Bir veritabanı, verileri gruplar halinde işlerse, bir sorgu yapılmadan önce verilerin dosyalarda kalıcı olması, toplu yüklemenin sunabileceğinden daha hızlı içgörü teslimi gerektiren gerçek zamanlı içgörüler için yetersizdir.

Akış verileri için oluşturulmuş bir veritabanı, gerçek akış alımını gerektirir. Yüksek ve değişken hacimlerde akış verilerini işleyebilen bir veritabanına ihtiyacınız var. İdeal olarak, veritabanınız akış verilerini bir bağlayıcı gerektirmeden yerel bağlantıyla yönetebilmelidir. Akış verilerini yerel olarak işlemenin yanı sıra, analiz uygulamanızı gerçek zamanlı olarak hazırlayabilecek akış analizi için şu diğer üç temel unsuru arayın:

1. Olay Bazında ve Toplu Alım Karşılaştırması 

bulut veri depoları Snowflake ve Redshift'in yanı sıra ClickHouse gibi yüksek performans olarak kabul edilen belirli veritabanları da dahil olmak üzere olayları, daha sonra üzerinde işlem yapılabilecekleri dosyalara kalıcı hale getirmeden önce toplu olarak alın.

Bu gecikme yaratır; akıştan dosyaya ve alıma yönelik birden çok adım zaman alır. Daha iyi bir yaklaşım, akış verilerini belleğe yerleştirilen her bir olayla birlikte almak ve ardından hemen sorgulanabilmesidir. Bu "varışta sorgu" biçimi, dolandırıcılık tespiti ve mevcut verilerin analizini gerektiren gerçek zamanlı teklif verme gibi kullanım durumlarında büyük bir fark yaratır.

Veritabanı, olayları süresiz olarak bellekte tutmaz; bunun yerine sütunlaştırılarak, dizine eklenerek, sıkıştırılarak ve bölümlere ayrılarak işlenirler. Her segment daha sonra hem yüksek hızlı veri düğümlerinde hem de sürekli yedekleme görevi gören bir derin depolama katmanında varlığını sürdürür.

2. Tutarlı Veriler 

Veri tutarsızlıkları, hızla hareket eden bir akış ortamındaki en kötü sorunlardan biridir. Arada sırada yinelenen bir kayıt bir sistemi oluşturmayacak veya bozmayacak olsa da, çok sayıda günlük olayda çoğaltıldığında çok daha zahmetli olur.

Bu nedenle “tam olarak bir kez” semantiği tutarlılık açısından altın standarttır. Sistem, bir olayı veri kaybı veya yineleme olmadan yalnızca bir kez alır. Bu kulağa basit gelebilir ancak yığın modunu kullanan sistemlerde elde edilmesi kolay değildir. Geliştiricilerin olayları izleyebilen karmaşık kod yazması veya bunu yönetmek için ayrı bir ürün kurması gerektiğinden, tam olarak bir kez semantik elde etmek için hem maliyet hem de karmaşıklık genellikle artar.

Veri ekipleri, geliştiricilerin üzerine bu kadar büyük bir yük bindirmek yerine, tam olarak bir kez tutarlılığı otomatik olarak garanti eden, gerçekten olay bazında çalışan bir alım motoruna ihtiyaç duyar. Akış teslimi indeksleme hizmetleri, her olaya bir bölüm ve ofset atadığından, akış hizmetlerinden yararlanan yerel bağlantıyı kullanmak, her mesajın veritabanına bir kez ve yalnızca bir kez girdiğini doğrulamak çok önemlidir.

3. Doğru Ölçeğe Ulaşmak 

Veri olayları, hemen hemen her etkinlik tarafından üretiliyor. Bir olayda bir insan tarafından yapılan her tıklama, diğer olaylar ise insan başlatmadan makine tarafından oluşturulur ve akışların genellikle saniyede milyonlarca olay içermesiyle olay sayısında büyük bir artışa neden olur. Kolayca ölçeklenemediği sürece hiçbir veritabanı bu hacme ayak uyduramaz. Bir veritabanı yalnızca milyarlarca olayı sorgulamakla kalmamalı, aynı zamanda onları hararetli bir hızla sindirebilmelidir. Ölçek büyütmeye yönelik geleneksel veritabanı yaklaşımını kullanmak uygun bir seçenek değildir – şimdi ölçeği genişletmemiz gerekiyor. 

Devasa ve değişken hacimlerde alım ve sorgulamanın üstesinden gelmenin kanıtlanmış tek yolu, bağımsız olarak ölçeklenebilir bileşenlerden oluşan bir mimaridir. Teknik talepleri karşılamak için, veritabanının farklı bölümlerinin (alma kapasitesi, sorgu kapasitesi, yönetim kapasitesi) gerektiği gibi ölçeği büyütebilmesi ve küçültebilmesi gerekir. Bu değişiklikler dinamik olmalı, kapasite eklenirken veya kaldırılırken herhangi bir aksama süresi oluşmamalı, yeniden dengeleme ve diğer idari işlevler otomatik olarak gerçekleşmelidir. 

Mimari ayrıca hatalardan otomatik olarak kurtulmalı ve sürekli yükseltmelere izin vermelidir. Akış alımı için oluşturulmuş bu tür bir veritabanıyla veri ekipleri, ortamdaki tüm akış verilerini güvenle yönetebilir - bu, her gün milyarlarca satırı işlemek anlamına gelse bile.

Akışlar burada. Onlarla çalışmaya hazır olun!

• 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/is-your-database-built-for-streaming-data/