Dữ liệu là chìa khóa trong việc mày mò tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu suất cao quá trình và thôi thúc đưa ra những quyết định hành động sáng suốt. Song, so với tài liệu đến từ nhiều nguồn, ở những định dạng khác nhau, được tàng trữ trên đám mây, không sever hoặc tại chỗ, Data Pipeline là bước tiền đề để tập trung chuyên sâu tài liệu cho kinh doanh thương mại mưu trí và nghiên cứu và phân tích đáng đáng tin cậy .
Data Pipeline là gì?
Một Data Pipeline sẽ thực thi những trách nhiệm tổng hợp, sắp xếp và chuyển dời tài liệu đến mạng lưới hệ thống tiềm năng nhằm mục đích triển khai tàng trữ và nghiên cứu và phân tích. Các Data Pipeline văn minh tự động hóa quy trình tiến độ ETL ( trích xuất, quy đổi, tải ) và gồm có cả nhập liệu, giải quyết và xử lý, lọc, quy đổi và vận động và di chuyển trên bất kể kiến trúc đám mây nào, đồng thời bổ trợ thêm những lớp hồi sinh chống lại sự cố .
Data Pipeline: giải pháp hiệu quả cho các nghiệp vụ hướng dữ liệu
Luồng hiệu suất cao của tài liệu – ví dụ từ ứng dụng SaaS ( Software as a Service ) đến kho dữ liệu – là một trong những hoạt động giải trí quan trọng nhất của nhiệm vụ hướng tài liệu. Tác vụ nghiên cứu và phân tích không hề khởi đầu, cho đến khi tài liệu bảo vệ tính sẵn sàng chuẩn bị. Một yếu tố khác là, luồng tài liệu hoàn toàn có thể không không thay đổi bởi những rủi ro tiềm ẩn sai sót trong quy trình luân chuyển từ mạng lưới hệ thống này sang mạng lưới hệ thống khác, như sự cố ùn tắc ( gây ra độ trễ ) hoặc sự xích míc, trùng lặp giữa những nguồn. Khi mức độ phức tạp của những nhu yếu và số lượng nguồn tài liệu nhân lên, những yếu tố này ngày càng trở nên trầm trọng về quy mô và hệ quả .
Với Data Pipeline, phần mềm loại bỏ các bước thủ công khỏi quy trình và cho phép luồng dữ liệu tự động chảy từ điểm này đến điểm khác. Data Pipeline bắt đầu từ việc xác định dữ liệu được thu thập ở đâu và như thế nào. Nó tự động hóa các quy trình liên quan đến trích xuất, chuyển đổi, kết hợp, xác thực và tải dữ liệu để phân tích và trực quan hóa. Không những thế, Data Pipeline cung cấp tốc độ đầu-cuối bằng cách loại bỏ lỗi và chống tắc nghẽn hoặc độ trễ. Đồng thời, nó có thể xử lý nhiều luồng dữ liệu cùng một lúc. Nói tóm lại, đây là một giải pháp cần thiết cho các tác vụ hướng dữ liệu.
Data Pipeline coi tổng thể tài liệu dưới dạng tài liệu truyền trực tuyến và được cho phép những lược đồ linh động. Bất kể tài liệu đến từ nguồn tĩnh ( như cơ sở tài liệu tệp tin phẳng ) hay từ những nguồn thời hạn thực ( ví dụ điển hình như thanh toán giao dịch kinh doanh nhỏ trực tuyến ), Data Pipeline đều chia mỗi luồng tài liệu thành những phần nhỏ hơn, từ đó triển khai giải quyết và xử lý song song, giúp bổ trợ năng lượng thống kê giám sát .
Hơn nữa, Data Pipeline không yêu cầu đích cuối cùng là kho dữ liệu (Data Warehouse). Nó có thể định tuyến dữ liệu vào một ứng dụng khác, chẳng hạn như công cụ trực quan hóa hoặc Salesforce. Do đó, Data Pipeline được coi như một dây chuyền lắp ráp cuối cùng.
Data Pipeline và ETL: Đâu là khác biệt?
Hai khái niệm Data Pipeline và ETL thường được sử dụng thay thế cho nhau. ETL là viết tắt của Extract, Transform và Load, tức quy trình trích xuất, chuyển đổi và truyền tải dữ liệu. ETL tiến hành trích xuất dữ liệu từ một hệ thống, sau đó chuyển đổi và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Các ống ETL thường chạy theo “lô”, có nghĩa là dữ liệu được chuyển trong một đoạn lớn, tại một thời điểm cụ thể để đến hệ thống mục tiêu. Thông thường, điều này xảy ra trong các khoảng thời gian được lên lịch đều đặn từ trước; ví dụ: bạn có thể định cấu hình các lô chạy lúc 00:30 sáng hàng ngày khi lưu lượng truy cập hệ thống thấp.
trái lại, Data Pipeline là một thuật ngữ rộng hơn ETL. Nói cách khác, ETL là tập con của Data Pipeline. Data Pipeline đề cập đến một mạng lưới hệ thống hoàn toàn có thể vận động và di chuyển tài liệu từ vị trí này đến vị trí khác. Dữ liệu không nhất thiết được quy đổi và hoàn toàn có thể được giải quyết và xử lý ngay tại thời hạn thực ( hoặc truyền trực tuyến ) thay vì theo từng “ lô ”. Truyền trực tuyến đồng nghĩa tương quan với việc tài liệu được giải quyết và xử lý theo một dòng liên tục. Điều này là rất hữu dụng so với những tài liệu nhu yếu tính update, ví dụ điển hình như tài liệu từ lưu lượng giám sát cảm ứng. Ngoài ra, tài liệu không nhất thiết được tải vào cơ sở tài liệu hoặc kho tài liệu mà hoàn toàn có thể tải đến bất kỳ mục tiêu nào ví dụ điển hình như nhóm AWS hoặc hồ tài liệu hoặc thậm chí còn hoàn toàn có thể kích hoạt webhook trên mạng lưới hệ thống khác để khởi động một quy trình tiến độ kinh doanh thương mại đơn cử .
Phân loại giải pháp Data Pipeline
Có một số ít giải pháp Data Pipeline khác nhau, và mỗi loại tương thích với một mục tiêu riêng. Dưới đây là những Data Pipeline phổ cập nhất hiện tại. Lưu ý rằng những mạng lưới hệ thống này không loại trừ lẫn nhau. Ví dụ : bạn hoàn toàn có thể sử dụng một Data Pipeline được tối ưu hóa cho cả đám mây và thời hạn thực .
- Batch (nhóm): Xử lý theo nhóm và hàng loạt trở nên hữu ích nhất nếu bạn cần di chuyển một khối lượng lớn dữ liệu trong khoảng thời gian đều đặn. Ở trường hợp này, thời gian thực không là yêu cầu bắt buộc. Ví dụ: tích hợp dữ liệu Marketing vào một hệ thống lớn hơn để phân tích.
- Real-time (thời gian thực) Các công cụ này được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu trong thời gian thực. Trường hợp khuyến khích sử dụng là khi xử lý dữ liệu từ nguồn phát trực tuyến, chẳng hạn như dữ liệu từ thị trường tài chính hoặc đo từ xa nhờ các thiết bị kết nối.
- Cloud native được tối ưu hóa để hoạt động với dữ liệu dựa trên đám mây, chẳng hạn như dữ liệu từ nhóm AWS. Loại hình này cho phép tổ chức tiết kiệm đáng kể chi phí dành cho cơ sở hạ tầng và tài nguyên chuyên môn, bởi có thể dựa vào những yếu tố sẵn có đến từ nhà cung cấp.
- Open source (mã nguồn mở) hữu ích nhất khi doanh nghiệp cần một giải pháp chi phí thấp thay thế cho gói thương mại. Yêu cầu bắt buộc nếu muốn triển khai Data Pipeline mã nguồn mở là tổ chức đó cần phải có chuyên môn để phát triển hoặc mở rộng công cụ phù hợp với mục đích của mình.
( Nguồn : Alooma )
