المحاكاة الافتراضية للبيانات: شرح العمارة والأدوات والميزات

بسبب عملياتها الواسعة الانتشار ، تلجأ الشركات إلى أنواع مختلفة من الأنظمة التي تدير البيانات غير المتجانسة. ترتبط هذه الأنظمة عبر بنية تحتية للبيانات متماسكة بشكل معقد ، تتألف من قواعد البيانات ، ومستودعات البيانات ، والمتاجر ، والبحيرات ، وتخزين الأجزاء الرئيسية من الرؤى الواضحة. ومع ذلك ، فإن تسهيل نقل البيانات واستخراج رؤى الأعمال يتطلب استخدام عدد لا يحصى من تقنيات إدارة البيانات ، والتي قد تكون معقدة للتعلم والإدارة. هذا هو المكان الذي تلعب فيه أدوات التمثيل الافتراضي للبيانات.

دعنا نستكشف تقنية التمثيل الافتراضي للبيانات وكيف تسمح للشركات بزيادة القدرات التشغيلية للبنية التحتية للبيانات الشاملة.

ما هي المحاكاة الافتراضية للبيانات؟

يُنشئ نظام التمثيل الافتراضي للبيانات طبقة تجريد تجلب البيانات من مصادر مختلفة دون تنفيذ الكل عملية استخراج وتحويل وتحويل (ETL) أو إنشاء نظام أساسي منفصل متكامل لعرض البيانات. بدلاً من ذلك ، يتصل فعليًا بقواعد بيانات مختلفة ، ويدمج جميع المعلومات لتقديم طرق عرض افتراضية ، وينشرها كخدمة بيانات ، مثل REST. وهذا يعزز إمكانية الوصول إلى البيانات ، مما يجعل أجزاء محددة من المعلومات متاحة بسهولة لإعداد التقارير والتحليل وصنع القرار.

بإنشاء طبقة تجريدية ، بيانات أدوات المحاكاة الافتراضية كشف البيانات المطلوبة فقط للمستخدمين دون الحاجة إلى تفاصيل تقنية حول موقع أو بنية مصدر البيانات. ونتيجة لذلك ، فإن المؤسسات قادرة على تقييد الوصول إلى البيانات للمستخدمين المصرح لهم فقط لضمان الأمان وتلبية متطلبات إدارة البيانات.

تعمل تقنية التمثيل الافتراضي للبيانات على تبسيط العمليات الرئيسية ، مثل تكامل البيانات ، والاتحاد ، والتحويل ، مما يجعل البيانات قابلة للوصول إلى لوحات المعلومات والبوابات والتطبيقات وحلول الواجهة الأمامية الأخرى. علاوة على ذلك ، من خلال ضغط البيانات أو إلغاء تكرارها عبر أنظمة التخزين ، يمكن للشركات تلبية احتياجات البنية التحتية الخاصة بها بشكل أكثر كفاءة ، مما يؤدي إلى توفير كبير في التكلفة.

هندسة البيانات الافتراضية

تُستخدم المحاكاة الافتراضية للبيانات للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات من مصادر متنوعة ، بما في ذلك قواعد البيانات التقليدية والحديثة ، وبحيرات البيانات ، ومصادر السحابة ، ومستودعات بيانات المؤسسة الأخرى. ومع ذلك ، تُظهر بنية التمثيل الافتراضي للبيانات أن تكامل مصادر البيانات باستخدام طبقة منطقية أكثر فاعلية بكثير من جمع البيانات الأولية في بحيرة بيانات واحدة.

شرح معمارية البيانات الافتراضية

بدلاً من استخراج البيانات وتحميلها مباشرةً على منصة واحدة مثل Enterprise Service Bus (ESB) ، Extract-Transform-Load (ETL) ، تدمج المحاكاة الافتراضية البيانات البيانات من مصادر مختلفة ، مما يجعلها منصة بيانات قوية. عند استخدامها بشكل صحيح ، يمكن أن تكون أداة افتراضية البيانات بمثابة جزء لا يتجزأ من استراتيجية تكامل البيانات. يمكن أن يوفر مرونة أكبر في الوصول إلى البيانات ، والحد من صوامع البيانات ، وأتمتة تنفيذ الاستعلام للحصول على وقت سريع للرؤية. 

ما هي طبقة المحاكاة الافتراضية للبيانات؟ كيف يعمل؟

تعد طبقة التمثيل الافتراضي للبيانات أحد المكونات المهمة في بنية التمثيل الافتراضي للبيانات ، فما هي طبقة المحاكاة الافتراضية للبيانات؟

المحاكاة الافتراضية للبيانات هي طبقة بيانات منطقية لدمج بيانات المؤسسة المتاحة عبر مصادر البيانات المتباينة. تقوم طبقة المحاكاة الافتراضية للبيانات بدمج البيانات في طبقة مركزية واحدة عن طريق إنشاء صورة منسوخة. يسمح ذلك للمستخدم بتغيير بيانات المصدر دون الوصول إليها ، مما يسمح بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي للعمليات التجارية ، مع الحفاظ على بيانات المصدر آمنة.

تجعل الشركات في الوقت الحاضر برامج التمثيل الافتراضي للبيانات جزءًا لا يتجزأ من نهجها في إدارة البيانات ، لأنها تتيح استكمال العمليات مثل تخزين البيانات ، إعداد البيانات, إدارة جودة البيانات، وتكامل البيانات.

اكتشف أفضل الممارسات لإدارة مستودعات البيانات كبيرة الحجم بشكل فعال

تحميل ورقة بيضاء

المحاكاة الافتراضية للبيانات مقابل مستودع البيانات

تسمح المحاكاة الافتراضية للبيانات للمستخدمين بذلك دمج البيانات من مصادر متعددة. يساعد ذلك المستخدمين على إنشاء لوحات معلومات وتقارير لقيمة الأعمال. يعد هذا الأسلوب بديلاً لمستودع البيانات، حيث يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة وتخزين نسخة مكررة من البيانات في مخزن بيانات جديد. الميزة الرئيسية للمحاكاة الافتراضية للبيانات مقارنة بتخزين البيانات هي تحسين السرعة والوصول في الوقت الفعلي: يستغرق الأمر جزءًا صغيرًا من الوقت لبناء حل ويمنح المستخدمين إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي.

أهم 3 أدوات افتراضية للبيانات هي كما يلي:

• Azure
• أداة افتراضية بيانات Microsoft
• آي بي إم إس كيو إل

افتراضية البيانات مقابل ETL

على الرغم من أن دata virtualization و ETL هما حلان مختلفان ، يعتبران تقنيات تكميلية. حيث يمكن تحسين نشر ETL / EDW باستخدام تقنية التمثيل الافتراضي للبيانات. ومع ذلك ، فإن الاختلافين الرئيسيين بين افتراضية البيانات و ETL هما:

1. يكرر ETL البيانات من النظام المصدر ويحفظها في مخزن بيانات آخر منسوخ ، من ناحية أخرى ، البيانات لا تتفاعل المحاكاة الافتراضية مع بيانات المصدر وتقوم ببساطة بتفويض الطلب إلى الأنظمة المصدر. 
2. يتطلب مشروع ETL / EDW النموذجي عدة أشهر من التخطيط المخصص ونمذجة البيانات قبل أي دمج للبيانات في مستودع البيانات ، وبمجرد نشرها ، يصعب إجراء التغييرات. بينما دالمحاكاة الافتراضية ata هي نهج رشيق عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع التغييرات في نموذج البيانات المنطقي. كما أنه يسهل عمليات التطوير السريع. 

تطبيقات البيانات الافتراضية للأعمال

يمكن للشركات استخدام تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات لتحسين أنظمتها وعملياتها بعدة طرق ، مثل:

• تسليم البيانات: يمكنك من نشر مجموعات البيانات (التي يطلبها المستخدمون أو يتم إنشاؤها من خلال تطبيق العميل) كخدمات بيانات أو عروض بيانات الأعمال.
• اتحاد البيانات: يعمل في انسجام مع برنامج اتحاد البيانات لتوفير طرق عرض متكاملة لمصادر البيانات من قواعد بيانات متباينة.
• تحويل البيانات: يسمح للمستخدمين بتطبيق منطق التحويل على طبقة العرض ، وبالتالي تحسين الجودة الشاملة للبيانات.
• حركة البيانات والنسخ المتماثل: لا تقوم أدوات المحاكاة الافتراضية للبيانات بنسخ البيانات أو نقلها من النظام الأساسي أو موقع التخزين ، مما يحفظ المستخدمين من إجراء عمليات الاستخراج والاحتفاظ بنسخ متعددة من البيانات القديمة غير المتسقة.
• الوصول إلى البيانات الافتراضية: يسمح لك بتقسيم مخازن البيانات عن طريق إنشاء نقطة وصول منطقية للبيانات إلى مصادر مختلفة.
• التجريد: يقوم بإنشاء طبقة تجريد تخفي الجوانب التقنية ، مثل تكنولوجيا التخزين ولغة النظام وواجهات برمجة التطبيقات وهيكل التخزين وموقع البيانات.

نظرًا لأن برنامج التمثيل الافتراضي للبيانات يقدم مجموعة شاملة من القدرات ، فقد ثبت أنه مفيد لأغراض الإدارة والتشغيل والتطوير.

ابدأ في بناء مستودع بياناتك المخصص اليوم

عرض العرض التوضيحي

فوائد المحاكاة الافتراضية للبيانات

وفقًا غارتنربحلول عام 2020 ، ستجعل حوالي 35 بالمائة من الشركات المحاكاة الافتراضية للبيانات جزءًا من استراتيجية تكامل البيانات الخاصة بها. هذا هو السبب في أن الشركات تختار بشكل متزايد أدوات التمثيل الافتراضي للبيانات التي تقدم الفوائد التالية:

• الوصول إلى البيانات متعددة الأوضاع ومتعددة المصادر، مما يسهل على مستخدمي الأعمال على مختلف المستويات استخدام البيانات وفقًا لمتطلباتهم.
• تعزيز الأمن وإدارة البيانات للحفاظ على البيانات الهامة آمنة من المستخدمين غير المصرح لهم
• إخفاء تعقيد مصادر البيانات الأساسيةأثناء عرض البيانات كما لو كانت من قاعدة بيانات أو نظام واحد
• رشاقة المعلومات، وهو جزء لا يتجزأ من بيئات الأعمال ، حيث تتوفر البيانات بسهولة لاتخاذ قرارات سريعة
• منصة علمية للبنية التحتية، لأنها تمكن من دمج البيانات من مجموعة متنوعة من قواعد البيانات والأنظمة بسهولة ، مما يؤدي إلى تقليل التكاليف التشغيلية وتكرار البيانات
• هيكل جدول مبسط، والتي يمكن أن تبسط تطوير التطبيقات وتقليل الحاجة إلى صيانة التطبيق
• سهولة دمج مصادر السحابة الجديدة في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية بسهولة ، مما يتيح للمستخدمين الحصول على صورة كاملة للمعلومات الخارجية والداخلية
• تحسين استعلام مختلط ، تمكنك من تبسيط الاستعلامات الخاصة بالدفع المجدول وسحب الطلب وأنواع أخرى من طلبات البيانات
• زيادة السرعة في السوق ، لأنه يقلل الوقت اللازم للحصول على البيانات لتحسين المنتجات أو الخدمات الجديدة أو الحالية لتلبية طلبات المستهلكين

تشمل المزايا الأخرى لأدوات التمثيل الافتراضي للبيانات وفورات في التكاليف بسبب متطلبات أجهزة أقل وتكاليف تشغيل وصيانة أقل مرتبطة بالأداء عمليات ETL لتعبئة قواعد البيانات وصيانتها.

بالإضافة إلى ذلك ، تقوم أدوات التمثيل الافتراضي للبيانات بتخزين معلومات البيانات الوصفية وإنشاء طبقات افتراضية للبيانات قابلة لإعادة الاستخدام ، مما يسمح لك بتجربة جودة البيانات المحسنة وتقليل زمن انتقال البيانات.

أمثلة افتراضية البيانات وحالة الاستخدام

وفقًا فوريستر، أصبح برنامج المحاكاة الافتراضية للبيانات أحد الأصول المهمة لأي شركة تتطلع إلى التغلب على تحديات البيانات المتزايدة. مع الابتكارات مثل الضغط لأسفل للاستعلام، وتحسين الاستعلام، والتخزين المؤقت، وأتمتة العمليات، كتالوج البياناتوغيرها، تحقق تقنية المحاكاة الافتراضية للبيانات تقدمًا في معالجة مجموعة متنوعة من نقاط الضعف في تكامل البيانات متعددة المصادر.

في ما يلي بعض حالات استخدام المحاكاة الافتراضية لقواعد البيانات والتطبيقات التي توضح كيف تساعد الشركات على مواجهة تحديات إدارة البيانات الرئيسية:

1. يعزز وظائف مستودع البيانات المنطقية

تعمل المحاكاة الافتراضية للبيانات كوقود لـ معمارية مستودع البيانات المنطقية. تتيح التكنولوجيا استعلامات التوحيد عبر مستودعات بيانات المؤسسات التقليدية والحديثة وأدوات البرامج ، مثل مستودعات البيانات وبحيرات البيانات وخدمات الويب و Hadoop و NoSQL وما إلى ذلك ، مما يجعلها تظهر للمستخدمين كما لو كانت مصدرها من قاعدة بيانات / موقع تخزين واحد .

في بنية مستودع البيانات المنطقية ، تسمح لك المحاكاة الافتراضية للبيانات بإنشاء مكان منطقي واحد للمستخدمين للحصول على البيانات التحليلية ، بغض النظر عن التطبيق أو المصدر. وهو يتيح نقل البيانات بسرعة من خلال العديد من البروتوكولات وواجهات برمجة التطبيقات شائعة الاستخدام ، مثل REST و JDBC و ODBC وغيرها. يمكنك أيضًا من تعيين أحمال العمل تلقائيًا لضمان الامتثال لمتطلبات اتفاقية مستوى الخدمة (SLA).

2. يعالج تعقيد تحليلات البيانات الضخمة

تساعد المحاكاة الافتراضية للبيانات الضخمة الشركات على الاستفادة من الأشكال التنبؤية والمعرفية والوقت الفعلي والتاريخي لتحليلات البيانات الضخمة للحصول على ميزة على المنافسة. ومع ذلك ، نظرًا لزيادة حجم البيانات وتعقيدها ، يجب على الشركات اعتماد مجموعة واسعة من التقنيات ، مثل أنظمة Hadoop ومستودعات البيانات ومنصات التحليلات في الوقت الفعلي وغيرها للاستفادة من الفرص الناشئة.

من خلال اتحاد البيانات وتجريدها ، يمكنك إنشاء طرق عرض منطقية للبيانات الموجودة في مصادر متباينة ، مما يتيح لك استخدام البيانات المشتقة للتحليلات المتقدمة بشكل أسرع. بالإضافة إلى ذلك ، تسمح أدوات المحاكاة الافتراضية للبيانات الضخمة بالتكامل السهل مع مستودع البيانات الخاص بك ، وأدوات ذكاء الأعمال ، ومنصات التحليلات الأخرى داخل البنية التحتية لبيانات مؤسستك لسرعة استخدام المعلومات.

 3. يسهل الوصول إلى بيانات التطبيق

تتطلب الأنظمة والتطبيقات بيانات لإنتاج الرؤى اللازمة لاتخاذ القرار. ومع ذلك ، فإن أحد التحديات الرئيسية عند العمل مع التطبيقات هو الوصول إلى أنواع ومصادر البيانات الموزعة. علاوة على ذلك ، قد تحتاج إلى كتابة سطور ممتدة من التعليمات البرمجية لتسهيل مشاركة أصول البيانات بين الأنظمة والتطبيقات. قد تحتاج بعض العمليات أيضًا إلى تحويلات معقدة ، والتي لا يمكن تحقيقها إلا من خلال تقنيات أو أدوات متخصصة.

على سبيل المثال ، إذا كان لديك مجموعتي بيانات مقيمتين في IBM DB2 و PostgreSQL ، فستقوم الأداة بالتعيين إلى قواعد البيانات المستهدفة ، وتنفذ تلقائيًا استعلامات منفصلة (لكل قاعدة بيانات) لجلب البيانات المطلوبة ، وتوحيدها في نظام أساسي واحد متكامل ، مما يوفر مناظر افتراضية من خلال طبقة عرض دلالية. سيؤدي أيضًا إلى إجراء عمليات الصلات أو المرشحات أو عمليات التحويل الأخرى على الطبقة الأساسية لتقديم البيانات بالتنسيق المطلوب.

 4. تحسين مستودع بيانات المؤسسة (EDW)

تلعب مستودعات البيانات دورًا حاسمًا في مساعدة المؤسسات على التعامل مع كميات هائلة من البيانات الواردة من مصادر متعددة وإعدادها للاستعلام والتحليل. بينما ETL والتقليدية الأخرى طرق تكامل البيانات جيدة لحركة البيانات المجمعة ، يجب على المستخدمين العمل مع البيانات القديمة من عملية ETL الأخيرة. بالإضافة إلى ذلك ، يصبح نقل كميات كبيرة من البيانات (بالبيتابايت والزيتابايت) مكثفًا للوقت ويتطلب أجهزة وبرامج متقدمة وأكثر قوة.

تبسيط البيانات الافتراضية عملية تكامل البيانات. وهي تستخدم آلية اتحاد لتجانس البيانات من قواعد بيانات مختلفة وإنشاء نظام أساسي متكامل واحد يصبح نقطة وصول واحدة للمستخدمين. يوفر التكامل عند الطلب ، ويوفر بيانات في الوقت الحقيقي لإعداد التقارير والتحليلات.

احتضان البيانات الافتراضية مع تخزين بدون رمز

شنومكس يوم التجربة المجانية

احصل على أداة تخزين البيانات لعملك

سواء كنت ترغب في إنشاء أو تصميم أو نشر مستودع بيانات محلي أو سحابي ، Astera منشئ DW يمكن أن يفعل ذلك من أجلك في بيئة خالية من الأكواد ويثق به أكثر من 300 عميل في أكثر من 30 صناعة ، Astera تقدم حلاً افتراضيًا للبيانات الخالية من التعليمات البرمجية لدمج وتنظيف وتحويل البيانات من مصادر متنوعة وإتاحتها لتقارير البيانات الدقيقة والتحليلات.