Arquitectura de canalización de datos: todo lo que necesita saber

El pináculo del éxito de cualquier organización hoy en día radica en la rapidez con la que puede procesar datos, razón por la cual se necesita tecnología altamente escalable. canalizaciones de datos se está volviendo cada vez más crítico para las operaciones de una empresa. Los canales de datos son la solución moderna para automatizado, and escala repetitiva datos ingestión, transformación, y actividades de integración. Una arquitectura de canalización de datos adecuada puede acelerar significativamente la disponibilidad de datos de alta calidad para sistemas y aplicaciones posteriores. 

En este blog, cubriremos qué es la arquitectura de canalización de datos y por qué es necesario planificarla antes de una integración de datos proyecto. A continuación, veremos las partes y los procesos básicos de una canalización de datos. También exploraremos diferentes arquitectura de canalización de datoss y hablar de uno de los mejores herramientas de gestión de datos en el mercado. 

¿Qué es la arquitectura de canalización de datos?

En pocas palabras, un canal de datos toma datos del origen, los procesa y los traslada al destino, como cualquier otro canal del mundo físico. Puedes pensar en la arquitectura de canalización de datos como esta Sistema organizado e interconectado que toma datos sin procesar, los refina, los almacena, los analiza y luego comparte los valiosos resultados, todo de forma sistemática y automatizada.  El objetivo es proporcionar a las aplicaciones posteriores y a los usuarios finales un flujo constante de datos limpios y coherentes. 

A diferencia de un Oleoducto ETL que implica extraer datos de una fuente, transformarlos y luego cargarlos en un sistema de destino, una canalización de datos es una terminología bastante más amplia y ETL (Extraer, Transformar, Cargar) solo un subconjunto. La diferencia clave entre ETL y la arquitectura de canalización de datos es que esta última utiliza herramientas de procesamiento de datos para mover datos de un sistema a otro, ya sea que los datos se transformen o no. 

Componentes de la arquitectura de canalización de datos

Ahora que tiene una idea de la arquitectura de la canalización de datos, veamos el plano y abordemos cada componente de una canalización de datos: 

Fuentes de datos: Su canal de datos comienza desde las fuentes de datos, donde se generan sus datos. Tus fuentes de datos Pueden ser bases de datos que almacenen información del cliente, archivos de registro que capturen eventos del sistema o API externas que proporcionen flujos de datos en tiempo real. Estas fuentes generan la materia prima para su viaje de datos. TEl tipo de fuente determina el método de ingesta de datos. 

Ingestión de datos: El siguiente es el componente de ingesta de datos que recopila e importa datos de los sistemas de origen al canal de datos. Se puede realizar mediante procesamiento por lotes o transmisión en tiempo real, según los requisitos. Ingestión de datos Se puede realizar de dos maneras principales: procesamiento por lotes, donde los datos se recopilan a intervalos programados, o transmisión en tiempo real, donde los datos fluyen continuamente a medida que se generan.  

La ingesta de datos también dependerá del tipo de datos con el que se esté tratando. Por ejemplo, si tiene principalmente datos no estructurados, como archivos PDF, necesitará un software de extracción de datos especializado como Astera Informe Miner.  

Procesamiento de datos: Esta es una de las etapas más importantes de la arquitectura, ya que hace que los datos sean aptos para el consumo. Los datos sin procesar pueden estar incompletos o contener errores. como campos no válidos como una abreviatura de estado o un código postal que ya no existe. De manera similar, los datos también pueden incluir registros corruptos que deben borrarse o modificarse en un proceso diferente. La limpieza de datos implica estandarizar datos, eliminar duplicados y completar los valores nulos. 

La etapa de procesamiento también implica la transformación de datos. Dependiendo de sus datos, es posible que deba implementar varias transformaciones, como normalización, desnormalización, clasificación, unión de árboles, etc. El objetivo de la transformación es convertir los datos en un formato adecuado para el análisis. 

Almacenamiento de datos: A continuación, los datos procesados ​​se almacenan en bases de datos o almacenes de datos. Una empresa puede almacenar datos para diferentes propósitos, como análisis histórico, redundancia o simplemente hacerlos accesibles a los usuarios en un lugar central. Dependiendo de la finalidad, los datos pueden almacenarse en diferentes lugares como bases de datos relacionales. Por ejemplo, PostgreSQL, MySQL u Oracle son adecuados para datos estructurados con esquemas bien definidos. 

Bases de datos NoSQL, como MongoDB, Cassandra están diseñados para ofrecer flexibilidad y escalabilidad y son Es muy adecuado para manejar datos no estructurados o semiestructurados y puede escalarse horizontalmente para gestionar grandes volúmenes. 

Los datos también se almacenan en almacenes de datos. Sin embargo, a menudo los almacenes de datos se combinan con plataformas de almacenamiento en la nube como Google Cloud, Amazon S3 y Microsoft Blob Storage que almacenan un gran volumen de datos.  

Análisis de los datos: El componente de análisis de datos es donde el poder bruto de los datos cobra vida. Implica consultar, procesar y obtener información significativa a partir de los datos almacenados. Los analistas de datos y los científicos utilizan diferentes herramientas y tecnologías para realizar análisis, como análisis descriptivos, predictivos y estadísticos, para descubrir patrones de conocimientos y tendencias en los datos.  

Los lenguajes y técnicas más utilizados para el análisis de datos incluyen SQL, que es más adecuado para bases de datos relacionales. Aparte de eso, los usuarios también suelen utilizar programación en Python o R.  

Visualización de datos: Un canal de datos termina en la visualización de datos, donde los datos se convierten en tablas y gráficos circulares, por lo que es más fácil de entender para los analistas de datos. Herramientas de visualización como PowerBI y Tableau Proporciona una interfaz intuitiva para explorar datos sin procesar. Los analistas y científicos de datos pueden navegar interactivamente a través de conjuntos de datos, identificar patrones y obtener una comprensión preliminar de la información. 

Leer más: Las 10 mejores herramientas de canalización de datos 

Tipos de canalización de datos y su arquitectura

Ninguna arquitectura de canalización de datos es igual, ya que no existe una única forma de procesar los datos. Dependiendo de la variedad y la cantidad de fuentes de datos, es posible que los datos deban transformarse varias veces antes de llegar a su destino. 

Arquitectura de procesamiento por lotes 

Lote tubería de datos Es una técnica de procesamiento de datos donde se recopilan, procesan y luego se obtienen los resultados. en intervalos. Normalmente se utiliza para grandes volúmenes de datos que pueden procesarse sin necesidad de obtener resultados inmediatos. 

Por lo general, data se divide en lotes o trozos. Esta división se realiza para gestionar el procesamiento de grandes conjuntos de datos de una manera más manejable. Cada lote representa un subconjunto de los datos generales.a y se procesa independientemente. El procesamiento puede implicar varias operaciones, como filtrado, agregación, análisis estadístico, etc. Los resultados de cada paso del procesamiento por lotes generalmente se almacenan en un sistema de almacenamiento persistente. 

Casos de uso: Adecuado para escenarios donde el procesamiento en tiempo real no es crítico, como actualizaciones de datos diarias o cada hora. Por ejemplo, hay una empresa de comercio electrónico que desea analizar sus datos de ventas para obtener información sobre el comportamiento del cliente, el rendimiento del producto y las tendencias comerciales generales. permite a la empresa de comercio electrónico realizar un análisis en profundidad de sus datos de ventas sin necesidad de obtener resultados en tiempo real. 

Componentes: 

• Fuente de datos: Donde se originan los datos sin procesar. 
• Motor de procesamiento por lotes: Procesa datos en intervalos predefinidos. 
• Almacenamiento: Contiene datos procesados. 
• Programador: Activa el procesamiento por lotes en momentos específicos. 

Canalización de datos de transmisión 

El procesamiento de flujo realiza operaciones sobre datos en movimiento o en tiempo real. Le permite detectar rápidamente las condiciones en un período más corto desde la obtención de los datos. Como resultado, puede ingresar datos en la herramienta de análisis en el momento en que se crea y obtener resultados rápidos. 

El canal de transmisión de datos procesa los datos del sistema POS a medida que se producen. El motor de procesamiento de flujo envía resultados de la canalización de datos a repositorios de datos, aplicaciones de marketing, CRM y varias otras aplicaciones, además de enviarlas de regreso al propio sistema POS. 

Casos de uso: Ideal para aplicaciones que requieren procesamiento de datos de baja latencia. Por ejemplo, yoEn la industria financiera, detectar transacciones fraudulentas es crucial para prevenir pérdidas financieras y garantizar la seguridad de las cuentas de los usuarios. Los sistemas tradicionales de procesamiento por lotes pueden no ser suficientes para identificar rápidamente actividades fraudulentas. Por otro lado, un canal de transmisión de datos puede proporcionar un análisis en tiempo real de las transacciones a medida que ocurren. de cajeros automáticos, tarjetas de crédito, etc. 

Componentes del canal de datos 

• Fuente de datos: Genera flujos continuos de datos. 
• Motor de procesamiento de flujo: Procesa datos en tiempo real. 
• Almacenamiento: Opcionalmente almacena datos procesados ​​para análisis históricos. 

lambda 

La arquitectura Lambda es una arquitectura de procesamiento de datos diseñada para manejar el procesamiento de datos por lotes y en flujo. Fue presentado por Nathan Marz para abordar los desafíos del procesamiento de big data, donde los requisitos de baja latencia para análisis en tiempo real coexisten con la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos en modo por lotes. La arquitectura Lambda logra esto combinando el procesamiento por lotes y el procesamiento de flujo en un sistema único, escalable y tolerante a fallas. 

Estos son los componentes y capas clave de la arquitectura Lambda: 

Capa de lote: 

• Función: Maneja el procesamiento de grandes volúmenes de datos históricos de manera escalable y tolerante a fallas. 
• Almacenamiento de datos: normalmente utiliza un sistema de archivos distribuido como Apache Hadoop Sistema de archivos distribuido (HDFS) o sistemas de almacenamiento basados ​​en la nube. 
• Modelo de procesamiento: el procesamiento por lotes implica ejecutar cálculos en un conjunto de datos completo, lo que produce resultados que normalmente se almacenan en una vista por lotes o en una capa de servicio de capa por lotes. 

Capa de velocidad: 

• Función: Se ocupa del procesamiento en tiempo real de flujos de datos, proporcionando resultados de baja latencia para datos recientes. 
• Almacenamiento de datos: generalmente se basa en un sistema de almacenamiento distribuido y tolerante a fallas que admite escrituras y lecturas rápidas para el procesamiento en tiempo real. 
• Modelo de procesamiento: el procesamiento de flujo implica analizar los datos en tiempo real a medida que llegan, proporcionando resultados actualizados. 

Capa de servicio: 

• Función: fusiona los resultados de las capas de lote y velocidad y proporciona una vista unificada de los datos. 
• Almacenamiento de datos: utiliza una base de datos NoSQL o una base de datos distribuida que puede manejar datos tanto por lotes como en tiempo real. 
• Modelo de procesamiento: ofrece vistas por lotes precalculadas y vistas en tiempo real a la aplicación de consulta. 

Capa de consulta: 

• Función: permite a los usuarios consultar y acceder a los datos en la capa de servicio. 
• Almacenamiento de datos: los resultados de las consultas se recuperan de la capa de servicio. 
• Modelo de procesamiento: permite consultas ad hoc y exploración de vistas tanto por lotes como en tiempo real. 

Tubería ETL 

Hay una diferencia entre un Canalización ETL y canalización de datos. Una canalización ETL es una forma de canalización de datos que se utiliza para extraer datos de diversas fuentes, transformarlos al formato deseado y cargarlos en una base de datos o almacén de datos de destino para fines de análisis, informes o inteligencia empresarial. El objetivo principal de un pipeline ETL es facilitar la movimiento de datos desde diversas fuentes hasta un repositorio central donde se puede analizar y utilizar de manera eficiente para la toma de decisiones. 

Tubería ELT 

An ELT (Extraer, cargar, transformar) la canalización es una alternativa al enfoque tradicional de ETL. Si bien el objetivo básico de ambos ETL y ELT es moverse y prepararse da. Para el análisis, difieren en el orden en que ocurre el paso de transformación. En una canalización ETL, la transformación se realiza antes de cargar los datos en el sistema de destino, mientras que en una canalización ELT, la transformación se realiza después de que los datos se cargan en el sistema de destino.. 

Los canales de ELT a menudo aprovechan el poder de procesamiento de los almacenes de datos modernos, que están diseñados para manejar transformaciones de datos a gran escala.. 

En el local 

Una canalización de datos local se refiere a un conjunto de procesos y herramientas que las organizaciones utilizan para recopilar, procesar, transformar y analizar datos dentro de su propia infraestructura física o centros de datos, en lugar de depender de soluciones basadas en la nube. Este enfoque suele elegirse por motivos como la seguridad de los datos, los requisitos de cumplimiento o la necesidad de un control más directo sobre la infraestructura.  

Las arquitecturas locales dependen de servidores y hardware ubicados físicamente dentro del centro o instalación de datos de una organización. OLas organizaciones tienen control total sobre el hardware, el software y las configuraciones de red. Son responsables de comprar, mantener y actualizar todos los componentes. Sin embargo,Calificar la infraestructura a menudo implica una importante inversión de capital y la expansión puede llevar tiempo. 

Cloud native 

Una arquitectura de canalización de datos nativa de la nube está diseñada para aprovechar los beneficios de la computación en la nube, ofreciendo escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Por lo general, implica una combinación de servicios administrados, microservicios y contenedorización..  

Una arquitectura de canalización de datos nativa de la nube está diseñada para ser dinámica, escalable y receptiva a las necesidades cambiantes de procesamiento de datos. Optimiza la utilización de recursos, mejora la flexibilidad y, a menudo, da como resultado flujos de trabajo de procesamiento de datos más rentables y eficientes en comparación con las soluciones locales tradicionales. 

tutilizars el Funciones y servicios sin servidor para reducir la sobrecarga operativa y escalar los recursos según la demanda. 

Cómo aumentar la velocidad de la canalización de datos

Independientemente de la arquitectura de datos que elija, al final del día todo se reduce a qué tan rápido y eficiente sea su canal de datos. Bueno, hay ciertas métricas que puedes medir para o evaluar la velocidad de una tubería de datos. Estas métricas brindan información sobre diferentes aspectos de las capacidades de procesamiento del canal:

1. Rendimiento

It Mide la velocidad a la que la tubería procesa con éxito los datos durante un período específico. 

Rendimiento (registros por segundo o bytes por segundo) = Total de registros procesados ​​o tamaño de datos / Tiempo necesario para el procesamiento

2. Latencia

La latencia es el tiempo que tarda un dato en viajar a través de todo el proceso desde el origen hasta el destino. 

Latencia = tiempo de procesamiento de un extremo a otro para un registro de datos 

3. Tiempo de procesamiento

Mide el tiempo necesario para transformar o manipular los datos dentro de la canalización. 

Tiempo de procesamiento = Tiempo necesario para la transformación o procesamiento de un registro de datos 

4. Utilización de recursos

La utilización de recursos mide la eficiencia con la que la canalización utiliza los recursos informáticos (CPU, memoria, etc.) durante el procesamiento de datos. 

Utilización de recursos = (Uso real de recursos / Recursos máximos disponibles) * 100 

Consideraciones clave de diseño

Al configurar una arquitectura de canalización de datos, es importante tener en cuenta ciertos factores y mejores prácticas para crear una arquitectura de canalización de datos que sea robusta, escalable y fácil de gestionar. Así es como puede diseñar su canal de datos:  

Modularidad: El diseño modular promueve la reutilización del código, simplifica el mantenimiento y permite actualizaciones sencillas de los componentes individuales. Divida el proceso en módulos o servicios más pequeños e independientes. Cada módulo debe tener una responsabilidad bien definida y la comunicación entre módulos debe estar estandarizada. 

La tolerancia a fallos: La incorporación de tolerancia a fallos en la canalización garantiza que el sistema pueda recuperarse sin problemas de los errores y continuar procesando datos. Implementar Mecanismos de reintento para fallas transitorias, uso de puntos de control para rastrear el progreso y configuración de monitoreo y alertas para condiciones anormales.. 

Orquestación: Las herramientas de orquestación ayudan a programar y gestionar el flujo de datos a través de la canalización, garantizando que las tareas se ejecuten en el orden correcto con las dependencias adecuadas. Puedes usar herramientas como Astera Centerprise a dDefinir flujos de trabajo que representen la secuencia lógica de las actividades del pipeline. 

Procesamiento en paralelo: El procesamiento paralelo permite que la canalización maneje grandes conjuntos de datos de manera más eficiente al distribuir cargas de trabajo entre múltiples recursos. Astera Centerprise admite un motor ETL/ELT de procesamiento paralelo de alta potencia que puede utilizar para sus canalizaciones de datos. 

Particionamiento de datos: Asegúrate de elegir epartición de datos eficiente como lo mejora el paralelismo y el rendimiento general al distribuir las tareas de procesamiento de datos entre múltiples nodos. Las técnicas comunes incluyen partición de rango, partición hash o partición de lista. 

Escalabilidad: Tenga siempre en cuenta la escalabilidad. Diseñe la canalización para escalar horizontalmente (agregando más instancias) o verticalmente (aumentando recursos por instancia). Aproveche los servicios basados ​​en la nube para escalar automáticamente según la demanda. 

Control de versiones: Utilice sistemas de control de versiones como Git para el código de canalización y los archivos de configuración. Siga las mejores prácticas para bifurcar, fusionar y documentar cambios. 

Pruebas: IImplemente pruebas unitarias para componentes individuales, pruebas de integración para flujos de trabajo y pruebas de un extremo a otro para todo el proceso. Incluir pruebas de calidad de los datos y casos extremos. Pruebas rigurosas asegurará que la tubería funcione de manera confiable y siempre cumpla con los requisitos comerciales.  

Mejorar continuamente la arquitectura de canalización de datos

Definir la arquitectura de canalización de datos no es un proceso único; necesitas mantener identificar áreas de mejora, implementar cambios y adaptar la arquitectura a las necesidades comerciales en evolución y los avances tecnológicos. El objetivo es garantizar que la canalización de datos siga siendo sólida, escalable y capaz de cumplir con los requisitos cambiantes de la organización. Esto es lo que puedes hacer:  

1. Supervisar periódicamente el rendimiento y la salud. del canal de datos. Utilice herramientas de monitoreo para recopilar métricas relacionadas con el uso de recursos, tiempos de procesamiento de datos, tasas de error y otros indicadores relevantes. Analice los datos recopilados para identificar cuellos de botella, áreas de ineficiencia o posibles puntos de falla. 
2. Establezca circuitos de retroalimentación que permitan a los usuarios, ingenieros de datos y otras partes interesadas brindar información y comentarios sobre el rendimiento y la funcionalidad del canal. 
3. Definir y revisar periódicamente los KPI para el flujo de datos. Las métricas clave pueden incluir rendimiento, latencia, tasas de error y utilización de recursos. Utilice KPI para evaluar la eficacia del flujo de datos y guiar los esfuerzos de mejora. 
4. Implemente mejoras incrementales en lugar de intentar revisiones importantes. Las mejoras pequeñas y específicas son más fáciles de gestionar y pueden integrarse continuamente en el proceso existente. Priorice las mejoras en función de su impacto en el rendimiento, la confiabilidad y la satisfacción del usuario. 

Astera Centerprise-La herramienta de canalización de datos automatizada sin código

Astera Centerprise es una herramienta de canalización de datos completamente sin código que viene con una interfaz de usuario visual e intuitiva. La herramienta se ha diseñado teniendo en cuenta la accesibilidad de los usuarios empresariales para que también puedan crear canales de datos sin depender demasiado del departamento de TI. ¿Quiere iniciar canalizaciones de datos de gran volumen y automantenidas? Pruébalo por Gratis por 14 días.