Архитектура конвейера данных: все, что вам нужно знать

Вершина успеха любой организации сегодня заключается в том, насколько быстро она может обрабатывать данные, поэтому существует потребность в высокомасштабируемых системах. конвейеры данных становится все более важным для деятельности бизнеса. Конвейеры данных — это современное решение автоматизировать, aй масштаб повторяющийся данным прием пищитрансформация, и интеграционная деятельность. Правильная архитектура конвейера данных может значительно ускорить доступность высококачественных данных для последующих систем и приложений. 

В этом блоге мы расскажем, что такое архитектура конвейера данных и почему ее необходимо планировать перед Интеграция данных проект. Далее мы увидим основные части и процессы конвейера данных. Мы также рассмотрим различные архитектура конвейера данныхs и поговорим об одном из лучших инструменты управления данными на рынке. 

Что такое архитектура конвейера данных?

Проще говоря, конвейер данных берет данные из источника, обрабатывает и перемещает их в пункт назначения, как и любой другой конвейер в физическом мире. Вы можете думать об архитектуре конвейера данных как об этом организованная, взаимосвязанная система, которая берет необработанные данные, уточняет их, хранит, анализирует, а затем делится ценными результатами – и все это систематическим и автоматизированным способом.  Цель состоит в том, чтобы предоставить последующим приложениям и конечным пользователям постоянный поток чистых и согласованных данных. 

В отличие от ETL-конвейер который включает в себя извлечение данных из источника, их преобразование и последующую загрузку в целевую систему, конвейер данных — это довольно широкая терминология и ETL (Извлечение, Преобразование, Загрузка) всего лишь подмножество. Ключевое различие между архитектурой ETL и конвейером данных заключается в том, что последняя использует инструменты обработки данных для перемещения данных из одной системы в другую, независимо от того, преобразованы данные или нет. 

Компоненты архитектуры конвейера данных

Теперь, когда у вас есть представление об архитектуре конвейера данных, давайте посмотрим на схему и рассмотрим каждый компонент конвейера данных: 

Источники данных: Ваш конвейер данных начинается с источников данных, где генерируются ваши данные. Ваши источники данных это могут быть базы данных, хранящие информацию о клиентах, файлы журналов, фиксирующие системные события, или внешние API, обеспечивающие потоки данных в реальном времени. Эти источники генерируют исходный материал для вашего путешествия по данным. TТип источника определяет метод приема данных. 

Прием данных: Далее идет компонент приема данных, который собирает и импортирует данные из исходных систем в конвейер данных. Это можно сделать посредством пакетной обработки или потоковой передачи в реальном времени, в зависимости от требований. Прием данных Это можно сделать двумя основными способами: пакетная обработка, при которой данные собираются через запланированные интервалы, или потоковая передача в реальном времени, при которой данные передаются непрерывно по мере их создания.  

Прием данных также будет зависеть от типа данных, с которыми вы имеете дело. Например, если у вас есть в основном неструктурированные данные, такие как PDF-файлы, вам понадобится специализированное программное обеспечение для извлечения данных, такое как Astera Сообщить о майнере.  

Обработка данных: Это один из наиболее важных этапов в архитектуре, поскольку он делает данные пригодными для потребления. Необработанные данные могут быть неполными или содержать ошибки. например недопустимые поля, такие как сокращение штата или почтовый индекс, который больше не существует. Аналогичным образом, данные могут также включать поврежденные записи, которые необходимо удалить или изменить в другом процессе. Очистка данных включает в себя стандартизацию данных, удаление дубликатов и заполнение нулевых значений. 

Этап обработки также включает в себя преобразование данных. В зависимости от ваших данных вам, возможно, придется реализовать различные преобразования, такие как нормализация, денормализация, сортировка, объединение деревьев и т. д. Цель преобразования — преобразовать данные в подходящий формат для анализа. 

Хранилище данных: Далее обработанные данные сохраняются в базах данных или хранилища данных. Компания может хранить данные для различных целей, таких как исторический анализ, резервирование или просто предоставление доступа к ним пользователям в центральном месте. В зависимости от цели данные могут храниться в разных местах, например в реляционных базах данных. Например, PostgreSQL, MySQL или Oracle подходят для структурированных данных с четко определенными схемами. 

Базы данных NoSQL, такие как MongoDB, Cassandra. разработаны с учетом гибкости и масштабируемости и хорошо подходит для обработки неструктурированных или полуструктурированных данных и может масштабироваться по горизонтали для управления большими объемами. 

Данные также хранятся в хранилищах данных. Однако часто хранилища данных сочетаются с облачными платформами хранения, такими как Google Cloud, Amazon S3 и хранилище Microsoft Blob, которые хранят большие объемы данных.  

Анализ данных: Компонент анализа данных — это то место, где оживает вся мощь данных. Он включает в себя запрос, обработку и извлечение значимой информации из хранящихся данных. Аналитики данных и ученые используют различные инструменты и технологии для проведения анализа, такого как описательный, прогнозный и статистический анализ, чтобы выявить закономерности и тенденции в данных.  

Наиболее используемые языки и методы анализа данных включают SQL, который лучше всего подходит для реляционных баз данных. Помимо этого, пользователи также часто используют программирование на Python или R.  

Визуализация данных: Конвейер данных заканчивается визуализацией данных, где данные преобразуются в таблицы и круговые диаграммы, поэтому аналитикам данных их легче понять. Инструменты визуализации такие как PowerBI и Tableau предоставить интуитивно понятный интерфейс для изучения необработанных данных. Аналитики и специалисты по обработке данных могут в интерактивном режиме перемещаться по наборам данных, выявлять закономерности и получать предварительное представление об информации. 

Подробнее: 10 лучших инструментов конвейера данных 

Типы конвейеров данных и их архитектура

Ни одна архитектура конвейера данных не является одинаковой, поскольку не существует единого способа обработки данных. В зависимости от разнообразия и количества источников данных данные, возможно, придется преобразовать несколько раз, прежде чем они достигнут места назначения. 

Архитектура пакетной обработки 

Партия конвейер данных это метод обработки данных, при котором данные собираются, обрабатываются, а затем получаются результаты. в промежутках. Обычно он используется для больших объемов данных, которые можно обработать без необходимости получения немедленных результатов. 

Обычно дata делится на пакеты или куски. Это разделение сделано для более удобного управления обработкой больших наборов данных. Каждая партия представляет собой подмножество общих данных.а и обрабатывается независимо. Обработка может включать в себя различные операции, такие как фильтрация, агрегирование, статистический анализ и т. д. Результаты каждого этапа пакетной обработки обычно сохраняются в постоянной системе хранения. 

Случаи использования: Подходит для сценариев, где обработка в реальном времени не является критичной, например ежедневное или ежечасное обновление данных. Например, существует компания электронной коммерции, которая хочет проанализировать данные о своих продажах, чтобы получить представление о поведении клиентов, эффективности продукта и общих тенденциях бизнеса. позволяет компании электронной коммерции выполнять углубленный анализ данных о продажах без необходимости получения результатов в режиме реального времени. 

Компоненты: 

• Источник данных: Откуда берутся необработанные данные. 
• Механизм пакетной обработки: Обрабатывает данные через заранее заданные интервалы. 
• Хранение: Содержит обработанные данные. 
• Планировщик: Запускает пакетную обработку в указанное время. 

Конвейер потоковой передачи данных 

Потоковая обработка выполняет операции с данными в движении или в режиме реального времени. Это позволяет вам быстро определить условия в течение меньшего периода времени с момента получения данных. В результате вы можете вводить данные в инструмент аналитики в момент его создания и получать оперативные результаты. 

Конвейер потоковой передачи данных обрабатывает данные из POS-системы по мере их создания. Механизм потоковой обработки отправляет выходные данные из конвейера данных в хранилища данных, маркетинговые приложения, CRM и некоторые другие приложения, а также отправлять их обратно в саму POS-систему. 

Случаи использования: Идеально подходит для приложений, требующих обработки данных с малой задержкой., Например, iВ финансовой отрасли обнаружение мошеннических транзакций имеет решающее значение для предотвращения финансовых потерь и обеспечения безопасности учетных записей пользователей. Традиционных систем пакетной обработки может быть недостаточно для быстрого выявления мошеннических действий. С другой стороны, конвейер потоковой передачи данных может обеспечить анализ транзакций в реальном времени по мере их возникновения. из банкоматов, кредитных карт и т. д. 

Компоненты конвейера данных 

• Источник данных: Генерирует непрерывные потоки данных. 
• Механизм потоковой обработки: Обрабатывает данные в режиме реального времени. 
• Хранение: Опционально сохраняет обработанные данные для исторического анализа. 

Лямбда 

Архитектура Lambda — это архитектура обработки данных, предназначенная для пакетной и потоковой обработки данных. Он был представлен Натаном Марцем для решения проблем обработки больших данных, когда требования к малой задержке для аналитики в реальном времени сосуществуют с необходимостью обработки больших объемов данных в пакетном режиме. Архитектура Lambda достигает этого за счет объединения пакетной и потоковой обработки в единую масштабируемую и отказоустойчивую систему. 

Вот ключевые компоненты и уровни архитектуры Lambda: 

Пакетный слой: 

• Функция: обеспечивает отказоустойчивую и масштабируемую обработку больших объемов исторических данных. 
• Хранение данных: обычно используется распределенная файловая система, например Apache Hadoop Распределенная файловая система (HDFS) или облачные системы хранения. 
• Модель обработки. Пакетная обработка включает в себя выполнение вычислений над полным набором данных, получение результатов, которые обычно сохраняются в пакетном представлении или на уровне обслуживания пакетного слоя. 

Уровень скорости: 

• Функция: занимается обработкой потоков данных в реальном времени, обеспечивая результаты с малой задержкой для последних данных. 
• Хранение данных. Обычно используется распределенная и отказоустойчивая система хранения, которая поддерживает быструю запись и чтение для обработки в реальном времени. 
• Модель обработки. Потоковая обработка включает анализ данных в режиме реального времени по мере их поступления, обеспечивая получение актуальных результатов. 

Уровень обслуживания: 

• Функция: объединяет результаты слоев партии и скорости и обеспечивает единое представление данных. 
• Хранение данных: используется база данных NoSQL или распределенная база данных, которая может обрабатывать как пакетные данные, так и данные в реальном времени. 
• Модель обработки: предоставляет предварительно рассчитанные пакетные представления и представления в реальном времени для запрашивающего приложения. 

Уровень запроса: 

• Функция: позволяет пользователям запрашивать и получать доступ к данным на уровне обслуживания. 
• Хранение данных: результаты запроса извлекаются из уровня обслуживания. 
• Модель обработки: позволяет выполнять специальные запросы и исследовать как пакетные представления, так и представления в реальном времени. 

ETL-конвейер 

Есть разница между Конвейер ETL и конвейер данных. Конвейер ETL — это форма конвейера данных, которая используется для извлечения данных из различных источников, преобразования их в желаемый формат и загрузки в целевую базу данных или хранилище данных для анализа, отчетности или целей бизнес-аналитики. Основная цель конвейера ETL — облегчить перемещение данных из различных источников в центральное хранилище, где их можно эффективно анализировать и использовать для принятия решений. 

ELT-трубопровод 

An ELT Конвейер (Извлечение, Загрузка, Преобразование) является альтернативой традиционному подходу ETL. Хотя основная цель обоих ЭТЛ и ЭЛТ это переехать и подготовить да. ta для анализа они различаются порядком выполнения этапа преобразования. В конвейере ETL преобразование выполняется до загрузки данных в целевую систему, тогда как в конвейере ELT преобразование выполняется после загрузки данных в целевую систему.. 

Конвейеры ELT часто используют вычислительную мощность современных хранилищ данных, которые предназначены для крупномасштабных преобразований данных.. 

В-помещения 

Локальный конвейер данных — это набор процессов и инструментов, которые организации используют для сбора, обработки, преобразования и анализа данных в своей собственной физической инфраструктуре или центрах обработки данных, в отличие от облачных решений. Этот подход часто выбирают по таким причинам, как безопасность данных, требования соответствия или необходимость более прямого контроля над инфраструктурой.  

Локальные архитектуры полагаются на серверы и оборудование, физически расположенные в собственном центре обработки данных или на объекте организации. Oорганизации имеют полный контроль над аппаратным, программным обеспечением и конфигурациями сети. Они несут ответственность за приобретение, обслуживание и модернизацию всех компонентов. Однако ссоздание инфраструктуры часто требует значительных капиталовложений, а ее расширение может занять время. 

Облако Собственный 

Облачная архитектура конвейера данных предназначена для использования преимуществ облачных вычислений, обеспечивая масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность. Обычно он включает в себя комбинацию управляемых сервисов, микросервисов и контейнеризации..  

Облачная архитектура конвейера данных спроектирована так, чтобы быть динамичной, масштабируемой и реагировать на меняющиеся потребности в обработке данных. Оно оптимизирует использование ресурсов, повышает гибкость и часто приводит к более экономичным и эффективным рабочим процессам обработки данных по сравнению с традиционными локальными решениями. 

Это тытилизоватьс бессерверные функции и сервисы для снижения операционных накладных расходов и масштабирования ресурсов в зависимости от спроса. 

Как увеличить скорость конвейера данных

Независимо от того, какую архитектуру данных вы выберете, в конечном итоге все сводится к тому, насколько быстрым и эффективным будет ваш конвейер данных. Ну, есть определенные показатели, которые вы можете измерить, чтобы o оценить скорость конвейера данных. Эти метрики дают представление о различных аспектах возможностей обработки конвейера:

1. Пропускная способность

It измеряет скорость, с которой данные успешно обрабатываются конвейером за определенный период. 

Пропускная способность (записей в секунду или байтов в секунду) = общее количество обработанных записей или размер данных / время, затраченное на обработку.

2. Латентность

Задержка — это время, необходимое фрагменту данных для прохождения всего конвейера от источника к месту назначения. 

Задержка = время сквозной обработки записи данных. 

3. Время обработки

Он измеряет время, необходимое для преобразования или манипулирования данными в конвейере. 

Время обработки = время, необходимое для преобразования или обработки записи данных. 

4. Использование ресурсов

Использование ресурсов показывает, насколько эффективно конвейер использует вычислительные ресурсы (ЦП, память и т. д.) во время обработки данных. 

Использование ресурсов = (Фактическое использование ресурсов / Максимально доступные ресурсы) * 100 

Ключевые соображения по проектированию

При настройке архитектуры конвейера данных важно учитывать определенные факторы и лучшие практики. создать надежную, масштабируемую и простую в управлении архитектуру конвейера данных.. Вот как вы можете спроектировать свой конвейер данных:  

Модульность: Модульная конструкция способствует повторному использованию кода, упрощает обслуживание и позволяет легко обновлять отдельные компоненты. Разбейте конвейер на более мелкие независимые модули или сервисы. Каждый модуль должен иметь четко определенную ответственность, а связь между модулями должна быть стандартизирована. 

Отказоустойчивость: Встраивание отказоустойчивости в конвейер гарантирует, что система сможет корректно восстанавливаться после ошибок и продолжать обработку данных. Осуществлять механизмы повторных попыток в случае временных сбоев, использование контрольных точек для отслеживания прогресса и настройка мониторинга и оповещений об аномальных условиях.. 

Оркестровка: Инструменты оркестрации помогают планировать и управлять потоком данных через конвейер, обеспечивая выполнение задач в правильном порядке с правильными зависимостями. Вы можете использовать инструменты, такие как Astera Centerprise к гОпределите рабочие процессы, которые представляют логическую последовательность действий конвейера. 

Параллельная обработка: Параллельная обработка позволяет конвейеру более эффективно обрабатывать большие наборы данных за счет распределения рабочих нагрузок по нескольким ресурсам. Astera Centerprise поддерживает мощный механизм параллельной обработки ETL/ELT, который вы можете использовать для своих конвейеров данных. 

Разделение данных: Обязательно выберите эл.эффективное разделение данных как это улучшает параллелизм и общую производительность за счет распределения задач обработки данных по нескольким узлам. Общие методы включают разделение диапазона, разделение хеша или разделение списка. 

Масштабируемость: Всегда помните о масштабируемости. Спроектируйте конвейер для горизонтального масштабирования (добавление большего количества экземпляров) или вертикального масштабирования (увеличение ресурсов на экземпляр). Используйте облачные сервисы для автоматического масштабирования по мере необходимости. 

Контроль версий: Используйте системы контроля версий, такие как Git, для кода конвейера и файлов конфигурации. Следуйте рекомендациям по разветвлению, слиянию и документированию изменений. 

Тестирование: Iреализовывать модульные тесты для отдельных компонентов, интеграционные тесты для рабочих процессов и сквозные тесты для всего конвейера. Включите тесты на Качество данных и крайние случаи. Строгое тестирование обеспечит что конвейер работает надежно и всегда соответствует бизнес-требованиям.  

Постоянно совершенствуйте архитектуру конвейера данных

Определение архитектуры конвейера данных — это не одноразовый процесс; тебе нужно сохранить определение областей для улучшения, внедрение изменений и адаптация архитектуры к меняющимся потребностям бизнеса и технологическим достижениям. Цель состоит в том, чтобы гарантировать, что конвейер данных остается надежным, масштабируемым и способным соответствовать меняющимся требованиям организации. Вот что вы можете сделать:  

1. Регулярно следить за работоспособностью и здоровьем конвейера данных. Используйте инструменты мониторинга для сбора показателей, связанных с использованием ресурсов, временем обработки данных, частотой ошибок и другими соответствующими показателями. Анализируйте собранные данные, чтобы выявить узкие места, области неэффективности или потенциальные точки сбоя. 
2. Создайте циклы обратной связи, которые позволят пользователям, инженерам по данным и другим заинтересованным сторонам предоставлять ценную информацию и отзывы о производительности и функциональности конвейера. 
3. Определите и регулярно проверяйте ключевые показатели эффективности для конвейера данных. Ключевые показатели могут включать пропускную способность, задержку, частоту ошибок и использование ресурсов. Используйте ключевые показатели эффективности для оценки эффективности конвейера данных и направления усилий по улучшению. 
4. Внедряйте постепенные улучшения, а не предпринимайте попытки капитального ремонта. Небольшими целенаправленными улучшениями легче управлять, и их можно постоянно интегрировать в существующий конвейер. Расставьте приоритеты улучшений с учетом их влияния на производительность, надежность и удовлетворенность пользователей. 

Astera Centerprise-Инструмент автоматизированного конвейера данных без кода

Astera Centerprise — это инструмент конвейера данных с полным отсутствием кода, который имеет визуальный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс. Инструмент был разработан с учетом доступности бизнес-пользователей, чтобы они могли создавать конвейеры данных, не слишком полагаясь на ИТ-отдел. Хотите начать самообслуживание конвейеров больших объемов данных? Попробуйте это для бесплатно 14 дней.