如何构建数据管道：分步指南

数据在业务增长和数字化计划中发挥着重要作用约 94％的企业。 然而，这些数据资产的全部潜力通常仍未得到充分利用，这主要是由于数据的分散性。

解决方案在于构建一个结构化的 数据管道，一项可能占用资源且耗时的任务。 一条简单的管道可能需要几周的时间才能建成，而更复杂的管道可能需要几个月的时间。 因此，您的组织必须投资适当的工具和技术来简化构建数据管道的过程。

本博客详细介绍了如何逐步有效地构建数据管道，为无缝高效的开发流程提供见解和最佳实践。

如何构建强大的数据管道

构建数据管道是一个多步骤的过程，需要仔细规划和执行。 以下是构建数据管道的八个步骤：

第1步：定义您的目标

构建数据管道的第一步是明确概述您的目标。 这些可能是为了实现实时分析、促进机器学习模型或确保跨系统的数据同步。 您的目标将指导管道的设计、复杂性和可扩展性。 考虑具体的数据要求、数据更新频率以及所需的数据处理和分析速度。

第 2 步：识别数据源

识别数据源是构建数据管道的关键步骤。 数据源大致可分为六类：

1. 数据库： 数据库 可以是关系型的，比如 MySQL、PostgreSQL，也可以是非关系型的，比如 MongoDB、Cassandra。
2. 云储存： 数据还可以存储在 AWS S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob Storage 等云平台中。
3. 实时数据流： 这些是连续的数据源，例如物联网设备、社交媒体源或日志文件。
4. 文件来源： 数据可能源自文件，包括 CSV、Excel、JSON 或其他基于文件的存储系统等格式。
5. API（应用程序编程接口）： 数据可以从中提取 APIs 提供与各种网络服务和外部平台的直接连接。”

了解这些数据源的性质、格式和数量至关重要，因为它会影响后续的摄取和转换阶段。

步骤 3：确定数据摄取策略

接下来，你需要提取、集成和整合来自不同来源的数据到你的管道中。有两种主要方法 数据摄取:

1. 批量摄取： 此方法涉及收集特定时期内的数据并将其作为一个组进行处理。 它适用于不需要实时洞察的大量静态数据。
2. 实时摄取： 在此方法中，数据到达后立即进行处理。 它非常适合实时洞察至关重要的场景，例如欺诈检测或系统监控。

第四步：设计数据处理计划

您需要清理、验证摄取的数据并将其构建为适合分析的格式。 数据转换主要有两种方法：

1. ETL（提取、转换、加载）: 在这里，您将数据从源提取到临时服务器上，对其进行转换，然后将其加载到目标中。 当处理较小的数据量或转换后的数据需要由多个下游应用程序使用时，通常使用此方法。
2. ELT（提取、加载、转换）: 在这种方法中，您从源中提取数据，将其加载到目标服务器，然后在目标服务器内进行转换。这样就无需在临时服务器上加载数据，因此非常适合在大数据环境中处理大量数据。 数据转换 ELT 中的过程与 ETL 类似，但发生在数据加载到目标之后。

第 5 步：决定存储信息的位置

接下来，您将存储处理后的数据以供进一步使用。 这可能是一个传统的 数据仓库 例如用于结构化数据的 Amazon Redshift 数据湖 比如用于半结构化或非结构化数据的 Google Cloud Storage，或用于事务数据的 PostgreSQL 等数据库系统。目的地的选择取决于数据的性质、用例和具体 数据分析 要求。

第 6 步：建立工作流程

在此阶段，定义管道中的操作顺序非常重要。 这包括指定任务的顺序、管理任务之间的依赖关系、处理错误以及设置失败时的重试或通知。

此步骤对于确保管道平稳运行和及时处理可能出现的任何问题至关重要。它涉及创建 数据验证 检查并定义错误处理和恢复的程序。

第7步：设置监控框架

至关重要的是 监控数据管道 性能，以确保其按预期工作。这包括跟踪通过管道的数据流，检查可能减慢数据处理速度的错误或瓶颈，以及监控资源使用情况，以确保管道高效运行。监控有助于在问题影响管道或 数据质量.

第8步：实现数据消费层

最后，您需要创建一个可靠的接口，最终用户或应用程序可以通过该接口访问处理后的数据。 这可以是提供数据可视化功能的商业智能 (BI) 工具、生成详细报告的报告工具或允许其他应用程序与数据交互的 API。 数据消费层的设计需要能够方便地访问数据。

构建数据管道的最佳实践

• 简化开发和部署：  实施持续集成/持续部署（CI/CD）是这里的关键。 CI/CD 自动化集成代码更改并将这些更改部署到生产环境的过程。 这意味着对管道的任何更新或改进都可以快速可靠地实施，确保管道始终处于最佳状态。
• 保持一致性： 版本控制系统有助于在协作开发环境中实现一致性。它们跟踪和管理代码库的变更，从而实现同步工作而不覆盖变更，并在必要时提供恢复到先前代码版本的功能。
• 优化数据管理： 数据分区根据特定标准将大型数据库划分为更小、更易于管理的部分，从而提高查询性能并简化 数据管理 任务。
• 利用现代架构： 容器和微服务等现代软件架构可以显着提高数据管道的可扩展性和可靠性。 容器将应用程序及其依赖项封装到一个可以跨平台一致运行的单元中。 微服务将应用程序创建为独立服务的集合，从而促进更好的可扩展性和更轻松的调试。
• 确保数据安全： As 数据移动 在管道的各个阶段，从提取、转换到加载，保护其免受未经授权的访问和潜在违规至关重要。这涉及实施数据加密、访问控制和定期漏洞测试以保护敏感信息。遵守相关数据安全法规（例如 GDPR 和 HIPAA）至关重要，特别是在处理个人数据的行业，例如医疗保健和金融。

从手动数据管道转变为自动数据管道

手动构建数据管道（Python 用于数据管道）本质上是一个耗时且资源密集的过程，因此容易出现延迟、错误和效率低下。向自动化的过渡 数据管道工具 解决这些挑战，简化流程，提高效率和优化资源。

这些先进的工具在简化整个流程方面发挥着关键作用，具有缩短开发时间、最大限度地减少错误和增强可扩展性等优势。 通过自动化重复任务，它们使组织能够加快管道开发，同时保持较高的准确性。

轻松创建数据管道 Astera

Astera的 Data Pipeline Builder 将所有这些自动化功能结合在一起。

它简化了 数据集成，提供可扩展性，并配备维护数据安全性和合规性的功能。

凭借其友好的用户界面和强大的功能， Astera的解决方案减少了构建强大数据管道所需的工作量和时间，使企业能够更加专注于利用数据获得洞察和决策。 构建数据管道 Astera 只需要 五 脚步：

1. 数据提取： Astera 让您 提取数据 来自各种来源。这包括各种数据库（如 SQL Server、Oracle 和 MySQL）、文件格式（如 Excel、CSV、XML 和 JSON）以及云应用程序（如 Salesforce 和 Microsoft Dynamics 365），从而确保全面的数据收集过程。
2. 数据转换： 提取数据后， Astera 提供各种转换函数，您可以根据需要使用这些函数来清理、格式化和构建数据。 例如，您可以使用这些函数来删除重复项、转换数据类型或根据特定条件聚合数据。
3. 数据加载： 数据变换后， Astera 使您能够将其加载到所需的目的地，无论是数据库、数据仓库还是文件系统。 您可以将数据加载到 SQL Server 数据库、基于云的数据仓库（例如 Amazon Redshift），甚至可以将其导出为 CSV 文件。
4. 自动化和调度： Astera 还提供用于自动化和调度数据管道任务的功能。 这意味着，一旦您设置了管道，您就可以让它按计划的时间间隔自动运行或由某些事件触发，从而减少手动工作并确保您的数据始终是最新的。
5. 监控和错误处理： Astera 提供实时监控功能，使您能够跟踪数据管道的性能并快速识别和解决任何问题。

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