Սկսնակների ուղեցույց տվյալների պահեստավորման համար

Այս թվային տնտեսության մեջ տվյալները գերակա են: Այսօր բոլոր ոլորտները՝ մասնավոր ձեռնարկություններից մինչև պետական ​​կազմակերպություններ, օգտագործում են մեծ տվյալներ՝ կարևոր բիզնես որոշումներ կայացնելու համար:

Այնուամենայնիվ, տվյալների էկոհամակարգը բախվում է բազմաթիվ մարտահրավերների՝ կապված տվյալների մեծ ծավալի, բազմազանության և արագության հետ: Ձեռնարկությունները պետք է օգտագործեն որոշակի տեխնիկա այս տվյալները կազմակերպելու, կառավարելու և վերլուծելու համար:

Մուտքագրեք տվյալների պահեստ: 

Տվյալների պահեստավորումը կարևոր բաղադրիչ է ժամանակակից ձեռնարկության տվյալների էկոհամակարգում: Այն կարող է պարզեցնել կազմակերպության տվյալների հոսքը և բարձրացնել որոշումներ կայացնելու կարողությունները: Սա ակնհայտ է նաև տվյալների պահեստավորման համաշխարհային շուկայի աճի մեջ, որը ակնկալվում է հասնել $ 51.18 միլիարդ դոլար, 2028- ի կողմից21.18 թվականի 2019 միլիարդ դոլարի համեմատ։

Այս հոդվածը կուսումնասիրի տվյալների պահեստը, դրա ճարտարապետության տեսակները, հիմնական բաղադրիչները, առավելությունները և մարտահրավերները:

Ի՞նչ է տվյալների պահեստավորումը:

Տվյալների պահեստավորումը տվյալների կառավարման համակարգ է, որն աջակցում է Բիզնես բանականություն (BI) գործառնություններ. Սա տարբեր աղբյուրներից տվյալների հավաքման, մաքրման և փոխակերպման գործընթաց է և դրանք կենտրոնացված պահոցում պահելու համար: Այն կարող է կառավարել հսկայական քանակությամբ տվյալներ և հեշտացնել բարդ հարցումները:

BI համակարգերում տվյալների պահեստավորումը սկզբում փոխակերպում է տարբեր չմշակված տվյալները մաքուր, կազմակերպված և ինտեգրված տվյալների, որոնք այնուհետև օգտագործվում են գործնական պատկերացումներ հանելու համար՝ հեշտացնելու վերլուծությունը, հաշվետվությունը և տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացումը:

Ավելին, տվյալների պահեստավորման ժամանակակից խողովակաշարերը հարմար են աճի կանխատեսման և կանխատեսող վերլուծություն օգտագործելով արհեստական ​​բանականություն (AI) և մեքենայական ուսուցում (ML) տեխնիկա: Ամպային տվյալների պահեստավորումն ավելի է ընդլայնում այս հնարավորությունները՝ առաջարկելով ավելի լայնածավալություն և մատչելիություն՝ դարձնելով տվյալների կառավարման ողջ գործընթացը էլ ավելի ճկուն:

Նախքան տվյալների պահեստի տարբեր ճարտարապետությունները քննարկելը, եկեք դիտարկենք հիմնական բաղադրիչները, որոնք կազմում են տվյալների պահեստը:

Տվյալների պահեստավորման հիմնական բաղադրիչները

Տվյալների պահեստավորումը ներառում է մի քանի բաղադրիչներ, որոնք աշխատում են միասին՝ արդյունավետորեն կառավարելու տվյալները: Հետևյալ տարրերը ծառայում են որպես ֆունկցիոնալ տվյալների պահեստի հիմք:

1. Տվյալների աղբյուրները. Տվյալների աղբյուրները տեղեկատվություն և համատեքստ են տրամադրում տվյալների պահեստին: Դրանք կարող են պարունակել կառուցվածքային, չկառուցված կամ կիսակառույց տվյալներ: Դրանք կարող են ներառել կառուցվածքային տվյալների բազաներ, գրանցամատյանների ֆայլեր, CSV ֆայլեր, գործարքների աղյուսակներ, երրորդ կողմի բիզնես գործիքներ, սենսորային տվյալներ և այլն:
2. ETL (Քաղվածք, փոխակերպում, բեռնում) Խողովակաշար. Դա տվյալների ինտեգրման մեխանիզմ է, որը պատասխանատու է տվյալների արդյունահանում տվյալների աղբյուրներից՝ այն փոխակերպելով համապատասխան ձևաչափի և բեռնելով այն տվյալների նպատակակետում, ինչպես տվյալների պահեստը: Խողովակաշարը ապահովում է ճիշտ, ամբողջական և հետևողական տվյալներ:
3. Մետատվյալներ. Մետատվյալները տվյալների վերաբերյալ տվյալներ են: Այն ապահովում է կառուցվածքային տեղեկատվություն և պահեստի տվյալների համապարփակ պատկերացում: Մետատվյալները կարևոր են կառավարման և տվյալների արդյունավետ կառավարման համար:
4. Տվյալների հասանելիություն. Դա վերաբերում է այն մեթոդներին, որոնք օգտագործում են տվյալների թիմերը տվյալների պահեստում տվյալների մուտք գործելու համար, օրինակ՝ SQL հարցումներ, հաշվետվական գործիքներ, վերլուծական գործիքներ և այլն:
5. Տվյալների նպատակակետը. Սրանք տվյալների ֆիզիկական պահեստային տարածքներ են, ինչպիսիք են տվյալների պահեստը, տվյալների լիճը կամ տվյալների մարթը:

Սովորաբար, այս բաղադրիչները ստանդարտ են տվյալների պահեստի տեսակների համար: Եկեք համառոտ քննարկենք, թե ինչպես է ավանդական տվյալների պահեստի ճարտարապետությունը տարբերվում ամպի վրա հիմնված տվյալների պահեստից:

Ճարտարապետություն. Ավանդական տվյալների պահեստ ընդդեմ Active-Cloud տվյալների պահեստ

Տվյալների պահեստի տիպիկ ճարտարապետություն

Ավանդական տվյալների պահեստները կենտրոնացած են տվյալների պահպանման, մշակման և կառուցվածքային մակարդակներում ներկայացնելու վրա: Դրանք սովորաբար տեղակայվում են ներկառուցված միջավայրում, որտեղ համապատասխան կազմակերպությունը կառավարում է ապարատային ենթակառուցվածքը, ինչպիսիք են սերվերները, կրիչներն ու հիշողությունը:

Մյուս կողմից, ակտիվ ամպային պահեստները շեշտը դնում են տվյալների շարունակական թարմացումների և իրական ժամանակի մշակման վրա՝ օգտագործելով ամպային հարթակներ, ինչպիսիք են Snowflake-ը, AWS-ը և Azure-ը: Նրանց ճարտարապետությունը նույնպես տարբերվում է՝ ելնելով դրանց կիրառությունից:

Որոշ հիմնական տարբերություններ քննարկվում են ստորև:

Տվյալների պահեստի ավանդական ճարտարապետություն

1. Ներքևի մակարդակ (Տվյալների բազայի սերվեր): Այս մակարդակը պատասխանատու է պահպանման համար (գործընթաց, որը հայտնի է որպես տվյալների կլանում) և տվյալների առբերում: Տվյալների էկոհամակարգը կապված է ընկերության կողմից սահմանված տվյալների աղբյուրների հետ, որոնք կարող են կլանել պատմական տվյալները որոշակի ժամանակահատվածից հետո:
2. Միջին մակարդակ (Application Server): Այս մակարդակը մշակում է օգտվողի հարցումները և փոխակերպում տվյալները (գործընթաց, որը հայտնի է որպես տվյալների ինտեգրում) օգտագործելով առցանց վերլուծական մշակումը (ՕԼԱՊ) գործիքներ. Տվյալները սովորաբար պահվում են տվյալների պահեստում:
3. Վերին մակարդակ (ինտերֆեյսի շերտ). Վերին շերտը ծառայում է որպես օգտատիրոջ փոխազդեցության ճակատային շերտ: Այն աջակցում է այնպիսի գործողությունների, ինչպիսիք են հարցումը, հաշվետվությունը և արտացոլումը: Տիպիկ առաջադրանքները ներառում են շուկայի հետազոտություն, հաճախորդների վերլուծություն, ֆինանսական հաշվետվություններ և այլն:

Active-Cloud Data Warehouse Architecture

1. Ներքևի մակարդակ (Տվյալների բազայի սերվեր): Բացի տվյալներ պահելուց, այս մակարդակը ապահովում է տվյալների շարունակական թարմացումներ իրական ժամանակում տվյալների մշակման համար, ինչը նշանակում է, որ տվյալների հետաձգումը շատ ցածր է աղբյուրից մինչև նպատակակետ: Տվյալների էկոհամակարգն օգտագործում է նախապես կառուցված միակցիչներ կամ ինտեգրումներ՝ բազմաթիվ աղբյուրներից իրական ժամանակում տվյալներ ստանալու համար:
2. Միջին մակարդակ (Application Server): Այս մակարդակում տեղի է ունենում տվյալների անմիջական փոխակերպում: Այն կատարվում է OLAP գործիքների միջոցով: Տվյալները սովորաբար պահվում են առցանց տվյալների շուկաներում կամ տվյալների լճում:
3. Վերին մակարդակ (ինտերֆեյսի շերտ). Այս մակարդակը հնարավորություն է տալիս օգտատերերի փոխազդեցությանը, կանխատեսող վերլուծություններին և իրական ժամանակի հաշվետվություններին: Տիպիկ առաջադրանքները ներառում են խարդախության հայտնաբերում, ռիսկերի կառավարում, մատակարարման շղթայի օպտիմալացում և այլն:

Լավագույն փորձը տվյալների պահեստավորման ոլորտում

Տվյալների պահեստները նախագծելիս տվյալների թիմերը պետք է հետևեն այս լավագույն փորձին, որպեսզի մեծացնեն իրենց տվյալների խողովակաշարերի հաջողությունը:

• Ինքնասպասարկման վերլուծություն. Տվյալների տարրերը պատշաճ կերպով պիտակավորել և կառուցվածք՝ հետագծելիությանը հետևելու համար՝ տվյալների պահեստի ողջ կյանքի ցիկլը հետևելու հնարավորություն: Այն թույլ է տալիս ինքնասպասարկման վերլուծություն, որը հնարավորություն է տալիս բիզնես վերլուծաբաններին ստեղծել հաշվետվություններ տվյալների թիմի անվանական աջակցությամբ:
• Տվյալների կառավարում. Սահմանեք ամուր ներքին քաղաքականություն՝ տարբեր թիմերում և բաժիններում կազմակերպչական տվյալների օգտագործումը կառավարելու համար:
• Տվյալների անվտանգություն. Պարբերաբար վերահսկեք տվյալների պահեստի անվտանգությունը: Կիրառեք արդյունաբերական կարգի կոդավորումը՝ ձեր տվյալների խողովակաշարերը պաշտպանելու և գաղտնիության չափանիշներին համապատասխանելու համար, ինչպիսիք են GDPR, CCPA և HIPAA:
• Ընդարձակություն և կատարողականություն. Հեշտացնել գործընթացները՝ բարելավելու գործառնական արդյունավետությունը՝ միաժամանակ խնայելով ժամանակն ու ծախսերը: Օպտիմալացրեք պահեստի ենթակառուցվածքը և դարձրեք այն բավականաչափ ամուր՝ ցանկացած բեռ կառավարելու համար:
• Արագաշարժ զարգացում. Հետևեք զարգացման արագաշարժ մեթոդաբանությանը տվյալների պահեստի էկոհամակարգում փոփոխություններ մտցնելու համար: Սկսեք փոքրից և ընդարձակեք ձեր պահեստը կրկնություններով:

Տվյալների պահեստավորման առավելությունները

Կազմակերպությունների համար տվյալների պահեստի որոշ հիմնական առավելությունները ներառում են.

1. Բարելավված տվյալների որակ. Տվյալների պահեստը ապահովում է ավելի լավ որակ՝ հավաքելով տվյալներ տարբեր աղբյուրներից կենտրոնացված պահեստում մաքրումից և ստանդարտացումից հետո:
2. Գնի նվազեցում: Տվյալների պահեստը նվազեցնում է գործառնական ծախսերը՝ ինտեգրելով տվյալների աղբյուրները մեկ պահոցի մեջ՝ այդպիսով խնայելով տվյալների պահպանման տարածքը և առանձին ենթակառուցվածքի ծախսերը:
3. Բարելավված որոշումների կայացում. Տվյալների պահեստն աջակցում է BI գործառույթներին, ինչպիսիք են տվյալների արդյունահանումը, վիզուալիզացումը և հաշվետվությունները: Այն նաև աջակցում է առաջադեմ գործառույթներ, ինչպիսիք են AI-ի վրա հիմնված կանխատեսող վերլուծությունը՝ շուկայավարման արշավների, մատակարարման շղթաների և այլնի վերաբերյալ տվյալների վրա հիմնված որոշումների համար:

Տվյալների պահեստավորման մարտահրավերները

Տվյալների պահեստ կառուցելիս առաջացող ամենաուշագրավ մարտահրավերներից մի քանիսը հետևյալն են.

1. Տվյալների անվտանգություն. Տվյալների պահեստը պարունակում է զգայուն տեղեկատվություն՝ այն խոցելի դարձնելով կիբերհարձակումների նկատմամբ:
2. Տվյալների մեծ ծավալներ. Մեծ տվյալների կառավարումն ու մշակումը բարդ է: Տվյալների խողովակաշարում ցածր հետաձգման հասնելը զգալի մարտահրավեր է:
3. Համապատասխանեցում բիզնեսի պահանջներին. Յուրաքանչյուր կազմակերպություն ունի տվյալների տարբեր կարիքներ: Հետևաբար, տվյալների պահեստի միասնական լուծում չկա: Կազմակերպությունները պետք է համապատասխանեցնեն իրենց պահեստի դիզայնը իրենց բիզնես կարիքների հետ՝ նվազեցնելու ձախողման հնարավորությունները:

Տվյալների, արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման հետ կապված ավելի շատ բովանդակություն կարդալու համար այցելեք Միավորել AI-ն.