Что такое конвейер данных?
В этом статей разработчики компании DST Global исследуют конвейеры данных, изучаем их преимущества, сравниваем их с другими процессами обработки данных и обсуждаем различные методы реализации.
Эффективный поток данных из одного места в другое — например, из приложения SaaS в хранилище данных — является одной из наиболее важных операцийв современном предприятии, управляемом данными. В конце концов, полезный анализ не может начаться, пока данные не станут доступными. Поток данных может быть нестабильным, поскольку во время транспортировки из одной системы в другую может произойти очень много вещей, которые могут пойти не так: данные могут быть повреждены, могут возникнуть узкие места (вызывая задержку), или источники данных могут конфликтовать и/или создавать дубликаты. По мере роста сложности требований и увеличения количества источников данных эти проблемы увеличиваются в масштабе и влиянии. Чтобы решить эти проблемы, организации обращаются к конвейерам данных как к важнейшим решениям для управления и оптимизации потоков данных, гарантирующим эффективное и действенное получение аналитической информации.
Как работают конвейеры данных?
Конвейер данных — это программное обеспечение, которое исключает множество ручных операций из процесса и обеспечивает плавный автоматизированный поток данных от одной станции к другой. Все начинается с определения того, что, где и как собираются данные. Он автоматизирует процессы извлечения, преобразования, объединения, проверки и загрузки данных для дальнейшего анализа и визуализации. Он обеспечивает сквозную скорость за счет устранения ошибок и устранения узких мест или задержек. Он может обрабатывать несколько потоков данных одновременно. Короче говоря, это абсолютная необходимость для современного предприятия, управляемого данными.
Конвейер данных рассматривает все данные как потоковые данные и позволяет использовать гибкие схемы. Независимо от того, поступает ли он из статических источников (например, базы данных в виде плоских файлов) или из источников в реальном времени (например, онлайн-торговых операций), конвейер данных делит каждый поток данных на более мелкие фрагменты, которые обрабатываются параллельно, обеспечивая дополнительную вычислительную мощность. . Затем данные передаются в механизмы обработки, которые выполняют такие задачи, как фильтрация, сортировка и агрегирование данных. На этом этапе применяются преобразования для очистки, нормализации и форматирования данных, что делает их пригодными для дальнейшего использования. После обработки и преобразования данных они загружаются в место назначения, например хранилище данных, базу данных, озеро данных или другое приложение, например инструмент визуализации. Думайте об этом как о конечном конвейере.
Кому нужен конвейер данных?
Хотя конвейер данных не является необходимостью для каждого бизнеса, эта технология особенно полезна для тех, кто:
- Создавайте, используйте или храните большие объемы данных из нескольких источников.
- Поддерживайте разрозненные источники данных .
- Требуется анализ данных в режиме реального времени или очень сложный анализ.
- Храните данные в облаке.
Вот несколько примеров того, кому может понадобиться конвейер данных:
- Компании электронной коммерции: для обработки данных о транзакциях клиентов, отслеживания поведения пользователей и предоставления персонализированных рекомендаций в режиме реального времени.
- Финансовые учреждения: для обнаружения мошенничества в режиме реального времени, оценки рисков и агрегирования данных для нормативной отчетности.
- Организации здравоохранения: для оптимизации управления данными пациентов, обработки медицинских записей и поддержки принятия клинических решений на основе данных.
- Медиа- и развлекательные платформы: для потоковой передачи данных о взаимодействии пользователей и потреблении контента в режиме реального времени для оптимизации рекомендаций и рекламы.
- Поставщики телекоммуникационных услуг: для мониторинга сетевого трафика, обнаружения сбоев и обеспечения оптимального предоставления услуг.
Все эти отрасли полагаются на конвейеры данных для эффективного управления большими объемами данных и извлечения пользы из них. Фактически, большинство компаний, с которыми вы ежедневно взаимодействуете (и, возможно, ваша собственная), выиграют от конвейера данных.
5 компонентов конвейера данных
Конвейер данных — это серия процессов, которые перемещают данные из источника в пункт назначения, обеспечивая их очистку, преобразование и готовность к анализу или хранению. Каждый компонент играет жизненно важную роль в организации потока данных, от первоначального извлечения до конечного вывода, обеспечивая целостность и эффективность данных на протяжении всего процесса. Конвейер данных состоит из 5 компонентов:
1. Источники данных
Это источники необработанных данных, которые могут включать базы данных, API, файловые системы, устройства IoT, социальные сети и журналы. Они предоставляют входные данные, которые питают конвейер данных.
2. Механизмы обработки
Это системы или платформы (например, Apache Spark, Flink или Hadoop), отвечающие за прием, обработку и управление данными. Они выполняют такие операции, как фильтрация, агрегирование и вычисления в масштабе.
3. Преобразования
Здесь необработанные данные очищаются, нормализуются, обогащаются или изменяются в соответствии с желаемым форматом или структурой. Преобразования помогают сделать данные пригодными для анализа или хранения.
4. Зависимости
Это взаимосвязи между различными этапами конвейера, такими как планирование задач и управление рабочими процессами (например, с использованием таких инструментов, как Apache Airflow или Luigi). Зависимости гарантируют, что каждый этап выполняется в правильной последовательности на основе успешного завершения предыдущих задач, обеспечивая плавный автоматизированный поток данных.
5. Направления
Это системы, в которых хранятся обработанные данные, например хранилища данных (например, Amazon Redshift, Snowflake), базы данных или озера данных. Данные здесь готовы к использованию в моделях отчетности, аналитики или машинного обучения.
Архитектура конвейера данных
Архитектура конвейера данных — это план, который определяет, как данные передаются от источника до конечного пункта назначения, определяя каждый шаг этого процесса. В нем описывается, как необработанные данные собираются, обрабатываются и преобразуются перед сохранением или анализом, обеспечивая эффективное и надежное перемещение данных на каждом этапе. Эта архитектура соединяет различные компоненты, такие как источники данных, механизмы обработки и системы хранения, работая согласованно для обработки данных в любом масштабе. Хорошо спроектированная архитектура конвейера данных обеспечивает плавный автоматизированный поток данных, позволяя предприятиям своевременно и масштабируемо преобразовывать необработанную информацию в ценную информацию.
Например, конвейер потоковой передачи данных в реальном времени может использоваться на финансовых рынках, где данные о ценах на акции, объемах торгов и новостных лентах принимаются в реальном времени, обрабатываются с использованием такой системы, как Apache Kafka, и преобразуются для обнаружения аномалий или закономерностей. а затем доставляется на аналитическую панель для принятия решений в режиме реального времени. Напротив, конвейер пакетных данных может включать в себя компанию электронной коммерции, извлекающую данные о заказах клиентов из базы данных, преобразующую их в совокупные данные о продажах по регионам и загружающую их в хранилище данных, такое как Amazon Redshift, для ежедневной отчетности и анализа.
Обе архитектуры предназначены для разных вариантов использования, но следуют одним и тем же основным принципам эффективного перемещения и преобразования данных.
Конвейер данных и конвейер ETL
Вы часто можете услышать, что термины ETL и конвейер данных используются как взаимозаменяемые. ETL означает «Извлечение», «Преобразование» и «Загрузка» . Системы ETL извлекают данные из одной системы, преобразуют их и загружают в базу данных или хранилище данных. Устаревшие конвейеры ETL обычно работают пакетно, что означает, что данные перемещаются одним большим куском в определенное время в целевую систему. Обычно это происходит через регулярные промежутки времени; например, вы можете настроить запуск пакетов в 0:30 каждый день, когда системный трафик низкий.
Напротив, «конвейер данных» — это более широкий термин, который включает в себя ETL как подмножество. Это относится к системе перемещения данных из одной системы в другую. Данные могут быть преобразованы или не преобразованы, и они могут обрабатываться в режиме реального времени (или в потоковом режиме), а не в пакетном режиме. Когда данные передаются в потоковом режиме, они обрабатываются в непрерывном потоке, что полезно для данных, которые требуют постоянного обновления, например данных от датчика, контролирующего трафик. Кроме того, данные не могут быть загружены в базу данных или хранилище данных. Его можно загрузить в любое количество целевых объектов, например в корзину AWS или озеро данных, или он может даже запустить вебхук в другой системе для запуска определенного бизнес-процесса.
8 вариантов использования конвейера данных
Конвейеры данных необходимы для широкого спектра приложений, позволяя предприятиям эффективно обрабатывать, обрабатывать и анализировать данные в различных реальных сценариях. Вот лишь несколько вариантов использования конвейеров данных:
1. Аналитика в реальном времени
Передавайте и обрабатывайте данные в реальном времени из таких источников, как устройства Интернета вещей, финансовые рынки или веб-приложения, чтобы генерировать ценную информацию в режиме реального времени и обеспечивать быстрое принятие решений.
2. Хранилище данных
Принимайте и преобразуйте большие объемы необработанных данных из различных источников в структурированный формат, а затем загружайте их в хранилище данных для бизнес-аналитики и отчетности.
3. Машинное обучение
Автоматизируйте извлечение, преобразование и загрузку (ETL) данных для моделей машинного обучения, обеспечивая обучение моделей на актуальных и чистых наборах данных.
4. Персонализация клиентов
Обрабатывайте данные о поведении клиентов из электронной коммерции или социальных платформ, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации или целевые маркетинговые кампании в режиме реального времени.
5. Агрегация журналов и мониторинг
Собирайте, обрабатывайте и анализируйте системные журналы с нескольких серверов или приложений для обнаружения аномалий, мониторинга работоспособности системы или устранения неполадок.
6. Миграция данных
Переносите данные между системами хранения или облачными средами, преобразуя данные по мере необходимости для удовлетворения требований новой системы.
7. Обнаружение мошенничества
Постоянно получайте и анализируйте данные транзакций для обнаружения подозрительной активности или мошеннических схем, что позволяет немедленно реагировать.
8. Соблюдение требований и аудит
Автоматически собирайте и обрабатывайте данные, необходимые для нормативной отчетности, обеспечивая своевременную и точную подачу в соответствии со стандартами соответствия.
Преимущества использования конвейеров данных
Конвейеры данных предоставляют множество преимуществ организациям, стремящимся эффективно и надежно извлекать значимую информацию из своих данных. К ним относятся:
- Автоматизация. Конвейеры данных упрощают весь процесс приема, обработки и преобразования данных, сокращая количество ручных задач и сводя к минимуму риск ошибок.
- Масштабируемость: они позволяют организациям эффективно обрабатывать растущие объемы данных, гарантируя, что обработка останется быстрой и надежной даже при увеличении объемов данных.
- Обработка в реальном времени. Конвейеры данных могут быть спроектированы для обработки потоков данных в реальном времени, что обеспечивает немедленную аналитику и более быстрое принятие решений для приложений, чувствительных ко времени.
- Качество и согласованность данных. Автоматические преобразования и этапы проверки в конвейере помогают гарантировать чистоту, согласованность и готовность данных к анализу.
- Улучшение процесса принятия решений. Благодаря более быстрой и надежной обработке данных конвейеры позволяют организациям принимать обоснованные решения на основе актуальной информации.
- Экономическая эффективность. Благодаря автоматизации потоков данных и использованию масштабируемой инфраструктуры конвейеры данных сокращают ресурсы и время, необходимые для обработки больших наборов данных и управления ими.
- Централизованный доступ к данным. Конвейеры объединяют данные из различных источников в единое доступное место назначения, такое как хранилище данных, что упрощает анализ и использование между отделами.
- Обработка ошибок и восстановление. Многие конвейеры разработаны с учетом отказоустойчивости, что означает, что они могут обнаруживать проблемы, повторять неудачные задачи и восстанавливаться после ошибок, не нарушая весь процесс.
Проблемы использования конвейеров данных
Хотя конвейеры данных предоставляют мощные решения для автоматизации потока данных и обеспечения масштабируемости, они сопряжены со своими собственными проблемами. Создание и поддержание надежного конвейера данных требует преодоления технических препятствий, связанных с интеграцией данных, производительностью и надежностью. Организации должны тщательно проектировать конвейеры, чтобы справиться с растущей сложностью современных сред данных, гарантируя, что конвейер остается масштабируемым, отказоустойчивым и способным доставлять высококачественные данные. Понимание этих проблем имеет решающее значение для эффективного управления конвейерами данных и максимизации их потенциала. Имея это в виду, вот некоторые распространенные проблемы, связанные с использованием конвейеров данных:
- Сложность интеграции данных. Интеграция данных из нескольких разнообразных источников может быть сложной задачей, поскольку часто требует обработки разных форматов, структур и протоколов.
- Масштабируемость и производительность. По мере роста объемов данных конвейеры должны проектироваться таким образом, чтобы эффективно масштабироваться без ущерба для производительности или скорости, чего может быть трудно достичь.
- Качество и согласованность данных. Обеспечение чистоты, точности и согласованности данных на протяжении всего конвейера требует тщательной проверки, обработки ошибок и мониторинга.
- Обслуживание и обновления. Конвейеры данных требуют регулярного обслуживания для обработки изменений в источниках данных, форматах или бизнес-требованиях, что может привести к операционным накладным расходам.
- Задержка в системах реального времени. Обеспечение малой задержки обработки данных в системах реального времени является технически сложной задачей, особенно при обработке больших объемов быстро движущихся данных.
Будущие тенденции в конвейерах данных
По мере развития конвейеров данных возникают новые тенденции, отражающие как растущую сложность сред данных, так и потребность в более гибких, интеллектуальных и эффективных системах. В условиях стремительного роста объема и разнообразия данных организации стремятся защитить свои конвейеры от будущего, внедряя передовые технологии, такие как искусственный интеллект, облачные архитектуры и обработку в реальном времени. Эти инновации призваны изменить способы построения, управления и оптимизации конвейеров данных, гарантируя, что они смогут удовлетворить растущие требования современного бизнеса, ориентированного на данные, сохраняя при этом безопасность и соответствие требованиям:
- Более широкое использование искусственного интеллекта и машинного обучения. Конвейеры данных будут все чаще использовать искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации очистки данных, обнаружения аномалий и прогнозного анализа, сокращая ручное вмешательство и улучшая качество данных.
- Конвейеры потоковой передачи в реальном времени. Спрос на аналитику в реальном времени приводит к переходу от пакетной обработки к конвейерам потоковой передачи в реальном времени, что позволяет быстрее принимать решения для чувствительных ко времени приложений, таких как Интернет вещей, финансы и электронная коммерция.
- Бессерверные и облачные архитектуры. Облачные провайдеры предлагают больше услуг бессерверных конвейеров данных, уменьшая необходимость в управлении инфраструктурой и позволяя организациям динамически масштабировать конвейеры в зависимости от спроса.
- Интеграция DataOps. Развитие DataOps с упором на совместную работу, автоматизацию и мониторинг повышает эффективность и надежность конвейеров данных за счет применения практик, подобных DevOps, для управления данными.
- Интеграция периферийных вычислений. По мере роста периферийных вычислений конвейеры данных будут все чаще обрабатывать данные ближе к источнику (на периферии), сокращая задержку и использование полосы пропускания, особенно для приложений Интернета вещей и приложений, управляемых датчиками.
- Улучшение конфиденциальности и безопасности данных. По мере развития правил, касающихся конфиденциальности данных (например, GDPR, CCPA), конвейеры будут все чаще включать в себя более надежные механизмы шифрования, анонимизации и аудита данных для обеспечения соответствия и защиты конфиденциальной информации.
- Эти тенденции отражают растущую сложность и адаптируемость конвейеров данных для удовлетворения меняющихся потребностей бизнеса и технологий.
Типы решений для конвейеров данных
Существует множество различных решений для конвейеров данных, каждое из которых хорошо подходит для разных целей. Например, вы можете захотеть использовать облачные инструменты, если пытаетесь перенести данные в облако.
В следующем списке показаны наиболее популярные типы доступных конвейеров. Обратите внимание, что эти системы не являются взаимоисключающими. У вас может быть конвейер данных, оптимизированный как для облака, так и для режима реального времени, например:
Пакетная обработка
Пакетная обработка наиболее полезна, когда вы хотите перемещать большие объемы данных через регулярные промежутки времени, и вам не нужно перемещать данные в реальном времени. Например, это может быть полезно для интеграции ваших маркетинговых данных в более крупную систему для анализа.
Real-Time
Эти инструменты оптимизированы для обработки данных в режиме реального времени. Режим реального времени полезен, когда вы обрабатываете данные из потокового источника, например данные с финансовых рынков или телеметрию с подключенных устройств.
Cloud Native
Эти инструменты оптимизированы для работы с облачными данными, например с данными из корзин AWS. Эти инструменты размещаются в облаке, что позволяет вам экономить деньги на инфраструктуре и экспертных ресурсах, поскольку вы можете положиться на инфраструктуру и опыт поставщика, размещающего ваш конвейер.
Открытый исходный код
Эти инструменты наиболее полезны, когда вам нужна недорогая альтернатива коммерческому поставщику и у вас есть опыт разработки или расширения инструмента для ваших целей. Инструменты с открытым исходным кодом часто дешевле, чем их коммерческие аналоги, но требуют опыта для использования функциональности, поскольку базовая технология общедоступна и предназначена для изменения или расширения пользователями.
Строительство или покупка: выбор правильного решения для конвейера данных
Итак, вы убеждены, что вашей компании нужен конвейер данных. Как начать?
Создание конвейера данных
Вы можете нанять команду для создания и обслуживания собственного конвейера данных. Вот что это влечет за собой:
- Разработка способа мониторинга входящих данных (файловых, потоковых или чего-то еще).
- Подключение к данным из каждого источника и их преобразование в соответствии с форматом и схемой места назначения.
- Перемещение данных в целевую базу данных/хранилище данных.
- Добавление и удаление полей и изменение схемы по мере изменения требований компании.
- Принятие постоянных и постоянных обязательств по поддержанию и улучшению конвейера данных.
Будьте готовы к тому, что этот процесс будет дорогостоящим как с точки зрения ресурсов, так и времени. Вам понадобится опытный (и, следовательно, дорогой) персонал, нанятый или обученный и отстраненный от других ценных проектов и программ. Строительство может занять месяцы, что повлечет за собой значительные альтернативные издержки. Наконец, масштабировать решения такого типа может быть сложно, поскольку вам необходимо добавлять оборудование и людей, что может быть за пределами бюджета.
Покупка решения для конвейера данных
Более простое и экономически эффективное решение — инвестировать в надежный конвейер данных. Вот почему:
- Вы получаете немедленную, нестандартную выгоду, экономя время, необходимое для создания собственного решения.
- Вам не нужно извлекать ресурсы из существующих проектов или продуктов для создания или обслуживания конвейера данных.
- Если или когда возникнут проблемы, у вас есть человек, которому вы можете доверять, чтобы решить проблему, вместо того, чтобы отвлекать ресурсы из других проектов или не соблюдать соглашение об уровне обслуживания.
- Это дает вам возможность очищать и обогащать ваши данные на лету.
- Он обеспечивает безопасный анализ данных в режиме реального времени, даже из нескольких источников одновременно, сохраняя данные в облачном хранилище данных.
- Вы можете визуализировать данные в движении.
- Вы можете быть спокойны благодаря безопасности корпоративного уровня и решению, полностью совместимому с SOC 2 Type II, HIPAA и GDPR.
- Изменения схемы и новые источники данных легко вносятся.
- Встроенная обработка ошибок означает, что данные не будут потеряны в случае сбоя загрузки.
Заключение
Конвейеры данных стали важными инструментами для организаций, стремящихся максимизировать ценность своих информационных активов. Эти автоматизированные системы оптимизируют поток данных от источника к месту назначения, предлагая такие преимущества, как масштабируемость, обработка в реальном времени и улучшенное принятие решений. Хотя они создают такие проблемы, как сложность интеграции и необходимость обслуживания, преимущества для бизнеса, ориентированного на данные, намного перевешивают недостатки.
При рассмотрении решения для конвейера данных организации должны взвесить плюсы и минусы собственного создания по сравнению с инвестициями в готовые решения. В то время как собственная разработка предлагает настройку, готовые решения обеспечивают немедленную ценность и масштабируемость без затрат ресурсов на постоянное обслуживание.
Поскольку важность данных продолжает расти, крайне важно, чтобы ваша организация нашла время для оценки своих потребностей в управлении данными. Изучите различные доступные решения для конвейеров данных и подумайте, насколько они соответствуют вашим бизнес-целям. Внедрив эффективный конвейер данных, по мнению разработчиков DST Global, вы можете превратить необработанные данные в мощный источник бизнес-аналитики и конкурентного преимущества в нашем мире, который становится все более ориентированным на данные.
