Архитектура конвейера данных: Этапы, компоненты, лучшие практики

Извлечение и перемещение данных из источника в место назначения становится все более сложной и трудоемкой задачей по мере увеличения объема массива данных. Конвейер данных позволяет автоматизировать сбор, организацию и перемещение данных от источника к месту назначения. Архитектура конвейера данных зависит от таких факторов, как тип данных, их объем и периодичность. Для достижения желаемых результатов очень важно внедрить архитектуру конвейера данных, соответствующую конкретным потребностям бизнеса.

В этой статье мы рассмотрим, что такое архитектура конвейера данных, ее компоненты, лучшие практики и пошаговое построение архитектуры конвейера данных.

Что такое архитектура конвейера данных?

Конвейер данных - это процесс извлечения данных из различных источников с последующей передачей их в хранилище данных для использования в аналитике и бизнес-аналитике (BI). Архитектура конвейера данных - это более широкая система конвейеров, включающая этапы сбора, ввода, подготовки и хранения данных.

Каковы типы архитектуры трубопроводов данных?

Существует три типа конвейеров данных. Это потоковая обработка, пакетная обработка и гибридный конвейер данных.

1. Потоковый конвейер данных

Потоковые данные постоянно генерируются различными источниками данных, например датчиками. При потоковой обработке данные анализируются в режиме реального времени. Для извлечения полезных сведений они должны быть очищены и преобразованы. Хорошим примером может служить финансовая организация, отслеживающая изменения на фондовом рынке в режиме реального времени.

Конвейер потоковой обработки данных непрерывно собирает данные, преобразует их и загружает в хранилище, где они будут храниться. Это позволяет предприятиям обрабатывать и хранить данные в реальном или близком к реальному времени. Потоковая обработка подходит для тех случаев, когда скорость является главной задачей и требуется мгновенная обработка данных. Конвейер потоковой обработки данных состоит из двух слоев: слоя хранения и слоя обработки.

Уровень хранения: Собранные потоковые данные перемещаются на уровень хранения.
Слой обработки: Уровень обработки получает потоковые данные из хранилища и преобразует их в модель данных, готовую к анализу.

2. Конвейер пакетной обработки

При пакетной обработке данные партиями загружаются в хранилище, например в озеро или хранилище данных, через определенные промежутки времени. Пакетная обработка данных, в отличие от потоковой, работает с большими объемами данных. Если вы работаете с большим объемом данных, не требующих анализа в реальном времени, пакетная обработка является идеальным решением для обработки данных.

3. Гибридный конвейер данных

Гибридный конвейер данных сочетает в себе два подхода к обработке данных: конвейеры потоковых данных и конвейеры пакетной обработки данных. Платформа потоковых данных обрабатывает собранные данные для анализа в реальном или близком к реальному времени. Затем данные сохраняются в хранилище для последующего использования в пакетной обработке.

Каковы основные компоненты конвейеров обработки данных?

Сбор данных: Конвейеры данных собирают данные из различных источников данных, таких как IoT-устройства, озера данных, базы данных и SaaS-приложения. Поскольку данные собираются из различных источников, они могут быть в различных форматах, например структурированными, полуструктурированными или неструктурированными.
Ввод данных: Первым шагом в архитектуре конвейера данных является захват данных. Ввод данных - это процесс перемещения данных из источника, где они генерируются, в целевую систему, где к ним могут получить доступ все пользователи, такие как BI-аналитики, разработчики и т.д. Процесс ввода данных преобразует различные типы данных в унифицированные данные. Это позволяет пользователям легко читать данные и работать с ними. На процесс ввода данных влияют такие факторы, как скорость (продолжительность создания и перемещения данных), размер, частота (пакетная обработка, обработка в реальном времени) и формат (структурированные, полуструктурированные, неструктурированные). Существует два метода ввода данных:
- Ввод данных в реальном времени: Данные собираются и обрабатываются из различных источников данных в режиме реального времени. Ввод данных в реальном времени, называемый также потоковым вводом данных, идеально подходит для ввода данных, чувствительных к времени.
- Пакетный сбор данных: Сбор данных осуществляется через запланированные интервалы времени. Затем собранные данные обрабатываются и хранятся пакетно. Затем собранные данные обрабатываются и хранятся пакетно.
Подготовка данных: После того как данные собраны, их необходимо очистить и упорядочить. Подготовка данных - это процесс выявления и устранения проблемных данных, таких как неполные, дублированные, недействительные, нерелевантные и т.д. Проблемные данные фильтруются, очищаются и структурируются для использования в бизнес-аналитике и аналитике.
Хранение данных: После преобразования данные помещаются в нужное хранилище, например, в хранилище данных или озеро данных. Это позволяет обеспечить централизованный доступ к данным.
Управление данными: Каждая организация имеет свой собственный набор политик и правил работы с данными, обеспечивающих безопасность и правильное использование организационных данных. Различные типы данных, такие как данные о продуктах, данные о потребителях и финансовые данные, поступают в различные подразделения организации. Необходимо определить и стандартизировать порядок использования данных различными подразделениями организации.

Три лучшие практики создания архитектуры трубопроводов данных

Регулировать пропускную способность в соответствии с трафиком бизнес-сети: Максимальная пропускная способность сети для передачи данных по определенному маршруту называется "пропускной способностью". Объем данных, проходящих через конвейер передачи данных, не должен превышать предельной пропускной способности. В противном случае при прохождении большого объема данных через пропускную способность будет происходить дросселирование. При увеличении предела пропускной способности со временем увеличивается и объем передаваемых данных. Чтобы ускорить процесс передачи данных, необходимо понимать трафик бизнес-сети и измерять пропускную способность.
Знайте свои данные: Каков объем данных? Являются ли данные структурированными или неструктурированными? Перед получением, обработкой и хранением данных необходимо оценить их объем, чтобы избежать неожиданных проблем на последующих этапах. Это поможет определить предполагаемый размер базы данных. В зависимости от объема данных можно предпочесть хранилище данных, озеро данных или март данных.
Понимание требований к конвейеру данных: Это облегчает выбор оптимального инструмента для конвейерной обработки данных. Например, в зависимости от требований бизнеса может потребоваться обработка данных в пакетном режиме или в режиме реального времени. Предположим, что ваш бизнес имеет дело с динамическими данными, и эти данные должны обрабатываться немедленно. В этом случае необходимо учитывать этот момент при поиске инструмента для конвейерной обработки данных. Мы перечислили несколько дополнительных факторов, которые следует учитывать при выборе инструмента для конвейерной обработки данных:
- Если вы выбираете инструмент с открытым исходным кодом, убедитесь, что это известное решение с большим сообществом.
- Прежде чем искать инструмент, рассмотрите существующую инфраструктуру. Если вы планируете использовать инструмент для конвейерной обработки данных с частным/закрытым исходным кодом, убедитесь, что он:
  - Поддерживает существующие технологии.
  - Интеграция данных из приложений и баз данных.
  - Поддерживает проверку качества данных.
  - Наличие поддержки клиентов.