Data Pipeline Là Gì

Dữ liệu là chìa khóa trong việc tìm hiểu tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quá trình và hệ trọng đưa ra những quyết định sáng sủa suốt. Song, so với dữ liệu đến từ không ít nguồn, ở những định dạng không giống nhau, được lưu trữ trên đám mây, không sever hoặc trên chỗ, Data Pipeline là bước tiền đề để triệu tập dữ liệu cho sale thông minh với phân tích xứng đáng tin cậy.

Bạn đang xem: Data pipeline là gì

Data Pipeline là gì?

Một Data Pipeline sẽ thực hiện các nhiệm vụ tổng hợp, sắp xếp và dịch chuyển dữ liệu đến hệ thống mục tiêu nhằm mục đích tiến hành tàng trữ và phân tích. Các Data Pipeline hiện tại đại auto hóa quá trình ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) và bao gồm cả nhập liệu, xử lý, lọc, đổi khác và dịch rời trên bất kỳ kiến ​​trúc đám mây nào, đồng thời bổ sung cập nhật thêm các lớp hồi sinh chống lại sự cố.

Data Pipeline: giải pháp hiệu quả cho các nghiệp vụ phía dữ liệu

Luồng hiệu quả của dữ liệu – lấy một ví dụ từ ứng dụng SaaS (Software as a Service) mang lại kho tài liệu – là một trong những hoạt động quan trọng tuyệt nhất của nghiệp vụ hướng dữ liệu. Tác vụ phân tích quan yếu bắt đầu, cho tới khi dữ liệu đảm bảo tính sẵn sàng. Một vụ việc khác là, luồng dữ liệu rất có thể không bình ổn bởi những nguy cơ sai sót trong quy trình vận chuyển từ hệ thống này sang hệ thống khác, như sự cố ùn tắc (gây ra độ trễ) hoặc sự mâu thuẫn, giống nhau giữa các nguồn. Lúc mức độ tinh vi của những yêu mong và con số nguồn tài liệu nhân lên, những vụ việc này ngày dần trở cần trầm trọng về quy mô cùng hệ quả.

Với Data Pipeline, phần mềm loại bỏ các bước thủ công khỏi quy trình và được cho phép luồng dữ liệu tự động chảy từ điểm này đến điểm khác. Data Pipeline bắt đầu từ việc xác minh dữ liệu được thu thập ở đâu và như thế nào. Nó auto hóa các quy trình tương quan đến trích xuất, chuyển đổi, kết hợp, đúng đắn và tải dữ liệu để phân tích cùng trực quan liêu hóa. Không gần như thế, Data Pipeline hỗ trợ tốc độ đầu-cuối bằng phương pháp loại vứt lỗi với chống tắc nghẽn hoặc độ trễ. Đồng thời, nó có thể xử lý các luồng tài liệu cùng một lúc. Nói cầm lại, đây là một giải pháp quan trọng cho các tác vụ hướng dữ liệu.

Data Pipeline coi tất cả dữ liệu bên dưới dạng dữ liệu truyền trực tuyến đường và chất nhận được các lược thiết bị linh hoạt. Bất kể dữ liệu đến từ nguồn tĩnh (như cơ sở dữ liệu tệp tin phẳng) giỏi từ những nguồn thời gian thực (chẳng hạn như giao dịch nhỏ lẻ trực tuyến), Data Pipeline hồ hết chia từng luồng tài liệu thành những phần nhỏ dại hơn, tự đó tiến hành xử lý song song, giúp bổ sung cập nhật năng lực tính toán.

Hơn nữa, Data Pipeline không yêu ước đích sau cùng là kho tài liệu (Data Warehouse). Nó hoàn toàn có thể định tuyến dữ liệu vào một trong những ứng dụng khác, chẳng hạn như công thay trực quan lại hóa hoặc Salesforce. Do đó, Data Pipeline được coi như một dây chuyền lắp ráp cuối cùng.

Xem thêm: 4 kỹ thuật chơi game đánh bài chắn online bạn nên biết

Data Pipeline cùng ETL: Đâu là không giống biệt?

Ngược lại, Data Pipeline là 1 thuật ngữ rộng hơn ETL. Nói giải pháp khác, ETL là tập con của Data Pipeline. Data Pipeline đề cập cho một hệ thống có thể di chuyển tài liệu từ địa điểm này cho vị trí khác. Tài liệu không duy nhất thiết được chuyển đổi và hoàn toàn có thể được xử lý ngay tại thời gian thực (hoặc truyền trực tuyến) thay vì theo từng “lô”. Truyền trực tuyến đồng nghĩa tương quan với việc tài liệu được cách xử lý theo một chiếc liên tục. Điều này là rất hữu ích đối với những dữ liệu yêu mong tính cập nhật, chẳng hạn như dữ liệu từ giữ lượng tính toán cảm biến. Bên cạnh ra, dữ liệu không độc nhất vô nhị thiết được thiết lập vào cơ sở tài liệu hoặc kho dữ liệu mà rất có thể tải đến bất kỳ mục tiêu nào chẳng hạn như nhóm AWS hoặc hồ dữ liệu hoặc thậm chí hoàn toàn có thể kích hoạt webhook trên khối hệ thống khác nhằm khởi hễ một quy trình kinh doanh cụ thể.

Phân loại phương án Data Pipeline

Có một số phương án Data Pipeline khác nhau, với mỗi loại cân xứng với một mục tiêu riêng. Dưới đây là những Data Pipeline thông dụng nhất hiện nay tại. để ý rằng các khối hệ thống này không sa thải lẫn nhau. Ví dụ: chúng ta cũng có thể sử dụng một Data Pipeline được buổi tối ưu hóa cho cả đám mây và thời gian thực.

Batch (nhóm): Xử lý theo nhóm và 1 loạt trở phải hữu ích nhất nếu khách hàng cần dịch rời một trọng lượng lớn dữ liệu trong khoảng thời gian đều đặn. Ở trường đúng theo này, thời gian thực không là yêu ước bắt buộc. Ví dụ: tích hòa hợp dữ liệu marketing vào một hệ thống lớn hơn nhằm phân tích.Real-time (thời gian thực) những công nỗ lực này được về tối ưu hóa nhằm xử lý tài liệu trong thời gian thực. Trường đúng theo khuyến khích sử dụng là lúc xử lý dữ liệu từ nguồn phát trực tuyến, ví dụ như dữ liệu từ thị trường tài chủ yếu hoặc đo trường đoản cú xa nhờ các thiết bị kết nối.

Xem thêm: Duckie Choy Là Ai, About Duckie Choy (@Exposingduckie), Duckie Choy Là Ai

Cloud native được về tối ưu hóa để chuyển động với dữ liệu dựa vào đám mây, chẳng hạn như dữ liệu từ nhóm AWS. Mô hình này được cho phép tổ chức tiết kiệm ngân sách và chi phí đáng kể giá cả dành cho cơ sở hạ tầng và tài nguyên chuyên môn, bởi rất có thể dựa vào các yếu tố sẵn có đến từ nhà cung cấp.Open source (mã nguồn mở) hữu ích nhất lúc doanh nghiệp đề xuất một giải pháp giá cả thấp sửa chữa thay thế cho gói thương mại. Yêu ước bắt buộc nếu như muốn triển khai Data Pipeline mã nguồn mở là tổ chức đó rất cần phải có trình độ để cải cách và phát triển hoặc mở rộng công cụ tương xứng với mục tiêu của mình.