Ч а с т ь V i молодой ученый
жүктеу/скачать 6,09 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Сравнительный анализ архитектур данных Data Fabric и Data Lake применительно к оперативным сценариям
- Ключевые слова
| 375
Information Technology 11. Официальный сайт «VS.ru» [Электронный ресурс] URL: https://vc.ru/services/279359-miro-iz-permi-rastet-v-.. (дата обра- щения 1.03.2022) 12. Официальный сайт «РБК» [Электронный ресурс] URL: https://quote.rbc.ru/news/article/61d5aa119a79473dcf6.. (дата обра- щения 20.02.2022) 13. Красноруцкая Ю. Н. Выход России на мировые рынки наукоемкой продукции и высоких технологий: монография. — М.: Юристъ, 2009. — 88 с. Сравнительный анализ архитектур данных Data Fabric и Data Lake применительно к оперативным сценариям Шихвеледова Татьяна Абдулманафовна, старший преподаватель; Саидбегова Асият Гусейновна, старший преподаватель; Сеферова Зарина Агабалаевна, старший преподаватель Дагестанский государственный университет народного хозяйства (г. Махачкала) В этой статье основное внимание будет уделено тому, какое хранилище больших данных является наиболее подходящим для крупномасштабных оперативных сценариев использования в режиме реального времени — фабрика данных (Date Fabric) или озеро данных (Date Lake). Также будут рассмотрены хранилища данных, а также реляционные и нереляционные системы управления ба- зами данных. Ключевые слова: хранилища данных, реляционные базы данных, фабрика данных, озеро данных, СУБД. П редприятия, интенсивно использующие данные, сталки- ваются с широким спектром сценариев использования в реальном времени, требующих масштабной и высокоско- ростной архитектуры данных, способной поддерживать мил- лионы одновременных транзакций. Например: — 360-градусный обзор клиента из множества различных устаревших систем; — прогноз оттока; — кредитный скоринг (используемая банками система оценки клиентов, в основе которой заложены статистические методы. Как правило, это компьютерная программа, куда вво- дятся данные потенциального заемщика. В ответ выдается ре- зультат — стоит ли предоставлять ему кредит); — предотвращение мошенничества; — безопасность транзакций по платежным картам и многое другое. Для оперативных вариантов использования требуется плат- форма больших данных, способная выполнять сложные за- просы данных за миллисекунды при работе с: — оперативными данными, которые постоянно обновля- ются из операционных систем (миллионы или миллиарды об- новлений каждый день); — терабайтами фрагментированных данных, охваты- вающих множество разных баз данных или таблиц, обычно в разных форматах и технологиях; — конкретными экземплярами бизнес-объекта, например, отдельный клиент, продукт, местоположение и т. д.; — высоким параллелизмом, представляющим тысячи за- просов в секунду. Сегодня наиболее часто применяемые варианты хранения, которым доверяют команды обработки данных, это: 1. Озеро данных (Date Lake) Озеро данных — это набор экземпляров хранилища раз- личных активов данных. Эти активы хранятся и поддержива- ются как точная или почти точная копия структурированного или неструктурированного исходного формата — в дополнение к исходным хранилищам данных. Озера данных становятся все более жизнеспособным решением для извлечения нужной, ценной информации из больших данных на уровне предпри- ятия. Гибкость, оперативность и безопасность, связанные со структурированными, неструктурированными и историче- скими данными, которые в свободном доступе в отдельных ло- гических зонах, предоставляют компаниям массу возможно- стей для модификации. 2. Хранилища данных (ХДД) Хранилище данных имеет отношение к архитектуре храни- лища, предназначенной для хранения данных, извлеченных из оперативных хранилищ данных, систем транзакций и внешних источников. Оно объединяет данные в агрегированную форму, пригодную для анализа данных и отчетности в масштабах всего предприятия. 3. Системы управления базами данных (СУБД) Система управления базами данных хранит и организует данные в определенных форматах и структурах. СУБД класси- фицируется по своей базовой структуре и по способу использо- вания или развертывания. — Реляционная СУБД, которая обычно включает в себя ин- терфейс программирования приложений языка структуриро- ванных запросов (SQL), основана и доступна через отношения между объектами данных. — Нереляционная (NoSQL) СУБД часто применяется в больших данных и веб-приложениях реального времени. |