ساخت یک چارچوب مقیاس‌پذیر برای جمع‌آوری داده‌ها (Scalable Data Ingestion Framework) چگونه است؟

یک چارچوب جمع‌آوری داده‌ها که به خوبی طراحی شده باشد، پایه و اساس معماری داده مقیاس‌پذیر را تشکیل می‌دهد و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت و مقیاس بالا جمع‌آوری، منتقل و برای تحلیل آماده کنند.

بررسی اجمالی

امروزه داده‌ها از منابع مختلفی به کسب‌وکارها سرازیر می‌شوند: برنامه‌ها، راه‌حل‌های SaaS، کانال‌های اجتماعی، دستگاه‌های موبایل، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و غیره. انقلاب داده‌های بزرگ افزایش شگفت‌انگیزی در حجم، سرعت و تنوع داده‌ها ایجاد کرده است. سازمان‌ها می‌توانند با اتخاذ تصمیمات داده‌محور بهتر، ارزش این داده‌ها را افزایش دهند، زمانی که داده‌ها به راحتی برای تیم‌های تحلیل و علم داده در دسترس باشند. برای مدیریت این افزایش‌ها و دسترسی‌پذیر کردن داده‌ها، سازمان‌ها به یک چارچوب جمع‌آوری داده مدرن نیاز دارند. اگر با جمع‌آوری داده‌ها تازه‌کار هستید، ادامه مطلب را بخوانید تا با انواع جمع‌آوری و ارتباط آن با ادغام داده‌ها آشنا شوید.

چارچوب جمع‌آوری داده چیست؟

چارچوب جمع‌آوری داده فرآیندی برای انتقال داده‌ها از منابع مختلف به یک مخزن ذخیره‌سازی یا ابزار پردازش داده است. در حالی که چندین راه برای طراحی یک چارچوب بر اساس مدل‌ها و معماری‌های مختلف وجود دارد، جمع‌آوری داده‌ها به یکی از دو روش انجام می‌شود: دسته‌ای یا جریانی. نحوه جمع‌آوری داده‌ها به منبع (یا منابع) داده شما و سرعت مورد نیاز برای تحلیل داده‌ها بستگی دارد.

جمع‌آوری داده دسته‌ای

چارچوب جمع‌آوری داده دسته‌ای روشی بود که برای تمام داده‌های جمع‌آوری‌شده قبل از ظهور داده‌های بزرگ استفاده می‌شد و همچنان به طور گسترده‌ای به کار می‌رود. پردازش دسته‌ای داده‌ها را گروه‌بندی کرده و به صورت دوره‌ای، در دسته‌ها، به یک پلتفرم داده یا ابزار منتقل می‌کند. در حالی که پردازش دسته‌ای معمولاً ارزان‌تر است زیرا منابع محاسباتی کمتری مصرف می‌کند، اگر با حجم زیادی از داده‌ها کار می‌کنید، می‌تواند کند باشد. اگر به دسترسی زمان واقعی یا نزدیک به زمان واقعی به داده‌ها نیاز دارید، بهتر است داده‌ها را با استفاده از فرآیند جریانی جمع‌آوری کنید.

جمع‌آوری داده جریانی

جمع‌آوری داده جریانی داده‌ها را به محض ایجاد (یا شناسایی توسط سیستم) به طور مداوم به یک پلتفرم داده منتقل می‌کند. این روش برای هوش تجاری که به داده‌های به‌روز نیاز دارد تا دقت بهتری داشته باشد و مشکلات را سریع حل کند، ایده‌آل است. خطوط بین پردازش دسته‌ای و جریانی در برخی موارد تار شده است. برخی ابزارهایی که به عنوان جریانی معرفی می‌شوند، در واقع از پردازش دسته‌ای استفاده می‌کنند. از آنجا که از گروه‌های داده کوچک استفاده می‌کنند و داده‌ها را در فواصل کوتاه جمع‌آوری می‌کنند، این فرآیند بسیار سریع است. این رویکرد گاهی به عنوان میکرو-دسته‌ای (micro-batching) شناخته می‌شود.

جمع‌آوری داده در مقابل ادغام داده

اگرچه ادغام داده به چارچوب جمع‌آوری داده مرتبط است، اما با جمع‌آوری داده یکسان نیست. ادغام معمولاً شامل جمع‌آوری است، اما فرآیندهای اضافی را در بر می‌گیرد که اطمینان می‌دهند داده‌ها با مخزن و داده‌های موجود سازگار هستند. به عبارت دیگر، جمع‌آوری داده بر انتقال داده‌ها به یک مخزن یا ابزار متمرکز است، در حالی که ادغام داده با مجموعه‌های داده کار می‌کند تا آن‌ها را به یک منبع حقیقت دقیق ترکیب کند.

ETL و ELT

دو روش ادغام داده وجود دارد: استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) و استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT). تفاوت این دو در ترتیب وقایع در هر فرآیند نهفته است.

ETL:

ETL داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کند، آن‌ها را تبدیل می‌کند (پاکسازی، ادغام و اعتبارسنجی)، و سپس به یک پلتفرم داده یا ابزار بارگذاری می‌کند. تمام داده‌ها قبل از ورود به مقصد تبدیل می‌شوند.

ELT:

با پیشرفت فناوری محاسبات و ذخیره‌سازی، فرآیند تبدیل سریع‌تر و انعطاف‌پذیرتر شد و ELT به وجود آمد. ELT به داده‌های خام اجازه می‌دهد تا به یک پایگاه داده یا پلتفرم داده بارگذاری شوند. فرآیند تبدیل سپس به صورت موردی (ad hoc) زمانی که کاربر آماده انجام تحلیل است، انجام می‌شود. این رویکرد به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا مجموعه‌های داده قابل‌توجهی را از منابع مختلف برای استفاده در تصمیم‌گیری‌های روزانه به طور کارآمد جمع‌آوری کنند.

چگونه بدانیم کدام فرآیند ادغام را استفاده کنیم؟

یک رویکرد جامع به جمع‌آوری و ادغام داده نه تنها نحوه انتقال داده‌ها به پلتفرم داده را در نظر می‌گیرد، بلکه نحوه ادغام و تحلیل آن‌ها را نیز بررسی می‌کند. در حالی که ETL برای برخی موارد استفاده مناسب است، ELT اطمینان می‌دهد که تمام داده‌ها در زمان نیاز آماده باشند. با یک پلتفرم قوی که از ELT پشتیبانی می‌کند، می‌توانید داده‌ها را با تمام عملکرد، مقیاس‌پذیری و هم‌زمانی مورد نیاز، درست در جایی که داده‌های شما قرار دارند، تبدیل کنید. برخی از انبارهای داده و پلتفرم‌های داده (از جمله Snowflake) ابزارهای اختصاصی برای جمع‌آوری داده طراحی کرده‌اند. این قابلیت‌ها جمع‌آوری و ادغام را به سطح بعدی می‌برند، فرآیند را ساده‌سازی کرده و استفاده از منابع را بهینه می‌کنند.