התפתחות קווי נתונים

ארגונים כיום אוספים יותר נתונים מאשר אי פעם.מאינטראקציות לקוחות ו-IoT קוראות כדי ללחוץ על יומני הזרם ועסקאות פיננסיות, נפח, מהירות ומגוון של נתונים גדלו באופן אקספוננציאלי.אדריכלות של צינורות נתונים מסורתיים לעתים קרובות להסתמך על אשכולות מוזמנות, שרתים ייעודיים וצוותי יכולת ידנית ניהול אלה נדרשים כדי להתמודד עם קבוצות מדרג, ניהול, תקלות, ועלויות משאבים לא צפויים יותר, במיוחד עבור גישות אנליטיות ממוקדות, במיוחד עבור שיטות ניתוחיות ממוקדות, במיוחד.

צינורות נתונים ללא שרת הופיעו כתגובה ישירה לאתגרים אלה.על ידי שינוי נטל הניהול תשתיות לספק הענן, ארכיטקטורות ללא השרת מאפשרות לצוותים לבנות זרימת נתונים מדרגים, מונעים אירועים אשר באופן אוטומטי להסתגל לדרישות עומס עבודה. במקום להחזיר את יכולת החיוב לפני הזמן, ארגונים משלמים רק עבור המשאבים שהם צורכים.פרדיגמה זו מפחיתה את התפעוליים על פני, מאיצה את זמן הראייה, ופות אפשרויות חדשות עבור פתרונות נתונים חדשים, , , הטמעה של נתונים חדשים, , , , , , , מטבוליזם של מידע חשוב, , , , , , , מטבוליזם של פעולות נתונים חדשים , מטבוליזם של מידע מטבוליזם , , , , , , , , מטבוליזם זה פרדיגמה זו , , , פרדיגמה זו פרדיגמה זו , , פרדיגמה זו מטבוליזם , .

מה הם קווי נתונים ללא מרשם?

צינור נתונים ללא שרת הוא זרימת עיבוד נתונים שנבנה לחלוטין על שירותי ענן אשר מופשטים ניהול השרתים.במודל חסר השרת, ספק הענן באופן אוטומטי הוראות, בקנה מידה, ומנהל את המשאבים המותאמים הדרושים כדי ingest, להפוך, לאחסן, לנתח נתונים.מפתחים לכתוב קוד או להגדיר זרמי עבודה, ואת הפלטפורמה מטפלת בשאר.

צינורות ללא שרת הם בדרך כלל מונחה אירוע.לדוגמה, נחיתה חדשה בקובץ אחסון אובייקטים יכולה לגרום לתפקוד עיבוד; זרם של רשומות מ תור הודעה יכול להפעיל שירות טרנספורמציה נתונים.טבע מונחה אירוע זה הופך צינורות חסרי מענה מאוד לשינויים בנתונים בזמן אמת.הם גם בקנה מידה אופקי ובאופן אוטומטי, מטריק של רשומות ל מליוני אירועים לשנייה, ללא כל המאפיינים המרכזיים כוללים:

  • (ב) אין ניהול תשתיות:0) 1 הספק מטפל בכל פעולות השרת, שדרוגים וסובלנות לקויה.
  • (ב) ,0) ,Automatic scaleing:FLT:1 Resources להרחיב את החוזה מבוסס על נפח הנתונים הנכנס.
  • (ב) תמחור שימוש:0) תמחור שימוש ב-PayPal: עלויות 1FLT:1 מבוססות על מספר הבקשות, משך הזמן, הנתונים מעובדים, לא על יכולת מחיקה.
  • (ב) ,0) זמינות גבוהה של ספקי ענן: FIRLT:1) לשכפל שירותים על פני אזורים ואזורים, ומבטיח עמידות.

אין משמעות של Serverless אין שרתים – זה אומר שהצוות לא צריך לחשוב עליהם.הפשטה זו מאפשרת למהנדסי נתונים ולאנליסטים להתמקד בלוגיקה עסקית ותובנות ולא בפעילות תשתיות.

אדריכלות: Components

למרות צינורות ללא שרת משתנים על פני ספקים, הם בדרך כלל חולקים קבוצה משותפת של רכיבים שעובדים יחד כדי להעביר ולשנות נתונים.הבנת אבני הבניין האלה עוזר בתכנון פתרונות חזקים, עלות-תועלת.

נתונים Ingestion

הצינור מתחיל עם ingestion.הנתונים יכולים להגיע לזרם בזמן אמת או כקבצים מזוהים. Common Serverless Ingestion Services כוללים:

  • (FLT:0) אמזון Kinesis Data Streams / Firehoserov:FLT 1 ללכוד ולייעל נתונים לתוך אחסון או שירותי עיבוד.
  • (ב) Google Cloud Pub/Sub:FLT:1) תור מסר מדרגי להפחתה של אירוע סינכרוני.
  • (ב) ,0אזור אירועים: FLT:1 , A Complete Event Flow פלטפורמה מנוהלת לחלוטין עבור מיליוני אירועים בשנייה.
  • (FLT:0Cloud Storage (S3, GCS, Blob Storage): 1 For אצווה קובץ מעלה אשר גורמת לזרימות עבודה של צינורות באמצעות הודעות.

עיבוד נתונים וטרנספורמציה

לאחר שהנתונים מוצצים, יש לנקות אותם, להעשיר, ולהפוך לפורמט המתאים לניתוח.שירותי עיבוד ללא שרת כוללים:

  • (FLT:0)AWS Gluemia:FLT:1 A מנוהל במלואו ETL (extract, שינוי, עומס) שירות שיכול להפעיל עבודות ספארקס על מנוע ספארי ללא שרת, Glue מספק גם קטלוג נתונים ו-schema inference.
  • (FLT:0) Google Cloud Dataflow: AFLT:1 A מאוחד ו-Avast עיבוד שירות מבוסס על Apache Beam.It מטפל בדיוק על עיבוד, קנה מידה אוטומטי ומספק ניטור מובנה.
  • (FLT:0Zonee Data Factory:FLT:1) שירות מבוסס ענן עם ממשק חזותי ויכולות קוד-ראשון.זה יכול לתזזזב צינורות ETL/ELT על פני 90+ מחברים.
  • (FLT:0)AWS Lambda / Google Cloud Functions / Azure Functions:FLT:1 Light Weight, compute המונע על ידי אירועים שיכולים לבצע לוגיקה של טרנספורמציה אישית עבור חסכוני, עיבוד בקנה מידה קטן המשמש לעתים קרובות להעשרה או סינון.
  • (FLT:0)AWS Step Functions / Google Workflows / Azure Logic Apps:FIRLI:1 Orchestration שירותים לתאם פונקציות מרובות, עם פיגור, טיפול שגיאות, וחלוקת.

אחסון נתונים

לאחר עיבוד, הנתונים נמשכים בדרך כלל באגם נתונים או מחסן נתונים.יעדים אחסון שרתיים נפוצים כוללים:

  • (ב) [15] ,אמזון S3BuildFLT:1 ; אחסון האובייקט הבסיסי של אגמים נתונים, בשילוב עם 2AWS גלשו קטלוג נתונים של 3 עבור תגלית סכימה.
  • (ב) ,0) Google Cloud StorageveFLT:1 - אחסון אובייקטים המשלב בצורה חלקה עם ה-FLT:2 BigQueryveFLT 3 עבור ניתוח.
  • (ב) [ה]התחצרת [ה]: [ה], [ה], [ה], [ה], [ה], [ה],] [15], [ה], [התחישוב], [התחילה], [ה], [התחילה],], ש[ה] [15]
  • (ב) ,5 ,2 (א) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

Analytics וויזואליזציה

המרכיב האחרון הוא מחיקת תובנות.שירותי ניתוח ללא שרת כוללים:

  • (ב)אמזון אתנומירל 1:1) - נתוני קווירי ב-S3 באמצעות SQL סטנדרטי ללא מתן שרתים.
  • (ב) ,0) Google BigQuireryFLT:1 - מחסן נתונים רב עננים ללא שרת עם יכולות למידה מכונות בנויות.
  • (FLT:0Zonee Synapse AnalyticsFLT:1) - פלטפורמה מאוחדת של ניתוח עם אפשרויות ללא שרת ומסירות.
  • (ב) ויקרא יא"ד:2 (ב) ויקרא:2 ויקרא יא"ד): "אמזון מהירי" (א) ויקרא:5 ויקרא:5 ).

על ידי שילוב של רכיבים אלה, ארגונים להרכיב צינורות נתונים ללא שרת קצה כי ingest, שינוי, חנות וניתוח נתונים עם מאמץ תפעולי מינימלי.

היתרונות של Serverless for Big Data Analytics

המעבר לצינור נתונים ללא שרת מציע כמה יתרונות קונקרטיים עבור עומסי עבודה של ניתוח נתונים גדולים. להלן הם היתרונות המשפיעים ביותר עם הקשר בעולם האמיתי.

⁇ ⁇

צינורות מסורתיים לעתים קרובות דורשים צוותים כדי over-provision אשכולs כדי להתמודד עם עומסי שיא, המוביל פסולת במהלך תקופות פעילות נמוכה.לשירותי בקנה מידה של אפס עד אלפי הוצאות להורג במקביל על בסיס נפח הנתונים בפועל.לדוגמה, עבודה של Google Cloud Dataflow יכול באופן אוטומטי לדרג את העובדים במהלך איחור לאחר העלאה מאוחרת של לאון ולמטה.גמישות זו מבטיחה ביצועים עקביים ללא התערבות ידנית.

עלויות-אווירה ותשלום-Per-Use Billing

תמחור ללא שרת מסיר את הצורך לשלם עבור יכולת idle.עם AWS Glue, אתה משלם רק עבור משך עבודות ETL.עם אמזון אתנה, אתה משלם עבור שאילתה בהתבסס על כמות הנתונים שסורקים.מודל זה מועיל במיוחד עבור עומסי נתונים משתנים או בלתי צפויים, כגון עומסי עבודה מונעים אירועים כי עולים במהלך מסעות מכירה או שיגורים של מוצר.

המונחים: Operational Overhead

ספקי ענן מטפלים בתיקון, דרוג וזמינות גבוהה.צוותים כבר לא צריכים לנהל את אשכולות Hadoop, תצורה Spark או ציי שרת.הפחתה זו במשימות תחזוקה מאפשרת למהנדסי נתונים להתמקד בלוגיקה של צינורות, איכות נתונים וניתוח ולא פעולות תשתיות.עבור קבוצות ניתוח קטנות, זה יכול להיות שינוי משחק.

זמן מהיר יותר לראייה

מאחר ששירותי השרת יכולים להיות מסופקים בתוך שניות (או אפילו תת-שניות לפונקציות), צינורות ניתן לבנות ולהפיץ במהירות. מדעני נתונים ואנליסטים יכולים לסובב שינויים אד-הוק מבלי לחכות לזמני סטארט-אפ מקובצים. בשילוב עם שאילתה ללא שרת, תובנות זמינות כמעט מיד לאחר מקרקעין.

בנה - ב Fault Tolerance and Observability

שירותים ללא שרת נועדו לחוסנות. AWS Glue אוטומטית retries כושלים משימות; זרימת נתונים מספקת עיבוד בדיוק על הסיפון ומטפלים בכישלונות עובדים; Azure Data Factory כולל ניטור ואזהרות.צוותים יכולים גם להשתלב עם חניכיים ענן וטלמטארי (CloudWatch, Stackdriver, Monitor) כדי להשיג חשיפה לבריאות צינורות ללא כלי נוסף.

גמישות ושילוב Ecosystem

צינורות ללא שרת להתחבר למאות מקורות נתונים ושקועים באמצעות מחברים מנוהלים.הם גם משלבים בצורה חלקה עם שירותים אחרים ללא שרת כמו למידת APIs, לוחות נתונים בזמן אמת, ומערכות הודעה.

כלי צנרת נתונים פופולריים Serverless DataPiline

בעוד ספקי הענן העיקריים מציעים שירותים דומים, לכל אחד יש נקודות חוזק ייחודיות ומסחר.למטה הוא מבט עמוק יותר על שלוש פלטפורמות הצינור המובילות ללא שרת.

AWS Glue

AWS Glue הוא שירות ETL מנוהל במלואו שפועל על מנוע ספארי ללא שרת.זה מספק קטלוג נתונים עבור ניהול metadata, עורך חזותי לבניית משרות ETL, ותמיכה ב- Python או Scala Code כוללים:

  • (ב) ,0) ,(Dynamic Frame: FLT:1 A מובנה-in-in-to-in-to-in-to-in-to-in-to-inated dataפשטות אשר מפשטת את הschema-on-read andטרנספורמציות.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ל-Flex Execution: 1FLT: אפשרות זולה למשרות שיכולות לסבול ביצוע איטי יותר (למשל, ערכת לילה).
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ : 1FLT: קשרים עמוקים עם S3, Redshift, RDS ואמזון אתנה.

AWS Glue הוא אידיאלי עבור צוותים השקיעו בכבדות ב-AWS, אשר זקוקים למנוע ETL חזק ללא ניהול אשכולות. עם זאת, משתמשים מציינים כי Glue יכול להיות איטי זמני סטארט-אפ (התחלה קרה) עבור כמה מקומות עבודה, ועלויות יכולות להיות גבוהות יותר עבור שינויים ארוכי טווח בהשוואה למקבץ ספארי מותאם אישית.

Google Cloud Dataflow

זרימת נתונים של Google Cloud היא זרם אחיד ושירות עיבוד אצווה שנבנה על Apache Beam. זה מציע מודל תכנות עשיר התומכת בעיבוד זמני אירוע, ריצוף, ו בדיוק על סימנטיקה.

  • [01:0] מודל בלתי מזוהה: 1 [=0] כתוב אותו קוד עבור צינורות בזמן אמת ומנה.
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ : ⁇ : ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0) , ⁇ : 1FLT:1 מחברים ילידים עבור פוב / סוב, BigQuery, Cloud Storage ו- AI Platform.

זרימת הנתונים היא בחירה ראשונה עבור ארגונים הזקוקים לעיבוד זרם בזמן אמת או שיש להם ניתוח מורכב של זמן אירוע.שילובו עם BigQuery הופך אותו חזק במיוחד לבניית צינורות ניתוח.עבור תיעוד רשמי, ראה FLT:0) Google Cloud DataflowFLT:1.

Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF) הוא שירות מבוסס ענן לשילוב נתונים עבור תזוזה ואוטומטי של תנועת נתונים וטרנספורמציה.זה מציע גם צינורות חזותיים ללא קוד ואפשרויות קוד עם .NET, Python, ו- Spark.

  • (ב) עיין ב-[[1924]]: [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]
  • (ב) ,0) ,Wrangling Data Flows:FIRLT:1 , ממשק דמוי Power Query להכנת נתונים.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0) ,Hybrid Connectivity:FLT:1 אינטגרציה עצמית מנוהלת על ידי מקורות נתונים מראש.

ADF מצטיין בסביבות heterogeneous (למשל, ענן היברידי, רב עננים) ועבור צוותים המעדיפים עיצוב חזותי.שילובו עם Azure Synapse ו- Power BI הוא חלק.

מעבר לשלושת הארגונים האלה, ארגונים יכולים גם לבנות צינורות באמצעות פונקציות ללא שרת כמו AWS Lambda או Google Cloud Functions for Simple, מונעות אירוע, בשילוב עם שירותי תזמורות כמו פונקציות שלב או זרימת עבודה בענן.עבור צוותים המבקשים יכולת, Apache Beam (ה- SDK מאחורי זרימת הנתונים) יכול לרוץ על מספר רצים, כולל Spark ו-Flink, אם כי הפעלתם בדרך כלל קשרים לשרתים לספק ענן ספציפי.

יישום צינור נתונים ללא תשלום: שלב-בי-

בניית צינור נתונים ללא שרת דורשת תכנון זהיר סביב מקורות נתונים, לוגיקה טרנספורמציה, אחסון ודפוסי הצריכה. להלן הם השלבים העיקריים ליישום עם שיטות הטובות ביותר.

שלב 1: איסוף נתונים ו Ingestion

(הזהה את כל מקורות הנתונים: יומני יישומים, מסדי נתונים (CDC זרמי), APIs, מכשירי IoT או קבצים באחסון אובייקטים. בחר את שיטת ההפחתה המבוססת על דרישות לעקביות.עבור זרמים בזמן אמת, השתמש בשירות הודעות ללא שרת (למשל, AWS Kinesis, Google/Sub, Azure Event Hubs) או שינוי נתונים ממערכות באמצעות כלי LTFreave: 2.

שלב 2: עיבוד נתונים וטרנספורמציה

(הופנה מהדף לוגיקה הטרנספורמציה.התחל עם תגלית של סכימה (למשל, Glue Crawler, schema של זרימת נתונים בבטחה, או סחף של ADF) החל פעולות ניקוי (remove לשכפלים, מטפל ב-AWS, פורמטים סטנדרטיים), מעשי העשרה (ראו שולחנות, גיאו-קידוד), ו- aggregations.

שלב 3: אחסון נתונים וניהול של שema

בחר שכבת אחסון אשר מאזן עלות, ביצועי שאילתה, וממשלה.אגם נתונים ללא שרת על אחסון אובייקטים (S3, GCS, Blob Storage) הוא לעתים קרובות גמיש ביותר, המאפשר לך לאחסן גלם, שינוי, ומדסון נתונים באזורים שונים (bze/silver / Gold) להשתמש בנתונים ללא שרת (AWSe קטלוג, Google) כדי לרשום מחסנים מהירים (R) ו-S-Texpertexpertexupable Data date) באמצעות מעבדי תיבות של Microsoft.

שלב 4: Analytics וויזואליזציה

עם נתונים מאוחסנים וקטלוג, לחבר מנועי שאילתה ללא שרת (Athena, BigQuery, Synapse Serverless SQL) כדי להפעיל ad-hoc SQL, ליצור נופים ממולאים, או לבנות לוחות נתונים. השתמש בכלים BI התומכים בשאילתה ישירה של מקורות חסרי השרתים כדי למנוע תנועה נתונים.עבור עומסי עבודה של למידת מכונות, תכונות משתנות לחנויות או מודלים ישירות באמצעות שירותי BigQuML, , ®, ®, ®, או באמצעות ® Level Softwareerative Security Interfaceerative Control (Doutative).

שלב 5: מעקב, התראה ואופטימיזציה

מעקב אחר בריאות צינורות באמצעות שירותי ענן-native (CloudWatch, Operations Suite, Azure Monitor) קבע התראות על כישלונות, שקיפות גבוהה, עלות omalies, ובדיקות איכות נתונים (למשל, ספירת סף שורות) השתמש בסבב מבוזר כדי debug איטי הטרנספורמציות.בזמן סקירה תקופתית דוחות: חיוב ללא תשלום יכול להפתיע אם תהליך של יותר ממצופה.

השתמש במקרים ודוגמאות של אמת-עולם

צינורות נתונים ללא שרת הם פרוסים על פני תעשיות עבור מגוון רחב של עומסי נתונים:

  • (FLT:0) Real-Time IoT Analytics:FLT:1 חברה בייצור ingests חיישן נתונים של ציוד במפעל באמצעות AWS IoT Core, מעבד אותו עם AWS Lambda ו-Kinesis Analytics, חנויות תוצאות ב-S3, וגורם התראות באמצעות SNS. Serverless מדרגת התנגשויות פתאומיות מאלפי חיישנים במהלך הייצור.
  • (FLT:0Clickstream and User Event Analysis:FearLT:1) פלטפורמה SaaS אוספת אירועים אינטראקציה משתמשים באמצעות Google Pub/Sub, הופכת אותם עם זרימת נתונים לפגישות מצטברות, חנויות מועשרות אירועים בביגקווירי, ומגבילה לוחות זמנים אמיתיים עם Looker.הצנרת באופן אוטומטי בקנה מידה במהלך המוצר ללא תכנון קיבולת.
  • (FLT:0Log Analytics ו- Security Monitoring:FLT:1ir) מיזם מרכזי בחשבונות AWS מרובים באמצעות הודעות אירוע S3, פועל AWS Glue ETL כדי parse ו-Nor, משתמש את Athena עבור שאילתות אבטחה אד-הוק, ומארגן את זרימת העבודה עם פונקציות שלב.
  • (FLT:0)Batch ETL עבור Data Warehousing:BuildFLT) 1 חברה קמעונאית מוציאה נתונים ממאגרי נתונים של SQL Server באמצעות Azure Data Factory, מה שהופך אותו עם Mapping Data Flows (serverless Spark), מסתמך על נתוני מכירות מצטברים של Azure Synapse Serverless SQL, ומייצרת דוחות יומיים עם Power.

דוגמאות אלה ממחישות כיצד צינורות ללא שרת יכולים להחליף עיבוד אצווה מסורתי עם פתרונות גמישים יותר, עלות-תועלת שמתאימים לגידול בנתונים.

אתגרים ושיקולים

למרות היתרונות שלהם, צינורות נתונים ללא שרת הם לא כדור כסף.צוותים צריכים להיות מודעים למגבלות פוטנציאליות:

  • (FLT:0)Cold Start Latency:FLT:1 חלק מהשירותים (AWS Lambda, Glue משרות) יכולים לחוות שקיפות כאשר הם מסקאלים מאפס, אשר עשויים לא להתאים לדרישות זמןיות תת-שנתיות.
  • (FLT:0)Vendor Lock-In:FLT:1 שירותים ללא שרת מתאחדים הדוקים למערכת האקולוגית של ספק ענן. Migrating צינור מ-AWS Glue למפעל הנתונים של Azure יכול לדרוש טקסים גדולים. Mitigate באמצעות שימוש במנועי עיבוד קוד פתוח כמו Apache Beam (אם מתאים) ואחסון מופשט (למשל, באמצעות אחסון עם פורמטים פתוחים).
  • (FLT:0) ניהול בקנה מידה: FLT:1hil בעוד השימוש במשכורת הוא אטרקטיבי, צינורות בנפח גבוה יכול להיות יקר אם לא מותאם. לדוגמה, לסרוק כמויות גדולות של נתונים בעלויות Athena לכל TB. השתמש בחלוקה, דחיסה ועמודות כדי למזער נתונים מסורקים.
  • (FLT:0) זרימת עבודה מורכבת:FLT:1 מציג מספר שלבים עם טיפול שגיאות, סלילות, וחלוקת יכול להיות מאתגר ללא שירות זרימת עבודה חזק. שירותים כמו פונקציות שלב או זרימת עבודה להוסיף כמה מורכבות אבל לספק את השליטה הנדרשת.
  • (FLT:0) עיבוד משמעותי: 1.FLT:1 פונקציות Serverless אינן ניתנות להגדרה כברירת מחדל.עבור פעולות ממשלתיות (למשל, דידופולציה, הישיבות), אתה צריך חנויות חיצוניות (DynamoDB, Redis) או להשתמש בשירותי הזרמה מנוהלים המטפלים במצב (זרימת נתונים, Kinesis Analytics).
  • (FLT:0) מחיאות כפיים ואמינות: קיד"א:1 ללא גישה ישירה לתשתיות השרת, פיזור מוגבל ללוגים ולעצמות.

התייחסות לאתגרים אלה דורש אדריכלות מתחשבת, עיצוב עלות-מודע, ו ניטור רציף. עבור ארגונים רבים, היתרונות עולים על הסיכונים, במיוחד כאשר מתחילים עם עומסי עבודה מוגדרים היטב, מונחה על ידי אירועים.

מגמות עתידיות

הנוף ללא השרת של צינורות נתונים ממשיך להתפתח.כמה מגמות מעצבות את הדור הבא של ניתוח נתונים גדול:

  • (ב) ויקרא יא"ד): "ה' (ב"ד): "ה' (ב"א)" (ב)"ה') ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]] ו[[1924]]]]]]]], [[1924]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]
  • (ב) אינטגרציה:0.AI אינטגרציה: ⁇ 1 , צינורות ללא שרת יותר ויותר משלבים למידת מכונה בשכבת הנתונים - למשל, BigQuery ML,FLT:2AWS SageMakerless InferenceFLT 3, ו-FLT:4 ,Zonee Machine LearningFLT:5lines יכול להפעיל מודלים של ML כמו שלבים ללא ניהול תשתיות.
  • (FLT:0) אדריכלות: ההרחבה: 1.As אוטובוסים אירועים ולוח הזמנים הבוגר, צינורות הופכים פעילים יותר ומבוטלים יותר.זה מאפשר מוצרים בזמן אמת ו הקצאת עלויות.
  • (FLT:0)Multi-Cloud ו-Hy Hybrid:FIRLT:1 כלים כמו Apache NiFi או Confluent Cloud מאפשרים בניית צינורות המשתרעים על פני עננים, למרות שאפשרויות ללא שרת עדיין חד-ענניות.

אימוץ צינורות נתונים ללא שרת כיום מציב ארגונים למנף את היכולות המתעוררות הללו מבלי להינעל לתוך תבניות תשתית מורשת.

מסקנה

צינורות נתונים Serverless מייצגים שינוי פרדיגמטי של האופן שבו ארגונים ניגשים לניתוח נתונים גדול.על ידי ביטול ניהול תשתיות, המאפשרת דרוג אוטומטי, ומספקים תמחור תשלום יעיל של תשלום עבור שימוש בתשלומים, הם מעצימים צוותים לבנות זרימת נתונים מתוחכמת עם מהירות וגמישות יוצאת דופן.אם עיבוד של קבוצות בזמן אמת או טרה-בייט-scale-scale-scale-scale-scale-scale-scale-scale, השילוב של השקעות ללא שינוי, אחסון, כלי ניתוח, וספקים, מציע חלופה יעילה יותר כדי להמשיך להתמקד באתגרים מתקדמים של פיתוח ארכיטקטורכיבוי-אווירהעיצובים מתקדמים, בעוד שעדיין לא-אווירהעיצוב יעיל יותר, כמו ארכיטקטוררק על-לפיתוח יעיל יותר, כמו ארכיטקטוררק על מנת להמשיך להתמקד בתבניות עיצוב גמישים מתקדמים, כמו ארכיטקטוררק על ידי אחסון, כמו ארכיטקטוררק אתגרים מתקדמים, כמו ארכיטקטוררקדניים מתקדמים, כמו ארכיטקטוררקדניים מתקדמים, כמו ארכיטקטורת אבטחה גמישים מתקדמים, כמו אחסון, כמו אחסון, כמו ארכיטקטורת אבטחה גמישים מתקדמים, כמו גם על ידי אחסון, כמו אחסון, כמו ארכיטקטורת אבטחה גמישים מתקדמים, כמו גם אתגרים מתקדמים, כמו ארכיטקטורת אבטחה גמישים מתקדמים, כמו ארכיטקטור