Bu tür organizasyonlar mimarı ve veri platformlarını geçmiş on yılda bir sismik değişimden geçirdiler. Bu dönüşüme ulaşmak daha önce zor veya imkansız olan Event Driven Architecture (EDA), veri gölünün ve veri depo entegrasyonunun temel olarak nasıl akışlarını sağlayan bir yazılım tasarım paradigması. Data Lakes and Data Warehouses entegrasyonuna uygulandığında, EDA daha büyük operasyonel esnekliğin arttırılmasına olanak tanır.

Data Lakes ve Data Depos'ları Anlamak

EDA'nın etkisine girmeden önce, Data Lakes ve Data Depos'un modern bir veri kümesinde oynadığı farklı roller takdir etmek önemlidir.

Data Lakes

Bir Veri Gölleri, görüntü ve videolar gibi merkezileştirilmiş bir depozitdir. Data Lakes, yerel formatta çok sayıda işlemlenmemiş veri sunmaktadır. Bu, işlemsel sistemlerden yapısal veriler, kayıt ve JSON dosyaları gibi veri yapılandırılır ve yapılandırılmamış veriler, şemanın önceden bilinmediği yerde yapılandırılır. Popüler Data Lakes Amazon S3, Azure Storage ve Hadop.

Data Depos

Bir Veri Deposu, aksine, mağazalarda iş zekası için optimize edilmiş ve temizlenmiş veriler (BI) ve raporlama. Data Warehouses, verinin dönüştürüldüğü ve boyutlararası modellere (örneğin, yıldız şemaları) dönüştürüldüğü bir şemayı kullanır.

Geleneksel olarak, organizasyonlar bu iki sistemi ayrı silolar olarak korudular, aralarındaki toplu ETL/ELT boru hatlarıyla hareket etti. Ancak, büyüyen gerçek zamanlı analitik ve artan veri hızı, olay odaklı mimarilerin yükselişine yol açtı.

Event Driven Architecture Nedir?

Event Driven Architecture, bir dizi bileşenin, zamanlayıcı ve benzersiz bir tanımlayıcı ile iletişim kurduğu bir yazılım tasarım modelidir:0)[Döneticiler[Döneticiler 1 ) – Bir ilginin bir şey meydana geldiğine dair bir uyarı. Bir olay genellikle değişikliği ve metadata bir zamanlayıcı ve eşsiz bir tanımlayıcı olarak tarif eder. Etkinlikler bir olay brokere yayınlanır.

EDA'nın Anahtarlı Bileşenleri

  • [FONT:0] Event Yapımcılar:[Dönetici:[Dönetici değiştir) Bir durumu tespit eden ve bir olayı yayınlayan hizmetler veya uygulamalar. Örneğin, veritabanı sıralarını yayınlayan bir değişiklik veri yakalama (CDC) aracı.
  • [FONT:0]Arama Broker:[Dönetici:[Dönetici: 0 3) Satın alan orta dikkat, mağazaları ve tüketicilerle ilgilenen rotaları. Popüler brokerler Apache Kafka, Amazon Kinesis ve TavşanMQ'yu içerir.
  • [FONT:0] bile Tüketiciler:[Döneticiler:[Döneticiler: 1) Özel etkinlik türlerine abone olan ve onlara hareket eden hizmetler veya süreçler, bir veri hattını güncelleyen veya tetikleyen bir veri hattını güncellemek gibi.

EDA, üreticileri ve tüketiciler bağımsız olarak evrimleşebilir. Bu mimari gerçek zamanlı işleme, yüksek ölçeklenebilirlik ve çeşitli veri kaynaklarını ele alma yeteneğinde öne çıkar.

Batch'tan Event-Driven Data Entegrasyonuna Geçiş

Geleneksel veri entegrasyonu periyodik toplu işlere dayanıyor - genellikle günlük veya saat olarak planlanıyor - veri toplama, veri gölüne kaynaklardan veri yükleme ve daha sonra Data Depo'ya yükleniyor.

Olaya dayalı veriler entegrasyonu sürekli, artımlı veri akışları ile birlikte toplu döngüler değiştirir.Bir değişiklik bir kaynak sisteminde meydana geldiğinde (örneğin, yeni bir sipariş, veya bir kullanıcı profiline güncellenir), bir olay Data Lake. Downstream tüketicilere kaydedilir ve hemen ulaşılamaz, Data Depo gibi, materyalize edilmiş manzaralara veya agred masalara tepki verebilir.Bu değişim, saatlerden saniyelere kadar geç veri gecikmesini azaltır.

Ancak, olay odaklı desenlere taşınmak karmaşık değildir. Olay siparişi için sağlam altyapı gerektirir, tam olarak işlem semantics ve şema yönetimi. Organizasyonlar, etkinlik akış hatlarının devam etmesine karşı düşük gecikmelerin faydalarını tartmalıdır.

EDA'nın Data Lake Entegrasyonu Üzerine Etkisi

Data Lake, ham veri havuzu olarak, olay odaklı ingestion doğal bir ilk faydalanıcıdır.

Gerçek Zamanlı Veri Ingestion

EDA ile, veriler, olaylar olarak sürekli olarak Data Lake'e akabiliyor. Bir gece toplu pencere için beklemek yerine, saniyeler içinde sorgulama için yeni veriler mevcut. Bu, IoT sensör izleme, tıklama analizi ve gerçek zamanlı kişiselleştirme motorları gibi durumlar için kritik.

Schema-on-Read Flexability

Etkinlik şemaları, Data Lake'i kırmadan evrimleştirebilir. Çünkü Data Lake mağazaları ham olayları, tüketiciler farklı şemaları veya dönüşümleri gerekli olarak uygulayabilirler. Bu, EDA'nın gevşek darbesiyle mükemmel bir şekilde uyum sağlar - bir yapımcı etkinliğini değiştirebilir (en iyi uygulamaları takip edebilir), ve aşağı akış tüketiciler bağımsız olarak adapte olabilirler. Schema kayıtlarını (örneğin, Confluent Schema Sicili) uyumluluk ve sessiz yolsuzlukları önlemeye yardımcı olur.

Event Sourcing ve Data Me

EDA, veri gölünün tüm devlet değişiklikleri için rekor sistemi haline geldiği olay kaynak desenlerini sağlar.Her olayı depolamak için, organizasyonlar, güncel durumu zamanında herhangi bir noktada yeniden inşa edebilir veya tarihsel analizleri yürütür. Ek olarak, EDA, alan takımlarının veri ağ yapısını, diğer takımların broker aracılığıyla tüketebilmelerini sağlayarak kolaylaştırır.

EDA'nın Data Depo Entegrasyonu Üzerine Etkisi

Data Depos geleneksel olarak toplu ETL işleri ile güncellenmiştir. EDA, bu artışı sağlamak için, performans ve depoların talep ettiği tutarlılık olmadan, artmakta olan güncellemelere yol açıyor.

Data captured ve Streaming Updates

Data Capture (CDC) araçları veritabanı değişiklikleri yakalayabilir (örneğin, güncellemeler, silinler) bir brokere yayımlayabilir ve bu değişiklikleri bir araya getirerek ilgili tablolara uygun olarak dağıtabilir.Bu, işlemsel sistemlerle sürekli olarak senkronize edilebilir, destekle-to-the-minute raporlama. Örneğin, bir perakende şirketi, operasyonel bir veritabanından bir Snowflake depolama alanına akar bir veritabanına akar.

Incremental Materialized Views

Modern depo platformları, yenilenen yükseltilebilir manzaraları destekler. Bir olay, altta yatan verilerde bir değişiklik gösterirken, depo yalnızca etkilenen bölümlere rekompute verebilir. EDA bu yenileri otomatik olarak, hesaplama maliyetlerini ve yenileme süresini tam yeniden yapılandırmaya kıyasla artırabilir.Bu model özellikle veri gölüne akışla birlikte, depodan gelen tablolardan gelen tabloları geri alabilir.

Veri Konsolosluğu ve sipariş

Bir olay odaklı depoda tutarlılık sağlamak zordur, çünkü olaylar siparişten veya tekrarlanabilir.Bunu ele almak için depolar idempotent güncelleme mantığını uygulamalı ve olay metadata (zamanlar veya dizi numaraları gibi) doğru bir şekilde değiştirmek için uygulamaktadır.Birçok platform şimdi işlem sırasında işlem garantiler sağlar, depoları düşük ücret güncellemelerden faydalanırken güçlü tutarlılığı korumak için.

EDA ile birlikte Birleşik Veri Mimarisi: The Lakehouse Model

Data Lakes ve Data Depos'ın bir araya gelmesiyle birlikte:0.lakehouse[DD:0) Mimari, etkinlik odaklı entegrasyon yoluyla hızlandırılır. Bir göl evi, tek depolama katmanı olarak bir veri gölü kullanır ve depo gibi özellikler ekliyor - ACID işlemleri, SQL sorgulama ve şema uygulamaları - üstte. EDA, gölhouse'a gerçek zamanlı veri akışı sağlar.

Bir göl evinde, olaylar doğrudan bir Delta Lake veya Buzberg masasına, Databricks ve Apache Flink gibi hemen hemen mevcut olan bir yerde, kontraseptifler ile tam olarak güncellenebilir.Bu, ayrı sistemlere ve verileri azaltır ve verileri azaltır ve daha düşük maliyet ve daha basit mimarilere yol açar.

Meydanlar ve düşünceler

EDA'nın veri gölü ve depo entegrasyonu için faydaları önemli olsa da, organizasyonlar başarı elde etmek için birkaç zorlukla gezimelidir.

Olay sipariş ve Yaşama Zaman

Etkinlikler, ağ gecikmeleri veya bölme stratejileri nedeniyle sipariş edilebilir. Uygun sipariş olmadan, depo verileri, iş tanımlayıcısı tarafından anahtarlanan olay bölümlerini kullanarak, teslimat süresi (zamanı) sipariş etmek ve sürümlenen loglar gibi geç veri yapılarını kullanmak için. ek olarak, etkinlikler brokerlerde süresiz olarak muhafaza edilebilir.

Tam olarak-Once Semantics

En küçük teslimiyet olay brokerlerinde yaygındır, yani tüketiciler tekrarlanan olayları görebilir. Data Depos, Kafka'nın tam olarak uyumlu bir lavabo ile bir araya geldiğinde tam olarak iki sayıyı önlemek için tam olarak ayrımcılığa ihtiyaç duyar.Bu, rakip bir lavabo ile bir araya geldiğinde elde edilebilir.

Data Quality and Schema Governance

Olay şemaları genellikle iş gereksinimleri geliştikçe değişir. Yönetilmeden, aşağılayıcı tüketiciler kırılabilir.En iyi uygulamalar, uyumluluk kontrolleri, sürüm olayları ile bir şema kayıtlarını kullanarak ve şema evrimi politikaları (örneğin, geriye dönük uyumlu, doğru uyumlu) Data kalitesi kontrolleri her iki durumda da uygulanmalıdır.

Operasyonel Kompleksi ve İzleme

Bir etkinlik odaklı veri platformu birçok hareketli parça içeriyor: yapımcılar, brokerler, akış işlemcileri ve tüketiciler. Geçim süresiz izleme, blokaj ve Flink'teki hata oranları zorlanır. Organizasyonlar etkinlik hattını takip eden gözlemlenebilirlik araçlarına yatırım yapmalı ve son uç uç uç uç uç uç uç uç uç uç uçlu uç panellere dikkat etmelidir.

Data Platforms'da EDA'yı Uygulamak için En İyi Uygulamalar

Olaya dayalı entegrasyonların faydalarını miniming riskle maksimize etmek, bu kanıtlanmış kalıpları takip etmek.

Change Data captured ile başlayın

CDC, EDA için düşük çözünürlük giriş noktasıdır. İşlemsel sistemlerden veritabanı değişiklikleri yayınlayarak, hemen verinizi veri gölünüze ve Depo'ya kaynak uygulamaları değiştirmeden gerçek zamanlı veriler getirebilirsiniz.Fiziksel ve popüler veri depoları ile entegre eden Debezium veya AWS DMS gibi olgun kullanım araçları kullanın.

Doğru Olay Broker seçin

Apache Kafka yüksek kodlu, dayanıklı olay akışı için de facto standarttır. Daha basit kullanım koşulları veya bulut-natif ortamlar için Amazon Kinesis, Google Pub/Sub veya Azure Event Hubs. Evaluate faktörler, ölçeklenebilirlik, geçncy gereksinimleri, mevcut araçlama ve operasyonel yük ile entegrasyon.

Embrace Idempotent Tüketiciler

Tüm tüketiciler tekrarlanan olayları mükemmel bir şekilde ele almak için tasarlayın.Gerekli işlemler ve deduplication mantığının bir kombinasyonunu kullanın. SQL tabanlı depolarda, olay IDs ile MERGE ifadelerinden yararlanın.In data Lake environment, use file- level idempotency (e.g., writing to unique file) or işlem logları.

Implement Schema Governance

CI/CD boru hattınızın bir parçası olarak, üretime ulaşma değişiklikleri önlemek için bir Schema Sicili (örneğin, AWS Glue Schema Kayıt) oluşturmak ve satın almak için uyumluluk kuralları uygulamak. Automate şema doğrulama.

Monitor End-to-Bit Latency

Etkinlik üretimi için ölçümler ayarlayın, gecikme süresi ve tüketici işleme süresi. Geçin alarmları ve otomatik ölçeklendirmeyi artıran bir geri bildirim döngüsü için.Gerekli tracing (e.g., OpenTelemetri) karmaşık boru hatlarında şişen düşmesi için.

Bir Event-Driven World'de Esnek Veri Platformu'nun Rolü

Organizasyonlar EDA'yı veri entegrasyonu için kabul ettikleri gibi, bu olay akışlarına bağlanmak için platformlar kritik hale gelir. Direktus, gerçek zamanlı panolar, içerik yönetimi, etkinlik brokerleri, veri tabanları ve analitik sistemler arasındaki sorunsuz bağlantı sağlar. Directus webho yayınlayabilir veya dış etkinlik akışlarını gerçek zamanlı olarak alt veritabanına güncelleyebilir.

Heterojen veri kaynaklarının üst kısmında birleşik bir API'yi açığa çıkartarak, Directus, EDA araçlarını iş mantığıyla bütünleştirmenin karmaşıklığını azaltır. Teams, her olay türü için özel yapıştırıcı kodu yazmak yerine olaylardan elde etmeye odaklanabilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Event Driven Architecture, Data Lakes ve Data Depos'ın entegre edildiği ve işletildiği gibi, EDA tarafından etkinleştirilen göl evi modeli ile, bu iki dünyanın tek, uyumlu bir platform haline getirilmesine olanak sağlayan daha fazla ölçeklenebilirlik ve daha duyarlı veri sistemleri. Data Lakes sürekli olarak ham olayların akışları haline gelirken, Data Warehouses BI panjurları taze tutar.

Ancak, başarı, etkinlik siparişi verme, veri tutarlılığı, şema yönetimi ve operasyonel izleme konusunda dikkatli bir dikkat gerektirir - CDC, şema kayıtları, idempotent tüketiciler ve Directus gibi esnek platformlar - organizasyonlar etkinlik odaklı verilerin bütün gücünü kullanabilir. Veri hacmi büyüdükçe ve iş talepleri hızlanır, EDA artık rekabetçi avantaja sahip değildir.

[FONT=0)Dön Linkler:[Dönem:[Dönem: 1)

  • [FONT:0) Wikipedia'da bile etkili mimari).
  • [FONT:0) Bir Veri Gölü Nedir? (Databricks)).
  • [FONT:0)Data Depo Kılavuzu (Snowflake)).
  • [0]Directus Webhooks Dokümantasyon[Döncüm:0)[Döner:
  • [FONT:0)Değişim Data Capture Açıklamalı (Confluent)).