Giới thiệu về việc quản lý các thiết lập dữ liệu kỹ thuật lớn

Đội kỹ thuật ngày hôm nay tạo ra những tập hợp dữ liệu chưa từng có từ các mô hình CN phức tạp và phân tích dữ liệu hữu hạn kết quả đến luồng cảm biến thời gian thực và kết quả xuất bản mô phỏng. quản lý những dữ liệu kỹ thuật lớn này trên nền tảng web, đưa ra những thách thức độc nhất về khả năng lưu trữ, phục hồi, kiểm soát phiên bản và tính toàn vẹn. Không có một phương pháp có cấu trúc, kỹ sư và cơ quan có khả năng làm việc chậm, tham nhũng dữ liệu, lỗ hổng an ninh và việc làm lại. Bài báo này đưa ra các thực hiện tốt nhất để giúp các tổ chức xử lý dữ liệu lớn, bảo mật và với sự chắc chắn, và với sự tin cậy lâu dài. Bằng các chiến lược này có thể biến đổi dữ liệu thô thành hành động có thể duy trì và duy trì hoạt động và hoạt động.

Hiểu được những thách thức của các cơ quan kỹ thuật lớn

Không giống như dữ liệu kinh doanh thông thường, dữ liệu kỹ thuật số thường có những tính năng riêng biệt mà phức tạp hóa quản lý web. Volume là thách thức rõ ràng nhất: một chạy mô phỏng có thể tạo ra terabytes đầu ra, trong khi các thiết bị sinh đôi số có thể tích lũy petabyte trong vòng lặp thời gian sử. Tính phức tạp thêm một lớp khác - dữ liệu kỹ thuật thường bao gồm siêu dữ liệu có tổ, lịch sử phiên bản, và các mối quan hệ giữa các phần, các vật liệu và kết quả thử nghiệm. Cũng có những vấn đề: dữ liệu cảm biến từ thiết bị iloT liên tục, yêu cầu tiếp tục chảy và xử lý. Cuối cùng, cần thiết bị kiểm tra. Tính chất bảo mật vì tính chất xác thực thông tin bị thông tin mật, thông qua các thiết bị dẫn đến các vấn đề an toàn hoặc thiết bị dẫn đến các vấn đề an toàn.

Điểm đau thường bao gồm các hoạt động truy vấn chậm trên cơ sở dữ liệu lớn, khó duy trì các quy ước tên nhất quán trên các nhóm, và nguy cơ mất dữ liệu trong quá trình chỉnh sửa hợp tác. Hơn nữa, dạng thức tập tin khác nhau - CNP, STGS, STL, CNV, CNF5 - đang cần phải linh hoạt phân tích và lưu trữ. Không có chiến lược quản lý dữ liệu mạnh mẽ, những thách thức có thể làm tăng thời gian cho các sản phẩm mới.

Các thực hành tốt nhất để quản lý dữ liệu

1. Dùng các giải pháp lưu trữ có thể khắc

Sổ tay là nền tảng của bất kỳ dữ liệu kỹ thuật lớn đặt ra chiến lược quản lý. Các dịch vụ chứa vật thể dựa trên mây, như dịch vụ lưu trữ đơn giản AWS (S3) hoặc Azure Blob. Cung cấp khả năng gần như vô hạn với việc phân phối tập tin cấp tiền như bạn-ovit-danh. Chúng cung cấp các dự trữ đồ lặn có sẵn, phân phối địa lý, và các chính sách xe đạp để tự động di chuyển ít thường xuyên hơn đến các thiết bị đeo cà vạt rẻ hơn. Đối với các đội kỹ thuật cần thiết truy cập tập tin có dữ liệu hiệu lực cao hơn, xem xét hệ thống phân phối như FSx cho tập tin Lustre hay song song song với dữ liệu có thể nhập dữ liệu có thể đọc/ đọc nhanh cho hoạt động/ viết.

Khi sử dụng một nền tảng như Directus, bạn có thể lợi dụng các nhà lưu trữ tập tin để kết nối trực tiếp với S3 hay Google Cloud. Tính năng này cho phép cất giữ các tập tin nhị phân lớn (kiểu CD, kết quả mô phỏng) bên ngoài cơ sở dữ liệu trong khi giữ dữ liệu và các mối quan hệ trong một cửa hàng cấu trúc. Một phương pháp lai để truy cập cơ sở dữ liệu có tính siêu dữ liệu và vật thể chứa các đốm (sự tham chiếu cân bằng với chi phí lưu trữ dữ liệu cục bộ). Bảo đảm các cấu hình lưu trữ dữ liệu cục bộ: phục vụ dữ liệu từ các vùng gần nhất để giảm độ bão hoà.

2. Giải thích dữ liệu hữu ích

Thu thập dữ liệu kỹ thuật đặc biệt từ tập hợp đồ họa quy mô lớn đòi hỏi tối ưu hóa thời gian. Bắt đầu với chỉ mục cơ sở dữ liệu: tạo chỉ mục tổng hợp trên các trường thường xuyên như mã nhận diện dự án, sửa đổi số ngày tháng, ngày tạo và kiểu tập tin. Để có dữ liệu cảm biến thời gian, xem cơ sở dữ liệu thời gian như InfuxB hay TimecyDB cung cấp các chính sách xây dựng và định hướng. Không có cơ sở dữ liệu kiểu MongoB hay Couch cũng có thể vượt trội với dữ liệu kỹ thuật bán cấu trúc, cung cấp các thiết kế linh hoạt và quảng cáo bề ngang.

Một kỹ thuật quan trọng khác là lưu trữ các bản sao. Việc thêm vào bộ nhớ tạm đa thanh nhiều bộ nhớ tạm có thể giảm tải về tài sản không thay đổi như tập tin được chấp nhận. Để lưu trữ các siêu dữ liệu, kết quả tìm kiếm, hoặc các kết quả tìm kiếm được ghi sẵn. Trong nền tảng web, máy chủ đáp ứng (Cache-Stop, ETag) có thể giảm tải các tài sản không thay đổi như tập tin dạng mã nguồn điện tử đã được chấp nhận. Để tìm kiếm không gian phức tạp hoặc hình học, hãy tìm kiếm tất cả các phần trong hộp kết nối (các chỉ mục không gian) bị hạn chế (Rtrees) hoặc tìm kiếm động cơ tìm kiếm tận tụy như hỗ trợ địa lý tính năng ique. Việc tìm kiếm thông tin nội bộ và thiết lập bộ lọc, có thể cần thiết lập bộ lọc lớn để tìm kiếm thông tin, nhưng có thể cần thiết lập một cách tăng cường hoặc giảm tải lên.

Truy vấn tối ưu mở rộng tới lớp ứng dụng. Dùng các mô phỏng để lấy chỉ trường cần thiết, tránh các mẫu truy vấn N + N + 1 bằng cách tham gia dữ liệu liên quan trong một yêu cầu riêng lẻ, và chuyển vào mục/updates để giảm các chuyến đi vòng. Bảo trì cơ sở dữ liệu định kỳ (VACUUM, AN S bánh răng) tiếp tục hiệu quả khi dữ liệu tăng.

3. Bảo đảm an ninh và điều khiển truy cập dữ liệu

Dữ liệu kỹ thuật thường chứa tài sản trí tuệ, bí mật thương mại, hay thông tin quan trọng về an ninh. Tất cả dữ liệu tại phần còn lại và trong giao thông nên được mã hóa bằng các thuật toán tiêu chuẩn (AES256, TS 1. 0. 0). Nhà cung cấp các nhà cung cấp các máy chủ mật mã với các phím được quản lý bởi nhà cung cấp hoặc tổ chức (KMS). Để tạo mô phỏng hay thiết kế độc quyền nhạy cảm, hãy xem thông tin mã hóa bên cạnh máy tính được mã hóa bên cạnh máy tính, nơi mà khách được mã hóa dữ liệu được mã hóa trước khi rời khỏi trạm công việc làm.

Chức vụ điều khiển truy cập dựa trên cơ sở (RBAC) là thiết yếu để thực thi nguyên tắc ít đặc quyền nhất. Các vai trò định nghĩa như “xem xét, xem xét,“ xem xét, xem xét, “Autter, SamL, LDAP, và “được phép sử dụng các thư mục, dự án, hoặc thậm chí các trường dữ liệu cá nhân.

Ngoài ra, việc thực hiện biện pháp ngăn chặn mất dữ liệu (DLP): hạn chế tải về dữ liệu lớn cho ứng dụng khách, sử dụng dấu thủy trên hình xem trước, và áp dụng xác thực đa chức năng cho hành động quản trị. Kiểm tra an ninh thường xuyên và kiểm tra thâm nhập giúp xác định sự kiện cấu hình sai hoặc vul, đặc biệt khi nền tảng phơi bày các đối tác hay khách hàng bên ngoài. Tính năng tương ứng với tiêu chuẩn (ISO01, SOC 2, GDP) có thể bắt buộc phải bắt buộc, vì vậy việc kiểm tra nhận diện của bạn là đúng và điều khiển nhận diện của bạn với các khuôn khổ này.

Khuyên thêm

  • [FLT: 0] Phiên bản hoá:) Dữ liệu kỹ thuật tiến hóa qua thiết kế lặp lại, sửa lỗi và yêu cầu thay đổi. Thay đổi một hệ thống điều khiển phiên bản cho tài sản dữ liệu của bạn mà thay đổi dữ liệu mà thay đổi dữ liệu mà khi. Chỉ đạo hỗ trợ việc theo dõi các dữ liệu trong hộp cho các dạng trường tiêu chuẩn, nhưng cho tập tin nhị phân, tích với một kho chứa dữ liệu dành riêng như Git LFS hoặc một hồ dữ liệu có phiên bản. Luôn luôn duy trì khả năng cuộn ngược lại dữ liệu trước mà không mất.
  • [FLT: 0] Bộ kiểm tra cơ sở dữ liệu: [FLT: 1] Bộ kiểm tra lỗi chính tả (nếu dùng, rác thải sẵn sàng được áp dụng cấp dữ liệu. Hãy dùng những công cụ như JSON Schema để xác định siêu dữ liệu và hợp lệ hoá định vị trí miền (v. d.: “Chỉ số vật liệu phải nằm giữa 0. 20 và 20 gcm). Việc xác thực trong tiến trình cung cấp dữ liệu bị lỗi ăn mòn, ngăn chặn việc truyền bá dữ liệu bị lỗi.
  • Hệ thống mô phỏng: dữ liệu thủ công bị lỗi khi sử dụng là « lưu trữ (Apache NiFi, AWS Glue). Việc sắp xếp lại thời gian có thể kích hoạt hồ sơ, mẫu ảnh, hay nén tập tin đa chiều, hoặc cấu hình của các thiết bị. Chỉ các móc và móc điều khiển của web cho phép bạn tự động gửi thông báo như là một bản hiệu chỉnh hoặc lưu trữ các phiên bản cũ để giảm bớt dữ liệu xử lý và xử lý nội dung.
  • Tài liệu thống kê: ) Một hệ thống quản lý dữ liệu có sẵn chi trả hậu quả cho việc lắp đặt các kỹ sư mới và gặp khó khăn. Tài liệu chứa dữ liệu chứa (các bản tóm tắt, trường học), tổ hợp, các mối quan hệ), đặt tên các đại hội, phiên bản và các quy tắc điều khiển. Hãy sử dụng một tập tin cấu hình hay đánh dấu sống được lưu trữ bên cạnh dữ liệu. Gồm ví dụ các bản tóm tắt dữ liệu. Bản vẽ cơ sở dữ liệu của đạo hàm có thể được xuất ra như tài liệu hướng dẫn, nhưng bổ sung nó với các quy tắc kinh doanh và dữ liệu gia phả. Tài liệu tham khảo làm cho cơ sở dữ liệu tự làm giảm các yêu cầu phục vụ và giảm lợi ích của bạn.

Kết luận

Điều khiển dữ liệu kỹ thuật lớn trên mạng đòi hỏi một sự kết hợp cố ý các cơ sở hạ tầng, cơ chế phục hồi có thể mở khóa, hệ thống bảo mật mạnh mẽ, và các quá trình kỷ luật. Bằng cách áp dụng các phiên bản dữ liệu có thể tải, lưu trữ mây, tối ưu hoá cơ sở dữ liệu để truy cập nhanh, và áp dụng các dữ liệu mật mã truy cập chặt chẽ, và thực hiện các tổ chức kỹ thuật có thể mở rộng tiềm năng của dữ liệu trong khi giảm thiểu rủi ro dữ liệu. Những khuyến cáo thêm - Phiên bản dữ liệu phụ, hợp lệ, tự động hóa, và tài liệu hướng dẫn - hoàn thành một cơ sở dữ liệu có hỗ trợ hỗ trợ hỗ trợ hợp, hợp tác, hợp tác và xác định dài. Dù bạn có thể xây dựng một nền tảng trực tiếp hoặc không có thể mở rộng như Cus, bạn sẽ giúp đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ đỡ dữ liệu dữ liệu dữ liệu thô và cải tiến hóa và cải tiến hóa.