Daten sind die wichtigste Währung der Innovation, und sie sind noch dazu wertvoll. In der vielschichtigen Welt der Technologie ist die Beherrschung der Kunst des Daten-Engineerings für die Unterstützung milliardenschwerer Technologie-Ökosysteme von entscheidender Bedeutung. Bei diesem anspruchsvollen Handwerk geht es um die Schaffung und Wartung von Dateninfrastrukturen, die in der Lage sind, große Informationsmengen mit hoher Zuverlässigkeit und Effizienz zu verarbeiten.
Daten sind die wichtigste Währung der Innovation, und sie sind noch dazu wertvoll. In der vielschichtigen Welt der Technologie ist die Beherrschung der Kunst des Daten-Engineerings für die Unterstützung milliardenschwerer Technologie-Ökosysteme von entscheidender Bedeutung geworden. Bei diesem anspruchsvollen Handwerk geht es um die Schaffung und Wartung von Dateninfrastrukturen, die in der Lage sind, große Informationsmengen mit hoher Zuverlässigkeit und Effizienz zu verarbeiten.
Da Unternehmen die Grenzen der Innovation verschieben, war die Rolle von Dateningenieuren noch nie so wichtig. Spezialisten entwerfen Systeme, die einen nahtlosen Datenfluss zertifizieren, die Leistung optimieren und das Rückgrat für Anwendungen und Dienste bilden, die Millionen von Menschen nutzen.
Die Gesundheit des Tech-Ökosystems liegt in den fähigen Händen derjenigen, die es beruflich entwickeln. Ihr Wachstum – oder ihr Zusammenbruch – hängt davon ab, wie gut jemand die Kunst des Data Engineering beherrscht.
Data Engineering spielt oft die Rolle eines unbesungenen Helden hinter der modernen Technologie die nahtlose Funktionalität der Technologie. Es erfordert einen sorgfältigen Prozess des Entwurfs, Aufbaus und der Wartung skalierbarer Datensysteme, die den massiven Datenzu- und -abfluss effizient bewältigen können.
Diese Systeme bilden das Rückgrat der Technologiegiganten und ermöglichen es ihnen, ihren Benutzern unterbrechungsfreie Dienste bereitzustellen. Data Engineering sorgt dafür, dass alles reibungslos läuft. Dies umfasst Aspekte von E-Commerce-Plattformen, die täglich Millionen von Transaktionen verarbeiten, über soziale Netzwerke, die Echtzeitaktualisierungen verarbeiten, bis hin zu Navigationsdiensten, die Live-Verkehrsaktualisierungen bereitstellen.
Eine davon Die größte Herausforderung beim Data Engineering ist der Aufbau belastbarer Infrastrukturen, die Ausfällen standhalten und die Datenintegrität schützen können. Hochverfügbare Umgebungen sind unerlässlich, da bereits geringfügige Ausfallzeiten zu erheblichen Störungen und finanziellen Verlusten führen können. Dateningenieure nutzen Datenreplikations-, Redundanz- und Disaster-Recovery-Planungstechniken, um robuste Systeme zu erstellen.
Durch die Implementierung von MPP-Architekturdatenbanken (Massive Parallel Processing) wie IBM Netezza und AWS (Amazon Web Services) hat Redshift beispielsweise die Art und Weise neu definiert, wie Unternehmen große Datenoperationen handhaben, und bietet Hochgeschwindigkeitsverarbeitung und Zuverlässigkeit.
MPP-Datenbanken sind eine Gruppe von Servern, die als eine Einheit zusammenarbeiten. Die erste kritische Komponente der MPP-Datenbank ist die Art und Weise, wie Daten auf allen Knoten im Cluster gespeichert werden. Ein Datensatz wird auf viele Segmente aufgeteilt und basierend auf dem Verteilungsschlüssel der Tabelle auf Knoten verteilt. Auch wenn es intuitiv sein mag, Daten gleichmäßig auf alle Knoten aufzuteilen, um alle Ressourcen als Reaktion auf Benutzeranfragen zu nutzen, geht es dabei um mehr als nur die Speicherung aus Leistungsgründen – wie z. B. Datenversatz und Prozessversatz.
Datenverzerrung tritt auf, wenn Daten ungleichmäßig über die Knoten verteilt sind. Dies bedeutet, dass der Knoten, der mehr Daten überträgt, mehr Arbeit für die gleiche Benutzeranforderung hat als der Knoten, der weniger Daten hat. Der langsamste Knoten im Cluster bestimmt immer die kumulative Antwortzeit des Clusters. Prozessverzerrung führt auch dazu, dass Daten ungleichmäßig über die Knoten verteilt sind. Der Unterschied in dieser Situation liegt im Interesse des Benutzers an Daten, die nur in wenigen Knoten gespeichert sind. Folglich reagieren nur diese spezifischen Knoten auf die Verwendung der Abfrage, während andere Knoten im Leerlauf sind (d. h. die Cluster-Ressourcen werden nicht ausreichend genutzt).
Es muss ein empfindliches Gleichgewicht zwischen der Art und Weise der Datenspeicherung und dem Datenzugriff erreicht werden, um Daten- und Prozessverzerrungen zu vermeiden. Das Gleichgewicht zwischen gespeicherten und abgerufenen Daten kann durch das Verständnis der Datenzugriffsmuster erreicht werden. Daten müssen unter Verwendung desselben eindeutigen Schlüssels tabellenübergreifend gemeinsam genutzt werden, der hauptsächlich zum Zusammenführen von Daten zwischen Tabellen verwendet wird. Der eindeutige Schlüssel sorgt für eine gleichmäßige Datenverteilung und sorgt dafür, dass die Tabellen, die häufig mit demselben eindeutigen Schlüssel verbunden sind, die Daten letztendlich auf denselben Knoten speichern. Diese Anordnung der Daten führt zu einer viel schnelleren lokalen Datenverknüpfung (zusammenliegende Verknüpfung) als die Notwendigkeit, Daten über Knoten hinweg zu verschieben, um sie zusammenzuführen und einen endgültigen Datensatz zu erstellen.
Ein weiterer Leistungssteigerer ist die Sortierung der Daten während des Ladevorgangs. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken verfügen MPP-Datenbanken nicht über einen Index. Stattdessen eliminieren sie unnötige Datenblock-Scans basierend auf der Sortierung der Schlüssel. Daten müssen durch Definieren des Sortierschlüssels geladen werden, und Benutzerabfragen müssen diesen Sortierschlüssel verwenden, um unnötiges Scannen von Datenblöcken zu vermeiden.
Der Bereich der Datentechnik bleibt nie bestehen Das Gleiche gilt, da täglich neue Technologien und Methoden auf den Markt kommen, um den wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden. In den letzten Jahren hat sich die Einführung hybrider Cloud-Lösungen zu einem wichtigen Schritt entwickelt.
Unternehmen können durch die Nutzung von Cloud-Diensten wie AWS, Azure und GCP eine größere Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz erreichen. Dateningenieure spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewertung dieser Cloud-Angebote, der Bestimmung ihrer Eignung für spezifische Anforderungen und deren Implementierung zur Feinabstimmung der Leistung.
Darüber hinaus verändern Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) die Datentechnik und machen Prozesse effizienter durch die Reduzierung menschlicher Eingriffe. Dateningenieure entwickeln zunehmend selbstheilende Systeme, die Probleme erkennen und automatisch Korrekturmaßnahmen ergreifen.
Diese proaktive Einstellung verringert Ausfallzeiten und erhöht die Gesamtzuverlässigkeit von Dateninfrastrukturen. Darüber hinaus überwacht eine umfassende Telemetrie Systeme in Echtzeit und ermöglicht so die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme und die Generierung schneller Lösungen.
Da sich die Datenmengen weiterhin verzehnfachen, verspricht die Zukunft des Data Engineering noch mehr Upgrades und Herausforderungen. Neue Technologien wie Quantum Computing und Edge Computing stehen kurz davor, das Feld zu verändern und beispiellose Rechenleistung und Effizienz zu bieten. Dateningenieure müssen in der Lage sein, diese Trends aus einer Meile Entfernung zu erkennen.
Während sich die Branche mit Rekordgeschwindigkeit in die Zukunft bewegt, wird der Einfallsreichtum von Dateningenieuren ein Schlüsselelement des digitalen Zeitalters bleiben und die Anwendungen vorantreiben, die sowohl das Internet der Dinge als auch die Welt der Menschen definieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeherrschen Sie die Kunst des Data Engineering, um Milliarden-Dollar-Technologieökosysteme zu unterstützen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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