5 نوع پردازش داده ها

از آنجا که چشم انداز تجاری همچنان در حال تحول است ، 65 ٪ از شرکت ها می گویند اگر داده های بزرگ را در آغوش نگیرند ، بی ربط می شوند. با این حال ، قبل از اینکه بتوانید از هرگونه داده ای به نفع سازمان خود استفاده کنید ، ابتدا باید داده های ساختاری و بدون ساختار را که جمع آوری می کنید پردازش کنید.

در حالی که ساده ترین و شناخته شده ترین شکل پردازش داده ها در سال 2023 هنوز هم تجسم داده ها است ، چندین روش مختلف پردازش داده ها معمولاً برای تعامل با داده ها استفاده می شود.

در اینجا موارد کلیدی برای دانستن در مورد انواع مختلف پردازش داده ها وجود دارد:

• روش پردازش داده مورد استفاده ، زمان پاسخ به پرس و جو را تعیین می کند و میزان خروجی چقدر قابل اعتماد است.
• بین پردازش داده ها و یک سیستم پردازش داده تفاوت وجود دارد.
• پردازش معاملات و پردازش توزیع شده از جمله پنج نوع پردازش داده ها است که معمولاً توسط مشاغل استفاده می شود.
• انواع مختلف پردازش داده ها دارای جوانب مثبت و منفی هستند که شما باید برای مورد استفاده خود در نظر بگیرید.

در ادامه بخوانید تا در مورد پنج نوع پردازش داده ها و نحوه تفاوت آنها از نظر در دسترس بودن ، اتمی ، همزمانی و سایر عوامل متفاوت باشید.

فهرست مطالب

• چرا انواع مختلفی از پردازش داده ها اهمیت دارند؟
• پروسه جابجایی پول
• پردازش توزیع شده
• پردازش در زمان واقعی
• پردازش دسته
• چند پردازش
• آماده سازی داده های خود برای پردازش داده ها

پشته متحد برای تیم های داده مدرن

یک نسخه نمایشی پلت فرم شخصی و جلسه پرسش و پاسخ 30 دقیقه ای را با یک مهندس راه حل دریافت کنید

چرا انواع مختلفی از پردازش داده ها اهمیت دارند؟

روش پردازش داده های مورد استفاده ، زمان پاسخ به یک پرس و جو و میزان اطمینان خروجی را تعیین می کند. بنابراین ، شما باید تکنیک پردازش داده خود را با دقت انتخاب کنید. به عنوان مثال ، در شرایطی که در دسترس بودن بسیار مهم باشد ، مانند پورتال بورس ، پردازش معاملات باید روش ارجح باشد.

توجه به تفاوت بین پردازش داده ها و یک سیستم پردازش داده مهم است. پردازش داده ها به قوانینی که داده ها به اطلاعات مفید تبدیل می شوند ، اشاره دارد. یک سیستم پردازش داده یک برنامه بهینه شده برای یک نوع خاص از پردازش داده ها است. به عنوان مثال ، یک سیستم TimeSharing برای انجام پردازش بهینه سازی بهینه طراحی شده است. می توانید از آن برای اجرای پردازش دسته ای نیز استفاده کنید. با این حال ، این کار خیلی خوب برای کار نخواهد بود.

به این معنا ، هنگام انتخاب نوع پردازش داده مناسب برای نیازهای خود ، باید سیستم مناسب را انتخاب کنید.

هر نوع پردازش داده ای را که انتخاب می کنید ، باید نسبت به چارچوب های اخیر مدیریت داده ها در صنعت یا منطقه خود احتیاط کنید که نحوه پردازش داده ها را محدود می کند. به عنوان مثال ، قانونی مانند GDPR و CCPA بر پردازش داده های الکترونیکی تأثیر می گذارد.

در مورد رایج ترین انواع پردازش داده ها و برنامه های آنها در زیر بیاموزید.

پروسه جابجایی پول

پردازش معاملات نوع پردازش داده ها است که "معاملات" را انجام می دهد - رویدادها یا معاملات که باید ضبط و ذخیره شوند. به طور کلی ، این شامل ضبط فعالیت هایی مانند فروش و خرید در یک پایگاه داده است.

پردازش معاملات در موقعیت های بحرانی ماموریت مستقر شده است. اینها شرایطی است که در صورت اختلال ، بر عملکردهای تجاری تأثیر منفی می گذارد - به عنوان مثال ، پردازش معاملات بورس اوراق بهادار ، همانطور که در ابتدا گفته شد. در پردازش معامله ، در دسترس بودن مهمترین عامل است. در دسترس بودن تحت تأثیر عواملی مانند:

• سخت افزار: یک سیستم پردازش معامله باید از افزونگی سخت افزاری برخوردار باشد ، که امکان خرابی های جزئی را فراهم می کند. به این دلیل است که اجزای اضافی برای تصاحب و نگه داشتن سیستم رایانه به صورت خودکار هستند.
• نرم افزار: نرم افزار یک سیستم پردازش معامله باید به سرعت از یک شکست بهبود یابد. به طور معمول ، سیستم های پردازش معاملات برای دستیابی به این هدف از انتزاع معامله استفاده می کنند. به عبارت ساده تر ، در صورت عدم موفقیت ، معاملات غیر مجاز قطع می شوند. این به سیستمی مانند واحد پردازش اجازه می دهد تا به سرعت راه اندازی مجدد شود.

پردازش توزیع شده

پردازش توزیع شده یک فرآیند محاسباتی است که در آن عملیات در چندین رایانه متصل از طریق یک شبکه تقسیم می شود. هدف از پردازش توزیع شده ارائه خدمات سریعتر و قابل اطمینان تر از آن است که توسط یک دستگاه واحد حاصل شود.

خیلی اوقات ، مجموعه داده ها خیلی بزرگ هستند تا در یک دستگاه قرار بگیرند. پردازش داده های توزیع شده این مجموعه داده های بزرگ را تجزیه می کند و آنها را در چندین دستگاه یا سرور ذخیره می کند و مدیریت داده ها را بهبود می بخشد. این سیستم در سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) استوار است. یک سیستم پردازش داده های توزیع شده تحمل گسل بالایی دارد. اگر یک سرور در شبکه شکست بخورد ، می توانید وظایف پردازش داده ها را به سایر سرورهای موجود تغییر دهید ، که این یک کار بسیار وقت گیر نیست.

پردازش توزیع شده همچنین می تواند شما را در هزینه ها صرفه جویی کند. مشاغل مانند شما دیگر نیازی به ساخت رایانه های گران قیمت اصلی با CPU ندارند و در نگهداری و نگهداری آنها سرمایه گذاری می کنند.

پردازش جریان و پردازش دسته ای نمونه های متداول پردازش توزیع شده است که هر دو در زیر مورد بحث قرار می گیرند.

پردازش در زمان واقعی

پردازش در زمان واقعی فرآیند محاسبه داده ها به محض تولید یا دریافت است. این نوعی پردازش توزیع شده است که به شما امکان می دهد جریان داده های ورودی را در زمان واقعی ضبط و تجزیه و تحلیل کنید و به شما امکان می دهد به سرعت در مورد بینش های ارائه شده توسط تجزیه و تحلیل عمل کنید.

پردازش در زمان واقعی شبیه به پردازش معاملات است زیرا شما از آن در شرایطی استفاده می کنید که انتظار خروجی را در زمان واقعی دارید. با این حال ، این دو در نحوه رسیدگی به از دست دادن داده ها متفاوت هستند. پردازش در زمان واقعی داده های ورودی را در اسرع وقت محاسبه می کند. اگر در داده های ورودی با خطایی روبرو شود ، خطا را نادیده می گیرد و به بخش بعدی ورودی داده ها وارد می شود. برنامه های ردیابی GPS رایج ترین نمونه پردازش داده های زمان واقعی هستند.

این را با پردازش معامله تضاد کنید. در صورت بروز خطا ، مانند خرابی سیستم ، پردازش معاملات پردازش مداوم را کاهش داده و مجدداً مجدداً مورد استفاده قرار می گیرد. شما ممکن است پردازش در زمان واقعی را نسبت به پردازش معاملات در مواردی که پاسخ های تقریبی کافی باشد ترجیح دهید.

در دنیای تجزیه و تحلیل داده ها ، پردازش جریان یک کاربرد متداول از پردازش داده های زمان واقعی است. اولین بار که توسط Apache Storm محبوبیت پیدا می کند ، پردازش جریان داده ها را هنگام ورود به سیستم تجزیه و تحلیل می کند. فکر می کنید داده های سنسورهای IoT یا ردیابی فعالیت مصرف کننده در زمان واقعی. Google BigQuery و Snowflake نمونه هایی از سیستم عامل های داده ابری هستند که از پردازش در زمان واقعی استفاده می کنند. سپس می توانید داده ها را از طریق ابزارهای هوش تجاری که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می کنند ، برای تولید بینش های ارزشمندی که بر تصمیم گیری تأثیر می گذارد ، اجرا کنید.

پردازش دسته

همانطور که از نام آن پیداست ، پردازش دسته ای زمانی است که بخش هایی از داده ها ، که در طی یک دوره زمانی ذخیره می شوند ، با هم یا در دسته ها مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند. پردازش دسته ای هنگامی لازم است که صاحبان مشاغل و دانشمندان داده برای تجزیه و تحلیل بینش های دقیق به حجم زیادی از داده ها نیاز داشته باشند. به عنوان مثال ، ارقام فروش به طور معمول تحت پردازش دسته ای قرار می گیرند و به مشاغل این امکان را می دهد تا از ویژگی های تجسم داده مانند نمودارها ، نمودارها و گزارش ها استفاده کنند تا ارزش داده ها را بدست آورند. از آنجا که حجم زیادی از داده ها درگیر است ، سیستم برای پردازش آن زمان می برد. پردازش داده ها در دسته ها در منابع محاسباتی ذخیره می شود.

ممکن است پردازش دسته ای را نسبت به پردازش در زمان واقعی ترجیح دهید وقتی دقت از سرعت بیشتری برخوردار باشد. علاوه بر این ، می توانید کارایی پردازش دسته ای را از نظر توان اندازه گیری کنید. توان مقدار داده پردازش شده در هر واحد زمان است.

چند پردازش

چند پردازش روش پردازش داده ها است که در آن دو یا چند پردازنده در همان مجموعه داده کار می کنند. ممکن است دقیقاً مانند پردازش توزیع شده به نظر برسد ، اما تفاوت وجود دارد. در چند پردازش ، پردازنده های مختلف در همان سیستم زندگی می کنند. بنابراین ، آنها در همان مکان جغرافیایی حضور دارند. در صورت خرابی مؤلفه ، می تواند سرعت سیستم را کاهش دهد.

از طرف دیگر ، پردازش توزیع شده از سرورهایی استفاده می کند که از یکدیگر مستقل هستند و می توانند در مکانهای جغرافیایی مختلف حضور داشته باشند. از آنجا که تقریباً همه سیستم ها با توانایی پردازش داده ها به صورت موازی همراه هستند ، تقریباً هر سیستم پردازش داده از چند پردازش استفاده می کند.

در زمینه این مقاله ، چند پردازش را می توان به عنوان داشتن یک سیستم پردازش داده های پیش فرض دانست. به طور معمول ، شرکت هایی که دارای اطلاعات بسیار حساس هستند ممکن است پردازش داده های پیش فرض را بر خلاف پردازش توزیع شده انتخاب کنند-به عنوان مثال ، شرکت های دارویی یا مشاغل کار در صنعت استخراج نفت و گاز.

بارزترین نکته منفی این نوع پردازش داده ها هزینه است. ساخت و نگهداری سرورهای داخلی بسیار گران است.

آماده سازی داده های خود برای پردازش داده ها

قبل از پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها ، باید آن را تهیه کنید. یکی از بهترین راه های دستیابی به این هدف ، استفاده از ابزارهای ETL است که داده ها را برای پردازش استخراج ، تبدیل و بارگیری داده ها به یک مقصد هدف پشتیبانی شده انجام می دهد. بهترین ابزارهای ETL آماده سازی داده ها را به صورت خودکار انجام می دهند و چرخه پردازش داده ها را ساده تر می کنند.

در اینجا نحوه عملکرد فرآیند ETL آورده شده است:

• شما داده ها را از یک منبع داده مانند یک پایگاه داده رابطه ای ، پایگاه داده معامله ای ، سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) یا ابزار SaaS استخراج می کنید و آن را در یک منطقه مرحله بندی قرار می دهید.
• شما داده ها را به یک قالب قابل خواندن برای تجزیه و تحلیل تبدیل می کنید و کارهایی مانند اعتبار سنجی داده ها و پاکسازی را انجام می دهید.
• شما داده ها را در یک سیستم هدف پشتیبانی شده بارگذاری می کنید.

چگونه یکپارچه سازی می تواند به انواع مختلف پردازش داده کمک کند

اگر به دنبال ابزارهای مناسب برای آسان کردن داده ها هستید تا بتوانید آن داده ها را پردازش و تجزیه و تحلیل کنید ، یکپارچه سازی می تواند کمک کند. با خطوط لوله ETL Integrate. io ، وظیفه تهیه داده های شما برای تجزیه و تحلیل آینده ساده است. رابط گرافیکی ساده پلت فرم خط لوله داده بدون کد با نیاز به نوشتن کد پیچیده از بین می رود و پشتیبانی از ادغام را از جعبه با بیش از 100 کانکتور داده محبوب فراهم می کند. و می توانید از API برای سفارشی سازی سریع و انعطاف پذیری استفاده کنید.

با استفاده از یکپارچه سازی ، می توانید زمان کمتری را برای پردازش داده های خود صرف کنید ، بنابراین زمان بیشتری برای تجزیه و تحلیل آن دارید. این پلتفرم همچنین قادر به ELT ، REVERSETL ، CDC ، بینش انبار داده ها و مشاهده داده ها است.

یکپارچه سازی. با تهیه داده ها برای تجزیه و تحلیل ، انواع مختلفی از پردازش داده ها را کمتر از یک کار انجام می دهد. اکنون یک نسخه ی نمایشی را برنامه ریزی کنید.