Введение в современный стек управления данными

В этой статье разработчики компании DST Global рассказывают, как современный стек данных революционизирует управление данными с помощью масштабируемых облачных решений, автоматизированных инструментов и расширенных аналитических возможностей.

Современный стек данных представляет собой эволюцию управления данными , переход от традиционных монолитных систем к гибким облачным архитектурам. Он предназначен для обработки больших объемов данных, обеспечивая масштабируемость, гибкость и возможности обработки в реальном времени. Этот стек является модульным, что позволяет организациям использовать специализированные инструменты для каждой функции: приема, хранения, преобразования и анализа данных , обеспечивая более эффективный и демократизированный подход к анализу данных и бизнес-операциям. Поскольку предприятия продолжают отдавать приоритет принятию решений на основе данных, современный стек данных стал неотъемлемой частью получения действенной информации и содействия инновациям.

Эволюция современного стека данных

Первые дни: до 2000-х годов

Компании используют большие единые системы для хранения и управления своими данными. Они были хороши для повседневных бизнес-задач, но не очень для анализа большого количества данных. Данные хранились в традиционных реляционных базах данных, таких как Oracle, IBM DB2 и Microsoft SQL Server.

Эра больших данных: начало 2000-х – 2010-е гг.

Этот период ознаменовал начало перехода к системам, способным обрабатывать огромные объемы данных на высоких скоростях и в различных форматах. Мы начали получать гораздо больше данных со всего мира, и они поступали быстро. Новая технология, такая как Hadoop, помогла распределить работу с данными на множество компьютеров.

Рост популярности облачных хранилищ данных: середина 2010-х гг.

Облачные вычисления начали производить революцию в хранении и обработке данных. Облачные хранилища данных, такие как Amazon Redshift и Google BigQuery, обеспечивают масштабируемость и гибкость, меняя экономику и скорость анализа данных. Кроме того, появился Snowflake, стартап по облачному хранилищу данных, предлагающий уникальную архитектуру, разделяющую вычисления и хранение.

Современный стек данных: конец 2010-х – настоящее время

Современный стек данных сформировался с появлением процессов ELT, инструментов интеграции данных на основе SaaS и разделения хранилища и вычислений. В эту эпоху появилось распространение инструментов, предназначенных для определенных этапов жизненного цикла данных, что позволило использовать более модульный и эффективный подход к управлению данными.

Ограничения традиционных систем данных

Разработчики компании DST Global много работали с Microsoft SQL Server. Этот раздел будет основан на этом опыте, обеспечивая индивидуальный подход, когда они рассказывают о проблемах, с которыми сталкивается эта традиционная система. Позже мы рассмотрим, как Modern Data Stack (MDS) решает многие из этих проблем; некоторые решения оказались для меня настоящим откровением!

Масштабируемость

Традиционные развертывания SQL Server часто размещались локально, а это означало, что масштабирование для удовлетворения растущих объемов данных требовало значительных инвестиций в оборудование и могло привести к увеличению времени простоя во время обновлений. Более того, даже когда у нас было меньше данных, у нас все еще оставалось все это дополнительное оборудование, которое нам на самом деле не было нужно. Но мы все еще платили за них. Это было похоже на оплату целого автобуса, когда вам нужно всего несколько мест.

Комплекс ЭТЛ

SSIS широко использовался для ETL; хотя это мощный инструмент, он имел определенные ограничения, особенно по сравнению с более современными решениями для интеграции данных. Примечательно, что Microsoft SQL Server решил многие из этих ограничений в Azure Data Factory и SQL Server Data Tools (SSDT).

- Вызовы API: изначально в службах SSIS отсутствовала прямая поддержка вызовов API. Для взаимодействия с веб-сервисами требовались специальные сценарии, что усложняло процессы ETL.

- Распределение памяти: задания SSIS требовали тщательного управления памятью. Без достаточного количества памяти сервера сложные задания по работе с данными могут завершиться неудачно.

- Аудит. Для мониторинга и устранения неполадок требовался обширный аудит пакетов SSIS, что увеличивало рабочую нагрузку.

- Контроль версий. Ранние версии SSIS создавали проблемы с интеграцией контроля версий, усложняя отслеживание изменений и совместную работу команды.

- Межплатформенная доступность. Управление службами SSIS из систем, отличных от Windows, было затруднено, поскольку это был инструмент, ориентированный на Windows.

Требования к техническому обслуживанию

Обслуживание локальных серверов было ресурсоемким. Я помню, что для обеспечения актуальности и бесперебойной работы систем требовались значительные усилия, часто связанные с простоями, которыми нужно было тщательно управлять.

Интеграция

Интеграция SQL Server с новыми инструментами и платформами не всегда была простой. Иногда требовались творческие обходные пути, что усложняло нашу архитектуру данных.

Как современный стек данных решил мои проблемы с данными

Modern Data Stack (MDS) исправил множество старых проблем, с которыми я столкнулся при работе с SQL Server . Теперь мы можем использовать облако для хранения данных, а это значит, что нам больше не придется тратить деньги на большие и дорогие серверы, которые могут нам не всегда понадобиться. Получать данные из разных мест проще, потому что есть инструменты, которые делают все это за нас, и больше нет сложного кодирования.

Когда дело доходит до сортировки и очистки наших данных, мы можем сделать это прямо в базе данных с помощью простых команд. Это позволяет избежать головной боли, связанной с управлением большими серверами или необходимостью копаться в тоннах данных в поисках крошечной ошибки. И когда мы говорим о обеспечении безопасности и организации наших данных, у MDS есть инструменты, которые делают это очень простым и менее утомительным.

Таким образом, с MDS мы экономим время, можем двигаться быстрее, и вокруг становится намного меньше хлопот. Это похоже на группу умных помощников, которые берут на себя самые сложные задачи, а мы можем сосредоточиться на самом важном — выяснении того, что нам говорят данные.

Компоненты современного стека данных

MDS состоит из различных уровней, каждый из которых содержит специализированные инструменты, которые работают вместе для оптимизации процессов обработки данных.

Прием и интеграция данных

Извлечение и загрузка данных из различных источников, включая API, базы данных и приложения SaaS.

Инструменты приема

fivetran, stitch, airbyte, segment и т. д.

Хранилище данных

Современные облачные хранилища данных и озера данных предлагают масштабируемые, гибкие и экономичные решения для хранения данных.

Облачные хранилища данных

Google Bigquery, Snowflake, Redshift и т. д.

Преобразование данных

Такие инструменты, как dbt (инструмент построения данных), позволяют выполнять преобразование в хранилище данных с помощью простого SQL, улучшая традиционные процессы ETL.

Анализ данных и бизнес-аналитика

Инструменты аналитики и бизнес-аналитики позволяют проводить расширенное исследование данных, их визуализацию и обмен информацией в рамках организации.

Инструменты бизнес-аналитики

Tableau, Looker, Power BI, Good Data 

Извлечение данных и обратный ETL

Позволяет организациям использовать свои складские данные, возвращая их в бизнес-приложения и стимулируя действия на основе аналитики.

Инструменты обратного ETL

Hightouch, Census 

Оркестрация данных

Платформы, которые помогают автоматизировать рабочие процессы с данными и управлять ими, гарантируя обработку нужных данных в нужное время.

Инструменты оркестровки

Airflow, Astronomer, Dagster, AWS Step Functions 

Управление данными и безопасность

В управлении данными основное внимание уделяется важности управления доступом к данным, обеспечению соответствия требованиям и защите данных в MDS. Data Governance также обеспечивает комплексное управление доступом к данным, их качеством и соблюдением требований, предлагая организованную инвентаризацию активов данных, что повышает их обнаруживаемость и надежность.

Инструменты каталога данных

Alation (для каталогизации данных), Collibra (для управления и каталогизации), Apache Atlas.

Качество данных

Обеспечивает надежность и точность данных посредством проверки и очистки, обеспечивая уверенность в принятии решений на основе данных.

Инструменты качества данных: Talend, Monte Carlo, Soda, Anomolo, Great Expectations

Моделирование данных

Помогает легко проектировать и повторять схемы баз данных, поддерживая гибкие и гибкие методы архитектуры данных.

Инструменты моделирования

Erwin, SQLDBM 

Вывод: использование MDS с осознанием затрат

Современный стек данных просто потрясающий; это все равно, что иметь швейцарский армейский нож для работы с данными. Это определенно ускоряет работу и уменьшает головную боль. Но хотя он очень мощный и дает нам множество интересных инструментов, также важно следить за ценой. Цены на облако с оплатой по факту использования хороши, поскольку мы платим только за то, что используем. Но, как и в случае со счетом за телефон, если мы не будем осторожны, эти мелочи могут накапливаться. Итак, хотя нам нравятся потрясающие возможности MDS, нам также следует внимательно относиться к их использованию. Таким образом, мы можем продолжать экономить время без каких-либо сюрпризов, когда дело касается затрат.